|
14/07/2015 | Публикувано в: Философия | Автор: Сергей Герджиков
1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (2 votes, average: 5,00 out of 5)
ЗА ЕСТЕСТВЕНАТА ИНТЕЛИГЕНТНОСТ
Проф. Сергей Герджиков
Конференция „Съзнание”
Софийски Университет, 2015
Резюме
Естествената интелигентност не е „способност на духа или на душата”. Тя не е специално качество на Homo sapiens. Тя не е изчисление.
По същество естествената интелигентност е поведенчески аспект на живота на организма, процесът на подреждане и организиране на поведението за ресинтез (редукция на ентропията) с минимум енергия и минимум информация за обработка. Тук информацията придобива смисъл чрез селекция на всички нива: ДНК, кодиране, естествен отбор, езиков синтез (семиозис), избор на значеща поредица.
Естествената интелигентност е ориентация в сетивен свят, насочена към оцеляване и възпроизвеждане (ре-синтез). В културите това е символна активност, насочена към ресинтез на общност.
Keywords
Intelligence, natural intelligence, information, meaning, adaptation, evolution, order, re-synthesis
Обяснения на интелигентността
Въведение. Що е интелигентност?
Популярен в последните десетилетия е тестът IQ (коефициент на интелигентност). Той се състои от серия задачи за откриване на липсващ елемент в символна редица от думи или фигури, решавани за определено време. Средният IQ е около 100, а най-високите вървят към 180.
Този тип задачи може да се дефинира като откриване и прилагане на подреждащо отношение. Нещо подобно е приложил Гаус като ученик, когато на групата му е поставена задача да събере числата от 1 до 100. Гаус открива инвариантна релация: всяка двойка числа е еднакви номера от 1 напред и от 100 назад е равна на 101, и те са 50 двойки.
Правят се много класации по 1Q, на личности и по нации например. В челните класации по IQ на личности няма Нобелови лауреати, нито милиардери от бизнеса, нито носители на „Грами”. По нации всяка година класацията се мени.
Тестът е много оспорван и с основания, но това само говори колко неопределеност има в понятието „интелигентност”. Измерването не може да е универсално, защото едва ли има едно най-добро понятие за интелигентност. Засега изглежда невъзможно една ловна ситуация в джунглата да се опише със същите конкретни термини и да се операционализира в същия тест като ситуацията на решаване на уравнение.
Какъв тест биха създали например лидерите на престъпността, които управляват цели нелегални империи? Или маорите от Нова Гвинея, които живеят като ловци и събирачи? Клод-Леви Строс е опроверган е тезата си, че „дивото мислене” е примитивно и алогично. Джаред Даймънд е посветил години на изследването на тези общества. „Аз изглеждам „глупав” в очите на новогвинейците, когато съм с тях в джунглата, тъй като демонстрирам въпиеща некомпетентност дори в такива прости дейности като ориентирането в гората или построяването на подслон,” „естественият подбор, отсяващ гените на интелигентността, вероятно е протичал доста по- безмилостно в Нова Гвинея, отколкото в по-гъсто населените и политически по- комплексни общности.” (Даймънд 2006,21-22)
Приемливо е, че естествената интелигентност е в някакъв смисъл генетична – все пак тя е свойствена на всички нормални индивиди поне от нашия вид, Хомо сапиенс. През 1997 г. Робърт Пломин заявява откритие на „ген за интелигентност”. Изследвани са група деца с необикновено бърз напредък в училище и извън него. При тях една разпръсната група от триплети в ДНК, по-точно в хромозома 6, е различна от типичната. Специфичният фрагмент се намира в средата на гена, наречен IGF2R. (Мат Ридли. Геномът, с. 96).
Робърт Стърнбърг предполага, че съществуват три различни типа интелигентност – аналитична, творческа и практична. Аналитичните задачи са ясно формулирани от някой друг, носят цялата информация, необходима за решаването им, имат само един верен отговор…Практическите задачи изискват да ги разпознаете и формулирате, те не са строго дефинирани, в тях липсва някаква съществена информация, може и да имат, а може и да нямат един единствен верен отговор, но произлизат директно от ежедневието.
Хауърд Гарднър в Множеството интелигентности (2014) различава 9 типа интелигентност.
Корелации в IQ:
„Един човек изследван два пъти: 87 %
Еднояйчни близнаци, отрасли заедно 86
Еднояйчни близнаци, отрасли разделени 76
Двуяйчни близнаци, отрасли заедно 55
Биологични братя и сестри 47
Някои деца в Замбия се представят много добре при lQ-тестовете, в които се използват модели от тел, но пропадат при тестове, които изискват молив и хартия. При английските деца е точно обратното” (Ридли, 104 – 105). Важен аспект от темата е отчитането, че интелигентното поведение е по-многостранно от чисто рационалното процедиране с информация. Антонио Дамасио (Descarte’s Error, 1994) показва, че емоционално определените избори при едни и същи рационални преценки са решаващи за реалното интелигентно поведение в соцйална среда, защото водят до действия, а не остават в колебание поради баланс на вариантите. (The Somatic-Marker Hypothesis, Damasio 1994, 165 and next).
Тук ще избегна преднамерено темата за „разума и разсъдъка”, за да намеря съвременно научно решение на проблема между информационната теория и биологията. Ще проследя различни важни прояви на интелигентност, като формулирам няколко твърдения в биологичната, информационна и енергетична перспективи. Без съмнение изследванията на мозъка са ключови, но в корелация с анализа на поведението. Реално поведението е много по-открито за наблюдения от кората на главния мозък. Тук съм съгласен с посоката на изследване, възприета от колегата Димитър Иванов (аналитичен бихевиоризъм, повлиян от Гилбърт Райл), и обсъждана в серия разговори.
За интелекта са разработвани различни теории в процеса на реализиране на огромния проект Изкуствен интелект. Избирам две от тях: Адаптивно-резонансната теория (ART) на Стивън Гросбърг и Теорията за йирархичната темпорална памет (HTM) на Джеф Хокинс.
Адаптивно-резонансна теория (ART)
Адаптивно-резонансната теория, или АРТ, развивана от Стивън Гросбърг, е когнитивно-неврологична теория за това как мозъкът автономно се учи да категоризира, разпознава и предвижда обекти и събития в променящия се свят. „АРТ е понастоящем най-високо развитата когнитивна и неврална теория, която описва самостоятелното и преподаваното учене в отговор на променящата се среда. АРТ определя механистични връзки между процесите на осъзнаването, ученето, очакването, вниманието, резонанса и синхронията в процеса на учене. АРT прави функционални и механистични обяснения на такива различни теми като ламинарната кортикална цикличност, инвариантните обекти и разпознаването; прототипите, повърхностите и фоновото внимание; гама и бета осцилациите; изчислението на хомоложни пространствени и темпоралрни механизми в хипокампната система; когнитивно-емоционалните взаимодействия, които фокусират вниманието върху важните обекти по адаптивно-темпорален път; планирането и контрола на лингвистичните серии; пространствената и моторна информация; съзнателните говорни предписания, повлиявани от очаквани контексти; звуковото разпознаване в шумен контекст. Функционално са описани визуалния и слуховия неокортекс, специфичните и неспецифични таламични ядра; и т. н.” (Grosberg 2012, 1). Теорията е впечатляваща. Тя е изпълнена в детайли и създава впечатление, че е постигнат определен резултат по всички важни пунктове на теорията за работа на неокортекса.
