Заключение

Моделирование мышления - миф или реальность?

Бурная дискуссия по этому вопросу, проходившая в середине прошлого века, ни к каким убедительным результатам не привела просто потому, что не было определено, что такое мышление. В конечном счете все свелось к тесту Тьюринга, и стало понятно, правда, не сразу, что этот тест машина в принципе пройти может, но это еще ничего не значит.

Для того чтобы мыслить по-человечески, машина, во-первых, должна научиться решать неалгоритмические творческие задачи. Некоторые интерпретации процесса решения творческих задач мы рассматривали в предыдущей лекции. Следует еще раз подчеркнуть, что для варианта творческого мышления, соответствующего случаю необходимости расширения области ассоциативно-смысловой предактивации модели среды, определенные конструктивные предположения о механизмах реализации сделать можно. В то же время для второго варианта творчества, когда для решения задачи требуется умозрительная достройка модели среды и в первую очередь достройка модели на уровнях обобщения и укрупнения, конструктивные гипотезы о механизмах реализации отсутствуют. В первую очередь это касается представлений о необходимом в этом случае умозрительном конструировании. Правда, это не означает, что такие представления о работе нейронных механизмов принципиально не могут быть созданы.

Во-вторых, для того чтобы мыслить по-человечески, машина должна быть активной, иметь собственные потребности, мотивации и эмоциональный механизм целеполагания и выбора пути к цели на основе активной модели среды, умозрительного моделирования и умозрительного конструирования. Это в рамках развиваемого в направлении "Искусственный интеллект" алгоритмического подхода невозможно. Стало также понятно, что компьютер и мозг устроены и работают совершенно по-разному. Правда, к этому вопросу до сих пор еще время от времени возвращаются.

Важнейшей функцией мозга, отличающей творческое человеческое мышление от мышления компьютера, часто называется сознание. Под сознанием обычно понимается нечто большее, чем просто активация актуального фрагмента нейронной модели проблемной среды. Это нечто большее, как правило, считается интуитивно понятным и четко не определяется. В последнее время вслед за Р. Пенроузом [12] в поисках четко не определенного и невычислимого феномена сознания часто опускаются вглубь нейрона на молекулярный уровень или на уровень нанобиологии и добавляют к нерешенным проблемам мышления нерешенные проблемы квантовой механики. Попутно иногда вновь всплывает ничем не обоснованный и, казалось бы, давно уже похороненный со времен Мак-Каллока и Розенблатта вопрос о биологических вычислениях внутри клетки, но теперь уже о вычислениях, реализуемых молекулярными клеточными автоматами. (См., например, предисловие Г.Г. Малинецкого к книге Р. Пенроуза "Новый ум короля" [12].)

Утрируя, можно сказать, что поиск сознания на микроуровне подчиняется примерно такой логике. Что такое мышление, непонятно. Для мышления необходимо сознание или осознание. Что это такое, тоже непонятно, но это неалгоритмично. Одновременно предполагается, что как устроены и работают нейроны и связи между ними на макроуровне, в целом понятно, а именно: нейрон - это пассивный суммирующий пороговый элемент, осуществляющий простую нелинейную передаточную функцию, т. е. формирующий на своем выходе сигнал в зависимости от входов и передающий этот сигнал другим нейронам, но эти вычислимые и алгоритмически реализуемые функции непонятного и неалгоритмичного сознания не объясняют. Поэтому в поисках сознания нужно опускаться на молекулярный уровень - уровень квантовой механики, где не все однозначно и не все вычислимо. Например, в нейроне есть микроуровень, содержащий мельчайшие элементы - тубулины. Как они устроены, как связаны с макроуровнем и для чего нужны, непонятно. А не являются ли эти непонятные микроэлементы-тубулины или какие-то другие объекты квантовой механики носителями непонятного невычислимого сознания и, как следствие, необходимыми элементами непонятного мышления?

Все это очень интересно написано, но никакой даже приблизительно намечающейся теории работы мозга за этим не стоит. Кроме того, полезно вспомнить Эйнштейна: теория должна быть проста, насколько это возможно. Правда, у Эйнштейна есть и продолжение фразы: но не проще. Рискуя слишком упростить проблему, можно попробовать все же не опускаться на микроуровень и не использовать аппарат квантовой механики, пока это не будет действительно необходимо.

