Читать книгу Вознесение вглубь. Восемь дней, изменившие мир онлайн

Основной проблемой при создании системы описка признаков сознания в системах ИИ являлось то, что для этого надо было создать модель человеческого мозга. А в нем насчитывается примерно 86 миллиардов нейронов и многие триллионы связей между ними. Моделирование такой сложной системы потребовало бы огромных вычислительных мощностей и ёмкости памяти, намного превышающих те, что доступны. К тому же понадобились бы программное обеспечение, способное точно имитировать работу человеческого мозга и сложные алгоритмы искусственного интеллекта для интерпретации огромного объема данных, генерируемых с помощью сканирования процессов мозговой активности.

А с другой стороны, рассматривая нервную архитектуру существ, сильно отличающихся от нас, таких, например, как медоносная пчела, мы сталкиваемся с ещё большей сложностью нейронной сети – около миллиона нейронов в объеме размером с зерно киноа, плотность цепей в 10 раз выше, чем наш неокортекс, которым мы так гордимся. Вполне вероятно, что этот маленький мозг образует максимально несводимую причинно-следственную структуру⁵².

Так как же было искать критерии появления сознания в структуре потенциального ИИ, который может быть, с одной стороны, распределён по всей сети Интернета, насчитывающей число подключений, сопоставимое с числом нейронов в мозге человека, а с другой, обладающих, возможно, архитектурой связей сродни той, что есть у пчел, а возможно, и какой-то вообще неизвестной?

Найденное Алексеем решение базировалось на допущении, что мозг является системой, формирующей генеративную среду, в которой психическое содержание может порождаться и существовать в виде циклических самоорганизующихся процессов. Такой взгляд снимал проблему необходимости точного моделирования человеческого мозга, так как различные варианты искусственного сознания могут быть реализованы на других носителях в рамках общей парадигмы среды, в которой возникает самоорганизующийся поток психического опыта⁵³. А ещё он использовал алгоритм обучения больших искусственных нейросеток, который имеет линейную вычислительную сложность и, как следствие, снимает ограничения на размерность решаемых задач и необходимость в полной формализации задач перед их решением. Соединение этих подходов позволяло создать ИИ, обладающий неким подобием интуиции и способный решать задачи сверхвысокой размерности⁵⁴.