Чем человек отличается от компьютера
Обновлено: 07.07.2024
Сэр Роджер Пенроуз известен широкой публике как писатель, автор нескольких замечательных популярных книг, посвященных наиболее острым проблемам физики и математики. Являясь одним из самых блестящих умов в своей области (наиболее серьезные его достижения относятся к теории гравитации), сэр Роджер знает, о чем пишет.
Наиболее известная российскому читателю книга Пенроуза — «Новый ум короля» — посвящена проблеме искусственного интеллекта. В этой книге он отстаивает ту точку зрения, что человеческий интеллект является именно человеческим, то есть его нельзя воспроизвести в другой конструкции, поскольку физический состав нашего мозга играет определяющую роль в том, как функционирует наше мышление и как мы решаем возникающие перед нами задачи. По этой причине популярное ныне сравнение человека с компьютером ложно.
Людвиг Витгенштейн доказал, что человеческий язык оперирует понятиями, которые расселовский алгоритм бессилен построить. К утверждениям такого рода относится, например, «Раскольников виновен в убийстве». Оказалось, что понимание этой простой фразы требует введения огромного количества дополнительных понятий, таких как «суд», «жюри», «допустимые законом свидетельские показания», и все эти понятия не могут быть сведены к простым человеческим действиям, как этого требует расселовский алгоритм.
Книга начинается с вопроса о том, нужно ли, приступая к выполнению какой-то задачи, понимать, что ты делаешь, или же можно безо всякого понимания ограничиться просто четким выполнением набора инструкций. Именно так, то есть скрупулезно, шаг за шагом следуя инструкциям, действуют все известные нам машины. Все они, независимо от конкретной конструкции, являются различными воплощениями так называемой универсальной вычислительной
машины, или «машины Тьюринга», подробно обсуждаемой Пенроузом. Такая машина работает алгоритмически, то есть все ее операции происходят в виде дискретных шагов и так, что каждый следующий шаг обусловлен предыдущими. В то же время то, что мы называем пониманием, связано с охватом проблемы в целом и является, таким образом, примером неалгоритмического поведения. Несмотря на кажущуюся очевидность последнего утверждения, оно усиленно оспаривалось и продолжает оспариваться. Даже сам великий британский математик Тьюринг, введший понятие универсальной машины, считал, что мозг тоже является такой машиной, хотя, надо отдать ему справедливость, твердой уверенности в этом у него не было.
Идейным союзником Тьюринга в вопросе о природе человеческого мышления являлся другой знаменитый английский математик и лауреат Нобелевской премии по литературе — Бертран Рассел. Еще в начале XX века, то есть задолго до Тьюринга, Рассел занялся разработкой алгоритма, который бы позволил построить человеческий язык, исходя непосредственно из данных нашего опыта. Существенной чертой алгоритма Рассела была опять-таки дискретизация реальности; предполагалось, что все наши ощущения можно разбить на отдельные кусочки, из которых потом должна каким-то образом синтезироваться единая картина нашего сознания. На поверку программа Рассела оказалась неосуществимой; после сорока лет дискуссий коллега Рассела по колледжу Троицы в Кембридже Людвиг Витгенштейн доказал, что человеческий язык оперирует понятиями, которые расселовский алгоритм бессилен построить. К утверждениям такого рода относится, например, «Раскольников виновен в убийстве». Оказалось, что понимание этой простой фразы требует введения огромного количества дополнительных понятий, таких как «суд», «жюри», «допустимые законом свидетельские показания», и все эти понятия не могут быть сведены к простым человеческим действиям, как этого требует расселовский алгоритм.
Однако, несмотря на данные Витгенштейном доказательства, идеи Рассела не вышли из обращения и положены в основу популярной в нейробиологии теории нейронных сетей.
Книги на эту тему в библиотеке Bookmate
Если Тьюринг и Рассел правы и мозг действительно действует как универсальная машина, то весьма вероятно, что все действия человека однозначно определены комбинацией физических факторов, даваемых его окружением и устройством его тела, и он ни в каком смысле не свободен и не может отвечать за свои поступки. Понятие преступления теряет смысл и должно быть заменено чем-то вроде нежелательного поведения, которое надо по возможности исправлять методами медицины и социальной инженерии. Нашему сознанию в таком случае совершенно нечего делать, оно есть либо иллюзия (непонятно только чья?), либо безвольный узник, заключенный в тело, как в тюрьму.
