Nav šaubu, ka datori tagad ne tikai spēj atrisināt vienkāršas skaitļošanas problēmas ātrāk nekā cilvēki
Tomēr, salīdzinot cilvēka smadzeņu darbu arar šādiem algoritmiem ir nepareizs. Tas ir daudzkārt sarežģītāks un spēj sasniegt izcilus rezultātus. Fakts, ka mēs šajā cīņā esam zemāki par mākslīgo algoritmu, runā par dažām ievainojamībām, bet ne par tās īpašībām. Cilvēks joprojām var nākt klajā ar jaunu algoritmu, lai atrisinātu to, uz ko skaitļošanas mašīna nav spējīga. IBM Watson, protams, vairs nav kalkulators, taču tas nepavisam nav cilvēks ar spēju domāt un atrisināt sarežģītas problēmas ar sintezētu semantiku. Cilvēkiem kā dzīvas sugas pārstāvim informācijas patērēšanas un lēmumu pieņemšanas process miljardiem gadu ilgas evolūcijas laikā ir izveidojies par sarežģītu nervu sistēmu, kas spēj rast problēmu risinājumus, ne tikai sintezējot no dažādiem informācijas avotiem, bet arī vispār, ja šādas informācijas nav. Mēģināsim izdomāt, kā tas notiek.
IBM Watson ir IBM superdators, kas aprīkots arAI sistēma, kuru izveidojusi pētnieku grupa, kuru vadīja Deivids Feruči. Tās izveidošana ir daļa no DeepQA projekta. Vatsona galvenais uzdevums ir saprast dabiskajā valodā formulētos jautājumus un atrast atbildes uz tiem, izmantojot AI. Nosaukts IBM pirmā prezidenta Tomasa Vatsona vārdā.
Neiro saskarne
Jebkura informācija, kas nonāk pie cilvēkano ārpuses, apstrādā smadzenes, un izeja ir signāls. Šajā sistēmā visas maņas - redze, smarža, dzirde, garša un pieskāriens - pārstāv gandrīz bezgalīgu skaitu dažādas informācijas kombināciju, taču, apstrādājot šo plūsmu, smadzenes var reaģēt tikai ar nervu impulsiem. Acu, roku un ķermeņa kustība ir pilnībā atkarīga no nervu impulsiem, kas virzīti no smadzenēm uz muskuļu audiem. Šis ierobežojums pētniekiem rada loģisku jautājumu: vai ir iespējams izspiegot cilvēka domas, izvilkot šos nervu impulsus tieši no smadzenēm?
Šobrīd medicīnā un daudzos augsto tehnoloģiju uzņēmumos īpaša interese un cerības tiek piesaistītas neironu saskarnes sistēmām.NS ir sava veida starpnieks smadzeņu mijiedarbībā ar ārējo sistēmu bez tieša kontakta.Zinātniskās fantastikas literatūrā to sauktu par domu kontroli vai telekinezi – vai pat cilvēka apziņas pārnešanu datorā.Milzīgā interese par šo jomu noveda pie populārās sērijas "Black Mirror" vai kulta filmas "Ghost in the Shell" parādīšanās.Stāstījums "Rietumu pasaule" vai kvantu DEVS ir visi daiļliteratūras darbi, kas runā ar tām pašām zinātniskajām hipotēzēm un atklājumiem.
Šai attīstības jomai ir liels potenciāls: no skaidriem ikdienas uzdevumiem, piemēram, televizora ieslēgšanas ar prāta spēku, līdz sarežģītu sistēmu kontrolei vai pat mākslīgo orgānu kontrolei.2016. gadā Nathan Copeland spēja ne tikai pakratīt prezidenta Obamas roku, bet arī sajust to caur sensoriem.
Kā mašīna lasa domas
Cilvēka smadzenes ir daļa no milzīga sakaru tīkla, centrālās nervu sistēmas.Tas savukārt izsaka aktivitāti nepārtrauktā elektrisko potenciālu radīšanā nervu šūnā, pārdalot pozitīvos jonus un radot depolarizāciju, potenciālu atšķirību.Depolarizācija laika gaitā uzkrājas, un negatīvi lādētais neirons kļūst pozitīvi uzlādēts, tas tiek "caurdurts", un impulss tiek pārraidīts tālāk.Šo procesu 1943. gadā iedvesmoja Pitty McCulloch, kurš izveidoja pirmo mākslīgo neironu tīklu.
Elektrisko aktivitāšu nolasīšanas tehnoloģijaNervu sistēma nav novatoriska un jau ir radījusi tādas svarīgas medicīnas metodes kā elektroencefalogramma. Smadzeņu aktivitātes reģistrēšanu dažādu smadzenēm pielietoto motivāciju laikā nevar vienkārši saskaitīt un izmantot tieši; katras smadzenes šajā ziņā ir unikālas. Ir arī vērts atzīmēt, ka smadzenes ir pastāvīgi mainīga arhitektūra, kas pastāvīgi reģistrē pieredzi un atmiņu un aug neironu savienojumus. Tāpēc saskarne izmanto lielu apmācību datu apjomu, lai nodrošinātu, ka algoritms ir stabils pret neizbēgamām izmaiņām.
