Введение. Компьютеры и Мозг

Память

Компьютеры имеют память! В нее можно записать программы, данные, изображения, что угодно. Однако, все они хранятся как некоторые именованные переменные. Специальные процедуры хеширования позволяют вычислить по имени переменной ее адрес в физической памяти, и именно по этому адресу будет искаться соответствующая запись. Никакой связи между адресом, по которому находятся данные, и содержанием самих данных не существует. Такая адресация предполагает пассивность данных в процессе поиска. Это обстоятельство чрезвычайно затрудняет поиск данных с частично известным содержанием.

Мозг использует другой способ поиска информации - не по адресу, а по содержанию, вернее, по его достаточно представительной части. Вспомните телепередачу "Угадай мелодию", в которой участникам предлагается восстановить текст куплета по нескольким нотам мелодии. Очевидно, что эти ноты составляют лишь часть песни, в которой музыка вместе с текстом составляют единый информационный образ.

Память, способная восстанавливать полную информацию по ее достаточной части (двух нот в нашем примере недостаточно) называется содержательно-адресованной. При этом, мозг способен извлекать информацию и в случае, если исходные данные (ключ) являются не собственно ее частью, но связаны с ней устойчивой связью (в случае, если мелодию не удается узнать по нотам, она может быть восстановлена мозгом, если в поле его зрения попадется машущий крылами Валдис Пельш). Такая память называется в общем случае ассоциативной (авто- или гетеро-, соответственно).

Итак, наша память имеет ассоциативный содержательно-адресованный характер. Но это еще не все. Она является также и распределенной. Это означает, что в мозге нет специализированного нейрона, отвечающего, например, за распознавание вашей бабушки . Наоборот, в запоминании некоторой информации участвует множество нейронов, так что гибель некоторых из них обычно не удаляет соответствующий образ из памяти. Более того, мозг обладает огромной компенсаторной способностью: поражение обширных участков приводит к тому, что соответствующие функции берут на себя другие его части. Такое свойство систем называется робастностью (robust - крепкий, здоровый). Вспомните, что произойдет с вашей программой в компьютере, если в ней запортить несколько бит - и Вы оцените достоинства хранения информации в мозге.

Наконец, важнейшим свойством нашей памяти является ее активность. Суриков не видел, как Суворов переходит через Альпы, но создал в своем сознании соответствующий образ и материализовал его на холсте. Еще более причудливые примеры активности памяти могут быть найдены на картинах Босха.

Итак, человеческая память отличается от компьютерной тем, что она: содержательно-адресованая, ассоциативная, распределенная, робастная и активная.

Мышление

Обсуждение способности к мышлению наиболее важно с точки зрения сопоставления традиционной вычислительной техники и нейрокомпьютеров. Казалось бы, современные компьютеры способны решать задачи высокого интеллектуального уровня. Они могут интегрировать сложнейшие системы дифференциальных уравнений, осуществлять логический вывод и как следствие - рассчитывать свойства веществ и играть в шахматы лучше человека.

Однако, все их достижения связаны с тем, что решение этих проблем может быть формализовано и представлено в виде последовательностей арифметических и логических операций - алгоритмов. Современный компьютер является ни чем иным, как чрезвычайно быстродействующим арифмометром, способным выполнить любую инструкцию, заключенную в программе. Структура компьютера является реализацией универсальной машины Тьюринга, и эта структура полностью отделена и независима от данных, которые обрабатываются компьютером при решении конкретной задачи.

Математические вычисления и логический вывод доступны и мозгу человека. Однако, они не исчерпывают того, что мы понимаем под мышлением. Удивительным образом, за реализацию соответствующих функций ответственно одно, левое, полушарие человеческого мозга. Его работа позволяет нам говорить, строить грамматически правильные фразы, писать. Оно ответственно за наше восприятие времени и, похоже, вследствие этого обрабатывает информацию последовательно, шаг за шагом.

В свое время, известный американский математик, лауреат Нобелевской премии по экономике Ричард Беллман заметил, что современные компьютеры по своей природе наиболее приспособлены для решения задач с начальными условиями (задачи Коши). Такие задачи могут быть решены последовательным получением решения от одного момента времени к другому, начиная с начального условия. В известном смысле, вся современная наука является результатом выдающегося и не всегда явно осознаваемого открытия Ньютона, впервые отделившего законы природы от начальных условий. Можно сказать, что традиционные компьютеры, в которых алгоритм отделен от данных, являются парафразом этого достижения. Из вышесказанного следует, что принципы работы обычных компьютеров оказываются в некотором смысле аналогичными принципам обработки информации именно левым полушарием мозга человека.

Однако, математика, логика и наука в целом являются позднейшими достижениями человеческого мышления. То есть, развитие вычислительной техники стартовало с имитации наиболее поздних находок эволюции человеческого мозга. Пропущенным оказался целый пласт его возможностей, которые реализованы в другом, правом, полушарии.

Что характерно для обработки информации в правом полушарии? Множество исследований свидетельствуют в пользу того, что оно ответственно за наше восприятие пространства, за смысл слов, интуицию, воображение, образное мышление. Похоже, что в отличие от левого полушария, оно обрабатывает информацию параллельным способом. Правое полушарие почти не умеет говорить, но знает, что значат грамматически правильные фразы левого полушария.

Нейрокомпьютеры и являются теми системами, которые должны реализовать возможности, заложенные в правом полушарии мозга.

Одним из основных отличий правого полушария от левого является то, что оно работает не с абстрактными именами объектов - символами, а с образами конкретных объектов, информацию о которых мозг получает из внешнего мира. В каком-то смысле оно пользуется правилом "Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать". Все виденное нами в жизни хранится в правом полушарии, все имена - в левом. Можно сказать, что понятие "собака" известно левому полушарию, а вот образ конкретной Жучки находится в правом.

Хотя правое полушарие и не знакомо с логикой и математикой, оно способно учиться узнавать предметы просто по их предъявлению, а не по описанию, в его подходах данные и метод составляют единое целое. Способность правого полушария обучаться на примерах объясняется в теории нейронных сетей пластичностью синаптических связей - их способностью менять свою силу, настраиваясь на решение определенной задачи.

Воображение и интуиция, которые также связываются с работой правого полушария, дают нам возможность принимать решение в тех случаях, когда никакого рецепта не существует. Они являются более древними изобретениями мозга, чем логическое мышление и имеют прямую связь с творчеством. Очень ярко эта творческая активность проявляется в способности видеть сны. Изобретение сна, играющего, по всей видимости, важную роль в упорядочивании сенсорной информации, является древним достижением эволюции. Из млекопитающих только ехидна и дельфин не видят снов. Дельфин лишен их потому, что его полушария спят по очереди - для сна со сновидениями этого недостаточно.

Обычные компьютеры не знают и не имитируют ничего подобного сну. Это может быть важным указанием на то, что творческие процедуры на них вряд ли реализуемы. Напротив, как мы увидим далее, в нейронных сетях и нейрокомпьютерах процедуры, имитирующие сон, имеют очень важное значение.