Пожалуй, можно сказать, что Роджер Пенроуз стал следующим после Витгенштейна серьезным критиком теории «мозг = компьютер». Дав длинный и подробный разбор аргументов Тьюринга и сторонников его теории, Пенроуз показал или, скорее, напомнил читателям о том, что человек способен решать задачи, которые машина Тьюринга решать не может, и, следовательно, наше мышление не является алгоритмическим.
Поскольку алгоритмичность машин обусловлена тем, что они в своем функционировании следуют
законам классической механики с ее детерминизмом, Пенроуз полагает: неалгоритмическое поведение имеет корень в квантовой механике. Детерминизм (предопределенность) не есть абсолютный закон нашего мира; законы, управляющие движениями микрочастиц (квантовая механика) не предполагают жесткой причинно-следственной связи. Если квантовая механика влияет на работу мозга, то это дает возможность объяснить неалгоритмичность происходящих там процессов. Вопрос, конечно, в том, имеет ли она отношение к его работе на том уровне, где происходит анализ информации и отдаются приказы нашим мускулам и другим органам. Тут
Пенроуз, высказавший некоторые конкретные предложения о том, где именно квантово-механические эффекты могли бы проявиться наиболее отчетливо, вступил в конфликт со многими биологами, начисто отрицающими и его предложения, и вообще роль квантовой механики в мозговых процессах. Не думаю, однако, что спор этот можно считать завершенным.
На меня лично Пенроуз более повлиял не полемикой со сторонниками искусственного интеллекта, а своим бескопромиссным платонизмом. Ни один из ныне живущих ученых не выдвинул лучших аргументов в пользу существования мира идей, внеположного миру чувственно воспринимаемых предметов. Эти идеи сэра Роджера кардинальным образом повлияли и на меня. Наиболее краткая их экспозиция дана Пенроузом в его более позднем труде The Road to Reality («Путь к реальности»), тоже переведенном на русский язык. Я думаю, что, подобно Платону, он называет здесь реальностью мир идей. «Треугольник Пенроуза» — воплощенная невозможность, — придуманный им в 1950 году, превратился в его книге в образ нашего бытия.
Каждый из миров, изображенных Пенроузом, — мир ментальный, мир математики и мир физический, — хотя бы отчасти (если не целиком) отражается в другом. Фигура циклична, и можно начинать откуда угодно, но, отдавая дань предрассудкам нашего времени, начнем с физического мира. Наиболее распространенный ныне взгляд на вещи состоит в том, что мир физический независим от нас (объективен) и, более того, мы сами являемся его продуктом (хотя бы отчасти). Такая точка зрения принимается практически всеми, что и показано в изображении. Далее: есть мир идей, куда Пенроуз поместил только математику. Не думаю, что он ограничился ею по тому, что он в грош не ставит, например, искусство. Причина тут в другом: в случае с математикой совершенно ясно, что мир ее, с одной стороны, объективен, то есть не зависит от наших прихотей, а с другой стороны, не совпадает с миром природы. Об искусстве рассуждать намного сложнее, но можно сказать, что «хорошее» искусство принадлежит к тому же объективному миру идей, что и математика (а «плохое», наверное, попадает туда же, где находятся ошибочные математические работы). Пенроуз допускает, что не весь этот мир доступен человеку. Мир идей служит как бы чертежом или программой для мира физического. Совершенно понятно, что мир идей не изоморфен физическому миру, так как есть множество математических построений и моделей, которым в физическом мире нет никакого соответствия.
Управляется ли физический мир всецело математическими законами? Мы не можем сказать это с полной уверенностью по нескольким причинам. Во-первых, естественные науки изучают только те явления, которые повторяются. Принцип воспроизводимости есть их основной критерий, и все, что под него не подпадает, автоматически выпадает из ее поля зрения. Во-вторых, неясно, что делать с той частью физического мира, где проявляет свою активность человек. Существуют ли, например, законы истории? У нас нет ясного представления на этот счет. Следующим миром является мир ментальный, в котором отражаются оба других. Это, собственно говоря, и есть мир, в котором мы живем, другие два мы конструируем, воссоздаем через сознательный или бессознательный анализ наших ощущений и восприятий. Итак, чудесный треугольник замкнулся. Он есть образ нашего мира и он, как и наш мир, невозможен.