Теорията е математическа и кибернетическа. Използват се криви и уравнения. Моделират се информационните процеси като физически процеси – динамика. Теорията е изчислителна, като тази на Дейвид Мар и школата му в Масачузетския Технологичен Институт. Формулират се уравнения на динамика и се чертаят графики на такава динамика. Моделира се комплементарно и ламинарно изчисление и паралелно процесиране. Спецификата е, че се моделира адаптивност, но тя е адаптация на микро равнище, с която се компенсират ограничения. Ето как Гросбърг резюмира разработката на визуалното възприятие: „Теорията на визуалната обработка в реално време се използва за анализиране на истинска и илюзорна контурна формация, контурни и яркостни взаимодействия, неоново цветово разпространение, комплементарни цветови индукции и попълване на недостъпните осветеност и слепотата. Теорията също физически интерпретира и обобщава ретинексната теория на Land. Тези явления са проследени до адаптивни процеси, които преодоляват ограниченията на визуалното поглъщане, за да синтезират информативни визуални репрезентации на външния свят. Два паралелни контура сензитивни процеси взаимодействат за генериране на яркост, цвят, и форма. Обработката на граничния контур е чувствителна към ориентацията и степента на контраст, но не към посоката на контраст по ръбовете. Тя стартира дифузивно попълване на качеството в перцептуалните области, чиито граници се определят от завършените граници на контурите. Обработката на чертите се предполага че включва кортикални взаимодействия, инициирани от хиперколоните в област 17 на визуалния кортекс. Обработката на чертите се предполага да включва кортикални взаимодействия, инициирани от цитохромната оксидаза (оцветяващи петна в област 17).”(Grossberg 1987b, 82)
За една неврологична теория на зрителното възприятие важен тест е как тя обяснява онези факти, които са открити в биологичните и поведенчески изследвания. Биологична емпирична теория на зрителното възприятие е създадена от Джеймз Гибсън (Gibson, J., Perception of the visual world, 1950; Gibson, J., Ecological Approach To Visual Perception, 1986).
В книгата на Гросбърг намирам само едно епизодично позоваване на труда на Гибсън от 1950. За сметка на това са цитирани интензивно девет труда на Дейвид Мар, другият класик в изчислителната теория.
Теории като тази на Гросбърг и тази на Мар се приемаха десетилетия като адекватна и относително пълна основа на технологиите на Изкуствения интелект. Всички те не успяха в това направление и това е показано в предходната статия („Проектът Изкуствен интелект – биологично ограничение”). В статията е дадено и обяснение на провала на тази парадигма: на такава теория и технология й липсва най-важния аспект от биологичната перспектива – биологичната адаптация, оцеляването, ресинтезът.
Теория на йерархичната темпорална памет (HTM)
Теорията “Hierarchical Temporal Memory” се разработва от Джеф Хокинс, основател на компанията Palm Computing (изобретател на Palm Pilot) и на Handspring (изобретател на Treo). След тези два успешни проекта Хокинс изоставя временно технологията и се отдава на невронаука. През 2002 г. учредява Редфорд център по теоретична невронаука (Redwood Center for Theoretical Neuroscience) и публикува книгата За интелекта (On Intelligence, 2002), в която описва работата на неокортекса като “памет-предвиждане”. През 2003 г. Джеф Хокинс е избран за член на Националната академия на науките за създаването на първия пазарно успешен модел на подръчен компютър Handheld PC.
„Днес проблемът за интелигентността може да се реши. Имаме планини от данни за мозъка. Но все още нямаме продуктивни теории за интелигентността и как мозъкът работи като цяло. Легиони от програмисти се опитват да направят компютрите интелигентни, но неуспешно. Те ще продължават да се провалят, докато игнорират разликите между компютъра и мозъка…
Какво имат мозъците, а компютрите нямат? Защо един шестгодишен хлапак грациозно и плавно скача от скала на скала, докато най-напредналите роботи на нашето време са непохватни зомбита?” (Hawkins 2002, 5). Хокинс отказва да следва досегашния начин на изследване на мозъка, практикуван от инженерите и теоретиците на AI. Биолозите не се съгласяват, че мозъкът изчислява. Успехите в технологията могат да придвижат разбирането на мозъка, но по нов начин. Опозицията е: „реална интелигентност” – „изкуствена интелигентност”.
Какво е интелигентността и какво е да разбираш? Коренна идея на теорията е „the memory prediction framework” (мнемопредиктивна рамка). Глава 6 описва как мозъкът имплементира модела на тази рамка – как мозъкът работи. Компютрите могат да са интелигентни и това не зависи от тяхната мощност. Мозъците и компютрите работят по фундаментално различни начини.
Хокинс споделя за инициативата си да потърси водещи специалисти и институции по изкуствен интелект за сътрудничество и финансиране. В Интел Тед Хоф, изобретател на първия микропроцесор и на модели на невронни мрежи, отказва сътрудничество. Според него в обозримо бъдеще не може да се разбере как мозъкът работи и затова Интел не може да се ангажира с това. Другата възможност е Масачузетския Технологичен Институт (MIT), които също отказват.
За разлика от проекта AI, където всичко трябва да бъде програмирано, невронните мрежи се учат по примери, което изглежда по-интелигентно. Една добра демонстрация е NetTalk (ibid., 20)
Какво осъществява мозъкът и ние го наричаме интелект? „Можете да мислите за света, да се придвижвате в света, и да правите прогнози за бъдещето, защото вашият кортекс е изградил модел на света. Едно от най-важните понятия в тази книга е, че йерархична структура на кората на главния мозък съхранява модел на йерархичната структура на реалния свят. Какво искам да кажа с вложено или йерархична структура? Помислете за музика. Нотите се комбинират, за да образуват интервали. Интервалите са комбинирани, за да образуват мелодични фрази. Фразите се комбинират, за да образуват мелодии или песни. Песните са комбинирани в албуми. Помислете за писмения език. Буквите се комбинират, за да образуват срички. Сричките се комбинират, за да образуват думи. Думите се комбинират, за да образуват фрази и изречения. На друго ниво, мислете за вашия квартал. Това място вероятно съдържа пътища, училища и къщи. Къщите имат стаи. Всяка стая има стени, таван, етаж, врата, и един или повече прозорци. Всеки от тях се състои от малки обекти. Прозорците са изработени от стъкло, рамки, ключалки, и екрани. Ключалките са изработени от по-малки части, като винтове… Вие можете да изпитате само подмножество на света във всеки един момент във времето. Може да бъдете само в една стая от дома си, да гледате в една посока. Защото в йерархията на кортекса, вие сте в състояние да знаете, че сте у дома, в хола си, гледайки през прозореца, въпреки че в този момент очите ви се случва да са обсебени от резето на прозореца. По-високите райони на кората поддържат представата за вашия дом, докато по-ниските региони, представляващи стаи, и още по-ниски райони намират един прозорец…
Патерни от ретината навлизат във вашия първичен визуален кортекс и се комбинират, за да образуват линейни сегменти. Отсечките се комбинират, за да образуват по-сложни форми. Тези сложни форми се съчетават да образуват обекти като носовете. Носът се съчетават с очите и устата, за да се образува лице. И лицата се съчетават с други части на тялото, за да се образува човекът, който седи в стаята срещу вас… Тъй като ние можем да пипаме, да слушаме, и да виждаме една много малка част от света във всеки един момент, информацията, протичаща в мозъка естествено пристига като поредица от патерни. Кората иска да научи тези последователности, които се появяват отново и отново.” (ibid., 83–84)
„Всяка област на кората има репертоар от серии, които знае, аналогични на репертоар от песни. Регионите съхраняват тези песенно подобни серии, за което и да е, за всичко: звукът от вълните, когато се разбиват на брега на морето, лицето на майката, пътят от дома до магазина на ъгъла, как се пише думата „пуканки“, как да разбъркате тесте карти. Това „име“ е група от клетки, чието съвкупно възбуждане представлява набор от обекти в серията.” (ibid., 85)
„Пътят, по който запомняте поредици и ги представяте с именна информация нагоре и надолу по кортикалната йерархия напомня на йерархията на военното командване… Някои са чували термина pattern classification, използван в AI и изследванията на машинното виждане. Нека да разгледаме как този процес, както обикновено се разбира, се различава от това, което кората прави. В опитите си да създадат машини, които да разпознават обекти, изследователите обикновено създават шаблон – да кажем образа на чаша, или някакъв прототип с форма на чаша – и след това програмират машината за съвпадане на нейните данни с прототипа на чашата. Ако установи близък образ, компютърът ще каже, че е намерил чаша. Но мозъците ни нямат шаблони като този, и патерните, които една кортикална област получава като вход, не са като снимки… Тъй като всеки регион на йерархията формира инвариантни спомени, типичната област на кората се учи на поредици от инвариантни презентации, които от своя страна са последователности от инвариантни спомени. Вие няма да намерите снимка на чаша или друг обект да се съхранява в мозъка ви…
За разлика от паметта на фотоапарата, мозъкът ви помни света такъв, какъвто е, а не както се явява. Когато мислите за света, вие си припомняте поредици от патерни, които отговарят на начина, по който обектите в света са и как те се държат, а не как те се появяват на всяко конкретно сетиво във всеки един момент от време. Поредиците, чрез които изпитвате обекти в света, отразяват инвариантна структура на самия свят. Редът, по който изпитвате части от света отразява инвариантната структура на самия свят. Сериите, с които изпитвате света са реалният свят, и това е, което кортексът иска да запомни.” (ibid., 92)
Теорията в впечатляваща в много отношения и обещава синтез на биологичната перспектива с технологичната. Ако о обаче мозъкът работи с фиксирани патерни, то колко такива патерни са достатъчни за разпознаване на един тип обект, например човешко лице? Следващото лице винаги се различава от предходните. Разликата с шаблона, използван от една разпознаваща програма, не е в сериите, които клонят към безкрайност, а в гъвкавостта, неопределеността, вариантността на патерните.