Надежда на то, что для объяснения и даже почти полного моделирования мышления будет достаточно уровня объединенных в сеть синерги-ческих взаимосодействующих нейронов, основывается на гипотезах о том, что нейрон не просто пороговый сумматор, а активный элемент, поддерживающий оптимальное изменяющееся неравновесное функциональное состояние, имеющий изменяющийся порог возбудимости и связи, которые изменяются в зависимости от параметров и возбуждений связываемых нейронов. Все это для каждого отдельного нейрона вычислимо. Но интегральные функции мозга определяются не отдельными нейронами, а специфически организованной активной нервной сетью, подверженной к тому же случайным "шумовым" воздействиям. Движущим механизмом мышления должна быть активность, порождаемая необходимостью поддерживать неустойчивость. Основанные на таких представлениях определенные интерпретации процессов мышления, в том числе и некоторых вариантов творческого мышления, приведены выше.

Отрицая возможность компьютерной имитации мышления и ставя сознание на первое место по важности, часто считают достаточным уже упоминавшийся аргумент, состоящий в неалгоритмичности сознания. Вполне возможно, что алгоритм полной реализации функции сознания построить трудно или вообще невозможно. Более того, мозг и в целом в большинстве своих высших функций, связанных с мышлением, неалгоритмичен. Уже отмечалось, что мозг не имеет ничего общего с компьютером и то, что делает активный мозг в процессе мышления, ни реализацией каких-то алгоритмов, ни вычислениями не является. Однако это не значит, что мозг и мышление нельзя моделировать на компьютере. Например, рекуррентно пошагово вычислимые цифровые модели физических объектов и процессов в них можно моделировать на вычислительных машинах с любой задаваемой точностью.

Таким образом, моделирование мозга как физического объекта и реализуемого мозгом неалгоритмического в целом процесса мышления в принципе возможно. При этом для целей моделирования строить особый сверхсложный специальный компьютер не нужно. Достаточно иметь обычный универсальный компьютер с необходимыми вычислительными ресурсами и рекуррентно вычислимую физическую модель элементов мозга.

Отрицая возможность компьютерной имитации мышления, нужно логически обосновывать невозможность объяснения разума (мышления, сознания, свободы воли, творчества) без введения некоторого нематериального субстрата. Такой субстрат может, например, иметь название "душа". Логического обоснования необходимости души для процесса мышления пока еще нет. Возможна также еще и логика, строящаяся на следующих допущениях. В мире есть вполне материальные, но не объясняемые современной наукой сущности - поэтому представляющиеся нематериальными. Можно даже допустить, что материальная основа этих сущностей в принципе человеком непостижима. И наконец, последнее допущение может состоять в том, что такая материальная, но неизвестная, а может быть, и непостижимая сущность лежит в основе жизни и мышления, и в частности сознания. Такая непостижимая материальная сущность будет в принципе не моделируема. Однако при обсуждении вопроса о возможности моделирования мышления приведенные допущения могут рассматриваться в качестве аргументов только в случае их хотя бы минимального фактического или логического обоснования.

Тем не менее многие считающие себя материалистами психологи, не вводя в явном виде представление о нематериальной душе, в то же время говорят (без доказательства) о принципиальной невозможности свести уровень психологического анализа к уровню анализа физиологического, а психологические законы - к законам деятельности нейронных механизмов мозга. Я думаю, что это неверно. Если жизнь имеет материальную основу и эта основа познаваема, то рассмотрение и изучение процессов в активных неравновесных нейронных сетях может со временем позволить интерпретировать на физиологическом уровне многие, а в конечном итоге и все психологические факты, законы и явления. Не исключено, что все интерпретации психологического уровня окажутся возможными и на уровне компьютерного моделирования мозга. В том числе и интерпретации таких особенностей работы мозга, как интуиция, инсайт, творчество и даже юмор. Во всяком случае, теоретические запреты возможности построения активной творческой мыслящей машины не определены ни на формал ьном, ни на качественном уровне. Правда, создание такой машины если и возможно, то в очень отдаленной перспективе.

Заключение

Итак, что такое мышление? Можем ли мы теперь дать короткий, исчерпывающий и строгий ответ на этот вопрос? Нет, не можем. Человеческое ("живое") мышление - это сложный многоплановый процесс, в котором важно не только то, что мозг делает на функциональном уровне, но и то, как он это делает. Поэтому ответ неоднозначен и может быть сформулирован лишь на разных информационных срезах и на некоторых уровнях приближения. Рассмотренные нами модели не являются полными определениями, а дают, как правило, лишь схему, в рамках которой можно обсуждать рассматриваемые явления в их существенных и общих аспектах. Таким образом, с учетом рассмотренного в курсе лекций можно дать много разных определений.