Reģistrācija un reģistrēšana ir ilgstošs process,prasa daudz pūļu un laika, līdz nesenam laikam pat bīstami, bet ne elementāri. Neironu saskarnes galvenais uzdevums ir dekodēt saņemto informāciju un saņemt atbildi ar nosacījumiem, ka dati ir daudzdimensionāla telpa ar augstu trokšņa pakāpi. Šajā posmā mākslīgiem neironu tīkliem ir svarīga loma. Neskatoties uz to, ka viņi ir primitīvi salīdzinājumā ar reālo nervu sistēmu, viņi var atrast struktūru telpās, kuras cilvēkiem ir grūti iedomāties. Turklāt šobrīd neironu tīkls var sadalīt smadzeņu darbību un pielāgoties konkrētam operatoram. Lai atšķetinātu smadzeņu šūnu saziņas valodu savā starpā, mums nepieciešama sistēma, kas attālināti atgādina smadzeņu darbu. Tas ir īsts paradokss.
Palīdzēt neiro saskarnei
Kā minēts iepriekš, smadzenes un funkcijasviņa darbība - arhitektūra ir nepastāvīga, mainīga, un tā ir ļoti atšķirīga no cilvēka uz cilvēku. Ko mēs varam darīt, lai mūsu pieejas būtu universālas?
Neirobioloģija ir zinātne, kas nav sveša modeļiem,vai mēs varam tos atrisināt un izmantot, lai atvieglotu neirointerfeisa dzīvi? Mūsu novērotais psihe, izmantojot dažādu zinātņu prizmu, sākot no matemātikas līdz bioloģijai, ir radījis idejas, kas ļoti skaidri raksturo faktisko situāciju. Šīs idejas veidoja domāšanas formātu teorijas pamatu.
Tāpat kā mēs ievadām datus neironu tīklā, to dara arī mūsusmadzenes saņem informāciju. Tāpat kā neironu tīklam ir jāatrod kāds attēls no skaitļu vai pikseļu haosa, tāpat mūsu smadzenēm ir jāpieņem lēmums no nepārtrauktas informācijas plūsmas no dažādām maņām. Kā notiek šī sistematizācija un kāds lēmums tiek pieņemts iznākumā, nosaka tīkla vai domāšanas veidu.
Neskatoties uz skaidro līdzību ar neironu tīklu,pati teorija pēc savas būtības nav vienkārša, un tai analīzei nepieciešama virkne raksturīgu pazīmju - domāšanas ātrums, struktūra un apjoms. Šajā kontekstā ir piemērojama ūdens plūsmas analoģija no hidrodinamiskās fizikas: plūsmas ir viskozas, lamināras un stabilas vai turbulentas. Teorētiski, zinot ievades parametrus, mēs varam aptuveni aprakstīt plūsmas uzvedību ilgtermiņā un veikt prognozes kādai nākotnei, kas, pārsteidzoši, atradīsies šaurā ticamības intervālā.
Mēs nemeklējam mērķi aprakstīt visu līdz vissīkākajām detaļām, šoneiespējami, bet mēs pieņemam, ka pastāv kāda pamata modeļu sistēma, kas vada personību. Cilvēkam tie ir patiesības postulāti, kas laika gaitā nedaudz mainās. Teorijas secinātais princips ir diezgan atbilstošs tehnoloģijas loģikai. Es domāju, ka daudzi cilvēki zina "izdzīvojušo kļūdu" fenomenu. Otrā pasaules kara laikā ungāru matemātiķim Abrahamam Valdam bija jāatrod risinājums svarīgai problēmai: kuras bumbvedēju daļas būtu jāpastiprina. Lidmašīnas atgriezās bāzē ar caurumiem un pat pazaudētām detaļām, bet dzinēji bija neskarti. Matemātiķis izdarīja paradoksālu secinājumu: jums jānostiprina tās daļas, kas ir izdzīvojušas. Viņš saprata, ka nokritušās daļas nav tik svarīgas, jo bumbvedēji varēja atgriezties, bet vissvarīgākais palika neskarts, un bez šīm daļām lidmašīnas vairs neatgrieztos bāzē. Tāpat cilvēki, kuri cenšas sevī attīstīt to, kas pēc būtības "nokrita", visticamāk, kļūdās, jo izdzīvo tieši sava unikālā "dzinēja" dēļ.
Šajā paradigmā mēs redzam iespējas noteiktdomāšanas formāts iegūto datu izmantošanai strukturālākā mijiedarbībā ar neironu saskarni un lielās nenoteiktības ievainojamības pārvarēšanai.
Elons Musks nesen paziņoja, ka viņa uzņēmumsNeuralink, kas attīsta neirointerfeisus, jau nākamajā gadā sāks testēt savus produktus ar cilvēkiem. Uzņēmējs jau domā par ierīci, ar kuru cilvēki varētu sazināties bez vārdiem ar savām ierīcēm. Elons lēš, ka būs nepieciešami tikai 5-10 gadi, lai izstrādātu tehnoloģiju, kas to ļaus izdarīt. Šobrīd saziņas ātrums starp mūsu viedtālruni un smadzenēm ir ļoti zems: jums jāaplūko ekrāns, jāveic virkne pieskārienu sensoram vai mutiski jādiktē tālrunis. Tiklīdz neiro saskarne kā starpnieks ir savienota ar smadzenēm, tā būs acumirklīga - domāšanas līmenī. Un šeit sākas jautrība. Jo šeit cilvēkam ir tikai vairāk iespēju sasniegt pašu risinājuma ātrumu, kas šauros virzienos ir pieejams tikai modernām mašīnām. Atliek tikai apkopot mākslīgos neironu tīklus un dabiskos. Bet tas ir cits stāsts.
Skatiet arī:
Aplūko simtiem tūkstošu galaktiku milzīgo “sienu” aiz Piena Ceļa
Komēta NEOWISE ir redzama Krievijā. Kur to redzēt, kur meklēt un kā nofotografēties
Izrādījās, kas lika maiju civilizācijai pamest savas pilsētas