Будучи специалистом по теории гравитации (в 1988 году Пенроуз вместе со Стивеном Хокингом получил премию Вульфа), ученый очень много говорит в своих книгах и о проблеме ранней Вселенной, и о парадоксах, возникающих при попытках объединить квантовую теорию с теорией гравитации. Я мало касался этих проблем, отчасти потому, что не являюсь специалистом в этой области, отчасти потому, что не считаю нужным ставить нашу духовность в зависимость от событий, происшедших тринадцать миллиардов лет назад, когда наш мир только начинался. Тем не менее мне хочется привести одно из рассуждений Пенроуза. Оно непосредственно касается довольно популярной ныне темы о случайности или неслучайности устройства мироздания. Напомню еще раз, что в полном согласии с Библией современная космология полагает, что Вселенная имеет начало во времени. Структура начального состояния неясна для нас, но начиная с 10 -43 секунды (планковское время) от «начала», когда гравитационное поле стало по существу классическим, все становится более понятным. В частности, ясно, что в своем раннем младенчестве Вселенная была невероятно плотной, а вещество в ней было невероятно горячим. Понятие тепла для нас ассоциируется с беспорядком: чем горячее предмет, тем интенсивнее в нем беспорядочное, хаотическое движение атомов и молекул. Количественной мерой этого хаоса служит энтропия, которая, согласно второму закону термодинамики, со временем только возрастает. По этой логике энтропия Вселенной в наши дни должна быть выше, чем в ее младенческие мгновения, а следовательно, и уровень порядка тогда должен был быть выше, чем сейчас.
Мир идей служит как бы чертежом или программой для мира физического. Совершенно понятно, что мир идей не изоморфен физическому миру, так как есть множество математических построений и моделей, которым в физическом мире нет никакого соответствия.
Все это звучит парадоксально, ибо как соединить с порядком чудовищно высокие температуры первых мгновений? Пенроуз объясняет, что все дело в гравитации. Те огромные температуры, которые имели место в первые мгновения, есть температуры не всей Вселенной, а лишь ее вещества. Как целое Вселенная не имела определенной температуры, ибо вещество и гравитационное поле не находились (и не находятся) в термодинамическом равновесии. Поэтому,
несмотря на высокую температуру материи, энтропия Вселенной была очень низкой. Насколько же низким, то есть насколько неслучайным было это первоначальное устройство и насколько уникальна была новорожденная Вселенная? Читатель, ты, наверное, спросишь, не безумно ли задавать такие вопросы и кто, кроме Бога, может на них ответить. Однако, оказывается, это можно сделать.
Астрономы оценили массу наблюдаемой Вселенной в 1088 масс протонов. Можно оценить максимальную энтропию, соответствующую этой массе. Энтропия есть мера хаоса, заданная формулой S = ln W, где есть число разных структур, которые можно создать из наличного вещества или (что то же самое) число способов, которыми можно данную структуру (то есть в интересующем нас случае нашу Вселенную) разрушить. Наиболее совершенный и полный метод разрушения — это впихнуть все вещество в черные дыры. При этом теряется всякая информация, никакая структура не выживает. Энтропия черной дыры известна (формула Хокинга), она пропорциональна площади ее поверхности, а последняя определяется массой. Так вот, эта максимальная энтропия есть 10 120 . Это значит, что Вселенная есть приблизительно одна из десяти в степени 10 со 120-ю нулями. Вот вам мера уникальности нашего мира. Ну, как вам такое невозможное число? Оно под стать нашему невозможному миру.
Будучи в Оксфорде, я встречался с Пенроузом, хотя и не был близко с ним знаком. Он — типичный
англичанин старой школы, сдержанный, несколько ироничный, избегающий толпы и дешевой популярности. Память о том, что Пенроуз участвовал в комиссии, принимавшей решение о моем приеме в Оксфорд, драгоценна для меня. Его автограф стоит на экземпляре его книги The Emperor’s New Mind, купленной мной еще в Америке.
Ведущий эксперт искусственному интеллекту Педро Домингос написал любопытную книгу о том, как машинное обучение может изменить и уже меняет наш мир. Нейронные сети опутывают нас все плотнее, алгоритмы управляют нашей жизнью: они находят книги, фильмы, работу и партнеров для нас, управляют инвестициями и разрабатывают лекарства, самостоятельно обучаясь. Алгоритмы как маленькие любознательные дети: смотрят на нас, повторяют за нами и экспериментируют.
А самое удивительное, что ученые уже работают над Верховным алгоритмом, который будет способен решать любые задачи еще до того, как мы их сформулируем (не напоминает Дугласа Адамса?), и извлекать знания обо всем на свете из данных. Любопытно, правда?
Как устроен наш мозг и как он учится?
