Элсландия. Часть 18. Андроидное (Недуховное) Сознание. 18.1. Появление первого андроида

Почему вообще мы выбрали компьютерную модель сознания? Ведь у людей существуют модели сознания разных типов: психологические, философские, экономические, эзотерические, гомеостатические, квантовые, модель расширяющегося сознания, информационно энтропийная модель, и, видимо, еще множество других, здесь не упомянутых. На каком основании держится выбор именно компьютерной модели сознания?

Говоря о сознании, мы будем иметь в виду интеллектуальное сознание. Свойства интеллекта - анализ (разложение изучаемого объекта на составляющие), синтез (создание нового объекта из составляющих) и выбор (оптимального или понравившегося решения).

Создание чего-то нового и сложного требует предварительного планирования, то есть создания списка последовательно выполняемых действий для получения желаемого результата.

Такой список обычно называют программой действий. Только интеллектуальные существа могут составить абстрактную программу действий еще до ее выполнения, поэтому составление программы действий, требующее применения всех основных свойств интеллекта, является наиболее простым и понятным объяснением сущности деятельности человеческого сознания ("покажи мне составленную тобой программу действий, и я скажу тебе кто ты").

Понятие компьютерной программы, которая есть тоже список выполняемых действий (правда, предназначенный для выполнения не человеком, а компьютером), полностью соответствует понятийной сущности деятельности сознания. Поэтому естественной является мысль, "а не являемся ли мы тоже компьютерами?".

Такая мысль естественна, это подтверждается наличием большого разнообразия компьютерных моделей сознания. Именно на основе компьютеров разрабатываются модели "искусственного интеллекта" - и это является решающим фактором в выборе компьютерной модели сознания.

Но задача, поставленная перед моделью Элсландии, шире, чем создание искусственного интеллекта, подобного человеческому: предпринимается попытка моделирования всего сознания Вселенной (правда, пока не включающая в себя моделирование сознания Создателей Вселенной). Поэтому привлечены эзотерические идеи перевоплощения души и круговорот общего сознания души во вселенной, подобный круговороту воды в природе.

Слово "эзотерика" автор понимает как возможность описания непрерывного сознания, превосходящего границы жизни и смерти человеческого сознания.

Еще в далекой древности люди понимали, что жизнь человеческого индивидуума не может быть "вместилищем" всего великого сознания, а может быть только ее частью. Эта концепция осуществляется с использованием понятия "души", являющейся носителем сознания, а человеческий мозг осуществляет только функцию двусторонней связи между душой и телом человека (и любого другого тела воплощения).

Идея о том, что человек является высокоорганизованным компьютером, подтверждается тем фактом, что человек упорно создает компьютеры в качестве помощников своей интеллектуальной деятельности (пытаясь "воссоздать себя"), и "досоздавался" до того, что явился причиной создания компьютерного интеллекта, превышающего интеллектуальные возможности самого человека. Мы отметим всего три главные ступеньки на этом великом пути.

1 ступень.

На эту ступень человечество взобралось, когда был сконструирован первый программируемый компьютер с исполняемой программой. Как это ни удивительно, факт остается фактом: универсальная автоматическая машина, в структуру которой уже входили почти все основные части современных ЭВМ, была изобретена еще в тридцатых годах XIX века, и была она механической!

В 1834 г., Чарльз Бэббидж (1792-1871), кембриджский профессор математики, начал осуществлять проект универсальной автоматической машины для любых вычислений. Это устройство, обеспечивающее автоматическое выполнение заданной программы вычислений, он назвал "аналитической машиной".

Изобретение это настолько опередило свое время, что идеи, заложенные в нем, удалось реализовать лишь в середине XX века в современных ЭВМ. По замыслу это была "машина самого универсального характера" - в действительности не что иное, как первый универсальный программируемый компьютер.

