Джефф Хоукинс: Как наука о мозге изменит компьютеры

Я занимаюсь двумя вещами: разрабатываю дизайн мобильных компьютеров и изучаю мозг. Сегодняшнее выступление – про мозг, и, ура, где-то там есть поклонник мозга! Я собираюсь, если получится, включить первый слайд, и вы увидите название моего выступления и двух моих должностей. Я собираюсь поговорить о том, почему у нас нет хорошей теории мозга, почему нам важно ее разработать, и что мы с этим сможем сделать. И я попробую сделать это за 20 минут. Я работаю в двух компаниях. Большинство из вас знает меня по тем временам, когда я работал в Palm и Handspring, хотя я также возглавляю некоммерческий научно-исследовательский институт – Редвудский неврологический институт в Менло-Парке, мы изучаем теоретическую неврологию и то, как работает неокортекс. Я еще буду говорить об этом.

У меня есть слайд о моей другой жизни, компьютерной жизни, вот он. Вот некоторые из продуктов, над которыми я работал на протяжении последних 20 лет, от весьма оригинального лэптопа до первых планшетных компьютеров, и так далее, заканчивая Treo, мы продолжаем работать в этом направлении. Я делал это, потому что верю, что мобильные компьютеры – это будущее персональных компьютеров, и я пытаюсь сделать мир чуточку лучше, работая над этим. Но все это было, должен признаться, случайностью. На самом деле я не планировал создавать ни одного из этих продуктов, и в самом начале своей карьеры я решил, что не собираюсь работать в компьютерной индустрии.

И до того, как я расскажу вам об этом, я должен расказать об этом небольшом граффити, которое я нашел сегодня в сети. Я искал картинку граффити и обнаружил сайт для учителей, желающих разместить над школьной доской таблички с рукописным алфавитом. И они добавили к этому граффити, как мне ни жаль.

Так вот, когда я был молод и закончил инженерное отделение Корнелльского университета в 79-м, я пошел на работу в Intel. Я работал в компьютерной индустрии и три месяца спустя я влюбился в кое-что другое и сказал: «я неправильно выбрал карьеру». Я влюбился в мозг. Это не настоящий мозг, это карандашный рисунок. Я не помню точно, как это произошло, но у меня осталось одно довольно сильное воспоминание. В сентябре 1979 года вышел номер Scientific American, темой номера был мозг. И это было весьма неплохо. Это был один из самых лучших номеров. Там рассказывалось о нейронах, о развитии, болезнях, зрении и других вещах, которые было бы интересно знать про мозг. Это действительно было впечатляюще.

Могло остаться впечатление, что мы действительно много знаем о мозге. Но последняя статья того номера была написана Фрэнсисом Криком, одним из тех, кто открыл структуру ДНК. Сегодня, я думаю, день пятидесятилетия открытия ДНК. И он написал статью, в которой говорилось, что это все, конечно, хорошо, но знаете, мы ничего не знаем про мозг, никто не представляет, как это все работает, так что не верьте ничему, что вам говорят. Вот цитата из той статьи. Он сказал: «Чего, очевидно, недостает», он истинный британский джентльмен, «чего, очевидно, недостает, так это широкого каркаса идей, в рамках которой можно интерпретировать эти подходы». Я подумал, что слово каркас – замечательное. Он не сказал, что у нас нет теории. Он сказал, мы даже не знаем, как начать думать об этом, у нас нет даже каркаса. Мы находимся в допарадигмальном периоде в терминологии Томаса Куна. Итак, я влюбился в это и сказал, смотрите, у нас есть все эти знания о мозге, насколько сложным он может быть? И это что-то, над чем можно проработать всю жизнь. Я почувствовал, что я могу что-то изменить, и я попытался уйти из компьютерного бизнеса в деятельность, связанную с мозгом.

Первым делом я пошел в Массачусетский технологический институт, лабораторию искуственного интеллекта, и я подумал, я также хочу конструировать умные машины, но для начала мне нужно изучить, как работает мозг. Но мне сказали, что не нужно этого делать – мы будем программировать, и это все, что нам нужно делать. На что я ответил: нет, действительно нужно изучать мозг. Мне сказали: ты знаешь, ты не прав. Я ответил: нет, это вы не правы, и не поступил.