Защо и как необозримото количество форми и процеси се свеждат до ограничено и обозримо? Серията определени патерни, колкото и да е голяма, не е достатъчна, за да се разпознае съвсем нов обект, а в ситуационни детайли, дори всеки следващ обект е нов. За това е нужно „напасване” на една неизбежно „плаваща”, нефискирана форма. Такава форма спестява големи серии от патерни и намалява необходимата енергия, като в същото време е високо ентропийна, нещо неизбежно за свръх сложната биологична структура.
Според мен именно тук е слабото място на теорията на Хокинс. Не е определена разликата между патерните-шаблони и патерните-серии. Разликата с шаблона не е в сериите, а в гъвкавостта, неопределеността, вариантността на патерните.
Погрешна е общата постановка на Хокинс, че в мозъка се репрезентира „светът както той е”. Това е неясно и тук не се отчита разликата между света, който живите организми възприемат, и света на физиката, описван във величини и уравнения. Това е неадекватно формулиране вън от биологичната специфика на естествения интелект.
В мозъка няма „свят както той е”, а адаптирана и експанзивна, не съвсем определена картина, от която се ресинтезира опит. „Опит” тук е сетивен поток, специфичен за един вид, обработван от кортекса по специфичен за вида начин.
Как е построен и работи един регион на кортекса? Накратко, от шест слоя и множества колони, които пронизват слоевете.
Фигура 6. Слоевете и колоните в един регион на кортекса (Hawkins 2002).
Слоевете в рамките на всяка колона са свързани чрез аксони в посоки нагоре и надолу, правейки синапси по протежение на пътя… Клетките във всяка колона са тясно свързани, поради което цялата колона отговаря на един и същ стимул.
„Смятам, – пише Хокинс, – че една колона е базисна единица на предикцията. За да предвидите следващата нота на песента, трябва да знаете коя е песента, къде сте в песента, колко време е изминало от последната нота, и самата последна нота. Големият брой синапси, свързващи клетките в колоната с други части на мозъка предоставят на една колона контекста, от който тя се нуждае, за да се предскаже дейността си в много различни ситуации.
Клетките от слой 6 са надолу проектираните изходни клетки от кортикалната колона и проектират слой 1 в районите йерархично по-надолу. От тук, от слой 1, аксонът се разпространява в продължение на дълги разстояния в долната корова област. По този начин информацията, която тече надолу по йерархията от една колона има потенциала да активира много колони в районите под нея.” (ibid., 99)
Това е дървовидна структура, доста ясна интуитивно и широко разработвана. Стивън Пинкър работи със същата схема и динамика на говоренето и слушането на реч в Езиковият инстинкт (1994) (Пинкър 2007, 133) Предвиждаме следващата дума по хипотези за цялото изречение, генерирани на високо ниво и по граматични правила.
„Така можем да кажем, че докато информацията тече надолу по йерархията, тя има по-малко насочен път. Тя може да се разклони по много различни посоки чрез разпространение на ниво 1. Обратната информация стартира от клетка на ниво 6 и тече нагоре към по-високите региони, тя се разпределя през ниво 4 в по-високите региони.” (ibid.)
Фигура 7. Потокът нагоре на информацията през регион на кортекса
Фигура 8. Потокът надолу на информацията през регион на кортекса
По-нанатък Хокинс разработва в детайли механизмите на функцианиране на кортекса. Основна функция си остава предвиждането чрез мемо патерни. Джеф Хокинс цитира Рудолфо Линас с важното твърдение за предикцията като основна функция на мозъка.
Мозъкът, също както другите органи, работи за ресинтеза на тялото. Рецепторите, които формират сигнали към кортекса, не се свеждат до външните сетива, а като цяло сигнализират кортекса за състоянието на организма в динамичната среда, но биоспецифично състояние, което е съотнесено с едно оптимално състояние на баланс спрямо ентропията. Кортексът регистрира специфичната разлика между оптималното и реалното за момента и затова може да продуцира адекватен отговор (функция и поведение), насочени към ресинтеза.
Пример. Това, което дава едно биохимично изследване на тялото, например пълна кръвна картина, е неутрална информация по важни показатели. Тази информация не се регистрира от кортекса и не се отчита перцептивно. Възприема се самата биоспецифика: негативно – позитивно състояние, разпознават се биоспецифични форми и процеси: ресурс, опасност, поведенчески модел. Парадигмата, която важи за мозъка, е че той регулира тялото в дадена променлива среда. Мозъчните функции, когнитивни, моторни и регулиращи, вегетативни, са едно цяло и „познавателната активност”, „интелектът”, са устроени аналогично на останалите органи, съответно на функцията си в ресинтеза.
Хокинс наистина предлага нещо ново за цялата еволюция на технологиите и теориите за изкуствен интелект. Теорията му изглежда, поне за мен, в основни линии вярна. И все пак биологичната перспектива е отстранена от модела, а тя трябва винаги да налице във функционирането на кортекса. Кортексът осъществява като цяло не „репрезентация на света, какъвто той е”, а динамична и многостепенна трансдукция от биологично значими сигнали към биологично значими поведения. Дефект на теорията ми се струва огромното число инвариантни модели, които се обработват дори при едно единично възприятие или действие. Това число мозъкът свежда до актуални за момента патерни, които при това са в някаква степен неопределени, гъвкави, отворени за промяна в детайлите, а с това и ентропийни.
