Вы же знаете, что я работал в Palm? После успеха PalmPilot многие говорили, что в нем нет по-настоящему новых технологических решений. И это правда. Но мы сложили кусочки верно.
Сейчас мы пытаемся то же самое проделать с новой архитектурой. Однако это невозможно без четкого понимания того, как работает мозг. И когда у нас в Numenta возникают проблемы с продвижением вперед, мы возвращаемся к биологии и смотрим, как нужно укладывать кусочки (а это не так уж просто).
Читая вашу книгу, я задумался о том, как работает мой собственный мозг, и понял, что когда речь заходит о взаимосвязи объектов друг с другом, я не столько делаю предсказания, сколько пользуюсь воспоминаниями, которые хранятся в моей памяти…
— Но это тоже предсказание! По большому счету, это вопрос семантики. Хотя, конечно, момент скользкий, даже для разработчиков ИИ. Вы смотрите на это со своей колокольни, но подумайте о том, как воспринимает информацию ваш мозг. Каждый внешний сигнал, каждый сигнал от органов чувств для него уникален. Возможно, вы воспринимаете этот сигнал как нечто уже знакомое, но для мозга каждый раз это совершенно новый опыт. Да, вы запоминаете взаимосвязи, но как выбрать верную взаимосвязь, которая вам нужна? Возьмем для примера письмо на бумаге. Вам этот процесс кажется монотонным, но для мозга это всякий раз новое переживание. Вы ведете руку, ожидая, что за пером останется след, и не воспринимаете это ожидание как предсказание, однако для мозга все обстоит иначе. Вы знаете, что так бывает всегда. Но мозг в этом отнюдь не уверен.
В седьмой главе вы говорите, что одно из главных отличий человека от других млекопитающих — наличие языка как средства передачи информации. Но как же быть тогда, скажем, с дельфинами (которых вы, кстати, тоже в книге упоминаете) — ведь у них есть своя довольно сложная система речевой коммуникации.
— Верно, есть. Но по сложности она и близко не стоит к человеческому языку. Конечно, у многих развитых видов млекопитающих есть речевые системы, но в определенном смысле они очень примитивны. Я упомянул в книге дельфинов, потому что считаю, что их мозг практически так же сложен, как и человеческий. Дельфины понимают свой мир так же хорошо, как мы, люди, свой. У них прекрасная память на «лица», они хорошо запоминают маршруты, хорошо обучаются и т. п. Но между мозгом человека и других млекопитающих есть существенная биологическая разница, которая оказывает заметное влияние на наше поведение. В человеческом неокортексе гораздо сильнее развиты области, связанные с моторной сенсорикой, — это физиологический факт. Поэтому тот же дельфин, прекрасно ориентирующийся в своем мире, не способен на такую вариативность поведения, как мы с вами. Кое-что дельфины, конечно, могут, но не очень много.
Например, они поют, но у дельфиньих песен больше общего с трелями певчих птиц, нежели с человеческой музыкой, потому что эти песни не генерируются каждый раз заново неокортексом, за них у дельфинов отвечают другие, более древние части мозга. Дельфины могут петь друг другу, но это не то же самое, что мы считаем речью.
Животные в отличие от человека рождаются с неким врожденным знанием «языка», но их «язык» очень ограничен. Зато мы умеем передавать друг другу полученные от мира знания с помощью языка. Вот мы с вами сейчас находимся в тысячах километрах друг от друга, говорим на разных языках, но я могу рассказать вам о своих идеях, и вы меня поймете.
Вы сделали в книге несколько предсказаний. С момента ее публикации прошел год. Что-то уже подтвердилось или, может быть, вы в чем-то ошиблись?
— Вы сами сказали, что прошел лишь год — совсем небольшой срок для исследований в этой области. На эксперименты здесь обычно требуется три-четыре года.
Знакомые ученые держат меня в курсе происходящего. В основном научные находки не вступают в противоречие с моей теорией, хотя я не сказал бы, что они как-то подтверждают мои предсказания или вообще являются экспериментальной проверкой моих предположений. На это просто нужно больше времени.
Вы не разочарованы отсутствием новостей?
— О нет, я же знал, во что ввязываюсь. Я неплохо понимаю, как устроена наука, я знаком со многими учеными и не могу сказать, что происходит что-то неожиданное. На проверку моих предположений ученым нужны годы, так что удивляться нечему — я с самого начала знал, что так будет. Академические исследования — особенно когда дело касается такой сложной области, как изучение человеческого мозга, — это, прежде всего, кропотливый и неторопливый труд. Так что я не разочарован. Наоборот — я приятно удивлен тем, как моя теория принята научным сообществом.
