Искусственный интеллект (ИИ) и нейронные сети представляют собой две инновационные технологии, которые в последнее время привлекли значительное внимание благодаря своему потенциалу для трансформации различных отраслей промышленности. ИИ описывает моделирование процессов человеческого мышления машинами, в то время как нейронные сети являются частью ИИ, которая имитирует функционирование человеческого мозга при обработке информации.
В этой статье мы раскроем понятия искусственного интеллекта и нейросети, проанализируем концепцию этих понятий, их применение и воздействие, которое они оказывают на общество.
Что такое искусственный интеллект?
Искусственный интеллект представляет собой область изучения и разработки компьютерных систем, способных выполнять разнообразные задачи, которые обычно требуют наличия человеческого интеллекта, такие как обработка визуальной информации, распознавание речи, принятие решений и перевод текста с одного языка на другой. Системы искусственного интеллекта предназначены для анализа данных, приспособления к новым входным данным и выполнения задач с минимальным участием человека. Машинное обучение, как часть области искусственного интеллекта, позволяет компьютерам извлекать знания и делать прогнозы или принимать решения на основе данных без явного программирования.
Что такое нейронные сети?
Нейронные сети (нейросети) представляют собой особый тип модели машинного обучения, вдохновленный структурой и функционированием человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов, или нейронов, организованных в слои.
Каждый нейрон принимает входные данные, обрабатывает их и выдает обратные данные, которые передаются на следующий уровень. Через процесс обучения нейронные сети регулируют силу связей между нейронами для выявления закономерностей в данных и создания прогнозов.
Искусственный интеллект и нейросети: в чем же различие?
“Основное различие между ИИ и нейросетью заключается в их масштабах и целях применения. В то время как ИИ включает в себя широкий спектр технологий и методов, направленных на создание интеллектуальных систем, нейронные сети представляют собой особый подход в этом более широком контексте, ориентированный на обучение на основе данных и распознавание закономерностей.” - считает компания Lingvanex.
Давайте его рассмотрим. В качестве примера было взято предложение: “The weather today is sunny with a chance of rain in the evening”.
Что же получилось?
“При переводе с помощью статистических моделей перевод на русский язык будет выглядеть, вероятно, так: “Погода сегодня солнечная с вероятностью дождя вечером”. Получается достаточно точный перевод, но структура несколько шаблонная и прямолинейная”.
Не могу не согласится с автором. Перевод выполнен точно, но он достаточно шаблонный и неестественный.
Как же с переводом справились модели, использующие нейросети?
“Сервисы, подобные Lingvanex, которые в значительной степени полагаются на нейронный машинный перевод, дают такой вариант: “Сегодня солнечная погода, вечером возможен дождь”. Перевод звучит более естественно и лучше передает тон и контекст исходного предложения”.
Такой вариант перевода звучит точно и естественно.
Можно сделать вывод, что нейронные сети являются частью искусственного интеллекта, применяемым для решения определенных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка, управление процессами и многое другое.
Применение искусственного интеллекта и нейросетей
Искусственный разум и нейросети находят применение в разнообразных областях промышленности.
В области здравоохранения искусственный разум используется для анализа медицинских изображений, создания лекарств и рекомендаций по лечению.
В финансовой сфере алгоритмы на основе искусственного разума применяются для выявления мошенничества, оценки рисков и автоматизированной торговли.
В области транспорта искусственный разум способствует развитию автономных транспортных средств и систем управления движением.
Нейросети также используются в системах обработки естественного языка, компьютерного зрения и распознавания речи.
Какое воздействие оказывают искусственный интеллект и нейросети на общество?
Быстрое развитие искусственного разума и нейросетей может привести к значительным изменениям в обществе. Хотя эти технологии предлагают много преимуществ, таких как увеличение эффективности, точности и новых возможностей, они также вызывают этические и социальные вопросы. Для обеспечения ответственной разработки и внедрения этих технологий необходимо решить проблемы, связанные с конфиденциальностью данных, предвзятостью алгоритмов, изменением занятости и потенциальным незаконным использованием систем на основе искусственного разума.
Какие выводы можно сделать?
В заключении отметим, что нейронные сети - это мощный инструмент искусственного интеллекта, который находит широкое применение в различных областях, их гибкость и способность к обучению делают их важным элементом современных технологий.