Я был несколько разочарован – но я был еще довольно молод и попробовал снова, через несколько лет, в это время я был в Калифорнии, я пошел в Беркли. Я сказал: попробую со стороны биологии. Я поступил – на программу PhD по направлению «Биофизика», и, уже изучая мозг, сказал: я хочу изучать теорию. На что мне ответили: нет, ты не можешь изучать теорию о мозге. Так не делается. Под это невозможно получить финансирование. Будучи аспирантом этого нельзя делать. Я подумал, боже мой. Я был весьма подавлен. Я сказал: но я же могу что-то привнести в эту область! В результате я вернулся в компьютерную индустрию и решил поработать здесь некоторое время. Именно тогда я и создал все эти продукты.

Я подумал, что хочу позаниматься этим четыре года, заработать денег, завести семью, остепениться, возможно и неврология за это время немного повзрослеет. Но потребовалось больше четырех лет. Это заняло 16. Но сейчас я этим занимаюсь, о чем вам сейчас и расскажу. Итак, зачем нам может понадобиться хорошая теория мозга? Для того, чтобы заниматься наукой, есть множество причин. Одна из них – самая основная – люди любят познавать. Мы любопытны, мы просто берем и получаем знания. Почему мы изучаем муравьев? Ну, это интересно. Возможно, мы узнаем что-то по-настоящему полезное, но это просто интересно и захватывающе. Но временами в науке появляются некоторые другие атрибуты, делающие ее весьма, весьма интересной.

Временами наука может рассказать нам что-то про нас самих, про то, кто мы. Изредка, это делала теория эволюции, Коперник – они создавали новое понимание того, кто мы. Но в конечном итоге мы – это наш мозг. Мой мозг разговаривает с вашим мозгом. Наши тела здесь только за компанию, мой мозг разговаривает с вашим мозгом. И если мы хотим понять, кто мы, как мы чувствуем и как воспринимаем, мы должны понять, что из себя представляет мозг.

Еще одно: наука временами приводит к большой социальной пользе, к созданию технологий, бизнесов и прочего. И это тоже важно, так как, когда мы поймем, как работает мозг, мы сможем строить интеллектуальные машины, я думаю, что в целом это хорошее явление, которое принесет огромную пользу обществу, по аналогии с фундаментальными технологиями.

Итак, почему же у нас нет хорошей теории мозга? Люди ведь работали над ней на протяжении ста лет. Давайте сначала взглянем на то, как выглядит нормальная наука. Это нормальная наука. Нормальная наука – это хороший баланс между теорией и экспериментом. Теоретики говорят, что происходит одно, а экспериментаторы – что происходит другое. И так повторяется снова и снова. Так происходит в физике. Так происходит в геологии. Но если это норма для науки, какая ситуация в нейронауке? Вот как это выглядит: у нас есть гора данных – из анатомии, физиологии и бихевиоральной науки. Вы не можете себе представить, как много мы знаем о мозге. В этом году на конференцию по нейронауке приехало 28 тысяч человек, каждый из который исследует мозг. Большое количество данных. Но теории нет. Есть маленький неуверенный прямоугольник, расположенный сверху.

Теория не сыграла большой роли в науках о мозге. И это постыдно. Итак, почему же это произошло? Если спросить нейробиологов, чем вызвана такая ситуация, они прежде всего согласятся с существованием проблемы. Но они ответят, что есть различные причины того, что у нас нет хорошей теории мозга. Некоторые скажут, что нам до сих пор не хватает данных, мы должны собрать больше информации, есть множество вещей, которых мы пока не понимаем. Ну, я только что рассказал вам, что последние годы генерировались большие объемы данных. У нас столько информации, что мы даже не знаем, как начать ее систематизировать. Чем помогут дополнительные данные? Возможно, нам посчастливится обнаружить нечто чудесное, но я так не думаю. На самом деле это просто индикатор отсутствия теории. Мы не нуждаемся в дополнительных данных, нам требуется хорошая теория.

