Том 22. Сон разума. Математическая логика и ее парадоксы

Эта эмерджентность присуща не только языку — она характерна для так называемых общественных насекомых, с ее помощью объясняется успех интернета, и она является одним из ключей к изучению нервных систем живых существ. Представим себе, например, крохотного муравья, который в поисках пищи следует алгоритмам, заложенным в его генах. Мы никогда не смогли бы понять сложную организацию муравейника, способного приспосабливаться к экстремальным ситуациям, если бы рассматривали его исключительно как совокупность отдельных муравьев. Иммунная система также представляет собой нечто большее, чем совокупность клеток, экономика есть нечто большее, чем множество покупателей акций, а интернет — это нечто большее, чем сумма отдельных действий пользователей из разных уголков планеты. Понять, каким образом из относительной простоты отдельных компонентов этих систем возникает сложное единое целое — одна из величайших задач науки начала нынешнего столетия.

Хотя определение сложной системы как системы, в которой целое больше суммы его частей, довольно приблизительно, нет сомнений, что оно весьма точно описывает наш мозг. В этом случае отдельными компонентами системы являются нейроны — клетки, получающие импульсы, обрабатывающие их и передающие их другим нейронам посредством множества отростков. Среди исследователей мозга распространено мнение, согласно которому сеть связей, благодаря которым мозг становится чем-то большим, чем просто совокупностью отдельных нейронов, лежит в основе таких явлений, как восприятие, разум и чувства. А если бы мы могли воссоздать подобную структуру в информатике? Первые попытки математического моделирования нейронов упоминаются в статье, опубликованной в 1943 году, в которой невролог Уоррен Маккалок и логик Уолтер Питтс определили нейрон как функцию, которая на основе ряда входных значений выдает единственное выходное значение.

До этого момента все функции, рассмотренные в этой книге, имели единственное входное значение и преобразовывали его в другое значение посредством ряда операций. Однако в реальной жизни очень и очень немногие явления определяются всего одним параметром. Современная теория искусственных нейронных сетей, созданная на основе идей Питтса и Маккалока, позволяет имитировать работу мозга с помощью функций от нескольких параметров. Предположим, что мы хотим вычислить значение функции f, которое зависит от чисел х₁,

x₂, … х_n. Основная идея здесь заключается в том, что программа, в которую передаются эти числа, обрабатывает их подобно тому, как ядро нейрона обрабатывает электрические импульсы, поступающие по отросткам. Так как величина этих импульсов может отличаться, для каждого числа х нужно указать еще одно число, ил, которое называется весом и обозначает важность каждого электрического импульса по отношению к остальным. Например, если w₁ и w_n

намного больше, чем w₂, w₃… w_n-1 это означает, что на результирующее значение оказывают наибольшее влияние первый и последний импульс. На основе весов импульсов в искусственной нейронной сети рассчитывается взвешенная сумма s =

w₁x₁ + w₂x₂ + … + w_n

x_n и находится значение функции, как показано на рисунке.

Новизна нейронных сетей заключается в том, что программа, с помощью которой мы хотим решить задачу, представляет собой не фиксированный, а открытый алгоритм, веса в котором могут изменяться. В действительности всякая нейронная сеть обычно проходит фазу обучения, на которой программа методом проб и ошибок «узнает», какие веса являются наиболее походящими, или, иными словами, какие входные сигналы следует учитывать в большей степени, чтобы итоговый результат был удовлетворительным. Если задача нашей нейронной сети заключается, например, в распознавании человеческого голоса и в ходе обучения выясняется, что большую часть первого импульса составляет фоновый шум, то сеть не будет придавать первому импульсу особого значения. Нейронные сети также очень эффективны при составлении метеорологических прогнозов и при решении задач, подобных задаче коммивояжера. Компьютеры, в которых используются нейронные сети и другие передовые алгоритмы, способны решить задачу коммивояжера уже для двухсот городов.