С одной стороны, мы имеем программу, которая работает с момента рождения. Она «захватывает» акустические сигналы, поступающие из окружающей среды, и ставит им в соответствие наблюдаемые состояния этой среды. Очевидно, что эта программа заложена в firmware (т.е. является генетически предопределенной), и, по мере накопления данных, формирует базу данных («знание языка и понимание мира»), к которой затем субъект обращается на протяжении своей жизни.
Подобная программа, судя по всему, имеет очень глубокие корни и работает у очень многих организмов. В искусственных системах подобная программа реализуется нейронными сетями.
В биологических системах эта программа, я думаю, имеет природу, сходную с импринтингом, т.е. включается в момент рождения, и потом «выключается»:
Запечатление осуществляется в строго определённом периоде жизни (обычно в детском и подростковом возрасте), и его последствия чаще всего необратимы.
Надеюсь, никто не будет возражать, что включение и выключение биологических программ — это «хардвер».
Мы можем добавить, что начальный период работы этой программы весьма важен, так как она не только «механически» заполняет внутреннюю «базу данных», но и формирует правила заполнения этой базы, т.е. «фиксирует» наиболее часто используемые процедуры, а те, что используются редко — удаляет. В частности, может «закрыть» внутреннюю базу данных на запись, если поток новых данных прекратился, или, наоборот, сформировать достаточно широкий канал для записи-чтения. Поэтому педагоги делают такой большой акцент на важности большого количества разнообразных стимулов на начальных этапах развития ребенка. Поэтому же Маугли, который провел весь этап «настройки» этой программы в окружении животных, «настроился» на коммуникацию с ними, и переучить его потом уже невозможно. База данных закрылась на запись.
Теперь о роли «хардвера» в «степени разумности».
Давайте сравним два ПК: один — на Intel 8080/2 Мгц, с памятью в 1 МБ и винчестером на 10 МБ, работающий на MS DOS, а другой — на Threadripper/3.8 ГГц, с ОЗУ DDR5 64 ГБ и диском на 10 ТБ, работающий на Линуксе. Обе машины прекрасно справляются с редактированием файлов в формате txt и объемом до 10 кБ, и с этой точки зрения они «почти одинаковы». И теперь мы пытаемся запустить на этих двух машинах обучение нейросети для распознавания лиц. Объем обучающей выборки — 20 МБ (допустим). Описание алгоритма работы сети — одно и то же для двух машин. Какая из них сможет провести обучение за разумное время, а какая — никогда?
Этот пример, с моей точки зрения, хорошо иллюстрирует материал статьи: «качественных» различий между разумом человека и животных практически нет. Но именно количественные отличия в хардвере и дают нам возможность покорять Вселенную.
Роль «Евы» — это отдельный вопрос, в котором было бы интересно разобраться. Моя модель предполагает, что у первобытных Homo Sapiens в геноме был общий участок, который допускал перенос «птичьего гена». Если этот участок действительно был, то возникает вопрос — когда он появился. Если он появился очень давно (например, несколько миллионов лет назад), тогда он, наверное, был достаточно важен, и поэтому сохранился (возникает вопрос — в чем его важность?). Если же он появился сравнительно недавно (например, 200 тысяч лет назад), то можно предположить, что он достался именно от Евы и просто не успел сильно измениться. Хотя это лишь предположение — истина может быть другой.
Вы совершенно правы — отличия между разумом человека и животных — не столько качественные, сколько количественные, я постарался сделать акцент именно на этом. Но эти отличия настолько велики, что позволяют говорить о скачке, а не о постепенном развитии. И на данный момент отсутствуют какие-либо модели, в которых объясняется причина этого скачка. Поэтому я и предложил свою. Также данные современной нейробиологии вряд ли помогут решить проблему пространства-времени, о которой я говорил (относительно синхронное «возникновение разума» на большой территории около 50 тысяч лет назад).
Сегодняшний уровень знаний и развития техники позволяет доказать или опровергнуть мою модель: нахождение схожих генов — это хоть и долгая, но вполне решаемая задача. Нужны только время и ресурсы.
Здесь надо аккуратно разделить сущности.
С одной стороны, мы имеем программу, которая работает с момента рождения. Она «захватывает» акустические сигналы, поступающие из окружающей среды, и ставит им в соответствие наблюдаемые состояния этой среды. Очевидно, что эта программа заложена в firmware (т.е. является генетически предопределенной), и, по мере накопления данных, формирует базу данных («знание языка и понимание мира»), к которой затем субъект обращается на протяжении своей жизни.
Подобная программа, судя по всему, имеет очень глубокие корни и работает у очень многих организмов. В искусственных системах подобная программа реализуется нейронными сетями.
В биологических системах эта программа, я думаю, имеет природу, сходную с импринтингом, т.е. включается в момент рождения, и потом «выключается»:
Надеюсь, никто не будет возражать, что включение и выключение биологических программ — это «хардвер».
Мы можем добавить, что начальный период работы этой программы весьма важен, так как она не только «механически» заполняет внутреннюю «базу данных», но и формирует правила заполнения этой базы, т.е. «фиксирует» наиболее часто используемые процедуры, а те, что используются редко — удаляет. В частности, может «закрыть» внутреннюю базу данных на запись, если поток новых данных прекратился, или, наоборот, сформировать достаточно широкий канал для записи-чтения. Поэтому педагоги делают такой большой акцент на важности большого количества разнообразных стимулов на начальных этапах развития ребенка. Поэтому же Маугли, который провел весь этап «настройки» этой программы в окружении животных, «настроился» на коммуникацию с ними, и переучить его потом уже невозможно. База данных закрылась на запись.
Теперь о роли «хардвера» в «степени разумности».
Давайте сравним два ПК: один — на Intel 8080/2 Мгц, с памятью в 1 МБ и винчестером на 10 МБ, работающий на MS DOS, а другой — на Threadripper/3.8 ГГц, с ОЗУ DDR5 64 ГБ и диском на 10 ТБ, работающий на Линуксе. Обе машины прекрасно справляются с редактированием файлов в формате txt и объемом до 10 кБ, и с этой точки зрения они «почти одинаковы». И теперь мы пытаемся запустить на этих двух машинах обучение нейросети для распознавания лиц. Объем обучающей выборки — 20 МБ (допустим). Описание алгоритма работы сети — одно и то же для двух машин. Какая из них сможет провести обучение за разумное время, а какая — никогда?
Этот пример, с моей точки зрения, хорошо иллюстрирует материал статьи: «качественных» различий между разумом человека и животных практически нет. Но именно количественные отличия в хардвере и дают нам возможность покорять Вселенную.
Сегодняшний уровень знаний и развития техники позволяет доказать или опровергнуть мою модель: нахождение схожих генов — это хоть и долгая, но вполне решаемая задача. Нужны только время и ресурсы.