В качестве другой причины иногда приводят то, что мозг столь сложен, что построение теории займет еще 50 лет. Я даже думаю Крис вчера говорил что-то об этом. Не уверен, что именно ты сказал, Крис, но что-то вроде того, что мозг – одна из сложнейших систем во вселенной. Но это не верно. Вы сложнее, чем ваш мозг. У вас есть мозг. Также, несмотря на то, что мозг выглядит сложным, все выглядит сложным до той поры, пока мы этого не понимаем. Так всегда было. И все, что мы можем сказать, это что неокортекс – интересующая меня область мозга – состоит из 30 млрд клеток. Но знаете что? Он очень, очень однородный. На практике выглядит, что это одно и то же, повторенное много-много раз. Он не настолько сложен, как кажется. Проблема не в этом.

Кто-то скажет, что мозг не способен понять сам себя. Очень в духе философии дзен. Вы знаете, это звучит хорошо, но почему? Я имею в виду – в чем смысл? Это лишь набор клеток. Вы понимаете, как работает ваша печень. В ней ведь тоже множество клеток, так? Так что я не думаю, что проблема в этом. И последнее, некоторые говорят, знаете, я не чувствую, что я – лишь набор клеток. У меня есть сознание. У меня есть опыт, я живу в этом мире. Я не могу быть просто набором клеток. Ну, вы понимаете, люди привыкли верить, что есть некая жизненная сила, источник жизни, но мы знаем, что это совершенно не верно. Нет никаких свидетельств, есть только люди, которые не верят, что клетки могут выполнять эти функции. И несмотря на то, что некоторые люди скатились к метафизическому дуализму, в том числе некоторые по-настоящему умные люди, мы можем отвергнуть это.

Нет, там существует что-то другое, и это по-настоящему фундаментально: есть еще одна причина, почему у нас нет хорошей теории мозга – у нас есть интуитивное и неверное допущение, которому мы очень доверяем, но которое мешает нам увидеть ответ. Есть нечто, во что мы верим, что очевидно, но ошибочно. В науке есть целая история подобных явлений, о которой я поговорю, прежде чем рассказать об этом допущении. Если посмотреть на другие революции в науке, в данном случае я говорю о солнечной системе, Копернике, теории эволюции Дарвина, тектонических плитах – это Вегенер. У всех у них много общего с наукой о мозге.

Во-первых, во всех этих областях есть множество необъясненных данных. Множество. Но они стали намного более управляемыми, когда появилась теория. Лучшие умы были поставлены в тупик, весьма, весьма умные люди. Мы сейчас не умнее, чем они были тогда. Оказывается, по-настоящему сложно думать о чем-то, но когда нечто обдумано, его достаточно просто понять. Мои дочери поняли эти три теории, в общих чертах, еще будучи в детском саду. Сейчас это не так сложно, знаете – вот яблоко, вот апельсин, земля обращается вокруг и все такое прочее.

И последнее, ответ всегда был здесь, мы просто его игнорировали из-за этого очевидного допущения. Ошибка была в интуитивном допущении, которому очень доверяли. В случае с солнечной системой идея заключалась в том, что Земля вращается, ее поверхность движется со скоростью более полутора тысяч километров в час, а сама Земля летит сквозь солнечную систему со скоростью более миллиона километров в час. Это безумие. Мы ведь все знаем, что Земля не двигается. Вы чувствуете, что движетесь со скоростью в полторы тысячи километров в час? Конечно нет. И тот, кто скажет, что она вращается в космосе, таком большом, будет изолирован – так раньше и делали.

Это было интуитивно и очевидно. Что же с эволюцией? Эволюция – то же самое. Мы говорили своим детям, ну, в Библии говорится, что бог создал все эти виды, кошки – это кошки, собаки – это собаки, люди – это люди, растения – это растения, это неизменно. Ной разместил их на своем ковчеге в определенном порядке и т.п. И вы знаете, на самом деле, если вы верите в теорию эволюции, у нас у всех есть общий предок, у нас общее происхождение от того растения в фойе. Вот о чем говорит эволюция. И это правда. Это невероятно. То же самое с тектоническими плитами. Все горы и континенты плавают туда-сюда по поверхности Земли. Это полная бессмыслица.