Предикцията – основна мозъчна функция
Теорията на Хокинс за мнемопредикцията се корени в работите на Рудолфо Линàс върху теоретичните рамки на мозъчната активност и специално на идеята, че основна функция на кортекса е предвиждането.
Рудолфо Линàс (Rodolfo Llinàs), “the founding father of modern neuroscience”, e ръководител и професор в департамента по психология и невронаука в Ню Йоркския медицински университет. През 2001 излиза книгата му Азът на кортекса. От невроните към ума (Llinàs 2001). Линас започва с въпроса: „Защо умът е така мистериозен? Той изглежда тотално вътрешен, без връзка с външния свят. Но и мозъкът е вътрешен, с външен скелет… Така ракообразните, които нямат пряко познание за отношенията на мускулните контракции към движението, то трябва да им изглежда странно както на нас мисленето. Ние познаваме мускулите и сухожилията, ние им се наслаждаваме… Менталността (mindness) е интернализация на движението” (Llinàs 2001, 4-5). Сензорният вход модулира, а не информира тази вътрешна система. Но мозъкът зависи от входа от външния свят, за да създаде възприятията. Сензорните ключове са инкорпорирани в по-големи когнитивни състояния или същности. С други думи, сензорните реплики постигат репрезентация чрез техния тласък върху пред-съществуващите диспозиции на мозъка (Llinàs 1974, 1987). Виждането, слушането, помненето, мисленето са модулирани от външния свят автономни процеси. Принципът при цикъла на ходенето и цикъла на познаването е един и същ.
Вътрешно-присъщи свойства на невроните са: осцилация, резонанс, ритмичност. В мозъка са налице нисковолтажни осцилации през мембраните. Те са подобни на синусоидалните вълни в спокойна вода, хаотични са. Честота от 1 до 40 в секунда. Тези осцилации и модулации са «езика», който клетката използва за генериране на собствени акционни потенциални съобщения, които тя изпраща обратно към мускулите.
Кохерентна ритмичност и резонанс. Невроните, осъществяващи осцилации, могат да контактуват през акционите потенциали. В резултат, цели невронни групи осцилират във фаза – кохерентна, синхронна активност.
Но невроните трябва да могат да се включват и изключват, за да репрезентират променящата се среда. Различни модуси на групова осцилация се сменят. Когато различни групи неврони представят и кодират различни аспекти на входния сигнал, те могат да работят в синхрон. Тези състояния се различават детайлно (модулация), от входните сигнали. Това е в корена на познаването. (ibid., 12). Тази вътрешна активност формира самата основа на понятието, че съществува такова нещо, наречено наш «аз» (ibid.) Вътрешната осцилационна динамика формира една цялост или „функционален конструкт” (ibid., 13).Този конструкт обработва трансформацията на сензорния вход от външния свят в моторен изход.
Сензорно-моторната трансформация е основното, което мозъкът прави за живота, тя е в корена на мозъчната функция. Движението в пространството е математически вектор. Той сумира активността на мрежа от всички мускулни съкращения, допринасящи за това преместване.
Векторно координирано пространство. То е мрежа от електрически сигнали, двигателни модели, които всеки неврон генерира във формирането на моторен модел. Моторният или каквито и да се вътрешни модели в мозъка, трябва да се представят в абстрактно геометрично пространство. Това е векторно координативно пространство, където са сензорният вход и неговата трансформация в моторен изход (Pelionisz and Llinàs 1989). Пол Чърчланд (Churchland, PM 1995) и Патриша Чърчланд (Churchland, PS 1986), използват активно и цитират съвместна работа на Линас и Пелиониц от 1979.
„Предикцията е основната функция на мозъка” е поставена в самото заглавие на втора глава. „Преди две десетилетия Андрас Пелионис и аз се опитахме да определим как нервният цикъл предвижда.” (ibid., 40) Защо е необходимо мозъкът да предвижда? Как нервната система е допринесла за еволюционния успех на съществата, които я имат? „Ясно е, че тези същества трябва да се движат интелигентно, за да оцелеят, да си осигурят храна и подслон, и да избягнат да станат храна за други. Използвам думата „интелигентно” в смисъл, че едно същество трябва да използва стратегия или да разчита най-малко на мрежа от тактически правила, разглеждайки базисните свойства на външната среда, през която то се движи. Иначе движението би било безцелно и неизбежно опасно…Способността за предвиждане на изхода от бъдещи събития – критично важна за успешното движение – е, по всяка вероятност, основната и най-обща от всички глобални мозъчни функции. Предикцията е прогноза за това какво изглежда ще се случи. Когато човек бяга, за да удари топка за тенис, той трябва да предвиди къде и кога в пространство-времето тенис-ракетата ще посрещне топката успешно” (ibid., 21). „В началото на тази книга аз споменах, че менталното състояние (mindness state), което може или не необходимо да репрезентира външната реалност, се е развило като целе-насочена адаптация, водеща във взаимодействието между един жив организъм и неговата среда… По-нататък, можем да предположим, че предикцията трябва да бъде гарантирана, че може да има един и само един предиктивен орган… Предиктивните функции трябва да бъдат централизирани.” (ibid., 22-23 )
Тази основна функция, разбира се, е неделима от паметта – избирателна памет, пазеща и активираща важните вериги от събития. Предикцията е адаптивна и експанзивна проекция – ресинтез на минал опит в аналогични условия. Тя е индуцирана от повтарянето на перцепция за движение. Съвсем новото е непредвидимо.
Информация и смисъл
Как организмите предвиждат, обработвайки информация? Несъмнено тази обработка следва „смисъл” – полезното срещу вредното, адаптивното срещу неадаптивното.
В естествени условия на поведение за запазване на живота нямаме пълна информация. Оперираме с достъпната релевантна информация. Информацията е релевантна, когато служи за адаптивно (експанзивно) поведение. Това „служене” може да се определи като специфичен ред в информацията, който определя поведенчески траектории. Подреждане значи редукция на информацията чрез селекция. Избираме релевантната информация с максимална резолюция за различаване на разнообразието, и в същото време редуцираме важното разнообразие до минимум. Неутрално установяваме (разпознаваме) ритъм във времето или равномерност в пространството. За формите установяваме класове (групи) и категории (имена). В посока запазване на живота различаваме полезно, неутрално, вредно.
Езикът като речник и граматика е информационна база за сериален синтез на изказвания, уникални актове на речево поведение, с които обменяме информация (данни) или инструкции (програми) за координирани действия с цел запазване на колективен живот.
Суровите данни са огромен по обем ресурс, чието запазване и използване означава разход на огромни енергийни ресурси. Всяка единица информация изисква единица енергия. Това значи блокаж на поведението. В един акт на адаптивно поведение се получават повече ресурси (свободна енергия), от колкото се губят, в противен случай ентропията в тялото расте и живото състояние се губи.
Затова жизнените процеси са оптимизиращи – минимална информация (редуцирана, подредена информация) с максимален негентропиен ефект. В уравненията от типа на Шанъновото това е неизпълнимо – те определят единствено количеството информация, а не посоката, реда или „смисъла”. В биологичните процеси посоката е запазване на едно състояние на функционалност (живо състояние).
Организмите изследват средата за повече релевантни данни. Релевантните данни не са просто онези, които водят към ресинтез, а всички, които могат да повлияят негативно или позитивно на ресинтеза.
В ДНК релевантната информация на гените (информацията, която кодира белтъчен синтез) е не по-голяма от обема на 1 CD. Този удивителен факт свидетелства за огромните редукции при пълно запазване на релевантната информация. Гените определят структурата и последователността на синтеза на целия организъм, включително на главния мозък с неговите 100 милиарда неврона. Количества информация, съизмерими със сложността на Вселената, са сведени до порядъка на 1000 мегабайта. Следователно в генетичната детерминация на организма е налице редукция, възможна само чрез ред – един изключителен ред, който надвишава хоризонта на нашите научни и технологични постижения.