Можно, например, дать такое достаточно общее качественное определение: мышление - это процесс решения задач поведения, восприятия или абстрактного, в том числе и творческого, мышления, который реализуется в мозге (человека), обладающем сознанием, пониманием и активностью. Приведенное определение очень общее и требует интерпретации понятий "сознание", "понимание", "активность" и "творчество". Можно, например, дать и такое достаточно общее качественное определение: мышление - это процесс построения иерархической модели проблемной среды и использования этой модели для решения задач поведения или абстрактного мышления путем сведения многопереборных многоэкстремальных задач к малопереборным одноэкстремальным. Приведенное определение очень общее и требует многих интерпретаций, в том числе интерпретаций понятий многоэкстремальность и одноэкстремальность задач поведения. Выделяя главное, в самом обобщенном виде можно также сказать, что мышление характеризуется пониманием на основе использования иерархической семантической модели проблемной среды, умозрительным моделированием на основе построения и использования семантической модели проблемной среды и активностью как при построении модели среды, так и при решении задач на основе синергического взаимодействия неустойчивых неравновесных "живых" элементов нервной системы. Возможны и другие определения, например, ставящие на первое место процессы творчества, или специфику работы активных нейронных механизмов мозга в процессе мышления, или процессы возникновения и гашения очагов возбуждения. Эти определения, как и приведенные выше, также требуют многих сложных интерпретаций.

Таким интерпретациям и посвящено основное содержание лекций. Я думаю, что рассмотренные нами модели и проблемы и сформулированные на этой основе гипотетические представления в определенной степени приближают нас к пониманию феномена мышления.

Мыслящим мозгом обладают только животные и человек. Поэтому к объяснению мышления естественно идти от понимания различия между живым и неживым. Кстати, при обсуждении вопроса "Может ли машина мыслить?" нужно определить не только термин "мыслить", но и термин "машина". В этом плане главным является представление о том, что живое строится из обладающих свободной энергией активных неустойчивых элементов и что в основе всего живого лежит сформулированный Э.С. Бауэром принцип устойчивого неравновесия. Это приводит к ряду выводов. На уровне целого организма выводы таковы.

Первый: живой организм не только на клеточном уровне, но и в целом - это система с непрерывно накапливающейся внутренней неустойчивостью и активно поддерживаемым устойчивым неравновесием.

Второй: поддержание устойчивого неравновесия на уровне организма происходит в результате активного поведения в среде и подчиняется принципу maxT - максимизации времени пребывания системы внутри условной области существования, определенной как область допустимых значений регулируемых переменных - первичных и вторичных потребностей.

Третий: живой организм должен быть постоянно активен: поведение - непрерывная задача. Поведение не ограничивается ответными реакциями на внешние стимулы и не преследует цели "уравновешивания со средой". Главная и постоянная задача поведения - это удовлетворение потребностей, для которого необходимо достижение целевых ситуаций в среде.

Что из этого следует для понимания мышления?

Во-первых, рассмотрение задачи поведения позволяет сформулировать гипотезу о специфике основной решаемой мозгом задачи.

Человек и животные в отличие от растений существуют в многоэкстремальной среде. Именно необходимость достижения целевых ситуаций в многоэкстремальной среде и определила в первую очередь образование и развитие такого управляющего органа, как мозг. Поэтому к пониманию мышления ведет рассмотрение задачи управления поведением и построение на этой основе предположения о том, что главная решаемая мозгом первичная проблема - это формирование и использование многоуровневой иерархической модели среды для решения задачи управления поведением путем сведения многопереборных многоэкстремальных задач к малопереборным одноэкстремальным.

В результате такого сведения возникает возможность приближенно решать многоэкстремальные задачи с использованием локальных правил принятия решения в ситуации выбора путем сравнения одношаговых переходов на разных уровнях обобщения и укрупнения иерархически организованной модели проблемной среды. Такого же рода организация и использование знаний необходимы, по-видимому, не только для решения задачи управления поведением в сложной многоэкстремальной среде, но и при решении других задач, в том числе и задач абстрактного мышления.

Во-вторых, к объяснению мышления ведет и рассмотрение задачи восприятия, в результате которого оказалось возможным сформулировать гипотетические представления о полных целостных структурно-метрических моделях зрительного восприятия, а также об организации процесса "восприятия с пониманием", основанного на управлении процессом с понятийного уровня. Это управление включает формирование гипотез (предвидение) и целенаправленное подтверждение гипотез, т. е. восприятие базируется на активных взаимодействующих процессах "сверху вниз" от модели к среде и "снизу вверх" от среды к модели.

