Понимание работы сознания невозможно без нового типа вычислений

Речь идет о концепции «биологического вычислительного подхода». Согласно с ней, нейронные вычисления неотделимы от физической, гибридной и энергетически ограниченной динамики мозга ^[1]. И свести все это к абстрактному алгоритму, работающему на аппаратном обеспечении, технически невозможно. В этой концепции дискретные нейронные события и непрерывные физические процессы образуют единую систему, которую нельзя свести лишь к символической обработке информации.

Новый тип вычислений для понимания сознания

Краткое содержание: Новая теоретическая концепция утверждает, что давний раскол между вычислительным функционализмом и биологическим натурализмом не учитывает самой работы мозга в процессе вычислений.

Теория предполагает, что нейросети, несмотря на их растущие возможности и использование даже законов гравитации для кластеризации данных ^[2], все же не могут воссоздать ту самую вычислительную модель, которая порождает сознательный опыт ^[3]. Вместо серверов и электростанций, достижение истинного когнитивного подобия разума, требует принципиально иных систем. А именно тех, вычисления которых возникают из физической динамики, аналогичной той, биологическому мозгу.

Основные термины материала

Гибридная динамика. Вычисления в мозге возникают из дискретных импульсов, встроенных в непрерывные химические и электрические поля.

Многомасштабная взаимосвязь. Передача сигналов в нейронах и работа нейронов тесно переплетаются на разных уровнях. Это тянет за собой симбиоз алгоритмов с физической реализацией.

Энергетические ограничения. Именно метаболические ограничения формируют нейронные вычисления, влияя на обучение ^[4], стабильность и поток информации.

Концепции сознания

В настоящее время дискуссия о сознании буквально застыла между двух устоявшихся позиций.

С одной стороны, у нас есть вычислительный функционализм. Он рассматривает познание как нечто, что можно полностью объяснить с точки зрения ^[5] абстрактной обработки информации. И если получить правильную функциональную организацию, независимо от материала, на котором она работает, то мы получим сознание.

С другой стороны, существует биологический натурализм, который настаивает на том, что сознание неотделимо от отличительных свойств живого мозга и тела: биология — это не просто средство познания, это часть того, что представляет собой процесс познания. И в пользу этого довода приведу вот этот объемный перевод ^[6] лекции двух докторов нейробиологии. Ключевой момент: та же роль дофамина сводится не просто к мотивации ^[7] в мозге или сокращению мышц в теле. А к способности сопрягать воедино опыт прошлого с видением будущего и действиями в настоящем. И это лишь верхний краешек всех знаний о мозге!

Биологический натурализм предполагает, что для создания систем действительно подобных разуму, нам потребуется построить новые типы физических систем. Машины, вычисления которых не интегрированы в программное обеспечение на аппаратном уровне, а распределены по уровням, динамически связаны и основаны на ограничениях физики и энергетики реального времени.

У каждого подхода есть свои доводы, но сама ситуация в тупике и указывает на то, что чего-то не хватает в общей картине.

Биологический вычислительный подход, как ключ к сознанию

В новой статье ученые предложили третий путь ^[8]: биологический вычислительный подход. Эта идея провокационна, но проясняет ситуацию. Основное утверждение заключается в том, что традиционная вычислительная парадигма не работает или, по крайней мере, плохо соответствует принципам работы мозга.

На протяжении десятилетий существовал соблазн предположить, что мозг «вычисляет» примерно так же, как и обычные компьютеры. Как если бы сознание было, по сути, программным обеспечением, работающим поверх нейронного оборудования. Но мозг не похож на машины фон Неймана, и такое отношение провоцирует прибегать к неуклюжим метафорам и ненадежным объяснениям.

Если мы хотим создать серьёзную теорию о том, как мозг производит вычисления и что потребуется для формирования разума на основе иной среды, нам необходимо в первую очередь расширить понимание «вычислений».

Суть биологических вычислений

Биологические вычисления, как они описываются авторами материала, обладают тремя определяющими свойствами.

Во-первых, это гибридная система. Мозг сочетает дискретные события с непрерывной динамикой. Нейроны ^[9] генерируют импульсы, синапсы ^[10] высвобождают нейромедиаторы, а нейронные сети демонстрируют переходы, подобные событиям. Всё это происходит в условиях изменяющихся полей напряжения ^[11], химических градиентов ^[12], ионной диффузии и изменяющейся во времени проводимости.

Мозг — это не чисто цифровая система, и не аналоговая машина. Это многоуровневая система, где непрерывные процессы формируют отдельные события, а отдельные события, в постоянном цикле обратной связи, образуют непрерывные ландшафты.

Во-вторых, работа мозга не разделима по масштабу. В традиционных вычислениях мы можем провести четкую границу между программным и аппаратным обеспечением, или между «функциональным уровнем» и «уровнем реализации». В мозге нет этой грани.

Работая с мозгом мы не можем четко сказать: вот алгоритм, а  вон там – физические элементы, которые его реализуют . Причинно-следственная связь проходит через множество масштабов одновременно, от ионных каналов до дендритов, от цепей до динамики всего мозга, и эти уровни не ведут себя как модульные слои в стеке.

Изменение «реализации» меняет «вычисления», поскольку в биологических системах они тесно взаимосвязаны.

Во-третьих, биологические вычисления работают на метаболической основе. Мозг — это орган с ограниченными энергетическими ресурсами, и его организация отражает это ограничение повсюду. Важно отметить, что это не просто инженерный маркер. Фактор дефицита определяет то, как мозг обучается, как достигается стабильность динамических процессов, как организуются потоки информации.