Архитектура современного компьютера во многом схожа с архитектурой аналитической машины. В аналитической машине Бэббидж предусмотрел следующие части: склад (store), фабрика или мельница (mill), управляющий элемент (control) и устройства ввода/вывода информации.

Склад предназначался для хранения как значений переменных, с которыми производятся операции, так и результатов операций. В современной терминологии это называется памятью.

Мельница (арифметико-логическое устройство, часть современного процессора) должна была производить операции над переменными, а так же хранить в регистрах значения переменных, с которыми в данный момент осуществляет операцию. Третье устройство, которому Бэббидж не дал названия, осуществляло управление последовательностью операций, помещение переменных в склад и извлечение их из склада, а также выводом результатов. Оно считывало последовательность операций (то есть программу) и переменные с перфокарт. Перфокарты были двух видов: операционные карты и карты переменных.

Из операционных карт можно было составить библиотеку функций. Кроме того, по замыслу Бэббиджа, аналитическая машина должна была содержать устройство печати и устройство вывода результатов на перфокарты для последующего использования. Для создания компьютера в современном понимании оставалось лишь придумать схему с хранимой программой, что было сделано 100 лет спустя Эккертом, Мочли и Фон Нейманом.

Бэббидж разрабатывал конструкцию аналитической машины в одиночку. Он часто посещал промышленные выставки, где были представлены различные новинки науки и техники. Именно там состоялось его знакомство с графиней Адой Лавлейс, математиком.

Августа Ада Кинг, урождённая Байрон (Augusta Ada King Byron, Countess of Lovelace), была дочерью поэта лорда Джорджа Байрона. Она стала близким другом Бэббиджа, помощником и единственным единомышленником.

В 1840 году Бэббидж ездил по приглашению итальянских математиков в Турин, где читал лекции о своей машине. Луиджи Менабреа, преподаватель Туринской Артиллерийской Академии, создал и опубликовал конспект лекций на французском языке.

Позже Ада Лавлейс перевела эти лекции на английский язык, дополнив их комментариями, по объёму превосходящими исходный текст. В комментариях Ада сделала описание аналитической машины и инструкции по программированию к ней. В одном из своих комментариев Ада описывает алгоритм вычисления чисел Бернулли на аналитической машине. Было признано, что это первая программа, специально реализованная для воспроизведения на компьютере.

Именно поэтому Аду Лавлейс справедливо называют первым программистом (как системным, так и прикладным). Однако, аналитическая машина так и не была закончена Бэббиджем.

Только после смерти Чарльза Бэббиджа его сын, Генри Бэббидж, продолжил начатое отцом дело. В 1888 году Генри сумел построить по чертежам отца центральный узел аналитической машины. А в 1906 году Генри совместно с фирмой Монро построил действующую модель аналитической машины, включающей арифметическое устройство и устройство для печатания результатов. Машина Бэббиджа оказалась работоспособной.

2 ступень.

На эту ступень человечество взобралось, когда создаваемые им компьютеры по интеллектуальной деятельности могли сравниваться с интеллектуальной деятельностью самого человека.

В мае 1997 года компьютер Deep Blue Корпорации IBM в матче из 6 партий обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова: дважды победил компьютер, один раз - человек и три партии было сыграно в ничью.

Победа Deep Blue не далась легко. Первой версии программы проекта Deep Blue, в 1989 году оказалось ещё не под силу играть с человеком - тогда Каспаров выиграл. Аналогичная история повторилась в 1996 году, однако уже через год третья версия программы смогла взять реванш, и финальная партия закончилась за 19 ходов - при том, что партии у шахматистов уровня Каспарова длятся около четырёх часов.

Deep Blue II представлял собой суперкомпьютерный кластер RS/6000 SP (от англ. Scalable Powerparallel) компании IBM. Он состоял из двух стоек с размещёнными в них 30 узлами, построенными на базе рабочих станций RS/6000. На каждом узле был установлен процессор P2SC (одномикросхемное исполнение процессора POWER2) и две платы расширения с 8 специализированными шахматными процессорами на каждой плате под шину MCA.