Переходя от особенностей и принципов решения задач целого организма к механизмам реализации этих принципов, иными словами, от общих способов решения задач поведения и восприятия к нейронным механизмам мышления, можно сказать следующее. Рассмотрение всех процессов в живом организме с единых позиций позволяет сделать гипотетическое предположение о том, что активная работа мозга как при построении модели среды, так и при решении задач восприятия, поведения и абстрактного мышления, определяется его элементами - нейронами, обладающими изменяющимся функциональным состоянием и поддерживаемой внутренней неустойчивостью. Пассивное состояние нейронов приводит к ухудшению функционального состояния нейронной сети. В результате в мозге имеется постоянная внутренняя задача - оптимизация функционального состояния, и разряды в нейронах, а также передача возбуждений и торможений по связям между нейронами являются средством для решения этой задачи.

Из этого вытекает необходимость синергичности и постоянной активности нейронной сети. Это же предположение позволяет сформулировать ряд гипотез о том, как в нейронной сети происходит организация нейронных ансамблей, необходимая как для первичной оптимизации функциональных состояний отдельных нейронов и сети в целом, так и для последующей оптимизации нейронной сети в процессе получения, обработки и хранения информации.

Из этих гипотез также следует, что целенаправленное получение информации, необходимой для построения и коррекции целостной модели проблемной среды, является постоянной потребностью живого организма. Такой же потребностью является и решение мозгом задач, состоящее в нахождении наилучшего в каком-то отношении (по эмоциональной оценке) пути между очагами возбуждения. Очаги возбуждения и путь между ними отражаются в мозге в виде возбужденных нейронных ансамблей, соответствующих текущей, целевой и промежуточным ситуациям.

Удовлетворение этих потребностей как при формировании модели проблемной среды, так и при решении мозгом задач, приводит к нормализации функционального состояния нейронов, что, в свою очередь, ведет к нормализации функционального состояния всей нейронной сети.

Все затронутые проблемы рассматривались по возможности с общих позиций. Это обеспечивалось тем, что везде при объяснении тех или иных явлений, сущностей или вопросов во главу угла ставилось представление об изменяющемся функциональном состоянии и внутренней неустойчивости, а также принципы целостности, целенаправленности и активности, являющиеся в конечном счете производными от общего принципа оптимальности maxT. Я надеюсь, что удалось показать роль и значение этих одинаково важных принципов. В то же время хочется подчеркнуть, что главное необходимое свойство существования живых организмов, проявляющееся не только в восприятии и поведении, но и в любых процессах умственной деятельности, - это активность.

Я полагаю, что активность - главное необходимое свойство мышления. Означает ли это, что активностью и мышлением могут обладать только живые организмы? Нет, не означает. Увеличивающимися во времени и требующими удовлетворения потребностями, и соответственно, необходимой активностью могут обладать и искусственные системы. Могут обладать активностью и компьютерные модели нейронных механизмов мозга. Это в какой-то степени я пытался показать в предыдущих лекциях.

Представляется, что синергичность (взаимосодействие) и активность как необходимые свойства в первую очередь должны лежать в основе моделирования механизмов мозга. Однако следует еще раз подчеркнуть, что из этих необходимых свойств все функции мышления автоматически не вытекают. На уровне модельных механизмов мышления нужно еще очень многое осмысливать, придумывать и проверять.

Итак, подводя самый общий итог, можно еще раз сказать, что главное отличие работы мыслящего мозга от работы компьютера, запрограммированного на решение каких-то, в том числе и так называемых интеллектуальных, задач, - это сознание, понимание и активность. Основное содержание курса лекций фактически состоит в интерпретации этих и сопряженных с ними понятий.

Понимание всех этих моментов не привело к построению законченной рабочей или хотя бы умозрительно работающей более или менее полной нейронной модели мозга, но позволило все же сформулировать некоторые гипотезы, а также выделить некоторые, возможно, основные, нерешенные проблемы. Эти проблемы относятся главным образом к логической структуре модели проблемной среды, к некоторым процессам, реализующимся с использованием этой модели, а также к пониманию и моделированию устройства и работы активных нейронных механизмов.