В кортекса всяка информация се редуцира до функционалния минимум. Не се помнят излишни данни. Не се използват пълни и детайлни данни. Не се обновяват постоянно сетивните данни, а се използват вече обработени данни във вид на разпознавани форми и процеси. Обработват се само важните разлики на актуалните форми с миналите (очакваните).
Така са налице паралелни процеси на селекция.
Важно е да имаме информация, но решаващо е да я използваме смислено, т.е. за решаване на проблеми.
Клод Шанън елиминира семантичния аспект от количествения анализ, но го отчита. Съвременните формални изследвания на обработката на информация със средствата на комбиниран апарат от термодинамиката и информационната теория дават силни резултати, но отново елиминират неприятната „семантика” (Sengupta&2013). Какво в случая е „семантиката”? Семантиката трябва да се положи във физичното (биологичното) пространство-време. Тя е в органичните и поведенческите процеси, дефинирани от някаква информация. Знакът получава значение в използването му. Често знакът се определя относно други знаци. Но това е неограничена серия от зависимости. Реално информацията се използва за синтез на клетки или поведения. Триплетите в ДНК са знаци за синтез на аминокиселини, защото се включват специфично в кодирането на белтъчния синтез. Думите в речта са знаци, които в знакови мрежи реферират поведения или ситуации за проектиране на поведения. Ситуациите и поведенията не са множества поради постоянната неопределеност и главно поради тяхната сериална поставеност в жизнени процеси. Затова тук не е приложим пълен количествен анализ.
Но в тях е приложимо „четенето”, разпознаването като форми и процеси. Тези форми и процеси, доколкото имат посока: увеличаване на организирания порядък срещу ентропията, са определими. Поведенията, също като синтезите в клетки и организми, са разбираеми и формулируеми като динамики на оптимизиране или динамики с атрактори. Това е друго, по-високо ниво на анализ в онази посока, в която се развива съвременната неравновесна динамика. Тук, разбира се, важни са вероятностните анализи. Но няма как да постигнем пълни формули или да решим линейни уравнения поради принципния недостиг на данни и принципната неограниченост на възможните алгоритми. Ако имаше как, щяха да са налични безотказни формули за печалба на фондовия пазар.
Ключова за разбиране на интелекта е разликата между информация и смисъл.
Какво е „смисъл на информацията”? Това е многопосочен въпрос. В ДНК има серии мономери, които по тройки кодират синтеза на аминокиселинни последователности за жизнено важните белтъци заедно с допълнителните функции около репликацията и епигенеза. Те са наречени „смислени”, за разлика от останалите, част от които са интрони и се саморепродуцират, или са просто баласт. В еволюцията те са се запазили, защото са безвредни и защото са своеобразен буфер срещу опасните мутации. „Смисъл” тук значи функция на кодиране или просто самия процес на кодиране. Така триплетът „УУУ” (три пъти урацил в РНК) кодира аминокиселината фенилаланин.
В един профил в интернет, в една банкова карта или в един сейф се залагат произволни комбинации, които с това получават смисъл като кодове: само с тях се отключва онова, което трябва да остане заключено за публиката. Но имаме далеч по- голям и важен пример: в естествения местен език е развит огромен речник от думи, които кодират форми, процеси, действия и много други неща, важни за езиковата група. Тази база е организирана от граматични правила, от комуникативни модели, от традиции и обичаи. Всеки път, когато казваме нещо, ние синтезираме ред, който е смислен – той казва нещо на другите, което те разбират, в перспективата на публичен опит.
Сега е ясно, че „смисъл” тук не е хлъзгаво и неопределимо понятие от семантиката или херменевтиката. Това понятие има финални показатели и операционални степени на свобода, които са определими.
Тук изчистваме едно естествено понятие за смисъл, работещо в корелация с понятието „информация”. Първо елиминираме онези понятия и метафори, с които си служат хуманитарните изследвания, като например: „ смисълът на една картина”. Второ, налага се да елиминираме традиционното семантично понятие за „смисъл”. „Смисъл” като семантично понятие е твърде размито и по-важно, несъвместимо с информационния анализ, за да работи в една теория на информацията.
„Смисъл” на базово ниво е функционална определеност на информационна единица. Това не е отнасяне на информацията към „външен” или „вътрешен” свят, към обективна реалност или субект, а процесуално отнасяне към ре-синтез на жива форма. Тук не се прокарва разлика между „смисъл” и „значение”.
Насока дава лингвистиката в съзвучие с късния Витгенщайн: смисъл на дума или изречение е употреба в една или друга езикова игра („форма на живот”). В същата посока Айнщайн дефинира „едновременност” като едно и също показание на часовник при наблюдател за две събития.
В този план „смисъл” е процес на функциониране на информационна „порция” или „съобщение”. „Смисъл” тогава е и специфичното кодиране и разкодиране на един триплет (три последователни нуклеотида в ДНК и РНК), който кодира една аминокиселина при синтеза на белтъци в клетката. „Смисъл” е и начинът, по който се използва едно съобщение в технологичните системи. Например една порция от компютърна програма
Кодира по специфичен начин серия данни.
Това обединява информацията на ниво човешка култура с информацията на ниво технология и с информацията на ниво биологичен организъм.
Остава една нередуцируема разлика: живите организми функционират в сетивен свят, а не в информационна среда, съставена от символи.
Информацията в естествена среда, обработвана от организмите, постоянно се „интерпретира” още на ниво сетиво: водата, дървото, гората и поляната, жертвата и партньорът от същия вид, и всички релевантни форми и процеси в сетивния свят на един организъм, са вече „интерпретирани”, биологично релевантни форми и процеси, а не информационни серии от единици, които могат или не могат да се включат в технологични процеси.
Задачите, които организмите и специално хората решават, са в различна степен затворени и отворени, изкуствени и естествени. Пределно затворена задача е прилагане на готова формула за изчисление. Пределно отворена задача е: как ще оцелея сега и тук, когато ме връхлетява внезапна непозната опасност.
Сетивата буквално ни заливат с информация. Но един току що прогледнал слепец не знае какво изобщо са тези цветни подвижни петна отпред, макар че рецепторите му дават
толкова разнообразие, колкото и на здравия човек. Очевидно неговият кортекс не се е научил да обработва наличната зрителна информация.
Сетивата заедно с кортекса извършват подреждане в резултат на опита. Те не дават информация за наличните електромагнитни вълни, или за молекулите, някои от които предизвикват усещане за миризма. Нямам информация какво става с черния дроб, когато ме боли. Сетивните системи дават не пълна и неутрална, а фрагментна, но релевантна информация за обекти и процеси наоколо и в тялото за адаптивно поведение. „Релевантна” в случая значи „интерпретирана” – организмът не узнава какво става физически, но узнава „какво не е наред” в перспектива поведение: дръпвам си пръста от горещата печка, щом усетя горещината, за да не го изгоря. Това е пряко функциониране на „информацията” в нейния „смисъл” или „биологична специфика”.
Това е изключително важно при сравняването с и моделирането на „изкуествен интелект”, аналогичен на естествения.
Рецепторите не са представителни за физическата реалност, а за онези аспекти от нея, които са биологически релевантни, при това подложени на биологична трансдукция като усещания (невронни електрохимични импулси). Една достатъчна за поведението специфична резолюция на разпознаване на структурата на средата е еволюционно отбрана за един представител на биологичен вид.