Главное отличие двух этих понятий заключается в том, что искусственный интеллект включает в себя разнообразные технологии, такие как анализ данных, распознавание речи, компьютерное зрение и автоматизацию задач, в то время, как нейронные сети представляют собой определенный вид искусственного интеллекта, который имитирует работу человеческого мозга для обработки информации и обучения на примерах.
Поэтому крайне важно осознанно использовать эти инструменты, учитывая их способности, границы и возможные последствия для общества. При грамотном подходе к применению искусственного интеллекта и нейронных сетей мы сможем стимулировать инновации и успешно решать сложные задачи, стоящие перед человечеством.
На просторах интернета наткнулась на статью в блоге компании Lingvanex “Может ли машинный перевод заменить переводчика?” Подобные темы всегда вызывали у меня интерес, поскольку я работаю переводчиком. Также, думаю, что эта тема актуальна для многих, так как почти каждый человек использует в своей жизни машинные переводчики. Хотелось бы обсудить данный материал и высказать свое мнение.
Давайте начнем.
“В последнее время машинный перевод превратился из научной диковинки в важнейший инструмент глобальной коммуникации. Внедрение искусственного интеллекта и обучение на основе нейронных сетей значительно повысило качество МП и его результаты. Традиционный человеческий перевод требует много времени и сил, а также привлечения людских ресурсов”.
Машинный перевод значительно упростил жизнь переводчиков и обычных людей. Машинный перевод может за считанные секунды обработать огромный объем информации. Человеку понадобиться от нескольких часов до пары дней, а то и месяцев.
Кратко остановимся на плюсах машинного перевода:
высокая скорость;
экономия времени;
снижение затрат;
многоязычность;
доступность.
С этим пунктом соглашусь, в этом плане машинный перевод действительно превосходит человека.
“Так, например, машинный переводчик Lingvanex работает на платформах iOS, Android, MacOS, Windows, как расширение в браузере, в мессенджерах, голосовых помощниках и переводит на более, чем 109 языков”.
Я пробовала этот переводчик. В целом, достаточно неплохой, но судить глобально о его качестве не буду, так как переводила там небольшие отрывки текста, предложения, слова. Качество меня устроило. На мой взгляд, мог бы быть достойной альтернативой существующим машинным переводчикам на рынке.
Давайте же разберем, чего же не умеет делать машинный перевод. В статье приведен яркий пример, который мне хотелось бы рассмотреть:
“Например, английская идиома «kick the bucket», означающая «умереть», довольно часто переводится на другие языки буквально (“пни ведро”), что в конечном итоге полностью лишает ее смысла.”
Данный пример идеально демонстрирует то, что машинный перевод не способен точно переводить идиомы, фразеологизмы. Системы нейронного машинного перевода способны выявлять определенные закономерности, однако они не обладают достаточным уровнем понимания контекста, необходимого для точной интерпретации таких выражений.
В моей жизни были похожие случаи, когда я переводила идиомы с английского на русский, и перевод получался достаточно странным и нелепым. Перевод идиомы “smart cookie”, которая обозначает умного, смекалистого человека, машинные переводчики интерпретировали как “умное печенье”. Идиому “when pigs fly”, которая имеет значение “когда рак на горе свистнет”, что значит, что какое-то событие никогда не произойдет, машинные переводчики перевели дословно “когда свиньи летают”. И казалось бы, ну в чем же они не правы, если дословно все верно, однако утрачивается первоначальный смысл, заложенный в эти идиомы.
Возвращаемся, к нашему главному вопросу: может ли все-таки машинный перевод заменить человека?
“Перевод требует особого внимания и тонкого подхода, которые в настоящее время могут обеспечить только переводчики-люди. Даже самые передовые системы машинного перевода все еще сильно уступают мозгу человека и имеют ряд ограничений. Уникальные навыки профессионального переводчика незаменимы, особенно в текстах, где точность, способность тонко чувствовать контекст и глубокое понимание культурных особенностей имеют первостепенное значение.”
Конечно нет, каким бы крутым и качественным ни был машинный перевод, он никогда не заменит человека. Машинный перевод хоть и становится все более совершенным и широко используемым инструментом, человеческий перевод все равно остается необходимым в случаях, когда требуется высокая точность, культурная адаптация и передача эмоций.
Мое мнение, что идеальным вариантом может быть комбинация обоих методов: использование машинного перевода для быстрой обработки текста и человеческого перевода для его качественной доработки и проверки.
А как вы считаете? Может ли машинный переводчик заменить человека?
