Тут нужно, пожалуй, пояснить, чем нейрокомпьютеры (персептроны) принципиально отличаются от обычных фон-неймановских машин. Поняв это, вы поймете, чем наш мозг отличается от компьютера.

Чтобы не вдаваться в технические подробности, можно провести аналогию. Допустим, у вас есть функция Y= (7Х+ 5)/9. Как получить Гири Х= 4? Четыре умножаете на семь. Затем прибавляете пять. Затем делите полученный результат на девять. Последовательность ваших действий является алгоритмом, то есть программой.

Но есть другой способ решить ту же задачу. Можно построить график этой функции. Потом взять линейку и провести вверх перпендикуляр от точки 4 на оси X. Находите точку пересечения функции и этой прямой и получаете искомый результат.

Казалось бы, какая разница между этими двумя способами?

И то и другое – математика: чтобы построить функцию, нужно раз за разом подставлять в формулу разные значения X. Почему бы сразу не подставить нужное, зачем лишний ход – функцию рисовать?..

А представьте себе ситуацию, когда у нас нет формулы, но есть график. Ну, например, нарисуйте на миллиметровке профиль своей любимой девушки. Вы замучаетесь искать функцию (точнее, целый набор функций), который описывает этот профиль. А профиль – вот он!

Так вот, процесс обучения нейросети, например воспитание человека, является своего рода построением готового графика. Ребенку формируют поведенческие стереотипы, учат, как поступать в разных ситуациях, – дают готовый график. Сталкиваясь с необычным и экстраполируя этот поведенческий график в разные стороны, ребенок понимает, как поступать в незнакомых, но схожих ситуациях.

Вашему головному нейрокомпьютеру родители сообщают готовые результаты – какое Y1при Х1. Вы ставите в уме точку. Вам дают вторую пару чисел – Х[2], Y2, вы ставите вторую точку... Если у вас много-много точек, вы размещаете их в системе координат, соединяете ближайшие, и таким образом у вас оформляется замечательная кривая поведения. Теперь вы можете по любому Xвыявить Y, не зная никаких формул. Просто бросив взгляд на рисунок.

Интуиция, между прочим, работает так же. Нейросеть у нас в голове обобщает опыт, массив знаний, строит график и по нему выдает готовый результат. Выдает, порой даже минуя сознание; ответ всплывает будто бы ниоткуда, а на самом деле – из подкорковых глубин. Об интуиции мы еще поговорим чуть ниже, а пока нужно разобраться, чем нейросети прогрессивнее тьюринговых (фон-неймановских) машин.

Для работы с машиной Тьюринга всякую задачу нужно формализовать (силуэт любимой превратить в набор функций: прямой нос будет описан линейной функцией, а округлый лоб – гиперболой и так далее). При этом если с винчестером фон-неймановской машины случится какая-нибудь неприятность и хотя бы одна из формул будет повреждена, неверным окажется и конечный результат. В фон-неймановской машине ошибка фатальна.

А вот для графика потеря части данных не играет решающей роли. Если вы нарисовали профиль любимой карандашом и потом какой-то подлец стер резинкой у нее нос или часть лба, вы всегда можете восстановить утраченное, продолжив оставшиеся линии. Так работает природная нейросеть – мозг. По тому же пути идут и ученые. Сейчас они обучают нейросети не только искать закономерности в массивах данных, но и формируют в них ассоциативную память! В нейрокомпьютере каждому слову отводится свое персональное «место». Если слова относятся к одной теме.

Они близко расположены друг к другу. И компьютер, при задании ему какого-нибудь слова, ассоциативно «вспоминает» слова, ближайшие по смыслу к данному, и таким образом генерирует ассоциации. Это еще один шаг на пути к «нормальному мышлению».

Человеческий мозг – пример хорошей ассоциативной нейросети. В истории было немало случаев, когда какая-нибудь задача решалась человеком во сне, то есть нейросеть сама, без участия сознания выявляла закономерность. Ярчайший пример – Менделеев. Когда он писал учебник «Основы химии», у него имелась большая база данных – все известные на тот момент химические элементы, их свойства, валентность и атомная масса. Менделеев уснул, и было ему видение – периодическая таблица.

Антропологи утверждают, что во время сна мозг потребляет на 10 % больше энергии, чем когда мы бодрствуем (мощность мозга около 25 Вт, частота 100 Гц). Связано это с тем, что нейросеть в нашей голове в фазе парадоксального сна выполняет очень важную работу – обрабатывает накопленную днем информацию.

Между прочим, для нынешних нейрокомпьютеров открытие периодической системы при том объеме информации, который был накоплен к 1869 году, – простейшая задача! Любой нейросетевой симулятор из ныне существующих открыл бы сей закон за считанные секунды! Согласитесь, это уже способность мыслить, а когда она перерастет в полноценный разум – вопрос времени.

Бельгийский ученый Хьюго де Гари полагает, что через 50—100 лет искусственный интеллект сможет производить мыслительные операции в 10 000 000 000 раз быстрее человека. В таком «мозге» каждый атом будет являться нейроном. А главное, размеры черепной коробки не мешают искусственному мозгу наращивать объемы памяти и вычислительные способности. Можно сделать нейрокомпьютер, превосходящий по всем техническим характеристикам человеческий мозг, хоть с дом!

Сейчас во всем мире идут работы над квантовыми компьютерами. Нобелевский лауреат Фейнман в 1986 году опубликовал статью о перспективах таких компьютеров, и с тех пор ученые начали гонку в этом направлении. Что такое квантовый компьютер? В нем элементарным вычислительным устройством процессора является не радиолампа, не транзистор, а один-единственный атом, например, атом фосфора-31. По законам квантовой механики атом меняет свое энергетическое состояние скачком, и происходит это со скоростью света. Штука как раз для компьютера – невозбужденное состояние – ноль, возбужденное – единица. И здесь открываются потрясающие возможности не только и не столько для дальнейшей миниатюризации компьютеров, сколько для фантастического повышения их быстродействия.

Например, в 1994 году американский исследователь Питер Шон подсчитал, что квантовый компьютер вычислит факториал тысячезначного числа всего за несколько часов. В то время как несколько сотен обычных компьютеров потратили бы на эту задачу 10^^ лет. Для справки: возраст Вселенной – 10^° лет.

Рано или поздно количество перейдет в качество, и вычислительная система приобретет свойства, присмотревшись к которым, мы, оставаясь честными, не сможем не назвать их разумом.

«Ну и что! – воскликнут шестидесятники и сценаристы голливудских антиутопий. – Зато машина не может чувствовать, обладать интуицией и вообще...»

Что касается «вообще» – это вопрос к сказочникам и теологам, а вот по поводу эмоций и интуиции нужно разобраться, конечно.

Что такое эмоции – положительные и отрицательные – любовь, ненависть, страх, ярость, радость, печаль и так далее? Для чего они возникли в результате эволюции? Очень просто. Эмоции – это кнут и пряник для организма. Обратная связь, как говорят кибернетики. Стимулы, как говорят психологи и биологи. Единственные наши стимулы в этой жизни, других нет. Человек, как свободная, самостоятельно принимающая решения система, перемещается по жизни, а эмоции направляют его движение, как стенки коридорчика направляют таракана на тараканьих бегах.

Эмоции, чувства – одно из следствий общефизических законов сохранения на уровне биологии и биохимии. Если зверь занимается сексом, значит, его действия направлены на сохранение вида и за это ему приятно – это положительный эмоциональный стимул. Если зверь ранен, ему за это больно, боль – просто сигнал о каких-то разрушениях в системе. Не зря медики называют боль сторожевым псом организма.