С этой точки зрения, тесная взаимосвязь между уровнями не является случайной сложностью. Это стратегия оптимизации энергии: способ создания устойчивого, адаптивного интеллекта ^[13] в условиях жестких метаболических ограничений.

Хотя, если отойти от метаболизма, есть еще третий путь, связанный на попытке синтезировать свободу воли для искусственного интеллекта с помощью квантовых технологий ^[14].

От абстрактных чисел к алгоритму во плоти

Эти три свойства приводят к не очень приятному выводу. Вычисления в мозге — это не абстрактное манипулирование символами. Это не просто перетасовка представлений в соответствии с формальными правилами. А физический носитель не сводится к «простой реализации».

В биологических вычислениях, напротив, алгоритм является субстратом. Физическая организация не просто поддерживает вычисления. Она лежит в их основе. Мозг не просто выполняет программу. Сам мозг – это еще один вид физического процесса, который осуществляет вычисления, разворачиваясь во времени.

Это также подчеркивает ключевое ограничение современного ИИ. Современные системы, при всей своей мощи, в значительной степени лишь имитируют функции. Они аппроксимируют отображения от входных данных к выходным, часто с впечатляющей обобщающей способностью, но суть вычислений по-прежнему остается в своей основе цифровой процедурой, выполняемой на оборудовании, разработанном для совершенно иного стиля вычислений.

Аптайм, длиною в жизнь. Искусственный интеллект на более сложной основе

Мозг, напротив, осуществляет вычисления в физическом времени. Непрерывные поля активности, потоки ионов, интеграция дендритов, локальная осцилляторная связь и возникающие электромагнитные взаимодействия — это не просто биологические «детали», которые мы могли бы спокойно игнорировать при создании абстрактного алгоритма.

Ученые видят в этом вычислительные примитивы системы. Механизм, с помощью которого мозг обеспечивает интеграцию в реальное время, устойчивость и адаптивное управление. Это не означает, что сознание волшебным образом присуще исключительно углеродной жизни. Здесь нет аргумента «биология или ничего».

Суть в том, что если сознание (или когнитивные процессы, подобные разуму) зависит от такого рода вычислений, то оно требует вычислительной организации биологического типа, даже если она реализована в новых субстратах. И нечто подобное уже освещалось в недавнем огромном переводе интервью с доктором Брюсом Липтоном ^[15], сотрудником Медицинской школы Университета Висконсин. В котором описывался культурный феномен окружающей среды и её влияния на человека, по аналогии с тем, как питательная среда формирует развитие стволовых клеток.

Другими словами, суть не в том, является ли субстрат сознания буквально биологическим, а в том, реализует ли возведенная человеком система правильный класс гибридных, масштабно-неразделимых, метаболически и даже энергетически обоснованных вычислений.

Оптимизация атрибутов, а не первопричины

Все это меняет суть синтетического разума. Если вычислительные процессы мозга неотделимы от его физической реализации ^[16], то масштабирование одного лишь цифрового ИИ будет недостаточным. Не потому, что цифровые системы не могут стать более совершенными, а потому, что возможности — это лишь часть общей картины.

Более глубокая проблема заключается в том, что мы можем оптимизировать не то, что нужно: улучшать алгоритмы, не трогая базовую вычислительную онтологию.

Биологический вычислительный подход предполагает, что для создания действительно подобных разуму систем нам, возможно, потребуется построить новые типы физических систем: машины, вычисления которых не интегрированы непосредственно в программное обеспечение на аппаратном уровне, а распределены по уровням, динамически связаны и основаны на ограничениях физики и энергетики реального времени.

Таким образом, если мы хотим создать нечто вроде синтетического сознания, проблема кроется не в вопросе «Какой алгоритм нам следует использовать?», а в вопросе «Какая физическая система должна существовать, чтобы этот алгоритм был неотделим от собственной динамики?». А здесь уже не обойтись одним лишь датаизмом ^[17].

Какие характеристики приоритетно важны? Гибридные взаимодействия событий и полей, многомасштабная связь без четких границ раздела, энергетические ограничения, формирующие вывод и обучение… Что еще нужно воссоздать, чтобы вычисления были не абстрактным описанием, наложенным сверху, а неотъемлемым свойством самой системы?

Этот ответ может дать лишь биологический вычислительный подход: основанный на переходе от поиска подходящей программы к поиску подходящего типа вычислительной материи.

Традиционно, больше материалов о природе сознания и доступных инструментов для повышения личной продуктивности – вы найдете в сообществе Neural Hack ^[18]. Подписывайтесь, чтобы не пропустить свежие статьи!

Ответы на ключевые вопросы

В: Какую проблему призвана решить новая структура?

О: Она решает проблему тупика между теориями, рассматривающими сознание как чистую обработку информации, и теориями, которые основывают его исключительно на биологии, предлагая модель, которая интегрирует вычисления с физической динамикой.

В: Почему вычисления, выполняемые мозгом, нельзя рассматривать так же, как обычные цифровые вычисления?

О: Биологические вычисления зависят от непрерывных физических процессов, энергетических ограничений и многомасштабных взаимодействий, которые коренным образом меняют способы представления и преобразования информации.

В: Что это означает для создания синтетического сознания?

О: Если сознание зависит от вычислений биологического типа, то будущим искусственным системам могут потребоваться новые физические архитектуры, а не просто масштабированные цифровые алгоритмы, для воспроизведения свойств, подобных разуму.