Устройство памяти. От молекул к сознанию - [35]
Как правильно пишет Пейперт, одна группа разработчиков моделей, которых я называю редукционистами, утверждает, что для создания искусственного интеллекта надо с помощью компьютера имитировать известные свойства мозга. Функциональными единицами мозга они считают нервные клетки, или нейроны; сети из этих нейронов хранят, обрабатывают и преобразуют информацию. Задача состояла в том, чтобы создавать математические модели функции нейронов, объединять их в сеть и выяснять, к каким результатам приводят разные способы соединения клеток, в том числе и такие, при которых сети могли бы изменять свои свойства и функции в результате приобретаемого опыта, т. е. «обучаться» и «запоминать». Впервые такую имитацию осуществил Франк Розенблатт в середине 50-х годов с помощью модельной системы «Персептрон». Персептроны были триумфом компьютерного моделирования, однако скоро стало ясно, что они далеко не адекватно отображают функцию реальных нейронов мозга. Хотя они, по-видимому, могли обучаться, т. е. изменять свойства в ответ на введение новой информации (например, узнавать и классифицировать простые рисунки), они были совершенно неспособны решать более сложные задачи, хотя бы отдаленно напоминавшие реальные жизненные ситуации.
Непреодолимые трудности, с которыми столкнулось моделирование нейронов, и теоретические ограничения, выявленные Пейпертом и Минским, привели к тому, что в 60-х и 70-х годах этот подход был практически оставлен. Именно в это время оценка будущих перспектив искусственного интеллекта, проведенная при финансовой поддержке британского правительства, показала, что они были сильно преувеличены, и объем таких работ был значительно сокращен [18].
Однако в конце 80-х годов интерес к этой области опять пробудился в связи с появлением совершенно новых возможностей. Компьютеры первых поколений были, по существу, последовательными процессорами, т. е. в каждый данный момент осуществляли только одну операцию; переработка информации носила линейный характер, хотя и шла с невероятно большой скоростью. Однако сам принцип линейных операций накладывал ограничение на скорость работы машины, так как сигналы из одной части компьютера в другую не могут передаваться быстрее, чем со скоростью света. Этот предел получил название ограничения фон Неймана. Когда новые поколения супермашин приблизились вплотную к этому пределу, разработчики компьютерных моделей обратили, наконец, внимание на то, что настоящий мозг работает совсем иначе. Он производит множество операций одновременно, причем в осуществлении какой-то одной функции участвуют разные части нейронной сети, а каждая отдельная клетка может выполнять разные функции. Ограничение, накладываемое скоростью передачи сигналов, можно бьию бы преодолеть, если бы удалось создать компьютеры, более сходные с мозгом, т. е. способные осуществлять различные операции не только последовательно, но и параллельно.
Результатом был взрыв интереса к новым конструктивным решениям, основанным на принципе параллельной и распределенной обработки информации (ПРО). Появилось новое перспективное поколение машин, заинтересовавшее и военных, и промышленность, и разработчиков искусственного интеллекта, хотя, разумеется, только два первых члена этой триады несли расходы по их созданию. Вот один из показателей масштабов этого интереса: в конце 80-х годов Директорат Европейского сообщества по научным исследованиям посчитал, что Европа отстает от США и Японии в эксплуатации этих новых систем, и выделил 50 млн. экю (около 50 млн. долларов США) на работы по моделированию нервной функции на основе ПРО. Когда в 1986 году Дэвид Румелхарт и Джеймс Клелланд с их коллегами из Массачусетского технологического института выпустили большой двухтомник статей по перспективам применения ПРО для моделирования мозга, в день поступления его в продажу, говорят, было продано 6000 экземпляров [19].
