Высший разум - [28]

Но рано или поздно понадобилась бы новые микросхемы, платы, объективы и много чего еще, что не сделать дома. И даже в небольшом цеху, которые обустраивали некоторые люди себе как дом и мастерили там более сложные изделия, была не подсилу сделать микросхемы или собрать ракету. Сети нужно было восстанавливать большие фабрики. Роботы–андроиды делал не только я, но их все равно было немного. Они перестраивали фабрики — перестраивали производства под роботов. Делали ровные полы для транспортеров, подвозивших материалы и детали, перестраивали линии производства, устанавливали роботов–манипуляторов, ставили камеры. Создавали полностью автоматизированную фабрику. Сами оставались там только для ремонта и перестройки линии. Мои андроиды были элитой среди роботов. Это было приятно осознавать, хоть и странно.

Остальное делали роботы–манипуляторов и транспортеры. Это были обычные промышленные роботы, но они умели выучивать движения людей. Человек–мастер дома одевал шлем и перчатки. И так мог видеть глазами робота его рабочее место. И выполнял его руками какие–то операции. Робот со временем выучивал эти движения и повторял сам. Мозгами робота была нейросеть обучения с подкреплением. Она же могла хорошо классифицировать детали и их положение в пространстве. После обучения робот через сеть привлекал человека–мастера, только если операцию не удавалось осуществить и робот останавливался. Это сильно упростило и ускорило обучение таких роботов. И они стали появляться повсеместно, даже на малых сталеплавильнях. Особо редкие работы, как сборка больших кораблей, выполняла целая команда роботов под управлением людей–мастеров. И организация таких сборок осуществлялась на сайте, где в реальном времени отражался ход операций. Наблюдать за этим могли все желающие и это выглядело фантастически! Мои андроиды были элитой среди роботов. Это было приятно осознавать, хоть и странно.

БЕСЕДА ДЕСЯТАЯ.

— Эми, я столкнулся с проблемой. Как создавать модели? Информации от объектов явно недостаточно. И она зашумлена. Надо очень много предъявлений, чтобы корректно обучить модель.

— Модель не создается по информации от предмета. Она уже есть в мозге. Только тогда информацию, как ты говоришь, можно «принять», то есть выбрать вариант этой модели. Каждый предмет, ситуация, факт, явление — это только вариант более общей модели. И сама модель состоит из других моделей. Как предложение, описывающее предмет, из слов, служащих для описания не только этого экземпляра. Тебе надо разобраться в этом.

— Подожди, то есть по–твоему наши представления строятся не из информации от предмета?

— Если было это было так, то ты бы видел в цвете только маленьких круг в фокальной зоне (в фокусе внимания), все остальное вокруг было бы для тебя в оттенках серого. Так устроена сетчатка как ты знаешь. Информация о предмете всегда неполная, но вы видите предмет всегда полностью. Потому что информация от предмета только активирует вариант модели, которая уже есть в мозге.

— Как это работает, не понял?

— Вот, например, мы договоримся, что ты говоришь слово, если я рисую крестик. Есть ли в крестике информация о слове? Нет, это только триггер, спусковой крючок, в ответ на который ты говоришь придуманное тобой слово. У вас это описано в теории знака как денотат и знак. Триггером может выступать все, что различает органы чувств как изменение. Глаз, нос, ухо — это только регистраторы триггеров, а не сборщики полной информации из вне как это представляете вы.

— Что же тогда делает мозг, если не обрабатывает информацию?

— Тебе надо изменить способ представления об этом процессе, чтобы понять, что делать. Мозг не обрабатывает информацию как поток, а подбирает подходящий под триггеры вариант модели, которая уже есть в мозгу. Ваши нейронные сети так и работают уже. Они обучаются — это значит, что они приобретают модель того, что учатся распознавать. А картинка — всего лишь триггер на входе, который активирует цепочку весов, замкнутую на тот или иной выход нейросети.

— Откуда же мы узнаем новые модели?

— Вы их генерируете в ответ на отсутствие подходящей модели с предсказанным ответом среды. В ответ на нераспознанный (не подходящий ни под одну модель) стимул идет поиск вариантов (ориентировочное поведение), у животных — это весь ассортимент имеющихся движений. У людей — все варианты мысленных действий. Например, математики начинают сочинять математические теории, которые потом надо подтверждать в опыте для построения модели нового явления. И если ответ среды (триггер) с искомым результатом окажется предсказанным, этот вариант запоминается как модель процесса. Это если упрощенно. Тебе это важно знать для проектирования своей программы.

— Но мы до сих пор пользуемся теорией передачи информации.

— Передача информации о предмете излучением от него — это наивная метафора. Она произошла от передачи предмета, письмо с текстом, которая была интерпретирована как передача информации. Но чтобы прочитать письмо надо уже иметь модель букв, слов, предложений (языка). Иначе это только черточки на бумаге. Буквы являются вариантами в модели и передать ее можно только если у адресата есть такая же модель — он знает хотя бы букварь. Вот так, кстати, метафоры вам мешают находить правильные решения. И вам трудно от них отказаться, многие ваши ученые и ты до сих пор пользуетесь этой метафорой.