Интернет-человек (ИЧЕ) — это новый герой нашего времени, который не только полностью интегрирован в цифровое пространство, но и активно защищает его. В свете недавних событий, связанных с потенциальной опасности нейросетей, как никогда важно осознать роль таких профессионалов, как ИЧЕ, в обеспечении безопасности и стабильности цифрового мира.
Интернет-человек (ИЧЕ) – герой современности, символизирующий слияние человека и цифровых технологий. В своём белом костюме с сияющей эмблемой "ИЧЕ", он защищает наш цифровой мир, используя передовые технологии и знания. ИЧЕ стои на страже инноваций...
Текущая Ситуация
Новость о том, что сотрудники AI покидают компанию из-за опасений по поводу угрозы, которую могут представлять нейросети, стала тревожным звоночком для многих. Ключевые фигуры компании выразили обеспокоенность, что нейросеть может стать опасным для человечества, особенно если безопасность ставится ниже качества.
Эти события подчеркивают необходимость ответственного подхода к разработке и внедрению технологий.
ИЧЕ: Защита и Безопасность
ИЧЕ — это не просто пользователь интернета или IT-специалист. Это профессионал, который понимает глубину и сложность современных технологий, и активно работает над тем, чтобы они служили на благо человечества. Вот ключевые задачи, которые выполняет ИЧЕ в текущей ситуации:
Обеспечение Кибербезопасности: ИЧЕ разрабатывает и внедряет решения для защиты данных и инфраструктуры. Он следит за тем, чтобы цифровые технологии использовались ответственно и безопасно.
Этическое Программирование: Интернет-человек активно участвует в разработке и продвижении этических стандартов в программировании и разработке искусственного интеллекта, чтобы технологии оставались под контролем человека.
Образование и Осведомленность: ИЧЕ проводит просветительскую работу, помогая обществу понять и правильно использовать современные технологии. Он обучает людей, как безопасно взаимодействовать с цифровыми инструментами.
ИЧЕ: Новый Герой
Представьте себе героя в белом костюме с символом интернета на груди, символизирующей его миссию по защите цифрового будущего, акцентируя участие в российском IT сообществе. Этот герой стоит на страже безопасности и добрых намерений, противодействуя любым угрозам, исходящим от неконтролируемого развития технологий.
Заключение
Интернет-человек (ИЧЕ) — это не просто персонаж, а воплощение новой философии и подхода к технологиям. Он символизирует ответственность, безопасность и инновации. В условиях, когда даже разработчики AI выражают опасения по поводу будущего нейросетей, нам нужен такой герой, как ИЧЕ, чтобы уверенно идти в цифровое будущее.
Следите за следующими постами, чтобы узнать больше о приключениях и миссии ИЧЕ. Этот новый супергерой поможет нам всем понять и принять цифровые технологии, делая мир безопаснее и лучше.
Как вы думаете, какие суперспособности могут быть у Интернет-человека (ИЧЕ)? Поделитесь своими идеями в комментариях!
В мире бизнеса есть бесчисленное множество историй успеха, но история Джона Смита выделяется своей уникальностью и вдохновляющим началом. Все началось с находки старого электродвигателя на чердаке дома его бабушки.
Джон, предприимчивый молодой человек с острым глазом на возможности, распознал в этом неприметном предмете скрытый потенциал. Вместо того, чтобы выбросить двигатель, он решил исследовать его возможную ценность на рынке.
Проведя небольшое исследование, Джон обнаружил, что электродвигатели его типа востребованы среди любителей и энтузиастов DIY. Он связался с несколькими потенциальными покупателями и вскоре продал двигатель по выгодной цене.
Успех этой первой продажи подстегнул Джона к дальнейшим поискам неликвидных товаров, которые он мог бы перепродать с прибылью. Он начал посещать гаражные распродажи, блошиные рынки и даже свалки, ища скрытые сокровища.
Постепенно Джон расширил свой ассортимент, включив в него не только старые электродвигатели, но и другие неликвиды, такие как винтажная мебель, антиквариат, бытовая техника и электроника. Он обнаружил, что многие из этих предметов, хотя и считались неликвидными, все еще имели ценность для коллекционеров, энтузиастов и тех, кто ищет уникальные находки.
Джон создал онлайн-платформу, где он мог выставлять свои товары на продажу, а также наладил связи с местными магазинами подержанных товаров и антикварными лавками. Его бизнес начал стремительно расти, поскольку его репутация надежного и знающего продавца неликвидных товаров росла.
