Sans aucun doute, désormais, l’ordinateur ne résout pas seulement des problèmes informatiques simples plus rapidement que les humains.
Cependant, en comparant le travail du cerveau humain avecavec de tels algorithmes est incorrect. Il est plusieurs fois plus complexe et capable de résultats exceptionnels. Le fait que nous soyons inférieurs dans cette bataille à l'algorithme artificiel parle de certaines vulnérabilités, mais pas de ses caractéristiques. Une personne peut toujours proposer un nouvel algorithme pour résoudre ce dont une machine informatique n'est pas capable. IBM Watson, bien sûr, n'est plus une calculatrice, mais ce n'est pas du tout une personne capable de penser et de résoudre des problèmes complexes avec une sémantique synthétisée. Chez l'homme, en tant que représentant d'une espèce vivante, le processus de consommation d'informations et de prise de décisions sur des milliards d'années d'évolution s'est développé en un système nerveux complexe capable de trouver des solutions aux problèmes, non seulement synthétisé à partir de diverses sources d'informations, mais en général en l'absence de telles informations. Essayons de comprendre comment cela se produit.
IBM Watson est un supercalculateur IBM équipé deSystème d'IA et créé par un groupe de chercheurs dirigé par David Ferucci. Sa création fait partie du projet DeepQA. Le travail principal de Watson est de comprendre les questions formulées en langage naturel et d'y trouver des réponses à l'aide de l'IA. Nommé d'après le premier président d'IBM, Thomas Watson.
Neurointerface
Toute information qui vient à une personnede l'extérieur, traité par le cerveau, et la sortie est un signal. Dans ce système, tous les sens - vue, odorat, audition, goût et toucher - représentent un nombre presque infini de combinaisons d'informations diverses, mais en traitant ce flux, le cerveau ne peut répondre que par des impulsions nerveuses. Le mouvement des yeux, des mains et du corps dépend entièrement des impulsions nerveuses dirigées du cerveau vers le tissu musculaire. Cette limitation soulève une question logique pour les chercheurs: est-il possible d'espionner les pensées d'une personne en extrayant ces impulsions nerveuses directement du cerveau?
Actuellement en médecine et dans de nombreuxles entreprises à forte intensité de connaissances accordent un intérêt et un espoir particuliers aux systèmes d’interface neuronale. Le NS est une sorte d'intermédiaire dans l'interaction du cerveau avec le système externe sans contact direct. Dans la littérature de science-fiction, cela s’appellerait contrôle de la pensée ou télékinésie – ou même transfert de la conscience humaine dans un ordinateur. L’énorme intérêt suscité par ce domaine a donné naissance à la série télévisée populaire « Black Mirror » ou au film culte « Ghost in the Shell ». Le récit « Westworld » ou le DEVS quantique sont tous des œuvres de fiction qui parlent des mêmes hypothèses et découvertes scientifiques.
Cet axe de développement présente un énorme potentiel :des tâches quotidiennes évidentes, comme allumer la télévision avec le pouvoir de la pensée, au contrôle de systèmes complexes ou même au contrôle d'organes artificiels. Le dernier exemple est déjà testé sur la base d’exosquelettes d’interface neuronale. Grâce à un tel mécanisme, en 2016, Nathan Copeland a pu non seulement serrer la main du président Obama, mais aussi la sentir grâce à des capteurs.
Comment une machine lit les pensées
Qu'est-ce qui permet à un ordinateur de rentrer dans votre tête ?à une personne ? Le cerveau humain fait partie d’un vaste réseau de communication appelé système nerveux central. Il exprime à son tour une activité dans la création continue de potentiels électriques dans la cellule nerveuse, redistribuant les ions positifs et créant une dépolarisation - une différence de potentiel. La dépolarisation s'accumule avec le temps et le neurone chargé négativement devient chargé positivement, il « perce » et l'impulsion est transmise davantage. Ce processus a été inspiré par Pitt et McCulloch en 1943, qui ont créé le premier réseau de neurones artificiels.
Technologie de lecture d'activité électriqueLe système nerveux n’est pas innovant et a déjà donné naissance à des techniques médicales aussi importantes que l’électroencéphalogramme. L’enregistrement de l’activité cérébrale lors de diverses motivations appliquées au cerveau ne peut pas simplement être compté et utilisé directement ; chaque cerveau est unique en ce sens ; Il convient également de noter que le cerveau est une architecture en constante évolution qui enregistre constamment l’expérience et la mémoire et développe les connexions neuronales. Par conséquent, l’interface utilise une grande quantité de données d’entraînement pour garantir la stabilité de l’algorithme face aux changements inévitables.