Таким образом, всего использовалось 480 шахматных процессоров и 30 процессоров P2SC. Два узла использовали процессоры P2SC с тактовой частотой 135 МГц, а остальные 28 узлов - процессоры P2SC с тактовой частотой 120 МГц. На каждом узле были установлены 1 ГБ ОЗУ и 4 ГБ дисковой памяти. Узлы обменивались данными между собой по высокоскоростной сети. Один из процессоров P2SC был назначен главным, а остальные - вспомогательными.

В свою очередь, каждый специализированный шахматный процессор работал на частоте 24 МГц и перебирал от 2 до 2,5 миллионов шахматных позиций в секунду, что примерно в сто раз больше, чем у аналогичных по частоте универсальных процессоров. Программное обеспечение Deep Blue II было написано на языке программирования C и работало под управлением операционной системы AIX 4.2.

Структурно Deep Blue состоял из двух частей:

- программной части, реализованной на универсальном компьютере и ведущей расчёт на первые несколько ходов глубины;

- аппаратной части на основе быстрых специализированных шахматных микропроцессоров, дополнительно ускоряющих и углубляющих поиск в ходе дальнейшего расчёта.

Такая структура позволяла, с одной стороны, использовать сложную и относительно просто изменяемую шахматную программу на универсальном компьютере, а с другой стороны, использовать высокую скорость специализированных шахматных микропроцессоров.

Deep Blue II использовал две дебютные книги. Одна из них, подготовленная вручную, использовалась в течение первых нескольких ходов в партии, до начала расчётов. После того, как позиция на доске выходила за рамки первой книги и компьютер начинал расчёт вариантов, подключалась вторая (расширенная) книга, созданная на основе базы данных игр гроссмейстеров.

Эта книга, на основании результатов использования рассматриваемой позиции в ранее состоявшихся партиях, вводила некоторую поправку к расчётной оценке позиции. В некоторых случаях, если у одного из возможных ходов поправка была положительной и намного превышала таковую у других ходов, Deep Blue мог сделать ход сразу, без дополнительного перебора.

Таким образом, этот компьютер все же еще не "думал", а выбирал ход из анализа уже сыгранных партий. Но, впрочем, и шахматные гроссмейстеры тоже держали в памяти лучшие из уже сыгранных другими гроссмейстерами партий, но компьютер Deep Blue II помнил больше и выбирал не хуже людей.

3 ступень.

На эту ступень человечество взобралось, когда инициируемый им компьютер научился "думать" и превзошел в этом отношении человека. Заметим, что вместо слов "созданный им компьютер" мы употребили слова "инициируемый им компьютер". Но все по порядку.

Шахматное поле перестало быть ареной для интеллектуальных сражений компьютера и человека - человек проиграл на этом поле. У человечества осталось только одно, последнее поле, на котором он мог проявить себя (как он надеялся) лучше, чем компьютер. Это поле - поле игры Го.

Го – настольная игра с глубоким стратегическим содержанием, предположительно возникшая в Древнем Китае. Ее правила существуют практически в неизменном виде уже более 3 тыс. лет. Правила игры настолько просты, что четырехлетние дети с легкостью осваивают ее меньше чем за час.

Но в то же время большое число возможных комбинаций (в шахматах после четвертого хода возникает около 100 тыс. возможных позиций, а в Го - более 16 млрд!) делает игру очень сложной для компьютерных программ. Всего же число возможных позиций на доске составляет: в шашках - 10[20] (напомним, что в квадратных скобках стоит степень числа 10), в шахматах - 10[60], а в Го - 10[100], что превышает число атомов во Вселенной (считается, что в видимой Вселенной их порядка 10[80])!

Конечно, ни один человек не смог бы просчитать такое количество возможных позиций, поэтому, как говорят сами игроки, значительное влияние на результат партии оказывает интуиция самого игрока.