Успех Джона можно отнести к нескольким важным факторам:
• Глаз на ценность: Он умел распознавать скрытую ценность в предметах, которые другие считали неликвидными.
• Предприимчивость: Он был готов исследовать новые рынки и искать возможности, которые упускали другие.
• Страсть: Он увлекался своей работой и получал удовольствие от поиска и перепродажи уникальных предметов.
• Онлайн-платформа: Он создал удобную онлайн-платформу для демонстрации и продажи своих товаров.
• Связи: Он установил прочные связи с другими предприятиями и коллекционерами, что помогло ему расширить свой бизнес.
История Джона — это вдохновляющее напоминание о том, что даже в самых обычных предметах можно найти ценность. С помощью предпринимательского духа, творческого мышления и упорного труда можно построить успешный бизнес, основанный на продаже неликвидных товаров.
Кроме того, бизнес Джона оказал положительное влияние на окружающую среду. Перепродавая неликвиды, он предотвратил их попадание на свалки и способствовал принципам устойчивого развития и повторного использования.
Австралийский стартап Cortical Labs разрабатывает нечто удивительное: компьютерный чип, созданный с использованием живых клеток человеческого мозга. Этот проект, получивший название Dishbrain, представляет собой настоящую инновацию.
На кремниевой основе чипа растут живые нейроны человеческой коры головного мозга, выполняя функции проводников и связываясь между собой и с другими элементами системы. Это можно сравнить с миниатюрной версией мозга, которому уже удалось научиться играть в классическую видеоигру Pong. Хотя в игре он показал себя не идеально, скорость и эффективность его обучения превзошли традиционные цифровые методы ИИ. Такие гибридные чипы могут кардинально изменить не только развитие искусственного интеллекта, но и медицину, предоставляя новые возможности для тестирования лекарств и изучения заболеваний.
Cortical Labs утверждают, что их чипы способны расти, учиться и адаптироваться, подобно человеческому мозгу. Возможности, которые откроются перед нами благодаря этому изобретению, могут быть поистине революционными.
Если вам интересны новые технологии, полезные сервисы и новости будущего, добро пожаловать в ИИшница 🍳
Технологический процесс не стоит на месте, а развивается семимильными шагами. Сегодня искусственный интеллект прочно вошёл в жизнь современного человека: благодаря ИИ выполнять задачи в работе или быту стало значительно легче. Но сможет ли полностью нейросеть заменить человека?
Сфера применения ИИ
Отличительной особенностью искусственного интеллекта является способность обрабатывать большой объём данных. Кроме того, ИИ присуще машинное обучение с учётом примеров и опыта. Следовательно, возникает вопрос: где же применяются нейросети?
Образование;
Медицинская сфера;
Финансовый и транспортный сектора;
Коммуникация;
Энергетика;
Аграрный сектор;
Торговля и прочее.
Сможет ли искусственный интеллект вытеснить людей?
Этот вопрос вызывает массу дискуссий среди экспертов. В статье представлены несколько мыслей относительно вытеснения ИИ человечества. Сегодня в некоторых сферах деятельности, где требуется рутинная работа или при производстве, нейросеть уже используется. Например, написание текстов или где существует высокая опасность на производстве.
Невзирая на развитие и усовершенствование, искусственный интеллект не может заменить человека по ряду причин. К основным из них относятся такие факторы:
Эмпатия;
Критическое мышление;
Эмоции.
Вышеперечисленные моменты важны во многих отраслях деятельности: в медицине врачи способны на сопереживание и эмпатию, творческий человек способен передать глубину и чувственность работе.
Также важным моментом является принятие решения в случае непредвиденных ситуаций и рисков. В этом случае человеческому фактору отведена ключевая роль, поскольку человек подключает не только логику, но и опыт, а также интуицию.
Вместе с тем ИИ станет незаменимым помощником, когда существует необходимость автоматизировать рутинные задачи, в частности обрабатывать большой поток информации. Несмотря на то, что нейросети отличаются быстротой обработки поставленных задач, они не обладают творческой интуицией и способностью мыслить за рамками шаблонов.
При этом люди могут адаптироваться к новым условиям и проходить обучение на протяжении жизни. Человеку свойственно осваивать новые навыки и подстраиваться к изменяющемуся окружению. Такая гибкость делает человечество незаменимым в различных отраслях.