Канадский психолог Дональд Хебб в 1949 году сформулировал правило обучения, которое сейчас лежит в основе множества искусственных нейронных сетей: «нейроны, которые срабатывают вместе, связываются друг с другом». В правиле Хебба слились идеи психологии, нейробиологии и, что интересно, немалая доля домыслов. Примерно в то же время испанский нейробиолог Сантьяго Рамон-и-Кахаль провел первые подробные исследования мозга, окрашивая нейроны. Он каталогизировал свои наблюдения, как ботаники классифицируют новые виды деревьев.
Ко времени Хебба нейробиологи в общих чертах понимали, как работают нейроны, однако именно он первым предложил механизм, согласно которому нейроны могут кодировать ассоциации. Каждое понятие представлено множеством нейронов. И эти нейроны, которые возбуждают друг друга, образуют, в терминологии Хебба, «ансамбли клеток».
С помощью таких собраний в головном мозге представлены понятия и воспоминания. В каждый ансамбль могут входить нейроны из разных областей мозга, ансамбли могут пересекаться. Так, клеточный ансамбль для понятия «нога» включает ансамбль для понятия «ступня», в который, в свою очередь, входят ансамбли для изображения ступни и звучания слова «ступня».
Тем не менее для имитации работы мозга одного правила Хебба мало: сначала надо разобраться с устройством головного мозга. Каждый нейрон напоминает крохотное деревце с огромной корневой системой из дендритов и тонким волнистым стволом — аксоном. Мозг в целом похож на лес из миллиардов таких деревьев, однако лес этот необычный: ветви деревьев соединены в нем с корнями тысяч других деревьев (такие соединения называются синапсами), образуя колоссальное, невиданное хитросплетение.
Если расположить аксоны мозга друг за другом, они займут расстояние от Земли до Луны.
Эти джунгли потрескивают от электрических разрядов. Искры бегут по стволам и порождают в соседних деревьях еще больший сонм искр. Время от времени лес неистово вспыхивает, потом снова успокаивается. Работа мозга похожа на симфонию таких электрических разрядов. Если бы можно было посмотреть изнутри на то, что происходит в тот момент, когда вы читаете эту страницу, сцена затмила бы самые оживленные мегаполисы из фантастических романов. Этот невероятно сложный узор нейронных искр в итоге порождает человеческое сознание. Следующий шаг — превратить работу синапсов в алгоритм.
Нейросети. Начало
Первая формальная модель нейрона была предложена в 1943 году Уорреном Маккаллоком и Уолтером Питтсом. Она была во многом похожа на логические вентили, из которых состоят компьютеры с И, ИЛИ и НЕ. Нейронные сети могут совершать все операции, которые умеет делать компьютер. Поначалу компьютер часто называли электронным мозгом, и это была не просто аналогия.
Однако нейрон Маккаллока–Питтса не умеет учиться. Это стало шагом к изобретению перцептронов. Харизматичный оратор и очень живой человек, психолог Фрэнк Розенблатт сделал для зарождения машинного обучения больше, чем кто бы то ни было. Своим названием перцептроны обязаны его интересу к применению своих моделей в проблемах восприятия (перцепции), например распознавания речи и символов.
А вот это штука уже посовременнее: тактильный интерфейс, меняющий форму, разработанный в Массачусетском технологическом институте, – источник.
Перцептрон похож на крохотный парламент, в котором побеждает большинство (хотя, наверное, не такой уж и крохотный, учитывая, что в нем могут быть тысячи членов). Но при этом парламент не совсем демократический, поскольку в целом не все имеют равное право голоса. Нейронная сеть в этом отношении больше похожа на Facebook, потому что несколько близких друзей стоят тысячи френдов, — именно им вы больше всего доверяете, и они больше всего на вас влияют. Если друг порекомендует вам фильм, вы посмотрите его и вам понравится, в следующий раз вы, вероятно, снова последуете его совету. С другой стороны, если подруга постоянно восторгается фильмами, которые не доставляют вам никакого удовольствия, вы начнете игнорировать ее мнение (и не исключено, что дружба поостынет).
Перцептрон вызвал восторг в научном сообществе. Он был простым, но при этом умел узнавать печатные буквы и звуки речи: для этого требовалось только обучение на примерах.
Но затем перцептрон уперся в стену. Инженеров знаний раздражали заявления Розенблатта: они завидовали вниманию и финансированию, которое привлекали нейронные сети в целом и перцептроны в частности. Одним из таких критиков был Марвин Минский, который опубликовал книгу с критикой перцептронов: он описал простые вещи, которым алгоритм не в состоянии научиться. (Хотя надо сказать, что спустя 20 лет это оказалось не так.)