Итак, какое интуитивное, но неверное допущение мешало нам понять мозг? Сейчас я о нем расскажу, и покажется очевидным, что оно верно, ведь в этом же смысл, так? После чего я объясню, почему вы не правы. Интуитивно и очевидно, что каким-то образом интеллект определяется поведением, что мы разумны по причине того, как мы делаем что-то, и того, что наше поведение разумно, и я скажу вам, что это не верно. Разумность определяется способностью прогнозировать.

Сейчас я покажу это на нескольких слайдах, приведу пример того, что это значит. Вот система. Инженеры смотрят на системы таким образом, ученые смотрят на системы таким образом. Они говорят, итак, у нас есть нечто внутри ящика, у которого есть свой ввод и вывод. Специалисты по искусственному интеллекту говорили, что внутри ящика находится программируемый компьютер, т.к. это эквивалентно мозгу, мы подадим что-то на ввод, заставим его сделать что-то, проявить какое-то поведение. Алан Тьюринг придумал тест Тьюринга, который по сути утверждал, что мы поймем, что нечто разумно, если его поведение идентично человеческому. Это поведенческий тест разумности, надолго застрявший в наших умах.

В действительности же – я называю это настоящим интеллектом – настоящий интеллект имеет иную базу. Мы ощущаем мир через последовательность шаблонов, мы их сохраняем и потом вспоминаем. И когда мы их вспоминаем, мы сопоставляем их с действительностью, постоянно строим прогнозы. Это неизменный тест. Существует неизменный тест, позволяющий определить, понимаем ли мы мир? Строю ли я прогнозы? И так далее. Вы все сейчас разумны, хотя вы ничего не делаете. Может быть вы чешетесь или ковыряете в носу, не знаю, но вы ничего не делаете, при этом будучи разумными, понимая, что я говорю. Из-за того, что вы разумны и говорите по-английски, вы знаете, какое слово будет стоять в конце этого – (пауза) – предложения.

Слово появилось у вас в голове, вы строите подобные прогнозы постоянно. И я говорю, что постоянное прогнозирование – продукт неокортекса. И что прогнозирование каким-то образом ведет к разумному поведению. Вот как это происходит. Давайте начнем с неразумного мозга. Я утверждаю, что неразумный мозг, у нас есть старый мозг, скажем не млекопитающего, рептилии, к примеру возьмем аллигатора. Аллигатор обладает высокоразвитыми чувствами: зрением, слухом, тактильными ощущениями, вкусом, обонянием. Это очень сложное поведение. Он умеет убегать и прятаться. У него есть страхи и эмоции. Он может вас, знаете ли, съесть. Он умеет атаковать. Он умеет делать много чего. Но мы не считаем аллигатора очень интеллектуальным, в человеческом понимании слова.

Но у него и так очень сложное поведение. Так что же произошло в эволюции? Первое, что случилось в эволюции млекопитающих, у них начал развиваться неокортекс. Здесь неокортекс изображен в виде прямоугольника поверх старого мозга. Неокортекс – это новый слой. Новый слой поверх мозга. Для тех, кто не знает, это складчатая штука вверху головы, складки образовались, когда в голову пытались запихнуть нечто, и оно туда не поместилось.

Нет, действительно, это так и есть. Она размером со скатерть. И она не влезает, поэтому и появляются складки. Теперь посмотрите, как я нарисовал это здесь. Старый мозг все еще здесь. У вас до сих пор мозг аллигатора. Правда. Это ваш эмоциональный мозг. Это все эмоции и чувства, которые вы испытываете. А поверх него у нас расположена система памяти под названием неокортекс. Эта система памяти находится над сенсорным участком мозга. Таким образом сенсорный ввод поступает из старого мозга вверх в неокортекс. А неокортекс просто запоминает. Он как будто говорит: окей, я запомню все, что происходит, где я был, каких людей видел, что слышал и так далее. А в будущем, когда он увидит что-то похожее, в похожей или такой же среде, он воспроизведет свои воспоминания. О, я уже был здесь. И, когда вы были здесь, вот что произошло. Этот механизм позволяет вам прогнозировать будущее. Он позволяет вам, фигурально говоря, он воспроизводит сигналы внутри вашего мозга, позволяющие вам увидеть, что произойдет дальше, услышать слово «предложение» до того, как я его произнес. Это воспроизведение сигналов в старом мозгу как раз и позволяет вам принимать более разумные решения.

Это наиболее важный слайд моего выступления, так что я на нем немного задержусь. Итак, вы каждый раз говорите «я могу прогнозировать». Если вы крыса, пробирающаяся через лабиринт, и когда вы запоминаете лабиринт, то в следующий раз, когда вы там, ваше поведение будет тем же самым, совершенно внезапно вы станете умнее, говоря себе «я узнаю этот лабиринт, я знаю, куда идти, я был здесь раньше, я могу предвидеть будущее». Вот что происходит. У людей – кстати, это верно для всех млекопитающих – а у людей все намного хуже. У людей развилась передняя часть неокортекса. Природа проделала небольшой трюк: она скопировала заднюю часть, сенсорную, и поместила ее в переднюю. У человека появился уникальный механизм в передней части мозга, который используется для управления моторными функциями.

Так что теперь мы можем выполнять весьма тонкие моторные задачи и так далее. У меня нет времени, чтобы вдаваться в детали, но если вы хотите понять, как работает мозг, нужно разобраться, как работает первая часть неокортекса млекопитающих, каким образом мы запоминаем шаблоны и строим прогнозы. Так что позвольте мне привести несколько примеров прогнозов. Я уже произнес слово «предложение». В музыке, если вы уже слышали какую-то песню, если вы слышали песни, которые недавно исполняла Джилл, когда она их поет, следующая нота появляется в вашей голове – вы ожидаете ее. Если бы это был музыкальный альбом, по окончании одной песни следующая песня возникала бы у вас в голове. Это происходит постоянно. Вы строите такие прогнозы.

Я придумал такой мыслительный эксперимент – измененная дверь. В этом эксперименте у вас есть дверь – дома, и пока вы находитесь здесь, я ее меняю, у меня есть человек, который находится сейчас у вас дома и передвигает вашу дверь, он передвинет вашу дверную ручку на пять сантиметров. И когда вы вернетесь домой, вы протянете руку, потянетесь за дверной ручкой и заметите, что она не на том месте, и вы подумаете «что-то произошло». На это может потребоваться одна секунда, чтобы понять, что именно, но вы это заметите. Также я мог бы поменять вашу дверную ручку по-другому. Я мог бы сделать ее больше или меньше, я мог бы сделать ее бронзовой или серебряной, я мог бы изменить ее форму. Я могу поменять вашу дверь, перекрасить ее, вставить в нее окошко. Я могу изменить множество деталей, и в течение двух секунд, которые требуются вам, чтобы открыть дверь, вы заметите, что что-то произошло.

Инженерный подход к проблеме, подход со стороны искусственного интеллекта, – построить базу данных дверей. У нее есть все атрибуты дверей. И когда вы подходите к двери – нужно проверить их все. Дверь, дверь, дверь, знаете, цвет, ну вы меня понимаете. Мы этого не делаем. Наш мозг этого не делает. Что наш мозг делает, так это постоянно строит прогнозы того, что произойдет в текущей обстановке. Когда я кладу свою руку на этот стол, я ожидаю, что она остановится. Когда я иду, делаю шаг, если я ошибся на треть сантиметра, я знаю, что что-то изменилось. Вы постоянно прогнозируете окружающую обстановку. Здесь я кратко упомяну зрение. Вот изображение женщины. Когда вы смотрите на людей, ваши глаза двигаются от двух до трех раз в секунду. Вы этого не осознаете, но ваши глаза постоянно двигаются. И когда вы смотрите на чье-либо лицо, вы бросаете взгляд на глаз, потом на другой, снова на глаз, на нос, на рот. Теперь, когда ваш глаз двигается от глаза к глазу, если там оказывается что-то не то, например, нос, вы видите нос там, где должен быть глаз, и вы думаете: «о, черт, что-то не так с этим человеком». И это происходит потому, что вы прогнозируете. Вы не смотрите туда и не говорите: «так, что я сейчас вижу?» Нос, порядок. Нет, вы ожидаете то, что собираетесь увидеть в каждый момент времени.