В естествени условия по правило нямаме пълна информация. Така е и в изкуствена ситуация, когато трябва да открием имплицитен ред или да синтезираме нов ред за обработка на данни (например да напишем компютърна програма.)
От друга страна, често имаме излишък от информация. Имаме планини от данни, но не можем да ги подредим и, което е по-важно, не знаем кои са релевантни.
Селекция
Тази входна сетивна информация, селектирана в еволюционен процес като специфична организация на вида, и в този редуциран вид е твърде голяма, за да се обработва в реално време, и да се продуцират адекватни реакции и сложни поведения от типа на ловуването. Тя подлежи на още обработка и обработката е селекция.
Количеството информация е пропорционално на количеството ентропия (Шанънова ентропия) с обратен знак. Колкото повече възможни състояния, толкова повече недостигаща информация. Колкото повече недостигаща информация – толкова повече нужна информация. Колкото повече нужна информация, толкова повече нужна свободна енергия за обработка. Изходът от тази ситуация е да описваме така, че да сведем липсващата (респективно нужната) информация до минимум. А това значи да знаем какво ще стане без всеки път да мерим. Това е проблематично: светът не ни дава готови пакети с подредена информация. Физично светът не позволява това – той „върви към хаос”.
Ентропията е пропорционална на броя на възможните състояния. Ентропията в света расте според Втория принцип на термодинамиката.
Свободната енергия е равна на вътрешната енергия на системата минус ентропията по абсолютната температура: А = U – TS.
2. Ентропията (Шанъновата ентропия) S се дава с формулата:
където рi е вероятността на знак (буква) i в серия от знаци. Тя е по същество количество информация по формулата на Шанън, но с обратен знак, и тук е зададена чрез натуралния логаритъм логаритъм от 2).
Аналогично е определението на единица информация за всяка азбука от знаци и дължина на съобщение. Например: вероятността на буквата а от българската азбука в дума от четири букви е равна на 1/30 на степен 4. Шанъновата ентропия ще изразява количеството възможни състояния (места) на буквите в текст с определена дължина. Това е при пълно комбиниране.
Шанъновата формула за количество информация и еквивалентната формула за ентропия (с отрицателен знак) изключва „семантичния аспект”.
Затова този анализ далеч не е достатъчен. Той не включва селекцията. Селекцията е процесът, чрез който в живите системи се установява (фиксира) ограничено количество възможни състояния, съвместими с живото състояние на организма. Този процес термодинамически е атракция към състоянието-атрактор, в случая с живата система това е живото състояние.
Селекцията е процес на редукция на количеството информация за и с това на количеството ентропия.
Чрез механизма на естествения отбор (селекция) множеството генотипи се редуцира до множество на най-адаптирани генотипи в условията на ограничени ресурси на средата.
Естественият отбор е редуцирал Шанъновата ентропия не чрез огромно количество информация, а чрез редукция на самата информация, която представя релевантните за съобщаване и използване съобщения. Наистина, с обратен знак ентропията е равна на информацията. Организмите „имат изгода” от по-ниска ентропия, а това значи по-малко количество информация, която да се поддържа и обработва, а с това и по-малко енергия за работа по ресинтеза на този специфичен ред.
В биологичната структура, в биологично смислената поредица, е извършена огромна редукция на ентропията, и огромна редукция на самата информация. Така, само малка част от мономерите на ДНК са информационни, кодирайки двайсетте аминокиселини, от които се състоят белтъците. Хаплоидният човешки геном заема общо 3 милиарда двойки бази в ДНК, но обемът на кодиращата информация в него се оценява на около 750 мегабайта, което е малко повече от обема на един обикновен компактдиск. Ето това е селекция.
Хаплоидният геном съдържа само 20 000-25 JOOO белтъко-кодиращи гена, много по-малко от очакваното. Всъщност само 1,5% от генома съдържа информацията на белтъците, останалата част е РНК гени, регулаторни последователности, интрони и „отпадъчна ДНК“.
Тази селекция протича и в човешките популации на всички нива. Една езикова общност развива един естествен език с ограничен набор от думи, няколко десетки хиляди, и силно ограничен набор от букви в писмеността, и още по-силно ограничен набор от граматически правила. В един акт на избор на парола ние фиксираме една специфична поредица от знаци като код, отварящ акаунт или ресурс.
Когато ситуацията е естествено рискова, т.е. тялото е провокирано да извърши високо специализирана и сложна акция, ситуацията се врязва в паметта, емоцията е силна, но и интелектът е остър. Нашият мозък е еволюционно устроен да обработва именно естествени ситуации: например когато по време на лов плячката изниква примамливо от храстите и ние я улучваме с бърз изстрел. Или когато хищник ни изненада и последва с ускорение.
Извън естествената ситуация на оцеляване или борба за ресурс нещата са различни. Когато имаме да зазубрим данни в един учебник по история или по медицина, които няма как да организираме, ние се нуждаем от много повече енергия и търпение за работа срещу упорития отказ на мозъка да запомня. При това постоянно прилагаме хитрини, намирайки изкуствен смисъл в информацията, която обработваме. Например намираме асоциации и аналогии тук и там, а понякога си измисляме фиктивен сюжет, за да подкрепим емоционално подреждането. Компютрите нямат такива проблеми и несравнимо превъзхождат нашия мозък въпреки несравнимо по- малкото си обработващи единици.
Мозъкът, както и тялото като цяло, организира, подрежда, намалявайки ентропията и редуцирайки обработваната информация до ефективния, смислен минимум. В това се състои, според мен, спецификата на интелекта. Така се вижда, че интелектът не е особена способност, спусната свише на човешките същества като „дух” или „разум”, а естествената организация на жизнения процес в живото тяло на ниво поведение, регулирано от кортекса.
Ред
Подреждането ни дава простота, а това значи стабилност.
В епистемологичната нагласа подреждането се интерпретира като презентация на обективен ред от познавателния „субект”. Но ние никога не можем да сравним оригинала с презентацията и репрезентацията. Това, което можем да установим, е нарастваща организация в процеса на емпиричното познание: данните се подреждат в протоколи и обединяват във факти, фактите се подреждат в по-глобални процеси и те се описват с кратки формули, с физични уравнения, с биологични модели.
Подреждането ни води към решение. Решението на проблем е адекватно действие по отстраняването му, а това е организиране на процеси и ресурси до достигане или възвръщане на живото състояние на ново ниво.
1. Простотата е решаваща за функциониране и поведение в реално време. Тя
означава редукция на необходимата свободна енергия, която неизбежно изразходваме, за да обработим информацията. Повече информациия – повече енергия – повече необходимо време, опасност от фатално закъснение, блокиране и провал.
Невероятно огромното количество информация в едно тяло на ниво молекули е предопределено от невероятно малко количество гени. Но как е възможно това? Как е възможно целият процес на епигениза и процесът на развнитие на един зародиш до цял организъм да е сложен колкото един филм е ниска резолюция на компакт-диск?
Това е така, защото гените са едновременно инструкции и данни. В гях информацията не е разположена както в един диск, в който е записан филм: в една дълга линия от пиксели, а като каскада от инструкции, които подреждат онова, което има да става в делението на клетките така, че да се образува-f специфичните клетки, тъкани, органи, тяло. If У? тези инструкции се съдържа и самото структурно разнообразие или „данните”. Започва се от голям мащаб и се върви към детайли, включително кортекса с неговите 100 милиарда неврона. Тук няма информационни обработка в смисъл на изчисление, а подреждане е помощта на мощен селективен ресурс, в който се определят по степени местата и видовете клетки с техните свръх сложни вътрешни структури. В резултат е налице организма, тялото, което има поведение.