Мозг и компьютер: принципиальное различие
В случае обратной дедукции мы шаг за шагом разбираемся, какое правило необходимо ввести, чтобы от посылок прийти к желаемым выводам. Однако согласно правилу Хебба, все нейроны учатся одновременно. В этом нашли отражение различия между компьютерами и мозгом.
- Компьютеры даже совершенно обычные операции — например, сложение двух чисел или переключение выключателя — делают маленькими шажочками, поэтому им нужно много этапов. При этом шаги могут быть очень быстрыми, потому что транзисторы способны включаться и выключаться миллиарды раз в секунду.
- Мозг же умеет выполнять большое количество вычислений параллельно благодаря одновременной работе миллиардов нейронов. При этом нейроны могут стимулироваться в лучшем случае тысячу раз в секунду, и каждое из этих вычислений медленное.
Количество транзисторов в компьютере приближается к количеству нейронов в головном мозге человека, однако мозг безусловно выигрывает в количестве соединений.
Типичный транзистор в микропроцессоре непосредственно связан лишь с немногими другими, и применяемая технология планарных полупроводников жестко ограничивает потенциал совершенствования работы компьютера. А у нейрона — тысячи синапсов. Если вы идете по улице и увидели знакомую, вам понадобится лишь десятая доля секунды, чтобы ее узнать.
Это не значит, что с помощью компьютера нельзя симулировать работу мозга: в конце концов, именно это делают коннекционистские алгоритмы. Поскольку компьютер — универсальная машина Тьюринга, он может выполнять вычисления, происходящие в мозге, как и любые другие, при условии, что у него есть достаточно памяти и времени. В частности, недостаток связности можно компенсировать скоростью: использовать одно и то же соединение тысячу раз, чтобы имитировать тысячу соединений.
На самом деле сегодня главный недостаток компьютеров заключается в том, что в отличие от мозга они потребляют энергию: ваш мозг использует примерно столько мощности, сколько маленькая лампочка, а для некоторых сложных машин нужно столько электричества, что им можно осветить целый бизнес-центр.
Что умеют нейронные сети
Ученые Терри Сейновски и Чарльз Розенберг обучали многослойный перцептрон читать вслух. Их система NETtalk сканировала текст, подбирала фонемы согласно контексту и передавала их в синтезатор речи. NETtalk не только делал правильные обобщения для новых слов, чего не умели системы, основанные на знаниях, но и научился говорить очень похоже на человека. Сейновски любил очаровывать публику на научных мероприятиях, пуская запись обучения NETtalk: сначала лепет, затем что-то более внятное и наконец вполне гладкая речь с отдельными ошибками. (Поищите примеры на YouTube по запросу sejnowski nettalk.)
Первым большим успехом нейронных сетей стало прогнозирование на фондовой бирже. Поскольку сети умеют выявлять маленькие нелинейности в очень зашумленных данных, они приобрели популярность. Типичный инвестиционный фонд тренирует сети для каждой из многочисленных ценных бумаг, затем позволяет выбрать самые многообещающие, после чего люди-аналитики решают, в какую из них инвестировать.
Беспилотные автомобили — тоже пример того, как хорошо нейронные сети обучаются. А совсем недавно Google рассказали о том, что научили нейросети «писать» картины, опираясь на загруженные в них изображения.
Ребята из Медузы собрали целую галерею таких машинных картин.
Сегодня мы обучаем более глубокие сети, чем когда бы то ни было, и они задают новые стандарты в зрении, распознавании речи, разработке лекарственных средств и других сферах. И, конечно, меняют мир. По мере того как мы будем лучше понимать мозг, ситуация может измениться. Вдохновленная проектом «Геном человека», новая дисциплина — коннектомика — стремится составить карту всех мозговых синапсов. Возможно, это то самое окно в будущее.
(1)В последние несколько лет к обычным страхам родителей прибавился ещё один. (2)Всё чаще подростки пугают нас пристрастием к виртуальному общению. (З) Вот примеры жалоб.
«(4)Детей не оттащишь от компьютера. (5)Сидят сутками. (б) Какие-то аськи, агенты, чаты, форумы. »
«(7)Я не понимаю, какое может быть от этого удовольствие. (8)Но сын сидит у монитора, смеётся чему-то, а то и кулаком по столу бьёт. (9)Мне кажется, он сходит с ума — разговаривает сам с собой» .
