Примерно неделю назад я прочитал эссе Пустой мозг, написанное Робертом Эпштейном, доктором философии Гарвардского университета и старшим психологом-исследователем Американского института поведенческих исследований и технологий в Калифорнии. Хотя для меня это не случайно, я решил написать ответ, заявив, что суть исходного эссе не совсем точно отражает реальное положение вещей.
Краткое введение
В эссе Роберт Эпштейн утверждает, что ни ментальную модель человеческого мозга, ни процесс мышления нельзя сравнивать с IP - обработкой информации - выполняющейся внутри компьютера.
Похоже, что автор описывает IP так же просто, как набор некоторых предопределенных алгоритмов, закодированных программистами, или как акт хранения фотографий на жестком диске. Следовательно, по мнению автора, мы ошибаемся, используя абстракцию IP для описания нашего мозга.
Роберт Эпштейн также приводит несколько примеров, которые на первый взгляд кажутся очень убедительными, но имеют тенденцию вводить читателя в заблуждение, поскольку человек не может так думать, и я не знаю ученых, чье мнение могло бы напоминать это:
Перспектива IP требует, чтобы игрок сформулировал оценку различных начальных условий полета мяча - силы удара, угла траектории и т. Д. - затем создал и проанализировал внутреннюю модель траектории, по которой мяч мяч, скорее всего, будет двигаться, а затем использовать эту модель для непрерывного управления и корректировки двигательных движений во времени, чтобы перехватить мяч.
Ну нет. Так не работает.
Примитивные алгоритмы
В мозгу людей нет оценок по физике. Они продвигаются на основе того, что люди воспринимают, они используют входные данные, предоставляемые нашими органами чувств, они изменяются и развиваются посредством многочисленных попыток делать что-то и иметь положительную или отрицательную обратную связь по этому поводу.
Очевидно, что физические и математические алгоритмы не предназначены для использования в нашем мозгу, поскольку они созданы для точной имитации мира, а мы очень хороши в приблизительных расчетах.
Однако тот факт, что бейсболист не запускает в уме математические формулы, не означает, что в его принятии решений не задействованы никакие алгоритмы.
Но почему стандартные компьютерные алгоритмы? Конечно, в нашем мозгу строятся собственные алгоритмы, основанные на широком спектре воспринимаемой информации, а не на физической или математической модели мира.
Нейронные сети
За этим термином стоит множество технологий, и, что важно, работа мозга не ограничивается работой нейронных сетей, хотя я вкратце их опишу. Основываясь на стандартной компьютерной логике низкого уровня, нейронные сети обеспечивают абстракцию, которая полностью отличается от хранения фотографий на жестком диске или создания презентаций в PowerPoint.
Как правило, нейронные сети пытаются найти решение сложной функции, не зная самой функции. Например, функция должна ответить True, если на фотографии есть какой-то объект, и False, если его нет.
Поскольку нейронная сеть не знает, что это за функция, единственный способ заставить ее работать - обучить ее с помощью коллекции подписанных фотографий. Каждый раз, когда он получает фотографию, он с некоторой уверенностью отвечает Верно или Ложно, а затем мы подтверждаем или отклоняем этот ответ. Если сеть в порядке, это нормально, в противном случае она изменяет себя, чтобы найти способ дать правильный ответ.
Если мы внимательно рассмотрим нейронную сеть, мы увидим множество простых математических уравнений, каждое из которых дает некоторый результат в ответ на фрагмент разложенных данных. Эти уравнения представляют собой нейроны. Каждый отдельный нейрон не имеет информации о том, что происходит в нейронной сети.
В очень упрощенном виде именно так может работать метафора. Понимаете? Это далеко от точки зрения авторов. Никаких предопределенных алгоритмов, только те, которые были сгенерированы естественным образом, и да, которые в основном уникальны ...
Уникальность опыта
Далее в своей статье Роберт Эпштейн говорит, что «нет оснований полагать, что любые двое из нас изменились одинаково из-за одного и того же опыта». На самом деле, я полностью согласен с этим утверждением. Хотя вот что меня так сильно поразило, что я начал писать этот пост:
Если мы с вами будем присутствовать на одном концерте, изменения, которые происходят в моем мозгу, когда я слушаю 5-е сочинение Бетховена, почти наверняка будут полностью отличаться от изменений, происходящих в вашем мозгу. Эти изменения, какими бы они ни были, основаны на уже существующей уникальной нейронной структуре, каждая из которых развивалась на протяжении всей жизни уникального опыта.
Если мы запустим две идентичные нейронные сети на двух одинаковых аппаратных модулях, а затем дадим им разные входные данные (что касается их времени жизни), в итоге мы получим две разные нейронные сети. После этого, если мы дадим им еще несколько идентичных на тот момент входных данных, они будут выводить по-другому, и изменения, происходящие с ними, также будут другими.
Ошибочно думать, что компьютеры не могут справиться с нечеткой логикой и зашумленными данными. Это просто вопрос размера и организации, и широко известно, сколько нейронов находится в человеческом мозге и сколько звеньев соединяет их между собой.
Insights
Хотя весь пост не был агрессивным, здесь я немного сойду с ума. Последний абзац привел меня в почти святой гнев. Вы только посмотрите на это:
Мы организмы, а не компьютеры. Преодолей это. Давайте продолжим работу, пытаясь понять самих себя, но не обременяя себя ненужным интеллектуальным багажом. Метафора ИС просуществовала полвека, и на этом пути мало что удалось сделать. Пришло время нажать клавишу УДАЛИТЬ.
Мало идей, если они вообще есть? Действительно? Значительная часть машинного обучения опирается на эту метафору, огромное количество исследований искусственного интеллекта основано на исследованиях человеческого мозга, и это что, никаких идей?
Это последнее утверждение кажется мне отказом от каких-либо исследований мозга. Зачем заморачиваться? Увы, мы не компьютеры!
Это правда, что человеческий мозг намного сложнее и загадочнее, чем самые продвинутые современные компьютеры. Его структура и процессы пока неизвестны, но, как и многие другие явления, они не являются непознаваемыми.
И даже если наш мозг - это компьютер, он красив. Преодолей это, пожалуйста. Нет ничего уродливого и плохого в том, чтобы быть компьютером и организмом.
PS. Я кое-что знал о нейронных сетях, но не знал, как они работают. Поэтому спасибо Алану за объяснение и исправление моих ошибок.
