Мозг, машины и разум

перевод части главы из книги M.A. Arbib. The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. MIT Press, 2003. Мозг. Теория строения и работы мозга включает в себя множество различных данных о том, как структуры мозга могут содействовать таким разнообразным функциям, как восприятие, память, управление движением, и высшим психическим функциям. Как таковая, она включает в себя попытки расширения понятия «обработки данных», а также применение компьютеров для исследования работы сложных моделей. Примером первого является изучение совместных вычислений между различными структурами мозга, которое стремится предложить новую парадигму вычислений, которая выходит за рамки классических понятий, связанных с последовательным выполнением программ. Что касается второго, то вычислительная нейробиология осуществляет системное использование математического анализа и компьютерного моделирования для обеспечения лучших моделей структуры и функций живого мозга. Машины. Искусственный интеллект изучает, как компьютеры могут быть запрограммированы для получения «интеллектуального» поведения, при этом не обязательно пытаться обеспечить взаимосвязь между структурами в программе и структурами мозга. Робототехника связана с AI, но особое внимание уделяется гибко управляемым машинам (роботам), которые имеют рецепторы (например, телевизионные камеры) и эффекторы (например, колеса, ноги, руки, захваты), которые позволяют им взаимодействовать с миром. Теория мозга породила смежную область нейронных вычислений. Она включает в себя разработку машин, которые основаны на сетях, но далеко не всегда точно моделируют нейронные сети мозга. Многие технологи узурпируют термин «нейронные сети» для этой  области, но мы будем использовать его как общий термин, который может, в зависимости от контекста, описывать либо биологические нервные системы, либо искусственные сети. Когда акцент делается на «высших психических функциях», нейронные вычисления могут рассматриваться как новая ветвь AI, но это также способствует развитию робототехники (особенно для структур роботов, основанных на анализе поведения животных). Также развивается широкий спектр технологий, в том числе те, которые основаны на анализе изображений, обработке сигналов и управлении. В последнее время исследователи выделяют адаптивные нейронные сети. Их соединения можно настроить без специального программирования, через самоорганизацию или для удовлетворения требований, приведенных учителем. Есть также значительный вклад в разработку нейронных сетей для приложений низкоуровневого зрения (такие, как бинокулярное зрение, оптический поток, и выделение формы из тени). Однако сложные проблемы не могут быть решены путем настройки или разработки одной неструктурированной сети. Например, роботизированный контроль может включать различные сети низкоуровневого зрения с набором конкурирующих и взаимодействующих сетей для управления двигателем. Теория мозга и нейрокомпьютинг таким образом должны обратиться к анализу и проектированию «сети сетей». Разум. Здесь я хочу отделить мозг от ума (область «умственного» или «психического»). В большей части, теория мозга стремится проанализировать, как мозг управляет организмом при взаимодействии с меняющимся миром вокруг него, но большая часть контроля такого взаимодействия не является умственной. Не предлагая точное определение «умственного», позвольте мне сказать, что многие люди могут договориться о примерах умственной деятельности (восприятие визуальных сцен, чтение, мышление и т.д.), даже если они занимают диаметрально противоположные философские позиции дуализма (разум и мозг отдельны) или монизма (ум является функцией мозга). Затем следует согласиться, что некоторая умственная деятельность (например, созерцание) не должна привести к открытому «взаимодействию с динамическим реальным миром», и что большая часть деятельности мозга (например, контроль нормального дыхания) не является умственной. Распознавание лиц представляется умственной деятельностью, которую мы не осуществляем через манипуляцию символами. Действительно, даже психологи, которые отвергают теории Фрейда, принимают его тезис о том, что большая часть нашего психического поведения формируется бессознательными силами. Когнитивная психология пытается объяснить ум в плане «обработки информации» (понятие, которое продолжает меняться). Таким образом, она занимает промежуточное положение между теорией мозга и AI, в котором модель должна объяснить психологические данные (например, какие задачи трудны для человека, способность людей к запоминанию, развитие ребенка, закономерности человеческой ошибки, и т.д.), но в которой элементы модели не обязательно соответствуют фактическим структурам головного мозга. В 1960-х и 1970-х годах большинство психологов сформулировали свои теории в терминах теории информации и / или манипуляции символами, в то время как теории биологической организации были проигнорированы. Тем не менее, работники как AI, так и когнитивной психологии в настоящее время уделяют все больше внимания парадигме совместных вычислений. Термин коннекционизм (коннективизм) появился для использования в исследованиях модели человеческого мышления и поведения в терминах параллельных распределенных нейронных сетей, с изучением опосредованного изменения в силе связей между этими элементами. Изучение теории мозга и нейронных сетей преследует две цели:

1. улучшить наше понимание человеческого мышления и нейронного базиса человеческого и животного поведения,
2. узнать новые стратегии для создания «умных» машин или адаптивных роботов.