«(Ю) Раньше играл в видеоигры, это отнимало много времени, уроки забросил, а теперь вообще из рук вон — будто его нет дома. (И) Целыми днями в Сети, говорит, у них там тусовка. »
(12)Примерно так начинается разговор обеспокоенных родителей с педагогами и психологами. (13)Потом выясняются детали: вместе с увлечением компьютерными разговорами стала падать успеваемость, ребёнок всё время проводит дома, сидит и смотрит в экран. (14)Уроки подросток не делает, по дому не помогает, на улицу не ходит, спортом не занимается.
(15)Вместо разговоров по телефону и прогулок допоздна всё чаще дети общаются друг с другом через Интернет. (16)Вообще-то и раньше мы подобные жалобы слышали, только зло исходило тогда не от компьютера, а от телефона или телевизора. (17)Теперешние «компьютерные» дети — потомки своих «телевизионных» родителей.
(18)Как решалась эта проблема, когда сегодняшние родители были подростками? (19)Скорее всего, они из неё просто выросли.. . (20)Мне могут возразить, что не все же просиживали бесконечные часы у телеэкрана; кто-то уже в юности чётко знал, чем будет заниматься в жизни. (21)Многие рано стали ответственными, потому что у кого-то были младшие братья и сестры, на кого-то подействовал пример ответственных взрослых, а кто-то — неизвестно как и почему. (22)И хотя родители всерьёз опасались за их будущее, они стали вполне самостоятельными людьми, с разными профессиями и судьбами, у многих семьи.. .
(23)К чему я всё это говорю? (24)К тому, что вот телевидение оказалось не опасным само по себе. (25)Как ни обидно кому-то сознавать собственную «отсталость» , придётся смириться с тем, что Интернет стал частью нашей жизни и уже никуда не денется. (26)Умение ориентироваться в нём и использовать его возможности становится условием успешной жизни во многих смыслах. (27)Из неограниченного источника информации он превратился также в торговую сеть, способ общения, средство образования.. . (28)То ли ещё будет.
(29)Нам стоит поучиться у детей. (ЗО) Мне тоже в своё время пришлось пройти через период раздражения и недовольства. (31)А сейчас с помощью сына стала неплохо ориентироваться в виртуальном пространстве. (32)Бывает, тоже «не оттащишь».. .
(ЗЗ) Времяпрепровождение в он-лайне вполне допустимо для подростков. (34)Скорее всего, это невредное увлечение лежит в пределах возрастной нормы. (35)Хотя в отдельных случаях необходимо провести анализ ситуации.
(Зб) Если виртуальное общение стало всепоглощающей страстью, подросток замкнулся или стал агрессивен, обеднел его словарный запас или есть другие волнующие вас симптомы, нельзя откладывать визит к специалисту. (37)Только важно учесть: борьбу надо будет вести не с компьютером, а с причинами, породившими зависимость.
(По А. Ивановой) Александра Георгиевна Иванова — семейный психолог.
Компьютер создан с помощью человеческого разума. Точно также как и этот сайт. А приложив достаточно усилий человек может и Землю перевернуть. Действительно, чем отличается? Кто сначала был создан человек али машина?Это же не яйцо с курицей.
Человек способен чувствовать, сопереживать и самостоятельно думать. Разве способно на это машина или даже животное? Человеку присуще огромное количество полезных и незаменимых качеств, что ни одной машине не под силу повторить.
Отличие компьютера от человека очень велико, самое первое человек имеет душу, может ощущать боль, радость, разочарование, человек может любить. Человек с самого рождение начинает расти и с каждым днем понимает новые слова, делает шаги, но потом эти шаги делаются все уверенней и уверенней.
А что компьютер, у него если меняется, так это материнка, если растет с каждым годом или месяцем, то только по операционной системе, и то все системы похожие, а у каждого человека есть личность. Память у человека трудно стереть, нет такой команды, что бы забыть боль, потери.
Человека не можно перегрузить и ему не возможно переустановить программу что бы жил еще лучше. Компьютер - это просто рабочая машина, которая ждет указаний от человека, машина, которая не уронит слезу, не рассмеется, не подойдет и не скажет на ушко "Я тебя люблю".
Сравнение человека и компьютера, чем они отличаются
При сравнении человека и компьютера трудно не заметить явные аналогии в их некоторых функциях. Конечно, эти аналогии могут видеть только те люди, которые, хотя бы в общих чертах представляют себе устройство современных компов.
Аналогия человека с компьютером
Компьютеры, независимо от их названия и внешнего вида, на сегодняшний день устроены принципиально одинаково.