Кроме того, человеческий фактор имеет немаловажное значение в юриспруденции, политической деятельности, где требуется принять сложные решения. ИИ может пригодиться при обработке информации, но окончательно решение принимает человек.
Нейросеть не заменит человека при коммуникации с другими людьми. Передача информации от одного собеседника к другому включает язык, эмоции и невербальные сигналы, которые искусственный интеллект не способен воспроизвести.
Однако ИИ не лишен недостатков. Он может быть неполным или недостоверным в случае принятия решений и выводов, особенно если базируется на неправильных данных или существуют неточности в алгоритмах. Люди способны оценивать более критически и при необходимости корректировать действия или решения.
Выводы
Несмотря на высокую развитость ИИ, сегодня сложно представить, как в полном объёме нейросеть может заменить человеческий труд. Однако нет ничего невозможного, и переход к такой модели в будущем вполне реален. Такую трансформацию можно сравнить с переходом к опросам или работе в режиме онлайн. Не исключено, что спустя время учёные начнут использовать систему, позволяющую применить в любых экспериментах. При этом результат поведения ИИ не будет отличаться от человеческого труда, но живое человеческое общение не заменит никогда.
Кстати, я веду свой Telegram‑канал про науку, технологии и факты. Буду очень рад пообщаться с вами.
Дамы и господа, добро пожаловать на арену, где столкнутся два могучих метода: Статистика и Машинное Обучение! В левом углу, великий и могучий - Статистика! Он владеет точными инструментами, способными разгадать даже самые запутанные законы данных. Его анализ рисков и прогнозы основаны на каменных основаниях математики. И в правом углу - Машинное Обучение, неукротимая сила, способная обработать огромные объемы информации и раскрыть тайны скрытых зависимостей! Его предиктивные модели способны улучшить прогнозы и дать вам преимущество в борьбе за рыночное господство. Но не спешите делать ставки, уважаемые зрители, ведь каждый из этих методов имеет свои сильные и слабые стороны. Статистика, хоть и точна, может оказаться ограниченной в анализе огромных объемов данных или в поиске сложных, нелинейных зависимостей. В то время как Машинное Обучение, несомненно мощный инструмент, требует обширных данных и ресурсов, а его работа иногда остается загадкой для человеческого разума. И вот мы видим примеры применения обоих методов в сфере маркетинга. Статистические методы помогают анализировать эффективность рекламных кампаний и определять важные факторы влияния на конверсию. В то время как Машинное Обучение отлично справляется с задачей персонализации рекомендаций, повышая уровень конверсии и улучшая пользовательский опыт. Однако, уважаемые зрители, не забывайте, что истинная сила лежит в их объединении! Комбинируя статистические методы и Машинное Обучение, мы можем раскрыть новые горизонты в анализе данных, сделать точные прогнозы и принимать обоснованные решения. Так что дамы и господа, позвольте мне провести вас сквозь этот эпический бой методов, в котором только самые сильные выживут, а победителем будет тот, кто сможет использовать их силу в своих стратегических битвах на поле маркетинга! А если серьёзнее, то читайте на нашем более основном портале (https://t.me/Brainly_News)), заходите, ждем!)
Пока одни учёные ищут лекарство от старости, другие разрабатывают более радикальные планы по продлению жизни. Что, если мы загрузим сознание в компьютер? Или пересадим человеку голову? Или заменим мозг на кибернетический имплант? Удастся ли тогда сохранить человеку жизнь и личность? Или, может, на фантастические технологии лучше не рассчитывать — и делать ставку исключительно на лекарства, удлиняющие теломеры? Рассказываю в сегодняшнем посте.
В 1926 году советский учёный Сергей Брюхоненко разработал первый в мире аппарат искусственного кровообращения — аутожектор. С его помощью Брюхоненко продлил жизнь собаке, у которой остановилось сердце — правда, продлил лишь на несколько часов. Позже учёный с помощью аутожектора учёный заставил жить отрезанную голову собаки. Собака находилась в сознании, она даже поела — правда еда вылезла у неё из шеи. Это не байка — сохранилась даже кинохроника эксперимента Брюхоненко.