Новый подход к моделированию известен под названием «коннекционизма». Подобно прежнему подходу, он основан на предположении, что мозг состоит из ансамблей нейронов с многочисленными связями между ними. Надлежащим образом' соединенные группы нейронов могут обучаться таким образом, что они будут сортировать и классифицировать входные сигналы и постепенно изменять свои свойства по мере поступления новой информации. Однако в отличие от моделей прежнего, персептронного типа каждый элемент «памяти» не заключен здесь в одной-единственной клетке или паре связанных клеток: вместо этого функция памяти является свойством нейронной сети как целого. Кроме того, если в персептронных моделях отдельные функциональные единицы сети должны были получать сигналы прямо из внешнего мира и соответственно изменять свои свойства, то в новых коннекционистских моделях нейронные сети более сложны — они включают слои «клеток», расположенных между входными и выходными элементами (разработчики называют их «скрытыми слоями»). Это резко повышает эффективность системы. Первые поколения моделей искусственного интеллекта были организованы таким образом, будто мозг — это простой телефонный коммутатор с прямыми связями между органами чувств, например глазами и ушами, и исполнительными органами, такими как мышцы. Эти модели фактически игнорировали тот факт, что большинство нейронов в достаточно сложном мозгу не связано непосредственно с внешним миром через сенсорные входы и двигательные выходы; такие нейроны соединены лишь между собой: они получают сигналы от других нейронов и отвечают на них. Иными словами, обычно происходит сложнейшая внутренняя переработка любых поступающих извне сообщений при участии промежуточных нейронов, и только после этого могут приниматься решения о внешних реакциях. «Скрытые слои» в моделях ПРО действуют наподобие промежуточных нейронов, и это намного повышает способность системы к обучению, обобщению и прогнозированию.
Что заставляет миллионы поклонников сериала с нетерпением ждать новые серии саги, в которой хорошие парни никогда не побеждают, а наградой за честь и подвиг частенько служит смерть? Может быть, мы пытаемся угадать в героях себя? В этой книге эксперты-психологи и по совместительству фанаты «Игры престолов» исследуют мотивации героев, их отношения, психические расстройства и травмы и объясняют, как все это влияет на их поступки и судьбы. Взгляните на знакомых персонажей с новой точки зрения, попробуйте глубже их понять, и любимая история (а возможно, ваша собственная жизнь) заиграет новыми красками.
В этой книге профессиональный психолог МЧС Лариса Пыжьянова, принимавшая участие в ликвидации последствий самых громких чрезвычайных ситуаций последних лет, делится своим неоценимым опытом. На примерах из практики она рассказывает, как работают специалисты на чрезвычайных ситуациях, что происходит с человеком, когда он сталкивается с утратой или смертью, и как можно использовать это знание. Здесь нет готового ответа на вопрос: что сказать человеку, у которого случилось горе? Потому что нет универсальных слов, как нет одинаковых людей.
Эта книга – духовное путешествие автора и поиски ответов на вечные вопросы. В чем состоит природа божественного первоначала Вселенной? Есть ли у мироздания смысл и как смертному понять его? В чем предназначение человека? Перед вами итоги долгих поисков, вдохновленных духовными потребностями и интеллектуальной жаждой автора. «Формула Бога» – тот случай, когда сам путь к знанию, важнее точки назначения. В формате PDF A4 сохранён издательский дизайн.
Жизнь как есть — аморфна, хаотична, суетлива. Форму и предметность придаем ей мы, когда рассказываем истории. Истории это то, что мы берем из жизни и преподносим друг другу в качестве досужих разговоров, газетных статей, книг, фильмов и пр. Это оформленный кусочек жизни, вынутый из жизненного потока и помещенный в рамку. Как только мы начинаем говорить, с рождения и до смерти, мы только тем и занимаемся, что рассказываем друг другу истории. Рассказываем их постоянно, везде и всегда. Жизнь покрыта историями как рыба чешуей.
Каждый день мир подкидывает нам новые поводы для тревог. Мы узнаем о финансовом кризисе из новостей, читаем гневный e-mail от начальника, опаздываем в аэропорт из-за пробок или вспоминаем о незакрытом кредите. В таких ситуациях злость, страх и отчаяние (и даже истерика) – вполне закономерны, не так ли? Но у Сары Найт, анти-гуру и автора бестселлера «Магический пофигизм», другое мнение. Вместо того чтобы тратить время, силы и деньги на негативные чувства, ознакомьтесь с ее суперэффективным методом «Без паники»: он поможет определить, с чем вы способны справиться, а с чем стоит просто смириться (и забить!)
Michael Kahn. Between Therapist and Client: The New Relationship (1991)Санкт-Петербург, 1997. ISBN 5-88925-013-2Рекомендовано в качестве учебного пособия для дополнительного образования Министерством образования Российской ФедерацииВозможно, наиболее важным аспектом психотерапевтического процесса является взаимоотношение между психотерапевтом и клиентом, или пациентом. В течение многих лет два основных психотерапевтических направления в значительной степени не могли прийти к согласию относительно природы искомых взаимоотношений.Гуманистическая психология опиралась, главным образом, на сердечность и эмпатию, в то время как психоаналитики сохраняли нейтральное отстраненное отношение.