Мозг компа, это, конечно процессор.
Жесткий диск, который уже почти вытеснили твердотельные неподвижные накопители, это долговременная память. Память, в которой хранится информация, выдаваемая процессору по его запросу.
Оперативная электронная память, это те данные, с которыми процессор работает в настоящий момент.
И экран дисплея, интерактивный конечно, иначе аналогия не такая четкая получится. Кроме этого, вычислительное устройство, как правило, имеет подключение к Интернету. Теперь посмотрим, есть ли что-то подобное у человека. Оказывается есть, и не что-то, а все.
Мы имеем процессор, считается, что это кора головного мозга, пусть будет так. Можем обнаружить у себя два вида памяти, долговременную, которая, c той, или иной степенью ясности содержит в себе фрагменты из всей жизни, и оперативная память, это то, что крутится у нас в голове в конкретный момент.
Кстати, наличие у нас двух видов памяти, по аналогии с компьютером, легко объясняет те факты, что мы забываем выключить утюг, закрутить тюбик с зубной пастой, поставленное на плиту молоко, или чайник. Эти факты вытеснились у нас из оперативной памяти в долговременную другой информацией.
Дело в том, что в отличие от долговременной памяти человека, фактически не имеющей ограничений по объему информации, наша оперативная память ограничена определенных количеством бит, в полном смысле этого слова.
Как только нам в оперативку подгружается что-либо сверх ее емкости, она без раздумий выбрасывает из себя то. что в ней было до этого. Так что, если вы считаете себя реалистом, или хотя бы стремитесь им быть, то для того чтобы что-то не забыть, ставьте якоря напоминания.
Сидите за компом а нужно на плите коту рыбу сварить. Минут 20 займет, стоять возле плиты скучно. Но если сядете за комп, то можете вспомнить о рыбе, когда дым уже до спальни дойдет. Значит, нужно подстраховаться.
Либо общаться с компьютером стоя, либо сесть но положить на руки что-то стесняющее движение, например, подушку, или держать в руке карандаш, маркер. Как вариант, можно к углу монитора прислонить книгу на время. Немного неудобно, зато мысль, что у вас что-то стоит на плите, из вашей оперативки насовсем не выскочит.
А сенсорный экран дисплея, микрофон и динамики, это наши органы чувств. Даже можно сказать, это наша сознательная часть, а то, что находится внутри системного блока, под клавиатурой ноутбука, под экраном смартфона, это подсознание.
В общем, те, кто знаком с основными элементами, составляющими компьютер, вряд ли станет спорить, что принципиально человеческий разум и электронный очень похожи. Теперь давайте посмотрим, есть ли между ними разница.
Отличие человека от компьютера
Чем компьютер отличается от человека. Вернее, человек от компьютера. Потому что все то, на что способен компьютер, в принципе, способен и человек. Но далеко не все то, что можем мы, под силу электронным машинам, при чем любой мощности. Дело здесь уже не в количестве, потому что за скоростью электронного вычисления нам не угнаться, а в качестве.
Этот мир мы, кроме материальных органов чувств, воспринимаем еще и энергетически, хотя этого не замечаем и не осознаем. Компьютер оперирует числами и только числами. Люди же, могут воспринимать мир в образах, И вот ведь фишка, эти образы невозможно передать цифрами без искажений.
Как бы я ни старался описать вам то место, тот домик, тропинку, которая уходила от него в лес, березку под окном, резные рамы окон и так далее, образ целиком я передать вам не смогу. Фотографии, видео, скажете. Да конечно, они станут внушительным дополнением к созданию образа того, что я хотел вам передать, но все равно не то.
Целиком вы можете получить образ, только тогда, когда сами этот домик увидите. Не все люди смогут понять о чем я говорю. Ориентировочно, только 20%. Многие, и я, в их числе, замечали, что если взять два фильма об одном и том же событии, допустим о войне, то можно увидеть, один фильм впечатлений на месяц оставляет, второй хочется после 15-ти минут просмотра выключить.
Хотя первый снят на скудный бюджет, а на второй и денег больше потрачено, и актеры хорошие, и декорации дорогие, зрелищно, красочно, а вот не то. Дело в энергетике, в той подкладке любого образа, которая всегда остается невидимой, хотя может играть главную роль.
Если в определении мальчиков и девочек мы отметили, что нас могут сбить с толку определенные атрибуты, то давайте возьмем кошек и собак. Как вы считаете, можно ли создать для компьютера цифровой алгоритм определения животного как кошка,или, как собака.
