Искусственный интеллект – надежды и опасения

Вообразите, что вам нужно отыскать середину дороги. Можно замерить ее ширину с любыми допусками, а затем вычислить цифровым способом среднее значение до ближайшего допуска. Или можно трактовать отрез веревки в качестве аналогового компьютера, сопоставить ширину дороги с длиной отреза и определить середину, без необходимости делать допуски, просто удвоив длину веревки.

Многие системы используют в работе как аналоговый, так и цифровой режимы. Дерево объединяет широкий спектр входных данных в виде непрерывных функций, но если его срубить, вы обнаружите, что оно считало прожитые годы в цифровом виде.

В аналоговых вычислениях сложность заключается в сетевой топологии, а не в коде. Информация обрабатывается как непрерывные функции значений, например напряжение и относительная частота импульсов, а не посредством логических операций над дискретными строками битов. Цифровые вычисления, нетерпимые к ошибкам и неоднозначностям, зависят от исправления ошибок на каждом этапе. Аналоговые вычисления допускают ошибки и дают определенную свободу действий.

Природа использует цифровое кодирование для хранения, репликации и рекомбинации последовательностей нуклеотидов, но полагается на аналоговые вычисления в нервной системе с точки зрения разумности и контроля. Генетическая система каждой живой клетки представляет собой компьютер с программой в памяти. А вот мозг – нет.

Цифровые компьютеры выполняют преобразования между двумя разновидностями битов: теми, которые репрезентируют различия в пространстве, и теми, которые репрезентируют различия во времени. Преобразования между этими двумя формами информации, последовательностей и структур подчинены компьютерному программированию, и, пока компьютерам требуются люди для программирования, мы сохраняем контроль.

Аналоговые компьютеры тоже опосредуют преобразования между двумя формами информации – структурой в пространстве и поведением во времени. Но здесь нет кода и нет программирования. Каким-то образом – мы не до конца понимаем, как именно, – Природа создала аналоговые компьютеры, известные нам как нервная система; эта система накапливает информацию, полученную из внешнего мира. Она способна учиться. В частности, нервная система учится контролю. Она учится контролировать собственное поведение, а также максимально подчинять себе свое окружение, насколько это возможно.

Компьютерная наука имеет долгую историю – восходящую к временам, когда не было никакой компьютерной науки, – применения нейронных сетей, но по большей части это были имитации нейронных сетей с помощью цифровых вычислительных машин, а не нейронные сети как таковые, эволюционировавшие в дикой природе. Ситуация начинает меняться, причем как снизу вверх, поскольку тройственная движущая сила (беспилотные дроны, автономные транспортные средства и мобильные телефоны) стимулирует разработку нейроморфных микропроцессоров, которые воспроизводят реальные нейронные сети, а не их имитации, прямо в кремнии (и прочих потенциальных субстратах), так и сверху вниз, поскольку наши крупнейшие и наиболее успешные компании все чаще обращаются к аналоговым вычислениям, стремясь охватить и покорить весь мир.

Пока мы спорим о разумности цифровых компьютеров, аналоговые вычисления тихо и незаметно превосходят цифровые, точно так же, как аналоговые компоненты наподобие вакуумных ламп стали применяться по-новому для конструирования цифровых компьютеров после Второй мировой войны. Индивидуально детерминированные процессоры конечных состояний, работающие с конечными кодами, формируют крупные, недетерминированные метазонные организмы неконечных состояний, привольно существующие в реальном мире. Итоговые гибридные аналоговые/цифровые системы обрабатывают потоки битов совместно, тем способом, каким поток электронов обрабатывается в вакуумной лампе, а не по отдельности, подобно битам в устройствах с дискретным состоянием, генерирующих поток. Биты суть новые электроны. Аналог вернулся, и его назначение – взять на себя управление.