И последнее, давайте подумаем, как мы тестируем интеллект. Мы тестируем его по прогнозированию. Какое следующее слово в этом, понимаете? Это относится к тому так же, как это к этому. Какое следующее число в этом предложении? Вот три ракурса одного объекта. Каков четвертый? Вот так мы это проверяем. Разумность подразумевает прогнозирование. Так какой же рецепт теории мозга? Во-первых, нам нужна подходящая система взглядов. Система взглядов на память, не вычисления или поведение. Как вы запоминаете и вспоминаете эти последовательности или паттерны? Это пространственно-временные паттерны. Потом, в рамках этой системы взглядов понадобится набор теоретиков.

Биологи обыкновенно не являются хорошими теоретиками. Это не всегда верно, но обычно, биология не может похвастать своими теориями. Так что я обнаружил, что лучше всего работать с физиками, инженерами и математиками, которые думают алгоритмично. Им приходится изучить анатомию и физиологию. Эти теории должны быть весьма реалистичными в терминах анатомии. Любой, рассказывающий свою теорию о том, как работает мозг, и не говорящий о том, как конкретно это работает в мозгу, как выстраиваются связи в мозгу, не обладает теорией. Вот что мы делаем в Редвудском институте неврологии. Я бы очень хотел, чтобы у меня было больше времени на рассказ о том, как фантастически продвинулись мы в этой области, и я ожидаю появиться на этой сцене снова, возможно в другой раз в не столь отдаленном будущем, и рассказать вам об этом. Я очень, очень взволнован. Это вовсе не потребует пятидесяти лет.

Так как будет выглядеть теория мозга? Во-первых, это будет теория памяти. Не памяти наподобие компьютерной. Это вовсе не похоже на компьютерную память. Она совсем, совсем другая. Это память шаблонов высокого порядка, тех, которые создаются вашим зрением. Также это память последовательностей. Вы не можете выучить либо вспомнить что-либо за пределами последовательности. Песню нужно слушать в определенной последовательности во времени, так же, как и проигрывать. И эти последовательности всплывают в памяти автоматически-ассоциативно, если я что-то вижу, что-то слышу, оно мне напоминает об этом, и следом автоматически воспроизводится. Это автоматическое воспроизведение. И прогнозирование будущих входящих данных – это предпочтительный вывод. И, как я говорил, теория должна быть точной биологически, она должна быть проверяемой, и должна быть возможность ее реализовать на практике. Если вы не можете практически реализовать теорию, вы ее не понимаете. Итак, еще один слайд.

К чему это приведет? Построим ли мы разумные машины? Безусловно. И это будет сделано по-другому, нежели люди думают. В том, что это произойдет, у меня нет никаких сомнений. Во-первых, они будут построены, и будут построены на основе кремния. Здесь мы сможем использовать те же технологии, что мы используем для построения компьютерной памяти. Но это совершенно различные типы памяти. И мы подключим ее к сенсорам, и сенсоры будут получать данные в реальном времени, из реального мира, эти создания будут познавать свою окружающую среду.

Очень маловероятно, что первое, что вы увидите, будет похоже на роботов. Не так, чтобы роботы не были полезны, люди могут конструировать роботов. Но робототехника – наиболее сложная часть. Это старый мозг. Это действительно сложно. Новый мозг проще старого. Так что первое, что мы сделаем, не будет требовать значительного использования робототехники. Так что вы не увидите C-3PO. Вы увидите больше вещей наподобие умных машин, которые понимают, что такое трафик и что такое вождение, и которые выучили, что есть такой тип машин с включенными уже полминуты поворотниками, которые скорее всего не собираются поворачивать, и тому подобное.

Мы также можем строить интеллектуальные системы безопасности. Что угодно, где мы используем мозг, но не выполняем большого числа механических действий. Это произойдет в первую очередь. Но в конечном итоге предела не существует. Я не знаю, чем это обернется. Я знаю многих людей, которые изобрели микропроцессор, они знали, что делают что-то действительно важное, но не знали, что произойдет в результате. Они не могли предвидеть сотовых телефонов, сети интернет и прочего. Они лишь знали, что будут строить калькуляторы и системы контроля за переключателями сфетофоров. Последствия этих исследований будут большими. Точно так же, наука о мозге и памяти станет основной технологией, и это приведет к самым невероятным преобразованиям в течение следующих ста лет. И больше всего меня волнует, как мы их используем в науке.

Перевод: Артем Морозов
Редактор: Алексей Мельчаков

Источник