А ведь мы сразу определяем, кот перед нами, или пес. При всем при том, что как среди первых, так и среди вторых, есть много самых различных пород. Но любой человек сразу говорит, это кот, а вот это собака. К тому же, есть спецы. которые с первого взгляда видят, где самец, а где самка.
Кстати, когда я первый раз в жизни увидел животное альпака (на картинке вверху), то сразу сказал, что не знаю. кто это. А вот собаку определю моментально, даже если раньше представителей этой породы не встречал.
А сами животные как замечают своих сородичей? Запахи, это ладно. Пес через окно третьего этажа видит другого пса на улице и с ума сходит, несет в зубах шлейку, пошли мол, гулять. Какие запахи? Вот я и говорю, какими кодами можно передать вычислительной технике те неуловимые признаки, по которым мы сами ориентируемся в этом мире, если мы не в состоянии передать их словами даже друг другу.
Много приходилось видеть, слышать и читать о том, как люди сравнивают человека и компьютер. Занятно со стороны наблюдать за этим процессом, особенно когда понимаешь, что происходит на самом деле. А на самом же деле происходит, ни много, ни мало сравнение творца с творением. Для того, чтобы это сравнение имело место быть, люди даже роботов делают похожими на людей. Но все равно, внутри таких недочеловеков «шестеренки и лампочки», как говорил герой фильма «Я, Робот». Но дело даже не в том, что сравниваемые с людьми отличаются по своему химическому составу. Ведь предметом сравнения является принцип и результативность их работы.
Все аспекты процесса работы и результатов этой самой работы обеих сравниваемых сторон вряд ли можно объять в рамках одной небольшой статьи. Поэтому, затрону я только один аспект, который на компьютерном языке зовется «многозадачностью». Некоторые думаю, что это недосягаемо для мозга, другие разделяют прямо противоположную точку зрения. В такие дебри, как цифры, вычисления и статистика я лезть не буду, так как сравнивая разные по происхождению системы не возможно добиться точных результатов. Но кое-какие мысли по этому поводу есть.
Итак…
Уверен, что при создании компьютера, человек руководствовался тем, что ему близко и хорошо знакомо. При создании операционной системы в середине 60-х годов прошлого столетия (именно тогда в в некоторых ОС начали появляться задатки многозадачности), программисты, вполне возможно тоже думали именно о том, чтобы наделить компьютер чем-то человеческим. И наделили его подсознанием, только в компьютерном понимании. Хотя многим известен тот факт, что человеческий мозг в определенный момент времени может сознательно размышлять над чем-то одним, но это вовсе не означает, что наш мозг лишен «многозадачности». Ведь вряд ли кто-то будет отрицать, что помимо основной мысли, которая крутится в нашей голове сознательно, где-то глубоко в подсознании происходят процессы, о которых становится известно лишь, когда виден результат.
Если позволите, сравним сознание и подсознание с ядрами процессора. Правда в таком сравнении эти ядра будут разной мощности. Так как есть информация, что мощность подсознания намного больше мощности сознания. Скорость обработки информации у сознательного мышления 2 Кбит информации в секунду, для сравнения та же скорость у подсознания доходит до 4 Гбит информации в секунду. Но как же проявляется эта мощность подсознания.
Например, часто бывает, что прикладывая усилия решить какую-то сложную задачу сознательно, никак не получается добиться желаемого, будто где-то загвоздка. В таком случае я оставляю эту задачу на потом и принимаюсь за следующую, более простую. Но вдруг, не успев даже приняться за решение несложной задачи, я говорю себе: «Идея!». После этого, та сложная нерешенная задача оказывается решенной! Но как? Я ведь уже отчаялся и даже не думал о ней сознательно. Именно благодаря тому, что мы прикладываем много сил в поисках решения процесс запускается и при надобности может перейти в «фоновый режим» подсознания, где нейроны будут продолжать подбирать правильные комбинации, в поисках решения с еще большей скоростью.
На компьютере это происходит, кажется, чуть проще или несколько нагляднее. Запуская один процесс, мы сворачиваем программу и принимаемся за другую. В этом случае мы уверены, что операция будет завершена. Конечно, иногда кажется, что возможности компьютера ограничиваются возможностями человека. Например, мы не можем работать одновременно в нескольких программах хотя бы потому, что для этого нам бы понадобились дополнительные манипуляторы и, в конце концов, дополнительные руки. Да и нужно ли это, если иногда мы не можем даже управлять 10% возможностей нашего мозга?
Читайте также: