Наш мозг проще, чем Галактика
Если мозг человека, занимая так мало места в пространстве, имеет столь сложную структуру, то как нам, располагая весьма примитивными инструментами, извлечь из него необходимую информацию? И как разработать программное обеспечение (ПО), обрабатывающее результаты и предназначенное для суждения по ним о наших эмоциях, воспоминания и намерениях? Все, что мы можем сделать сегодня, — это установить корреляцию: паттерн X соотносится с поведенческой моделью Y.
С точки зрения разработчика ПО, мозг человека должен быть сложным и трудным для понимания. Он без особого труда может сделать многое такое, что останется недоступным для любого компьютера — даже после многолетних усилий программистов. Двухлетний младенец в состоянии узнавать и помнить человеческое лицо, как бы ни менялись освещенность, расстояние или угол зрения. А вот компьютер на такое не способен — несмотря на миллиарды циклов обработки данных и гигабайт оперативной памяти. Даже в тех областях, где он хорошо себя показал, границы его «понимания» остаются мучительно узкими. Deep Blue — суперкомпьютер IBM, обученный играть в шахматы и переигравший в 1997 году чемпиона мира[76], — не умеет играть в шашки. Несмотря на всю свою скорость и мощь, компьютеры не обладают ни гибкостью, ни самобытностью мышления, ни интуитивностью, свойственными человеческому мозгу. Легко прийти к заключению: в последнем скрывается некое изумительно сложное устройство, к пониманию которого мы еще и не подступались.
Однако не все так безнадежно. Да, как мы уже убедились, мозг устроен сложно. Тем не менее, такие вещи, как зрение, язык или движение, с точки зрения нашего мозга, очень просты. Мы без труда узнаем людей в лицо. Произнося вслух слова, мы постоянно обращаемся к нашему сознанию, не испытывая особых затруднений. И способны проложить себе путь через запруженное людьми помещение, даже не задумываясь о маршруте.
А как вам новая радикальная идея, о которой перешептываются представители нейронауки: мозг легко проделывает то, что легко на самом деле? Суть в том, что сама схема действий должна быть очень простой. Если посмотреть на проблему в иной перспективе, сложность мозга обратится в нечто очень простое? Как, например, когда проходишь мимо сада, видишь, что деревья постепенно выстраиваются в стройные ряды — стоит лишь взглянуть на них под нужным углом.
Механизм этой сложности должен быть простым, утверждает в своей книге «По воле интеллекта» («On Intelligence») Джефф Хокинс (Jeff Hawkins). Хокинс был главой Palm и разработчиком системы распознавания знаков при рукописном вводе текста. Это ПО используется в Palm V, который мне так нравится. Прежде чем возглавить Palm, Хокинс изучал искусственный интеллект, однако ушел из этой области. Свое решение он объяснил тем, что, по его мнению, господствовавший тогда подход был неоправданно узким: исследователи концентрировали усилия на создании абстрактных алгоритмов — вместо изучения того, как действуют биологические системы. Хокинс принялся самостоятельно изучать нейробиологию и не один год занимался ею как ученый-любитель. Ему удалось подхватить и развить идеи Вернона Маунткастла (Vernon Mountcastle), работавшего под началом Джона Хопкинса (Johns Hopkins), и предложить заветную модель мозговой активности. Если Хокинс прав, то расшифровывать нервную деятельность станет значительно легче.