А в 1954 году один из основоположников трансплантологии, советский биолог Владимир Демихов, пришил собаке вторую голову. Всего Демихов создал порядка двадцати «церберов» — правда, большинство из них умирало спустя несколько часов после операции. Правда, по словам учёных, одна собачка после пересадки — вернее, подсадки — прожила целый месяц. Кстати, в создании «церберов» Демихов не был первым. Ещё 21 мая 1908 года американскому физиологу Чарльзу Клоду Гатри и французскому хирургу Алексису Каррелю удалось пересадить голову одной собаки на тело другой. Пёс прожил несколько часов.
Пересадка головы собаки Владимиром Петровичем Демиховым 13 января 1959 года
В ранних экспериментах по пересадке головы и других органов учёные сталкивались с серьёзной проблемой — иммунная система реципиента отторгала головы и другие органы донора. Но позже учёные разработали иммуносупрессоры — препараты, снижающие отторжение. И 14 марта 1970 года группа учёных под руководством Роберта Уайта, американского профессора нейрохирургии, провела операцию по пересадке головы от одной обезьяны на тело другой. Обезьяна прожила девять дней после операции, могла следить глазами за движущимся объектом, жевать, глотать и даже пыталась укусить одного из врачей.
Фантастика фантастикой, но до сих пор то и дело появляются учёные, которые претендуют на священный Грааль трансплантологов — пересадку человеческой головы. Например, в 2015 году китайский хирург Жэнь Сяопин показал, что успешно пересадил голову мышам. Китаец заявил, что уже заложил фундамент для пересадки головы человеку. Правда, результаты у учёного так себе даже с грызунами: в течение суток 28 из 40 пар мышей умерли. Не очень впечатляющий задел для пересадки головы живому человеку.
В том же 2015 году прославился итальянский хирург Серджио Канаверо. Он выступил на TedX, дал множество интервью и даже нашёл себе добровольца для пересадки головы. Добровольцем оказался Валерий Спиридонов, программист из России, страдающий от спинальной мышечной атрофии. Правда, Валерий позже женился и стал отцом — а от операции отказался.
Вот что предлагал Канаверо во время будущей пересадки головы:
Использовать низкие температуры (известно, что они снижают повреждение тканей — у хирурга будет больше времени);
Проводить операцию сверхострым лезвием, чтобы меньше повреждать ткани;
Использовать специальные полимеры, которые улучшают регенерацию нервной ткани;
Мощно подавлять иммунитет иммуносупрессорами.
Последнее вполне реально — сейчас по планете ходит множество пациентов с чужими органами и конечностями. Если донор подобран хорошо, то иммунитет «неродные» ткани не отторгает.
При этом есть проблема, которую современными технологиями не решить. Дело в том, что, если подключить мозг к чужой нервной системе, они, скорее всего, не «состыкуются». Это не устройство plug-and-play типа флешки, которую можно вставить в любой USB-порт и готово. Мозг не будет управлять телом, к которому его подсадили. Да, сосуд можно пришить к сосуду — просто соединить одну трубу с другой. А вот нерв из мозга должен как-то сам срастись со старым нервом — или же прорасти внутрь тела. Ведь некоторые нейроны — это буквально одна клетка длиной в метр, её тело находится в головном или спинному мозгу, а отросток-аксон идёт до самой периферии. Сами понимаете, это почти невероятно.
То есть, отрезая голову, мы разрезаем клетку пополам. Тело нейрона одного человека не может срастись с отростком клетки другого. Получается, старый отросток должен умереть, а нейрон из головы — «просунуть» до конца новый отросток. Да, когда пришивают обратно палец или руку, ещё есть шанс: нейрон иногда отращивает недостающий кусок отростка. Но если отрезать аксон по шею — ситуация безнадёжная. Скорее всего, погибнет весь нейрон. Мы получим безжизненное тело, которое ни на что не способно.
А чем закончилась история самого Канаверо? Он много всего наобещал, но по факту ничего не сделал. Хотя не совсем так: в 2017 году итальянец встретился с уже упомянутым Жэнь Сяопином — и они вместе пересадили голову от трупа к трупу. Да, такая операция в виде репетиции очень важна — и всё же до пересадки головы живого человека нам ещё очень далеко.
Но, может, есть шанс пересадить голову, чтобы голова в итоге смогла управлять телом? Давайте пофантазируем. Например, есть работы, в которых обезьяне с повреждённым спинным мозгом подключали детектор к моторной коре в голове. Тот, в свою очередь, по Wi-Fi посылал сигнал в спинной мозг ниже повреждения — и отросток срабатывал. Получается, учёные могли бы мозг пересаженной головы вручную соединить с телом — нерв за нервом — с помощью электронного нейроинтерфейса.
