Странный способ вычислений, используемый мозгом, может объяснить существование сознания
Сознание может возникать не из кода, а из того, как живой мозг физически обрабатывает информацию.
Дискуссии о сознании часто заходят в тупик между двумя глубоко укоренившимися точками зрения. Одна из них — вычислительный функционализм, который утверждает, что познание может быть полностью объяснено как абстрактная обработка информации. Согласно этой точке зрения, если система имеет правильную функциональную организацию (независимо от материала, на котором она работает), то должно возникнуть сознание. Противоположная точка зрения, биологический натурализм, утверждает, что сознание нельзя отделить от уникальных особенностей живого мозга и тела. С этой точки зрения, биология — это не просто носитель познания, это основная часть того, что представляет собой познание. Обе позиции отражают важные истины, но их продолжающееся противостояние предполагает, что отсутствует существенный элемент.
Третья точка зрения на то, как мозг обрабатывает информацию
В нашей новой статье мы предлагаем альтернативную концепцию, называемую биологическим вычислительным функционализмом. Этот термин намеренно провокационен, но также призван прояснить дискуссию. Наш главный аргумент заключается в том, что стандартная модель вычислений либо не работает, либо плохо согласуется с тем, как функционирует реальный мозг. В течение многих лет существовал соблазн предположить, что мозг вычисляет примерно так же, как и традиционные компьютеры, как если бы познание было программным обеспечением, работающим на нейронном оборудовании. Однако мозг не функционирует как машины фон Неймана, и навязывание этой аналогии приводит к натянутым метафорам и хрупким объяснениям. Чтобы всерьез понять, как мозг вычисляет, и что потребовалось бы для создания разума в других средах, нам необходимо расширить наше определение того, что на самом деле означает вычисление.
Биологическое вычисление, в том виде, в котором мы его определяем, имеет три ключевые характеристики.
Гибридные вычисления в живом мозге
Во-первых, биологические вычисления являются гибридными. Они сочетают дискретные события с непрерывными процессами. Нейроны генерируют импульсы, синапсы высвобождают нейромедиаторы, а нейронные сети переключаются между состояниями, подобными событиям. В то же время эти события разворачиваются в постоянно меняющейся физической среде, которая включает поля напряжения, химические градиенты, ионную диффузию и изменяющуюся во времени проводимость. Мозг не является ни чисто цифровым, ни просто аналоговым. Вместо этого он функционирует как многоуровневая система, в которой непрерывная динамика влияет на дискретные события, а дискретные события изменяют окружающие непрерывные процессы посредством постоянной обратной связи.
Почему вычисления в мозге нельзя разделить по масштабу
Во-вторых, биологические вычисления неразделимы по масштабу. В традиционных вычислениях обычно можно провести четкую границу между программным и аппаратным обеспечением или между функциональным описанием и его физической реализацией. В мозге такой границы не существует. Нет четкой точки, где можно сказать: вот алгоритм, а вон там — физическая машина, которая его выполняет. Вместо этого причинно-следственные взаимодействия охватывают множество уровней одновременно, от ионных каналов до дендритов, нейронных цепей и динамики всего мозга. Эти уровни не ведут себя как аккуратно расположенные модули. В биологических системах изменение так называемой реализации также изменяет сами вычисления, поскольку они тесно взаимосвязаны.
Энергетические ограничения формируют интеллект
В-третьих, биологические вычисления имеют метаболическую основу. Мозг работает в условиях строгих энергетических ограничений, и эти ограничения влияют на его организацию на каждом уровне. Это не незначительная инженерная деталь. Энергетические ограничения влияют на то, что мозг может представлять, как он учится, какие паттерны остаются стабильными и как информация координируется и направляется. С этой точки зрения, тесная взаимосвязь между масштабами не является излишней сложностью. Это стратегия оптимизации энергии, которая поддерживает гибкий и устойчивый интеллект в условиях жестких метаболических ограничений.
Когда алгоритм — это физическая система
Вместе эти три особенности приводят к выводу, который может показаться тревожным любому, кто привык к классическим представлениям о вычислениях. В мозге вычисления — это не абстрактное манипулирование символами. Речь идёт не просто о перемещении представлений в соответствии с формальными правилами, рассматривая физическую среду как «простую реализацию». В биологических вычислениях алгоритм является субстратом. Физическая организация не просто обеспечивает вычисления, она их составляет. Мозг не просто выполняет программы. Это особый вид физических процессов, которые вычисляют, разворачиваясь во времени.
Ограничения современных моделей ИИ
Эта точка зрения также выявляет ограничение в том, как часто описывается современный искусственный интеллект. Даже высокоэффективные системы ИИ в основном имитируют функции. Они изучают отображения от входных данных к выходным, иногда с впечатляющей обобщающей способностью, но лежащие в основе вычисления остаются цифровой процедурой, работающей на оборудовании, разработанном для совершенно иного стиля обработки. Мозг, напротив, выполняет вычисления в физическом времени. Непрерывные поля, ионные потоки, дендритная интеграция, локальная осцилляторная связь и возникающие электромагнитные взаимодействия — это не просто биологические «детали», которые можно игнорировать при извлечении абстрактного алгоритма. На наш взгляд, эти процессы являются вычислительными примитивами мозга. Именно они обеспечивают интеграцию в реальном времени, устойчивость и адаптивное управление.
Не только биология, но и вычисления, подобные биологическим
Это не означает, что мы считаем сознание исключительным для жизни на основе углерода. Мы не утверждаем принцип «биология или ничего». Наш аргумент более точен. Если сознание (или познание, подобное разуму) зависит от этого конкретного вида вычислений, то оно может потребовать вычислительной организации биологического типа, даже при реализации в новых субстратах. Критический вопрос заключается не в том, является ли система буквально биологической, а в том, реализует ли она правильный тип гибридных, масштабно-неразделимых, метаболически (или, в более общем смысле, энергетически) обоснованных вычислений.
Переосмысление цели синтетических разумов
Этот сдвиг имеет серьезные последствия для усилий по созданию синтетических разумов. Если вычисления мозга нельзя отделить от его физической реализации, то простого масштабирования цифрового ИИ может быть недостаточно. Это не потому, что цифровые системы не могут стать более совершенными, а потому, что одних только возможностей недостаточно. Более глубокий риск заключается в том, что мы можем оптимизировать не ту цель, совершенствуя алгоритмы, оставляя при этом базовую вычислительную структуру неизменной. Биологический вычислительный подход предполагает, что создание действительно подобных разуму систем может потребовать новых типов физических машин, в которых вычисления не разделены четко на программное и аппаратное обеспечение, а распределены по уровням, динамически связаны и формируются физическими и энергетическими ограничениями в реальном времени.
Таким образом, если целью является нечто вроде синтетического сознания.