Поведение имат онези същества, които се движат. Поведението не е аналогично на изчислението в естествени условия ние не изчисляваме, в смисъл да проиграваме изчерпателно всички възможни варианти на поведение, докато се налучка успешната серия от актове. Интелигентността се състои точно в това избиране на релевантните варианти, между които да се направи изчислително сравнение или мигновен избор.
Поведението протича в пространство-времето, но како биологична релевантна среда. При Хомо сапиенс в средата неизбежно се включва средата на артефактите и преди всичко общността, в която ние действаме. Всяка човешка общност на тази планета по начало е популация, която функционира кохерентно в определена среда на обитаване.
Естествен ред – фон на това колективно организирано поведение, е първо: денонощния цикъл, лунният цикъл, годишният цикъл. Реконструкция: построяване на слънчев часовник, създаване на календар. Това са матрици за високо организираната дейност, в която е ситуирано поведението (примерно засяването и жъненето или ритуалите). И преди да има часовници и календари, човешките общности са оцелявали и експанзирали успешно, но конструкцията на символни матрици като календарите, а по-нататък и все по- сложните технологични форми, е довела до цивилизациите.
Биологична експланаторна матрица за неокортекса
Какво прави мозъкът? Еволюционно обяснение
Това, което репрезентира, или ре-генерира мозъкът, е структурата на света, но не като система от физически обекти и закони, а като среда за оцеляване, ресинтез, експанзия. При това тялото и средата са налице като сетивен свят.
Разбира се, шансовете за адекватно и интелигентно поведение са пропорционални на количеството неутрална информация. Но има ограничение в количеството, което в даден момент може да се обработи, поради спецификата на един организъм и неговата нервна система. Всяка информация е „платена” – тя се извлича от средата и от тялото с цената на свободна енергия. При това част от поетата свободна енергия винаги се разсейва като ентропия. Затова нервната система работи в режим на компромиси, б лизо до оптимума, при който не се губи важна информация, и не се обработва излишна информация.
Ситуацията, в която изследваме света без актуален проблем за оцеляване, ние осъществяваме експанзия към възможно най-пълна презентация във вид на максимално неутрална информация. Тогава ние продуцираме артефактуални форми: данни, обработващи алгоритми, проверки, изчисления. Сетивните модалности и тогава не могат да се прескочат, а служат като извори на данните. Въпросните данни са пределно изчистени от биологична специфика, но като цяло те си остават „затворени” в границите на биологичния вид: ние узнаваме, че има „електромагнитни вълни” с помощта на теория, която обединява всички налични ресурси на сетивния опит на всички включени индивиди, а не с помощта на чиста способност отвъд тялото. Науката е обективна като пределно интерсубективна, тя не говори от името на индивида, а на вида. Тази наука не работи пряко на нивото на биологичното поведение и „естествената интелигентност”.
Мозъкът на бозайниците, еволюционно и индивидуално обучен, генерира адекватни действия, опосредени от живи образи. Разбира се, средата е част от една физическа реалност, чиято вярна презентация е условие за оцеляването. Но във всеки момент релевантна е онази информация, която реферира специфично състояние спрямо онова състояние, което постоянно се търси – стабилното състояние, при което агентът е възстановен от ентропията. Придвижването и координираното поведение съвместно с другите индивиди са жизнено важни и това предполага динамично репрезентиране, в което присъстват минали образи, проектирани напред във времето като предикции. Припомнено-очаквано действие и реално действие се обработват по един и същ начин. Кортексът използва постоянна обратна връзка, за да регулира поведението в средата, „картината на света” така, че да оцеляваме. При това формите, които се разпознават, се обработват съкратено, с проектиране на вече обработени образи. Актуално се изследват само новите моменти, които не съответстват на спомена-предвиждане.
Формата на сензорната реалност е генетично и морфологично „априорна”, специфична за телесната, респ. сетивната, респ. коровата организация на вида, за Homo sapiens, тя е изградена от човешките сетива и от мозъка, в крайна сметка генетично фиксирана. Общото и единичното, нивата и сериите, са създавани от мозъка като йерархичен процес на организация в относително хаотична среда и при постоянното разпадане на връзки. Ние забравяме и си припомняме, синапсите отслабват и се усилват, активирайки се от нов опит. Това е, което пропуска Хокинс заедно с всички информационни технолози.
Главният мозък е интегрална органична форма. Централната нервна система функционално интегрира живата форма, която се движи автономно и възприема. Това е индивидът, групата, популацията, видът. Както организмът е интеграл от своите функционални системи, така нервната система е интегрална органична форма всред другите органични форми. Нервната система при животните има специална интегрална функция – организиране на ресинтеза.
Мозъкът е претърпял дълга еволюция. Нерви и мускули вървят заедно като органично цяло. Там, където движението е автономно, се синтезира централна регулация на жизнените процеси поради високата сложност на ресинтеза. Проблематичният ресинтез е стимулирал еволюционния синтез на нервна система заедно с двигателната системи.
Ако главният мозък на Homo sapiens е „специално достижение на еволюцията” на нервните системи, то тялото на човека е „специално достижение на еволюцията” на двигателните системи. Изправената стойка и ходенето на два крака, нестабилна и бавна моторна система, освобождава ръцете, които се специализират в боравенето с естествени предмети и създаването на артефакти. Човешкият мозък е специфичен с изключителното (хипертрофия) развитие на краен мозък (cerebrum), който се надстроява над наследения малък мозък (cerebellum). В мозъка намираме огромно множество невронни карти и мрежи (органични форми), които организират човешката форма и репрезентират света, какъвто е за нас, хората.
За адекватно описание и обяснение на неокортекса следва да се реформулират и включат задължително тези биологични мегафакти, в които се реализира мозъчната функция.
Цикличност
Живо състояние–неживо състояние–живо състояние. Мозъкът регулира жизнения цикъл на организма на животните. Живото състояние, докато живее един организъм, постоянно се възстановява в условия на спонтанно разпадане (ентропия). Динамиката на този ресинтез е изразима като обща посока на процесите към живото състояние като състояние-атрактор.
Динамиката на постоянната корова активност е синхронна и пулсираща (осцилираща), като обработката на кадри във филм. Всеки нов кадър се различава от предходния, но в ред, ресинтезиращ циклите на жизнения процес. Тези „кадри” са „мултимедийни” – те са органични интеграли от репрезентации на всички сетива – външни и вътрешни.
Извличане на ред–разпадане на ред–реситнез на ред. Живото състояние е ефект на специфичен ред – структурно-функционална подредба на свързани състояния на свързани системи в живата система.
Извличане на информация–загуба на информация–възстановяване на информация. Функционалните системи в организма работят чрез обработка на специфична биологична информация („негентропия”). Тук информационният анализ с мощните апарати на Шанъновата теория и неравновесната термодинамика дава много ценни резултати. Остава обаче проблемът с дефинирането на „биологичната специфика” или „семантичната страна” на проблема. Едно и също количество информация може да има различни стойности на ефективност. ДНК е много дълга верига от информационни единици, но само 5 до 10 % от тази информация се използва за кодиране на белтъчния синтез. Биологична специфика за тялото има само тази част от ДНК. И тази специфика не е в серията гени, а в измерението на органичния ресинтез на тялото, включително и на самите гени.
Тази специфика, този ред, е организация. Организацията е динамика с ред, определен от информацията за локален и моментен жизнен процес – насочено придвижване, хранене, бягство, приютяване, възпроизвеждане. Това е информацията в биологичен смисъл, както е селектирана от отбора и от индивидуалното поведение.
