Вознесение вглубь. Восемь дней, изменившие мир - стр. 6
Мы, ребята, столкнулись с когнитивно новым пространством. Конечно, можно сказать, что и человеческий мозг, поиграв в го ещё пару тысяч лет, возможно, додумался бы и до таких стратегий. А если нет?
Мы замахнулись на то, чтобы создать тех, кто будет творить миры параллельно или даже вместо нас. Но можно ли свести творчество к технике и убрать личность, душу, ум, интерпретации, т.е. всё человеческое? И думать, что у ИИ будет только то, чему мы его обучим, – глупо и самонадеянно: у эволюции свои законы, и сложные системы любого происхождения могут развиваться сами по себе, причём с малопредсказуемым результатом.
В этот момент компьютер Алексея приятным голосом произнёс: "Диагностика и тестирование завершены. Все модули работают нормально. Попыток проведения не задокументированных операций не обнаружено".
На этом Алексей прервал дискуссию:
– Ладно, философы, ещё за обедом можем продолжить, если захотим, а сейчас пора и поработать.
И подключив к системе свой нейроинтерфейс, погрузился в специальную гибридную визуально-графическую среду разработки, созданную для их фирмы в российском Институте системного программирования>36. В нейпроблемы визуально-графического подхода к созданию программ типа сложности типа абстрагирования>37 и разделения кода с помощью графических символов решались через считывание смыслов исполнения создаваемой программы непосредственно из мозговой активности программиста и дополнительного использования специально обученной для написания кода звездообразной диффузионной модели нейросети.
Используемый Алексеем нейроинтерфейс представлял собой последнюю модель SpiralE>38, усиленную сканером на основе технологии Ultrasound-on-Chip Technology>39 и интегрированную с неинвазивными нейросканерами на технологиях функциональной спектроскопии ближнего инфракрасного диапазона (fNIRS), стационарных визуально вызванных потенциалов (SSVEP), многоканальной электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и динамического МРТ-сканирования>40 со сверхвысоким разрешением и сверхкоротким временем сбора данных как для функциональной, так и для структурной визуализации процессов работы мозга>41 и их быстрой обработки за счёт алгоритмов машинного обучения на основе разреженных данных k-пространства и вычислительного моделирования, которые могли адекватно воспроизводить биофизические характеристики МРТ с высоким пространственным разрешением>42.
В подобной системе показания, фиксируемые при взаимодействии с пользователем, сопоставлялись сначала с наблюдаемым, а потом и задуманным им объектом. Причем не только с его формой, но и с его положением в семантическом пространстве смыслов. А использование функциональной МРТ позволило делать сопоставление уже не только с объектами, а и с понятиями и логическими структурами