Искусственный интеллект - стр. 9
Однако по мере продвижения в деле создания всё более мощных вычислительных систем становилось ясно, что разработать интеллект in silico так просто не получится, и исследователей в этом отношении ждало такое же разочарование, как создателей различных механических кукол (автоматонов), которым казалось, что ещё чуть-чуть – и их куклы обретут разум. Как не получилось с механикой, так же не получилось и с электроникой. Это способствовало вовлечению в исследования нейрофизиологов и других специалистов в части анатомии, физиологии и других аспектов функционирования нервной системы и других регуляторных систем организмов человека и животных.
И вот в 1943 г. американские нейрофизиолог Уоррен Мак-Каллок и математик Уолтер Питтс публикуют статью, которая открыла миру новую вычислительную модель, основанную на понятии искусственного нейрона. Да, эта модель была довольно упрощённой и не принимала во внимание большое количество свойств органических нейронов, однако она позволяла производить вычисления. Эта статья фактически открыла широчайшее направление исследований, которое сегодня превалирует в области искусственного интеллекта – искусственные нейронные сети. Вслед за У. МакКалоком и У. Питтсом следует отметить таких учёных, как канадский физиолог Дональд Хебб, который описал принципы обучения искусственного нейрона (он предложил первый работающий алгоритм обучения искусственных нейронных сетей), а также американский нейрофизиолог Фрэнк Розенблатт, который разработал на искусственных нейронах устройство, моделирующее процесс восприятия, – перцептрон.
Но всё, как обычно, оказалось не таким простым, как казалось. Несмотря на то что исследователям удалось смоделировать один нейрон и составить из таких моделей нейронную сеть, сознания в ней так и не зародилось. С одной стороны, это было связано с тем, что на тех вычислительных мощностях, которые были доступны учёным в середине XX века, можно было смоделировать нейронную сеть, состоящую из пары сотен нейронов и нескольких слоёв. Такой объём совсем не соответствует десяткам миллиардов нейронов в головном мозге человека с сотнями тысяч связей для каждого нейрона. С другой стороны, становилось понятно, что «карта не является местностью», так что ждать самозарождения сознания в нейронной сети, даже если она будет очень сложной, слишком странно. Поэтому исследователи обратились к такой науке, как психология.
Одним из первых учёных, кто обратил внимание на этот аспект искусственного интеллекта и его отношения к человеческому разуму, был русский учёный-медик и кибернетик Николай Михайлович Амосов. В ряду его обширной библиографии есть такие знаковые работы, как «Искусственный разум», «Автоматы и разумное поведение» и «Алгоритмы разума». Несмотря на глубокую степень проработки ряда важнейших вопросов, в этих работах всё так же остаётся нераскрытым вопрос о природе сознания. И получается довольно парадоксальная ситуация. Есть практически полное понимание того, как работает нейрон на уровне клетки и субклеточных структур вплоть до биохимических реакций и метаболических путей преобразования веществ, что фактически и эмулирует вычислительные процессы в рамках одной клетки. Также есть понимание, но уже не такое целостное, того, как работают нейронные сети. А ещё есть понимание психологии человека, его поведения и высших когнитивных и интеллектуальных функций. Это понимание ещё менее глубокое, но есть множество операционных гипотез, которые позволяют описывать, объяснять и предсказывать. Но при этом нет никакого понимания того, что находится посередине. Каким образом биохимические реакции нейрона и электрохимические процессы в нейронных сетях приводят к возникновению сознания, интеллекта и разума? Ответа на этот вопрос до сих пор нет. И в итоге получается, что психология – это попытки «дизассемблировать» высшую психологическую деятельность центральной нервной системы человека, но они отвязаны от базовых химических и физических процессов.