Об институте
Давайте поговорим о другом вашем детище, Редвудском нейроинституте (RNI). Он был образован в августе 2002 года, верно?
(Неуверенно.) — Думаю, да. Дело в том, что работать над его образованием мы начали немного раньше, поэтому с моей точки зрения он был образован в феврале.
Если можно, в двух словах, чего добился RNI за это время?
— Недавно институт вошел в состав университета Беркли, поэтому я уже не занимаюсь им напрямую. Но широкой общественности он известен в основном благодаря моей книге — из-за оборотов типа «когда я был в Редвуде», «и тут в Редвуде» и т. п.
Уникальность RNI в том, что это единственное научное заведение, работающее только над изучением новой коры головного мозга, неокортекса. За его недолгую историю у нас побывали почти все ведущие исследователи в этой области. Причем зачастую инициатива исходила именно от них — «могу ли я приехать?», «я бы хотел посетить…», «было бы интересно пообщаться» и т. д. Потому что в RNI совершенно особенная атмосфера. Он очень маленький — на постоянной основе у нас работает 15—20 человек, и буквально каждую неделю приезжают гости. В общем, главное достижение института в том, что он заслужил уважение научного сообщества.
Я вам больше скажу. Так как с лета прошлого года RNI входит в состав Беркли, то многие из тех, кто прочел мою книгу и заинтересовался этими исследованиями, решили поступать именно в Беркли, ведь оттуда и до RNI недалеко. Так что у института очень неплохие шансы и дальше оставаться влиятельным исследовательским центром.
Не кажется ли вам, что вхождение RNI в состав Беркли может замедлить работу над вашей теорией из-за сопротивления академических кругов?
— Посмотрим. Хотя я бы не сказал, что работы RNI и, в частности, моя теория выходят за рамки академической науки. Одно время я немного волновался по этому поводу, но меня довольно быстро успокоили: мол, что ты переживаешь, твоя теория — самый настоящий мэйнстрим.
Переход RNI под крыло Беркли позволил мне освободить время для работы в Numenta. И, кстати, то, что переход вообще оказался возможен, лишний раз свидетельствует о том, что научное сообщество высоко оценивает работу RNI. Мои изыскания не выходят за рамки академической науки, просто для усвоения новой теории университетами нужно время.
Собственно, поэтому и была создана Numenta. В науке все делается довольно медленно. Требуется время для того, чтобы люди ознакомились с твоей теорией, привыкли к ней, проверили ее, а потом согласились с твоей правотой. В бизнесе все происходит быстрее. Когда люди узнают, что на чем-то можно сделать деньги, они почему-то становятся более энергичными. И в Numenta мы пытаемся создать впечатляющие приложения и показать людям, что они могут зарабатывать или строить карьеру с помощью наших технологий. И, возможно, это способствует более быстрому развитию технологии, чем было бы возможно в академической среде.
О компанииВы утверждаете, что современная компьютерная архитектура непригодна для создания разумных машин. Однако в то же время вы являетесь сторонником функционализма, и вам, по идее, должно быть все равно, как устроена машина, если на выходе она дает нужный результат. Нет ли здесь противоречия? И можно ли все же использовать современные компьютеры для построения систем ИИ?
— Прошу прощения, если кого-то запутал. Я пытался сказать, что современный «компьютерный» подход к проблеме ИИ бесперспективен, это тупик. Если вы понимаете, как устроен неокортекс, то, конечно, можете эмулировать его с помощью современного железа и специального ПО. Но разработчики систем ИИ, как правило, поступают иначе. Так, говорят они, что тут у нас, компьютерное зрение? Ну давайте-ка сейчас сядем и быстренько запрограммируем это дело с помощью наших алгоритмов[Говорят, Марвин Мински когда-то обещал расправиться с системой компьютерного зрения за одно лето. Лето, как видим, несколько затянулось].
Мы в Numenta сейчас занимаемся проблемой распознавания образов. И вполне успешно. И мы используем стандартное железо, но вместо того, чтобы изобретать алгоритмы компьютерного зрения, мы построили модель запоминающего устройства коры головного мозга. Построенная нами система действительно работает, и я уже демонстрировал наши результаты в нескольких университетах.