За разлика от машинната обработка на информация, биологичната обработка има постоянно тази специфика. Входът е кодиран биологично: сетивната информация е във формата на постоянно отнасяне към живото състояние. Една произволна информация от средата и от самия организъм има формата на комплексна разлика между актуалното състояние на средата и организма и състоянието-атрактор (живото състояние). Най-просто казано: всяка информационна обработка, извършвана от главния мозък, е насочена към оцеляването и експанзията. Ако тялото (съответно гените) е машина за собствения си ресинтез, то главният мозък е машина за регулиране на този ресинтез.
Елементарният цикъл на глобалната неврологична активност е: сензорна информация – обработка – моторно поведение. В тази посока именно се и описва активността на неокортекса: основната му работа се описва в превода от сензорна информация към моторни команди. Двата основни структурни дяла в неокортекса са съответно: сетивен кортекс и моторен кортекс.
Средата и организмът се намират в динамично „равновесие” или по-точно в метастабилно състояние. На всяка промяна в средата с биологична специфика следва отговор от организма – поведенчески акт. Това значи, че всеки отделен сензорно-моторен цикъл е уникален, като с тази уникалност се постига отново и отново живото състояние-атрактор. Тази вариантност физически е ентропия.
На всяко следващо ниво множеството (структурата) от по-ниското ниво се идентифицира като единица (категория) (Хокинс). Така кортексът „глобализира” ситуациите в посока дъно-връх и ги локализира в посока връх-дъно. Патернът е разклонен като обърнато дърво. Надолу от кортекса към мускулите понякога се налага нова проба, нов модел на понведение, предвид на новата ситуация. Този нов модел се синтезира като адаптиране към новата задача и изисква обработка на по-широко представителна информация. Поведението е вариантно: то е гъвкаво, но с цената на ентропия. Поведението е погрешно в някаква степен, патерните подавани към мускулите или речта, не са прецизно изчислени. Затова всяко сложно умение изисква обучение. Изчислението по напълно определени данни и алгоритми е специален случай. Теоретично и технологично е примамливо цялата активност да се дефинира така. Практически това не може да стане. Експанзивната перспектива в условията на неотменна ентропия на практика прави невъзможна една детерминирана картина на активността на неокортекса и съответно една имитационна програма на оцеляването. Разбира се, всяко твърдение за невъзможност е проблематично в смисъл на недоказуемо.
Тези специфики отсъстват от една система, която обработва информация без относително към живо състояние.
Картографиране на кортекса?
Един (засега утопичен) проект за картографиране на невроните би локализирал всеки отделен неврон в мозъка и би създал триизмерна карта, показваща всички връзки. Това би бил наистина монументален проект, тъй като в мозъка има над 100 милиарда неврона, а всеки неврон е свързан с хиляди други неврони. Ако допуснем, че подобен проект бъде реализиран, ще можем да проследяваме траекториите на невронните пътища, които изпитваме като емоции, представи и мисли». Но това е съмнително, защото реално малко по-различни невронни конфигурации се активират при всяко следващо извършване на една и съща дейност. Така трудно бихме осъществили директно съответствие между една специфична мисъл, нейния израз с МРИ и специфичните неврони, които се възбуждат, за да предизвикат появата на тази мисъл в мозъка. (по Каку 2000)
Технологичната задача да се «разчете» неувронната структура на нашия мозък е аналогична на проекта «човешки геном». Изглежда новата задача е много по-сложна от генома. Според Мичио Каку има най-малко три начина за дефинирането на човешкия мозък неврон по неврон. «Първият е да бъде симулиран електронно със суперкомпютри, което е и подходът на европейците. Вторият е да се състави карта на невронните пътища на живи мозъци, което е целта на BRAIN. И трето, можем да разчетем гените, които контролират изграждането на мозъка – подход, чиито пионер е милиардерът Пол Алън от „Майкрософт” (Каку 2014, 319)
В сайта http://www.brain-map.org/, намираме невероятен проект на института Алън (Allen Institute). 300 милиона долара са дарени от съоснователя и «мозъка» на Майкрософт Пол Алън с цел детайлно локализиране на невроните в мозъците. За да се направи това, все пак техните места трябва да се наблюдават, но това засега е невъзможно порави принципни ограничения на наблюдението. Доколкото става въпрос за модел, това трябва да е модел на структурата и функциите на мозъка с неговите 100 милиарда неврона. През 2006 г. Институтът прави съобщение за картиране на мозъка на мишка или по-точно експресията на 21 000 гени на невронно равнище.
Симулирането на мозъка с транзистори и компютри е осъществимо чрез реверсивно инженерство на мозъците на животни в определена последователност – мишка, плъх, заек, котка. Мозъкът на мишка е хиляда пъти по-прост от този на Хомо сапиенс (около 100 милиона неврона). Използва се компютърът „Блу Джийн” на Ай Би Ем в Калифорния, в национална лаборатория, финансирана от Пентагона. Компютърът съдържа 147 456 процесора със 150 000 гигабайта памет. Учените са свели проекта до дублиране на връзките между кортекса и таламуса, където е фокусирана важна част от мозъчните функции. Елиминират се сетивните връзки с външния свят. През 2009 г. е симулиран мозъка на котка съдържащ 1,6 млрд неврона и 9 трилиона връзки. За да започне частична симулация на човешки мозък са нужни 880 000 процесора.
Това е твърде малко за симулиране на мозъка. Бъдещата пълна симулация ще изисква нови поколения супер компютри, които ще бъдат и огромни по физически обем – от порядъка на градове или дори много повече. Мощностите за захранване на такъв компютър са невероятно големи, но има и ограничение – топлината. Загряването на компютър с такива мащаби ще изисква отделни мощности за охлаждане от порядъка на големи реки. И това за симулиране само статично на орган с обем човешкия череп и захранване 20 % от дневната дажба храна, и нагряващ се само с няколко градуса. (Каку 2014, 321-322).
Биологична интелигентност
Децата научават, че: – храната е вкусна, а вредните вещества са отблъскващи; – небето е синьо, а тревата е зелена; – организмите се раждат и умират; – живите същества избягват болката; – индивидите търсят насладата; – не си спомняме бъдещето; – не се връщаме след смъртта; и т.н., и т.н.
Тези знания насочват естествената интелигентност и са резултати от нея. Наблюденията на нервната система показват пълно съответствие с тези знания. Но много по-ясно и достъпно тези форми и процеси се проектират в поведенията. Смятам, че анализите на поведения в направление „интелигентно поведение” са най-мощни в изследването на това, как работи централната нервна система. На процесса на рационално решение и рационално поведение съответстват серии активности на групи невронни мрежи и електрическата активност пулсира навсякъде из мозъка.
Интелигентното поведение или естествената интелигентност е подреждане в посока ресинтез и това е същото, което правят организмите. В психологията е известно разделянето на интелигентността на аналитична, практическа и творческа. Това сигурно е полезно разграничение. Но на дълбоко структурно ниво тези видове интелигентност имат една и съща форма. Дали решаваме ребус, дали играем шах, дали създаваме нова математическа формула или откриваме вярно физическо уравнение, дали проектираме машина или създаваме програма; дали провеждаме сложна дипломация или организираме армия за битка, ние подреждаме данни със синтезирани от нас алгоритми. Тези алгоритми обикновено не са дефинирани, иначе щяхме да имаме универсални решения. Това, което наричаме „интуиция” е безсъзнателно и често емоционално следване на прости, но трайни, макар и приблизителни решения.
...Редактирано от Mod vege на 13.12.23 15:17.
|
За естествената интелигентност [re: Mod vege]
(старо куче)