Есть даже исследования, авторы которых учили обезьян управлять с помощью нейроинтерфейса роботизированной «третьей рукой». «Третья рука» посылала обратно тактильные сигналы на сенсорную кору мозга примата — и обезьяна находила предметы на ощупь. Такие опыты говорят о том, что намного легче и логичнее пришить голову к роботизированному телу с системой жизнеобеспечения. Можно стать Крэнгом из «Черепашек-ниндзя»!
Получается, «Футурама» реалистичнее «Франкенштейна» — и идея «мозга в банке» не такая уж и дикая? Всё так. Например, мой отец исследует морских ангелов — очень красивых хищных моллюсков, которые плавают в воде. У этих ангелов можно вырезать мозг и нервную систему — и нервная система будет ещё несколько дней спокойно жить в питательной среде. Эта нервная система даже будет симулировать виртуальное поведение. Ей будет казаться, что она плавает, потом отдыхает, потом опять плавает, потом спит. То есть учёные получают настоящий мозг в банке!
Были работа и по изоляции мозгов морских свинок. Такие мозги удавалось поддерживать в живом состоянии несколько часов. Круто! Но, с другой стороны, у концепции «мозг в банке» есть целый ряд проблем. Например, мозг постоянно обменивается с телом биохимической информацией, гормонами и другими сигналами. Ладно, предположим, что мы придумали машину, которая воспроизводит весь этот поток веществ, имитирует его. Но мозг же ещё и привык постоянно получать обратную связь от тела по нервам! Возможно, само отсутствие тела станет невероятной, запредельной пыткой для мозга. Посудите сами: мы знаем, что существует фантомная боль от потерянной руки: руки нет, а мозг её чувствует. Мало того, в этой руке даже могут быть «судороги». А что, если от вас отрезать всё тело — не станет ли это вечным мучением? Вопрос открытый.
В общем, «мозг в банке» — это интересно. Но мне такой сценарий кажется маловероятным. Может, лучше пересаживать оцифрованное сознание в компьютер? У этой идеи есть множество известных и влиятельных сторонников. Так, философ-футуролог Ник Бостром прославился гипотезой о том, что мы все живём в симуляции. По Бострому, в любом из возможных реальных миров можно создать симуляцию — а то и не одну. Получается, симуляций должно быть больше, чем реальных миров. Значит, велика вероятность, что мы — поздравляю — находимся в симуляции. Правда, Бостром явно не учитывает населённость симуляций. Допустим, у вас есть реальный мир с миллиардом человек. Там есть 10 симуляций, а в них — по одному разумному объекту. Если вы — случайный разумный объект, то вы, скорее всего, живёте в реальном мире, а не в симуляции.
Ещё идею о симуляции разделяет знаменитый инженер, создатель машинного зрения и слуха в Google Рэй Курцвейл. Рэй считает, что технология загрузки мозга появится к 2045 году. Знаменитый физик и популяризатор науки Митио Како тоже считает, что перенос сознания и электронное бессмертие возможны. Но, утверждает Каку, перенос надо осуществлять постепенно — потихоньку заменять разные части мозга электронными деталями, пока не сделаем «вечным» весь мозг.
Идея загрузки сознания в компьютер часто встречается в массовой культуре. Вы наверняка смотрели тематические серии «Чёрного зеркала», а ещё — сериал «Загрузка». По сюжету «Загрузки», в 2033 году люди получили возможность после смерти «загрузить» себя в виртуальную загробную жизнь по своему выбору. Главный герой умирает и попадает в виртуальный пансионат — и пытается понять, почему он умер.
Мой любимый фильм о загрузке сознания — «Робот по имени Чаппи». Мне нравится, что в этой картине положительный персонаж, мечтающий о бессмертии, добивается его для себя и других. Авторы фильма говорят, что смерть — это плохо, проблему смертности надо решать. В других картинах смерть обычно выставлена в героическом свете, но ведь на самом деле мы будем счастливее, если станем жить дольше или перестанем умирать вовсе.
А теперь давайте поймём, можно ли перенести сознание человека в компьютер. В 2014 году учёные создали робота, которым управляла нейронная сеть. Эта сеть была симуляцией нервной системы круглого червя. Робот вёл себя в чём-то похоже на червя. Важный момент: нервная система этого червяка изучена вдоль и поперёк, вплоть до функции каждой клетки. А ещё она невероятно маленькая и состоит всего из 302 нейронов.