L'enregistrement et l'enregistrement sont des processus longs,nécessitant beaucoup d'efforts et de temps, jusqu'à récemment même dangereux, mais pas de base. La tâche principale de l'interface neuronale est de décoder les informations reçues et de recevoir une réponse dans les conditions que les données sont un espace multidimensionnel avec un haut degré de bruit. À ce stade, les réseaux de neurones artificiels jouent un rôle important. Bien qu'ils soient primitifs par rapport au système nerveux réel, ils peuvent trouver une structure dans des espaces difficiles à imaginer pour les humains. De plus, pour le moment, le réseau neuronal peut décomposer l'activité cérébrale et s'adapter à un opérateur spécifique. Pour démêler le langage de communication des cellules cérébrales entre elles, nous avons besoin d'un système qui ressemble à distance au travail du cerveau. C'est un vrai paradoxe.
Aide neurointerface
Comme indiqué précédemment, le cerveau et les fonctionnalitésses activités - l'architecture est inconstante, changeante et varie considérablement d'une personne à l'autre. Que pouvons-nous faire pour rendre nos approches universelles ?
La neurobiologie est une science qui n'est pas étrangère aux modèles,pouvons-nous les résoudre et les utiliser pour faciliter la vie de l'interface neuronale? Notre observation de la psyché à travers le prisme de diverses sciences, des mathématiques à la biologie, a conduit à des idées qui décrivent très clairement l'état réel des choses. Ces idées ont formé la base de la théorie des formats de pensée.
Tout comme nous transmettons des données à un réseau neuronal, notrele cerveau reçoit des informations. Tout comme un réseau neuronal doit trouver une image dans le chaos des nombres ou des pixels, notre cerveau doit prendre une décision à partir d’un flux continu d’informations provenant de différents sens. La manière dont cette systématisation se produit et la décision qui en résulte détermine le type de réseau ou le type de pensée.
Malgré l'analogie claire avec un réseau neuronal,la théorie elle-même n'est pas simple par nature et nécessite pour l'analyse un certain nombre de caractéristiques qui doivent être mesurées - vitesse, structure et volume de réflexion. Dans ce contexte, l'analogie des écoulements d'eau issus de la physique hydrodynamique est applicable: les écoulements sont visqueux, laminaires et stables, ou turbulents. Théoriquement, connaissant les paramètres d'entrée, nous pouvons décrire grossièrement le comportement du flux à long terme et faire des prévisions pour un avenir qui, étonnamment, se situera dans un intervalle de confiance étroit.
Nous ne poursuivons pas l'objectif de tout décrire dans les moindres détails, ceimpossible, mais nous supposons qu'il existe un système de base de modèles qui guide la personnalité. Ce sont des postulats de vérité pour une personne, qui changent légèrement avec le temps. Le principe que la théorie déduit est tout à fait cohérent avec la logique de la technologie. Je pense que beaucoup de gens connaissent le phénomène de «l'erreur de survivant». Pendant la Seconde Guerre mondiale, le mathématicien hongrois Abraham Wald a dû trouver une solution à un problème important: quelles parties des bombardiers devraient être renforcées. Les avions sont revenus à la base avec des trous et même des pièces perdues, mais les moteurs étaient intacts. Le mathématicien a fait une conclusion paradoxale: il faut renforcer les parties qui ont survécu. Il s'est rendu compte que les pièces qui tombaient n'étaient pas si importantes, puisque les bombardiers pouvaient revenir, mais ce qui est resté intact est le plus important, et sans ces pièces, les avions ne seraient pas de retour à la base. De même, les gens qui essaient de développer en eux-mêmes ce qui «est tombé» par nature se trompent très probablement, car ils survivent précisément grâce à leur «moteur» unique.
Dans ce paradigme, nous voyons des opportunités de déterminerun format de réflexion pour utiliser les données obtenues dans une interaction plus structurelle avec l'interface neuronale et surmonter la vulnérabilité d'une grande incertitude.
Elon Musk a récemment annoncé que son entrepriseNeuralink, qui développe des neurointerfaces, commencera à tester ses produits sur des humains dès l'année prochaine. L'entrepreneur réfléchit déjà à un appareil avec lequel les gens pourraient communiquer sans mots avec leurs appareils. Elon estime qu'il ne faudra que 5 à 10 ans pour développer la technologie qui rendra cela possible. Pour le moment, la vitesse de communication entre notre smartphone et le cerveau est très faible: vous devez regarder l'écran, effectuer une série de touches sur le capteur ou dicter quelque chose au téléphone verbalement. Dès que la neurointerface en tant que médiateur est connectée au cerveau, elle sera instantanée - au niveau de la pensée. Et c'est là que le plaisir commence. Parce qu'ici, une personne a juste plus de chances d'atteindre la vitesse même de la solution, qui dans des directions étroites n'est disponible que pour les machines modernes. Il ne reste plus qu'à agréger les réseaux de neurones artificiels et les réseaux naturels. Mais c'est une autre histoire.
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