Zdroj: Flickr
V médiach sa často objavuje názor, že dnešný úspech v oblasti umelej inteligencie je založený na nových algoritmoch, ktoré čoraz vernejšie imituj ú ľudský mozog. Symbolom tohto prístupu je v súčasnosti hlboké učenie Deep learning , do ktorého sa vkladajú veľké nádeje.
Napriek čiastkovým úspechom umelej inteligencie v imitácii niektorých aspektov ľudského mozgu, sme v skutočnosti veľmi ďaleko od toho, aby sme vedeli matematicky popísať kľúčové vlastnosti ľudského mozgu. Hlavný dôvod môjho skepticizmu vychádza z toho, že matematické teórie, pomocou ktorých vytvárame súčasné algoritmy, sú stále veľmi vzdialené od biologických riešení. Ale na toto tvrdenie sa pozrime podrobnejšie.
Mozog – Na okraji chaosu
Tradičná skratka, ktorú bežne po stáročia používame je, že pripodobňujeme existujúcu technologickú špičku s fungovaním ľudského mozgu. Dnes je takouto technológiou digitálny počítač. Mozog si tak zvyčajne predstavujeme ako výkonný počítač, ktorý spracováva informácie pomocou logických operácií prebiehajúcich v stabilných, predvídateľných a štrukturovaných procesoch.
Keď sa však spolu s neurovedcami ponoríme do ľudského mozgu, napríklad pomocou EEG, uvidíme v ňom fascinujúce predstavenie, ktoré je odlišné od toho, čo sa deje v počítači. V skutočnosti sa mozog neustále nachádza „ na okraji chaosu “. Aj keď interakcia neurónov v mozgu väčšinu času prebieha v usporiadanom a v stabilnom spôsobe, náhle, opakovane a nepredvídateľne sa v ňom spúšťajú procesy podobné sériám snehových lavín, počas ktorých sa neuróny ponárajú do chaosu.
Pre lepšiu predstavu môžme použiť analógiu s pieskom padajúcim z vrcholu presýpacích hodín nadol. Zrno za zrnom piesku sa hromadí blízko miesta, kde pristálo. Nakoniec rastúca hromada dosiahne miesto, v ktorom je tak nestabilné, že nasledujúce zrno piesku spôsobí kolaps v lavíne. Keď dôjde k zrúteniu, základňa sa rozšíri, stabilizuje a rovnaký proces sa opakuje.
Podobné správanie, ako to č o sa deje v mozgu, môžme pozorovať všade okolo nás od rôznych prírodných systémov a javov, ako napr. atmosféra, zemetrasenia, rozloženie galaxií vo vesmíre, lesné požiare, horské lavíny, kvapkanie vody z kohútika ale aj v správaní finančných trho v , v populačnom raste živočíchov či pri dopravných zápchach.
Prví neurovedci , ktorí spozorovali v mozgu chaotické správanie neurónových buniek ich označili jednoducho za šum a navyše mu pripísali zodpovednosť za rôzne psychologické choroby - schizofrénia, nespavosť, epilepsia, atď.
Lepšie technológie, ktoré priniesli množstvo nových dát v posledných rokoch, umožnili však pozorovať správanie „na okraji chaosu“ v rôznych biologických systémoch, a to nielen v ľudskom mozgu, ale aj v našom imunitnom systéme , čo vedie vedcov k tomu, aby akceptova li chaos a n ašli vysvetlenie, k čomu slúži.
Jedno z vysvetlení ponúka neurovedec David Liley, podľa ktorého samoorganizovaná kriticita (neustály prechod medzi pokojom a chaosom) nie je len nejaký šum, ale je základnou vlastnosťou mozgovej aktivity. Táto „lavínová“ stratégia umožňuje mozgu efektívne vykonávať jeho základné funkcie, ako napríklad schopnosť učiť sa a prispôsobovať novým situáciám, prenášať informácie v rámci jeho sietí, či formovať pamäť. A podľa vedca Iana Stewarta hlavnou výhodou nelineárneho dynamického správania neurálnych siet í je to, že umožňujú rýchlejšie prepínať medzi rôznymi stavmi na rozdiel od našich technológií založených na linearite.
A môže byť ešte horšie
Neurovedkyňa Kelly Clancy poukazuje na to, že chaos nemusí byt prítomný len na globálnej neurálnej úrovni teda na úrovni neurálnych sieti, ale aj na úrovni samotnej neurónovej bunky.
Súčasná paradigma v počítačovej vede považuje neuróny za statické premenné jednotky 0,1 na základe ktorej tak budujú svoje teórie umelých neurálnych siet í . Ak má však Kelly Clancy pravdu, samotný neurón nepracuje v digitalnom režime 0,1 t.j., stabilne reprezentuje určitú informáciu, ale namiesto toho funguje v dynamickom slovníku, „ktorý sa neustále posúva, aby vytvoril priestor pre nový význam“.
Teória chaosu
Ak sa mozog nachádza „na okraji chaosu” nestačilo by upraviť existujúce algoritmy tak, aby sme tak dokázali lepšie imitovať aj túto zrejme kľúčovú čast správania mozgu? No také ľahké to nie je.
Správane neurónov „na okraji chaosu” patrí do skupiny javov, ktoré matematici a fyzici zaraďujú medzi nelineárne dynamické systémy často označované aj ako chaos. U týchto systémov aj tá najmenšia zmena v začiatočných podmienkach vstupných parametrov môže viesť k úplne odlišným výsledkom. Najznámejším a najpopulárnejším predstaviteľom, o ktorom ste určite počuli, je motýlí efekt.
Dobrou správou je, že aj keď z názvu chaos by sa dalo na prvý pohľad zdať, že ide o nepredvídateľné a náhodné javy, teória chaosu sa zaoberá javmi, ktoré vykazujú vnútornú štruktúru a poriadok a sú aspoň v princípe opísateľné jazykom matematiky. Tak kde je potom problém?
Matematik Maria Livio v knihe Je boh matematik? poukazuje na to, že matematici síce vyvinuli rôzne dôvtipné formálne systémy, ktoré sa dokážu s niektorými aspektami nelineárnych dynamických komplexných problémov čiastočne vyrovnať (pravdepodobnosť a štatistika), „každopádne žiadna deterministická prediktívna teória pre komplexne chaotické systémy neexistuje”.
Deterministické lineárne technológie
Vďaka vedeckému pokroku dokážeme vytvárať pozoruhodné technológie od áut cez lietadlá, počítače až po urýchľovače častíc. Technológie, ktoré v súčasnosti vytvárame, sú založené na deterministických dynamických lineárnych zákonoch, ktoré sme my ľudia vyvinuli. Ak teda poznáme počiatočný stav a fyzikálne - matematické zákony správania nejakého systému, dokážeme aspo ň v princípe jednoznačne určiť jeho správanie v budúcnosti .
Avšak technológie, ktoré „vytvára“ príroda, fungujú na na iných princípoch, než vytvárame my ľudia. V podstate nevieme stále vytvoriť ani „primitívnu“ technológiu, založenú na nelineárnych dynamických zákonov resp. na okraji chaosu - nie to ešte simulovať správanie ľudského mozgu. Jeden z hlavných dôvodov tohto nelichotivého stavu je, že pre tento druh technológií sme nevytvorili vhodnú matematiku. Preto som voči všetkým tým bombastickým vyhláseniam o algoritmoch, ktoré sú blízke tomu ľudskému, veľmi skeptický. Dajme tomu čas.
