Эволюция разума - [3]

На самом деле этот процесс уже активно претворяется в жизнь. Можно назвать сотни задач и функций, которые считались исключительной прерогативой человека и которые сейчас могут выполняться компьютерами, причем обычно гораздо точнее и с гораздо большей производительностью. Каждый раз, когда вы отправляете электронную почту или звоните по мобильному телефону, разумные алгоритмы передают информацию оптимальным образом. Когда вам делают электрокардиограмму, вы получаете поставленный компьютером диагноз, конкурирующий с диагнозом врача. То же самое справедливо для изображений клеток крови. Разумные алгоритмы обнаруживают жульничество с кредитными картами, ведут и сажают самолеты, управляют разумными системами вооружения, помогают создавать продукты и отслеживать их запасы, собирают продукцию на автоматизированных производствах и мастерски играют в такие игры, как шахматы.

Миллионы людей следили за тем, как компьютер компании IBM по имени Ватсон играл в «Джеопарди!»[6] на человеческом языке и набрал больше очков, чем два лучших в мире игрока вместе. Нужно отметить, что Ватсон не только читал и «понимал» тонкости вопросов (например, каламбуры и метафоры), но находил необходимую для ответа на вопрос информацию среди миллионов страниц документов на человеческом языке, таких как «Википедия» и другие энциклопедии. Ему пришлось разбираться практически во всех областях человеческой интеллектуальной деятельности, таких как история, наука, литература, искусство и т. д. Сейчас IBM работает с компанией Nuance (прежнее название Kurzweil Computer Products — моя первая компания) над созданием новой версии Ватсона. Эта машина будет читать медицинскую литературу (включая все медицинские журналы и важнейшие медицинские блоги) и станет специалистом по диагностике и консультантом по медицинским вопросам. Для этого используется технология компании Nuance, позволяющая воспринимать медицинскую терминологию. Некоторые наблюдатели утверждают, что Ватсон на самом деле не «понимает» вопросов викторины или текстов в энциклопедиях, а только производит «статистический анализ». В книге я расскажу, что математические технологии, использующиеся для создания искусственного интеллекта (как у Ватсона или Сири[7]), очень похожи на те, что эволюционировали естественным путем и воплотились в новой коре. Если понимание языка и другие процессы, осуществляемые с помощью статистического анализа, не считаются «истинным пониманием», можно сказать, что люди тоже ничего не понимают.

Способность Ватсона разумно воспринимать информацию на человеческом языке вскоре будет использована для создания новых поисковых систем. Люди уже говорят по телефону на своем языке (причем через айфон — именно с помощью Сири; в разработке этой системы также принимала участие компания Nuance). Эти помощники, воспринимающие человеческую речь, станут еще разумнее, когда будут применять такие методы, которыми пользуется Ватсон, да и сам Ватсон продолжает совершенствоваться.

Самодвижущиеся машины Google проехали 200 тыс. миль по многолюдным городам и центрам Калифорнии (и эта цифра, без сомнения, значительно возрастет к тому моменту, когда моя книга окажется на полках реальных и виртуальных магазинов). В современном мире существует множество других примеров использования искусственного интеллекта, а на горизонте возникают все новые и новые примеры.

Еще одно проявление закона ускорения отдачи заключается в том, что возможности пространственного разрешения структур головного мозга и количество информации о мозге ежегодно увеличиваются в два раза. Кроме того, мы теперь можем использовать эти данные для создания рабочих моделей и для моделирования участков мозга. Нам удалось осуществить обратное проектирование ключевых функций слуховой коры, в которой обрабатывается звуковая информация, зрительной коры, где обрабатывается зрительная информация, и мозжечка, отвечающего за определенные навыки (например, за поимку летящего мяча).

Главная задача проекта по изучению и моделированию головного мозга человека заключается в обратном проектировании новой коры мозга, которая отвечает за рекурсивное иерархическое мышление. Кора составляет 80 % головного мозга человека и образована из повторяющихся структур, что позволяет нам создавать сколь угодно сложные идеи.

Моя теория мысленного распознавания образов описывает модель, с помощью которой человеческий мозг реализует эту свою способность, используя замечательную структуру, появившуюся в ходе биологической эволюции. Какие-то детали этого механизма мы пока понимаем не полностью, но мы знаем достаточно, чтобы создать алгоритм, приводящий к тем же результатам. Начав с изучения функций новой коры, мы продвинулись настолько, что можем значительно усилить ее возможности — таким же образом, как конструкторы самолетов усилили эффект принципа Бернулли. Принцип функционирования новой коры, безусловно, является важнейшей в мире идеей, поскольку новая кора способна не только аккумулировать знания и навыки, но и создавать новые знания. Ведь именно новая кора в конечном счете отвечает за все рассказы, все песни, все картины, все научные открытия и все другие результаты человеческой деятельности.