Нерешенных принципиальных проблем, относящихся к уровню нейронного моделирования, много, и они очень сложны. Рассмотрение этих проблем позволяет сделать вывод о том, что оптимистические оценки современного уровня нейрофизиологии, так же как и современного уровня так называемого нейрокомпьютинга, необоснованны.

Чем мышление человека отличается от нынешних и возможных будущих компьютерных имитаций? На этот вопрос есть два разных ответа. Первый - принципиально ничем. Второй - отличаются принципиально, см., например, уже упоминавшуюся книгу Р. Пенроуза [12]. Сторонники второй точки зрения полагают, что живое и неживое - вещи принципиально разные и поэтому моделировать живое в неживом невозможно. Как уже отмечалось, если эти принципиальные различия не носят нематериальный или непознаваемый характер и не состоят, например, в наличии у живого нематериальной души, а определяются все-таки чем-то познаваемым и материальным, то это материальное различие можно моделировать.

Более того, выше уже было определено, в чем, возможно, заключаются эти материальные и в принципе моделируемые различия. Я думаю, что нынешние компьютерные имитации работы мозга, а именно пассивные программные системы искусственного интеллекта и формальные распознающие нейронные сети, действительно принципиально отличаются от мышления человека, и это отличие состоит в первую очередь в отсутствии устойчивого неравновесия и вытекающего из него как следствие активного динамического принципа организации, в том числе в отсутствии неустойчивости, синергичности и активности на уровне решающих механизмов. В то же время я думаю, что поддержание неустойчивости, синергичность и активность могут быть реализованы в компьютерных решающих нейронных механизмах будущего. Эти свойства могут быть смоделированы и в современных универсальных компьютерах.

Часто говорят, что многие принципиально важные проявления человеческого мозга не алгоритмичны и по этой причине компьютерная имитация мозга невозможна. В первую очередь в качестве таких проявлений называются сознание, творчество и свобода воли. Это, по-видимому, действительно так, если имеется в виду алгоритмическая компьютерная имитация процесса мышления, сводящаяся к организации памяти компьютера и решению запрограммированных задач. Однако уже отмечалось, что имитация может быть и совершенно иной, если строить, например, рекуррентно вычислимую компьютерную модель мозга, рассматривая моделируемый мозг как физический объект. Такая модель мыслящего мозга может быть, так же как и живой мозг, "эвристической машиной", порождающей на основе иерархической модели реальной или абстрактной среды эвристики для решения поведенческих или абстрактных задач. Эта модель должна эвристически решать все задачи, решаемые человеком, в том числе неалгоритмичные, невычислимые и творческие, правда, без гарантии решения.

В то же время возможно, что для полной имитации человеческого мышления потребуется в терминах "неустойчивость" и "активность" более точно и конструктивно, чем это было нами сделано ранее, определить феномены сознания и свободы воли. Также необходимы, по-видимому, будут конкретизация и моделирование эмоциональных механизмов.

Имитация работы и реальное построение "живого", мыслящего мозга - вещи разные. Интуитивно представляется, что смоделировать потребности, вычислить величину, даже полностью соответствующую совокупности всех составляющих эмоциональной оценки ситуации, и реальное ощущение эмоции - это не одно и то же. Точно так же реальное или умозрительное эмоционально окрашенное осознание себя во взаимодействии с реальными или умозрительными объектами модели проблемной среды - это не то же самое, что вычисление интенсивностей срабатывания модельных нейронов. Таким образом, очевидные отличия живого мозга от машины состоят в наличии чувств, ощущений и переживаний, сопровождающих эмоциональные оценки. Но это, скорее всего, специфические "живые" механизмы, необходимые для оценки, сравнения и выбора вариантов. Оценка, сравнение и выбор - это процедуры, в принципе поддающиеся алгоритмизации. И наконец, важнейшее отличие состоит в наличии у живого потребностей, мотиваций и эмоций, лежащих в основе целеполагания и поведенческой активности,подчиняющейся принципу maxT, т. е. направленной на выживание - сохранение своей качественной определенности.Проявятся ли эти различия на функциональном уровне, то есть на уровне решения задач, - это вопрос, остающийся пока еще открытым. Однако можно еще раз отметить, что четкого логического обоснования необходимости какого-то нематериального (или непознанного) субстрата для объяснения работы мозга не существует. Не исключено, что строгое объяснение недостаточности (или достаточности) существующих физических знаний для полного понимания работы мозга возникнет при более глубоком исследовании мышления и в том числе феноменов сознания и свободы воли, а также нейронных механизмов умозрительного конструирования и активного выбора.