Кроме того, недавно исследователи разработали карту нервной системы мушки-дрозофилы. Её нервная система состоит из 3000 нейронов и 548 000 синапсов — связей между ними. Как учёные это сделали? С помощью технологии Brainbow. Специалисты вывели ГМО-мушек, у которых в разных нервных клетках работают разные гены флюоресцентных белков. За счёт этого гены светятся разными цветами. В итоге учёные смогли визуально проследить связи между нейронами.
Но вот в чём беда: у человека 85 миллиардов нейронов! И каждый нейрон связан с тысячами других, а всего в нашем мозгу не меньше 100 триллионов синапсов. И технология Brainbow с людьми не прокатит — ведь нужно изначально вывести и родить «радужный» ГМО-организм со светящимся мозгом. А затем его убить! Неинвазивно отсканировать мозг человека, увы, пока не получится.
Хорошо, а какой сейчас рекорд у современной науки по сканированию мозгов млекопитающих? Учёные создали приблизительную виртуальную модель зрительной коры мыши, состоящую из 230 тыс. нейронов. И это вовсе не точная копия структуры мозга — это лишь виртуальная схематичная карта, которая даёт представление о его работе.
В общем, мы ещё очень далеки от сканирования нашего мозга. Но при этом я верю, что копия нашего мозга может быть создана. Что такое наш мозг? Это организованная группа нейронов, которые взаимодействуют друг с другом. И можно сделать модель нашего мозга в компьютере. Она будет обладать свойствами, похожими на свойства нашего мозга — и будет выполнять те же задачи, что и мозг обычного человека. Это можно сравнить с понятием полноты по Тьюрингу. Суть в том, что любой компьютер можно свести к теоретической, абстрактной машине Тьюринга. И наоборот: любая Тьюринг-полная машина может произвести любую работу любого другого компьютера — и не важно, из чего он сделан и насколько мощен. Поэтому не важно, из чего сделана думающая система. В структуре из кремния и электричества тоже может зародиться и существовать думающее сознание, как и в структуре из белков, липидов, углеводов и нуклеиновых кислот.
Предположим, нам удалось разработать суперкомпьютеры и искусственный интеллект, который может создать копию каждого нейрона в его подробностях. Будет ли это решением проблемы бессмертия для нас — людей, запертых в своих биологических телах? Не уверен. Ведь, если можно сделать копию, можно сделать и несколько копий. А если можно сделать несколько копий, то какая из полученных копий — вы? Эта проблема называется парадоксом телетранспортации, её разбирал мой любимый фантаст Станислав Лем в книге «Диалоги». Кроме того, копия — это не точный клон оригинала. У копии есть то, что отличает её от оригинала. Получается, ваша копия — это не совсем вы. Как будем решать эту проблему?
Размышления над этим парадоксом я даже включил в свою новеллу «Гарвардский некромант». По сюжету, учёный открывает существование магии. В одной главе, «Душа как блокчейн», я рассуждаю о блокчейне. Блокчейн интересен тем, что в нём каждый блок содержит информацию — и в каждом блоке есть отсылка к предыдущему. Поэтому всегда можно вернуться в прошлое, точно восстановить любую транзакцию и без сомнений сказать, что кому сейчас принадлежит. Но из-за этого у блокчейна возникает ещё одно интересное свойство. Допустим, вы получили по 10 долларов от двух людей. В обычном случае эти 10 долларов функционально неотличимы. Но из-за того, что они достались вам из разных источников — это уникальные объекты, каждый со своей историей. Их можно отличить друг от друга. Так вот, если бы наша Вселенная была как блокчейн, то могло бы существовать некое бесспорное «знание» того, что я — это я. А теперь внимание: моя копия — уже не копия. Потому что у неё другое прошлое.
Подведу итоги: ни мозги в банках, ни пересадка головы, ни перенос сознания в компьютер не кажутся мне правдоподобными способами продления жизни. Получается, наш единственный способ продлить себе жизнь — разрабатывать лекарства для борьбы со старением. По крайней мере, пока. У меня на канале есть несколько видео, где я рассказываю и о старении мозга, об омоложении клеток.
А вы бы хотели жить вечно — или хотя бы существенно дольше, чем сейчас? А то я часто встречаю мнение «Буду дольше жить — умру со скуки». Его я не разделяю, а что думаете на эту тему вы?