Механизмы мозга - Latto
Ведь работа вычислительной машины, и притом вся ее работа, состоит в создании определенных комбинаций величин напряжения на ее выходных клеммах путем выполнения точно предписанного комплекса операций над другими комбинациями величин напряжения, поступающими на ее входные клеммы. Эти операции просты, но часто весьма многочисленны. В основном вычислительном устройстве, по существу состоящем из одних только соединенных между собой электронных переключателей, каждое элементарное действие представляет собой простую операцию переключения. На входные клеммы одного из переключателей по соединительным проводам поступают напряжения, определяемые либо непосредственно входной информацией машины, либо предшествующими операциями других переключателей; при данной комбинации входных напряжений положение переключателя будет зависеть от того, соответствует ли эта комбинация условиям срабатывания, определяемым его собственным внутренним устройством. Электрический эффект каждой из таких простых операций, комбинируясь с выходами других подобных же операций, а иногда и с некоторыми сигналами со входа машины, образует исходный материал для последующих операций. В конце концов на выходах некоторых элементов появляются в виде соответствующих напряжений окончательные ответы, составляющие решение задачи.
Секрет эффективности современных вычислительных машин состоит в том, что даже необычайно сложные операции, как выяснилось, можно разбить па элементарные действия, с которыми могут справиться очень простые устройства. В математике любая oпeрация может быть разделена на такие элементарные действия и может определять электрические сигналы, соответствующие конечным результатам. Так же и в логических задачах машина может выводить из заданных посылок новые заключения с помощью правил логики, которые можно разбить на такие же простые операции, какие применяются в математических вычислениях.
Вернемся теперь к главному предмету нашего обсуждения — к свойствам, которыми должны обладать рабочие элементы вычислительной машины, ее «нейроны». В реальных машинах обычно используются чисто цифровые элементы — двухпозиционные переключатели. Это упрощает конструкцию элементов, повышает их надежность и снижает стоимость. Кроме того, хорошо разработанная теория имеется только для машин, основанных на таких двоичных элементах типа «да — нет». Это новая и трудная область. Естественно, что ранний этап ее развития характеризуется использованием более простых принципов логических процессов. Современная теория делает упор в основном на выборах «истинно — ложно» как элементарных операциях, из которых может быть синтезирован процесс решения сложных задач. Альтернативы «включено — выключено», возможные для простого переключателя, отлично соответствуют альтернативам «истинно — ложно» для операций, рассматриваемых такой теорией. Этим фактически и обусловлен «цифровой» характер функционирования большинства современных вычислительных машин.
Однако есть и другие пути решения логических проблем. Существует, например, вероятностная логика, в которой основными элементами являются не категорические ответы «да» или «нет», а оценки вероятности того или другого из этих ответов. В вычислительных машинах, основанных на таких логических схемах, в качестве элементов могут применяться и простые двухпозиционные переключатели, но они неэффективны примерно так же, как устройства тина сумматоров для весовых функций неэффективны в качестве элементов машины, построенной на основе двузначной логики.
Кажется несомненным, что, когда мы будем больше понимать в этих вещах, для построения наших машин нам понадобятся элементы, обладающие более широкими функциональными возможностями, чем простые переключатели. Уже сейчас во многих лабораториях ведется разработка различных типов «электронных нейронов» с суммирующими устройствами и изменяемым порогом, и в конце концов это, вероятно, приведет к расширению набора функциональных элементов, которые сможет использовать конструктор вычислительных машин.
Это подводит нас к выводу, который мы стремились обосновать: узко цифровой характер функциональных элементов не всегда будет свойствен электронной вычислительной машине и потому не является ее действительно существенной особенностью.
Но если сущность современной вычислительной машины не передается ни словом «электронная», ни словом «цифровая», то в чем же она состоит? Занимаемся ли мы бесплодными упражнениями в семантике, или же электронные цифровые вычислительные машины обладают каким-то не отраженным в их названии свойством, имеющим фундаментальное значение? Одно такое свойство действительно существует, и, как мы уже говорили, на нем основан секрет эффективности современных вычислительных машин. Оно состоит в том, что сложные вычислительные и логические операции можно разбить на элементарные действия, с которыми могут справиться даже очень простые устройства. Как мы только что видели, можно ожидать, что характер этих элементарных действии будет со временем изменяться. Ио не изменится то, что составляет действительно фундаментальную особенность всего класса машин, которые до сих пор слишком узко определялись как «электронные цифровые вычислительные машины», — то, что эти машины достигают своих поразительных результатов шлем выполнения огромного числа очень простых операций. Этими же словами, по-видимому, можно было бы охарактеризовать и сущность работы мозга.
Таким образом, наш анализ в конце концов приводит нас к выводу, что вычислительные машины и мозг не просто обнаруживают поверхностные черты сходства в некоторых функциональных характеристиках: это действительно механизмы одного типа — в том смысле, что они достигают сходных результатов с помощью сходных в своей основе средств. Если это верно, то ясно, что специалист по вычислительным машинам и исследователь мозга крайне нуждаются друг в друге для дальнейшего развития своих областей науки. Присмотритесь к различиям между физическим и биологическим подходами — и вы увидите, как прекрасно они дополняют друг друга. Мы видели, что в науке о вычислительных машинах преобладает теория. Наибольшие усилия сейчас направлены на то, чтобы выяснить, каким образом можно разбить интеллектуальные процессы на простые операции. Разработаны машинные программы для таких игр, как шашки и шахматы, для автоматического выведения новых теорем геометрии и для пропозиционального исчисления. Математики непрерывно углубляют свое понимание принципов обучения и разрабатывают методы создания программ для существующих машин и методы построения новых машин, способных все более эффективно обучаться на основе опыта и соответственно изменять свою работу. Продвигается вперед и общая теория решения задач — сведения процессов, характеризуемых в применении к человеку такими словами, как «оригинальность» и «изобретательность», к точно установленным последовательностям простых операций.
Именно такого рода работа должна привести к созданию теоретических подходов, призванных объяснить, каким образом элементарные операции, выполняемые нейронами в головном мозгу, могут в совокупности порождать функциональные атрибуты разумной деятельности. Такие сложные проблемы, как изучение механизмов мозга, не могут быть решены одним лишь экспериментом; потребуется теория, которая указывала бы путь к постановке осмысленных экспериментов и помогала интерпретировать полученные результаты. Поскольку биолог не имеет ни нужной подготовки, ни традиций такого рода теоретической работы, он нуждается в помощи математика — без него он не смог бы справиться с задачей.
Но эта зависимость взаимна. Задача, за которую взялся математик, — разработка количественных и точных моделей интеллектуальных процессов — слишком трудна для того, чтобы он мог выполнить ее без указаний со стороны биолога. Каждый намек на то, что «в