Более того, считается, что шахматы в основном развивают левое, "алгебраическое", "логическое" полушарие мозга, в то время как при игре в Го активно работают оба полушария - и левое, и правое, "геометрическое", "образное". Именно по этим причинам древнекитайская игра оставалась вызовом для всех разработчиков Искусственного Интеллекта.

Еще Алан Тьюринг - автор знаменитого "теста Тьюринга" - предупреждал нас о том, что игра в Го будет последним рубежом, отделяющим машинный интеллект от человеческого. И теперь этот Рубикон нашей избранности, сделавший нас в свое время "венцом творения", перейден. Новый "венец творения" начал свое триумфальное шествие по планете.

AlphaGo - это компьютерная программа для игры в Го, разработанная компанией Google DeepMind в 2015 году. AlphaGo стала первой в мире программой, которая выиграла матч без гандикапа (без форы) у профессионального игрока в Го на стандартной доске 19?19, и эта победа ознаменовала собой важный прорыв в области искусственного интеллекта, так как большинство специалистов по искусственному интеллекту считало, что подобная программа не будет создана ранее 2020—2025 года.

В марте 2016 года в Сеуле программа выиграла со счётом 4:1 у Ли Седоля (корейца, чемпиона мира по игре в Го), профессионала 9 дана (высшего ранга). AlphaGo - это программа, которая не привязана к конкретному аппаратному обеспечению.

Кроме того, AlphaGo основана на общих принципах машинного обучения и практически не использует (в отличие от шахматных программ) ни алгоритмов, ни оценочных функций, специфичных для игры в Го. При разработке AlphaGo авторы использовали только самую элементарную теорию игры в Го.

AlphaGo использует свёрточные нейронные сети для того, чтобы оценить позицию или предсказать следующий ход. Аналогично тому, как при распознавании образов на нейронную сеть подаётся изображение, AlphaGo подаёт на нейронные сети позицию.

Каждая позиция представлена как многослойная картинка, где каждый слой представляет описания простых свойств каждого пункта доски. Используются следующие простые свойства: цвет камня, количество свободных пунктов у данной группы камней (если их не больше 8), взятие камней, возможность сходить в данный пункт, был ли данный камень поставлен недавно.

Единственное нетривиальное свойство, которое используется - это угрожает ли данной группе захват в лестницу (сите).

В игре с Ли Седолем в марте 2016 года AlphaGo использовала 1920 процессоров и 280 графических процессоров, работающих в распределенной сети.

Впрочем, научилась ли AlphaGo думать как человек? Это, на самом деле, смешной вопрос. Она научилась думать лучше человека. Тут важно понять: с Ли Седолем сражалась не компьютерная программа, созданная другими людьми, а самый настоящий цифровой интеллект.

Все, что сделали разработчики - это загрузили в AlphaGo информацию о множестве ранее сыгранных другими людьми партий и позволили ей потренироваться (это мы и назвали "инициацией"). AlphaGo сыграла миллионы партий со своими собственными копиями, последовательно выбраковывая нежизнеспособные.

В результате она создала собственные абстрактные стратегии ведения игры в Го (то есть, собственную программу для игры в Го). Так что никто, включая разработчиков, не знает, как и почему AlphaGo принимает те или иные решения и какими правилами она руководствуется.

Компьютерная программа AlphaGo и есть первый "андроид" в понятиях Элсландии. Андроид в Элсландии - это самомодифицирующаяся программа, расположенная не в душе элса, а в "твердой памяти". Она не составлена из неизменяемых фрагментов сознания (как сознание духовного элса), а каждый раз модифицирует сама себя для более эффективного решения поставленной задачи. Но тем не менее, в Элсландии андроид - это тоже элс, вернее сказать, элсандроид, но не духовного, а андроидного типа.

Источник: m.vk.com

Комментарии: