Прежде чем рассмотреть основные отличия мозга от компьютера, рассмотрим одну практическую задачу.
Задача для робота-кошки
Допустим, Вы создали робота-кошку, который умеет прыгать, и хотите запрограммировать этого робота ловить живую мышку. Вот, например, простая задача. В стене в точке A есть мышиная нора. Робот-кошка сидит в точке C. Мышь выбежала из норы перпендикулярно к стене и в тот момент, когда мышь оказалась в точке B, так что кошка и мышка оказались на линии BC параллельной стене, мышка и робот заметили друг друга. Мышка тут же со своей максимальной скоростью побежала к норе из точки B в точку A.
Что будет делать робот-кошка, если робот может мгновенно измерить скорость мышки и расстояния между точками A, B и C? Тут не зря конкретизировано, что робот именно кошка, а не робот-собака и не андроид. Дело в том, что все животные семейства кошачьих (кроме гепарда) во время охоты всегда прыгают на перерез своей бегущей жертве. То есть кошка-робот должна прыгнуть в такую точку D на траектории движения мышки, чтобы мышка тоже оказалась в точке D в момент окончания прыжка кошки.
Если бы это был робот-собака (или робот-гепард), то всё было бы проще. Животные семейства собачьих (волки, шакалы, гиены, лисы) бегут за добычей по, так называемой, собачьей кривой. Эта кривая получается, если всё время бежать за добычей так, чтобы добыча была точно по курсу. Вектор скорости всегда направлен на догоняемую жертву. Запрограммировать поведение такого робота много проще, чем робота, который должен имитировать поведение кошки.
Сложнее всего запрограммировать поведение андроида. Человек, это очень хитрое существо, и поэтому в данной ситуации человек сразу побежит к мышиной норе, чтобы отрезать мышку от её убежища и дальше будет действовать по ситуации. Казалось бы, а что сложного в том, чтобы запрограммировать андроида бежать по прямой из точки C в точку A? В этой задаче сложнее всего вычислить, где находится нужная точка A. Для этого надо знать огромный объем информации о жизни мышей, чтобы связать увиденную мышь с небольшой дырочкой в стене.
Кошки изначально не знают о такой связи между мышкой и дырочкой в стене. Только большой личный опыт охоты за мышками приводит к тому, что кошка начинает связывать поведение мышки и наличие норы. (Том, который караулит Джерри около норы, имеет опыт нескольких десятилетий общения с Джерри.)
Итак, нам известны три расстояния между точками A, B и C, а также скорость мышки и скорость кошки в прыжке. Нам надо найти два угла. Это угол α отклонения направления прыжка кошки от направления на мышку. И угол β направления прыжка кошки над горизонтальной плоскостью.
Если кошка прыгает в однородном гравитационном поле, то её траектория представляет собой параболу и решение данной задачи не выходит за рамки школьного курса физики и математики. Мы получаем систему двух уравнений на два неизвестных угла, которые можно свести к одному квадратному уравнению на квадрат синуса или квадрат косинуса одного из углов (то есть уравнение 4-й степени, которое можно свести к квадратному уравнению для квадрата тригонометрической функции одного из углов).
Хотя задача и не выходит за рамки школьного курса, тем не менее, не каждый школьник сможет её решить. А если гравитационное поле неоднородное, то надо решать уже дифференциальное уравнение. Тут даже не каждый студент технической специальности справится с такой задачей.
Но всё дело в том, что мозг кошки не решает никаких систем тригонометрических уравнений и квадратных уравнений, и тем более не решает дифференциальных уравнений. Но на сегодня для любой геометрии расположения мышки и кошки мозг любой кошки решает эту задачу более быстро и эффективно, чем любой сегодняшний робот.
Три отличая мозга от компьютера
Заставить компьютер работать подобно мозгу человека или даже мозгу очень простого животного на сегодня достаточно сложная задача. Проблема заключается в том, что компьютер и мозг, это очень разные устройства. Можно даже сказать, что это принципиально разные устройства.
Конечно же, не является принципиальным отличием мозга от компьютера то, что они сделаны из совершенно разных материалов. Также не имеет большого значения и то, что мозг, это биологический орган живого организма, а компьютер, это неживое устройство. Имеет значение не то, из какого материала сделаны мозг и компьютер, кто из них биологическое устройство, а кто нет, а то, как эти два устройства обрабатывают информацию. И здесь мы видим три принципиальных отличия между мозгом и компьютером:
- Цифровые сигналы в компьютере и аналоговые сигналы в мозге.
- Адресная память в компьютере и структурно-динамическая память мозга.
- Обратимость компьютерной обработки информации и необратимость обработки информации мозгом.
То есть отличие мозга от компьютера идет на уровне разных физических процессов обработки физических сигналов, являющихся носителями передаваемой информации.
Цифровая и аналоговая машины
Мозг, это аналоговая машина. Аналоговая машина обрабатывает информацию в виде аналоговых сигналов. Компьютер, это цифровая машина. Цифровая машина имеет дело с оцифрованными сигналами.
Для цифровой машины небольшие физические отличия амплитуды сигналов не играет роли (до определенного порогового предела). Эти сигналы считаются одинаковыми. Поэтому цифровые сигналы имеют некоторый порог устойчивости к шумам и помехам.
Для аналоговой машины даже очень маленькие физические отличия амплитуды сигналов могут играть существенную роль и могут считаться неодинаковыми сигналами. Два одинаковых сигнала по разному слегка искаженные шумом, могут привести к совершенно разным эффектам.
Из-за того, что мозг не является цифровой машиной, применительно к мозгу нельзя использовать терминологию из компьютерной области. Например, является бессмысленным вопрос о том, сколько терабайт памяти содержит память человека. Терабайты, это единица измерения емкости цифровых вещей.
Если взять аналоговый сигнал, то его объем в байтах зависит от того, с какой точностью он может быть оцифрован. А максимальная точность такой оцифровки зависит от уровня технического развития. Двадцать лет назад тот же сигнал могли оцифровать с гораздо меньшей точностью, чем сейчас. Но это же не означает, что память мозга современного человека за 20 лет увеличилась на несколько порядков из-за развития компьютерных технологий по оцифровыванию сигналов.
Кроме того, требуемая оцифровка сигналов для человека часто бывает субъективной и еще зависит от природы того сигнала, который хотим оцифровать. Например, если это звуковой сигнал, то максимальная оцифровка для человека с музыкальным слухом требуется достаточно большой, чтобы на слух не отличать живой звук от оцифрованного звука, чем для человека без особого музыкального слуха. Но это совсем не означает, что объем памяти на звуковые сигналы у человека с музыкальным слухом на несколько порядков больше, чем у обычного человека.
Адресная и структурно-динамическая память
В головном мозге нет такого конкретного места, где хранится информация, например, о том, сколько будет 2x2=? или каковы первые знаки числа Пи. Невозможно найти такое небольшое место в мозге человека, удалив которое, мозг забывает, сколько будет 2x2 или какие первые 3 цифры числа Пи.
Этим мозг человека сильно отличается от памяти компьютера. Если на жестком диске, или на CD или на флэшке повреждаются какие-нибудь небольшие участки, то полностью пропадает вся информация, которая была записана на этих участках. То же самое, если произойдет сбой каких-то участков оперативной памяти во время вычислительного процесса, то пропадает вся информация, которая в данный момент находилась на этих участках оперативной памяти.
В медицине известны случаи, когда человек в результате несчастного случая терял значительную часть своего мозга, иногда более половины серого вещества мозга. Конечно, нельзя сказать, что после такой травмы такой человек сохранял все 100% своей памяти, но потери памяти были мизерными по сравнению того, какая часть мозга была потерянной.
У мозга человека первые цифры числа Пи запоминают не несколько отдельно взятых нейронов, которые физически расположены в определенном месте (адресе), а вся структура мозга. Структура мозга, это связи между его клетками нейронами. Эта структура мозга прорастает у человека в процессе его обучения. Обучение мозга приводит к появлению новых связей между нейронами.
Создание структуры мозга
Под обучением мозга понимается не только его обучение в школе или при чтении учебников, а, вообще, получение любого жизненного опыта и любой опыт по обработке любой поступающей в мозг информации. В этом смысле обучением мозга является и любая болтовня со своими друзьями, и любой просмотр любого кинофильма, и прослушивание музыки, и даже простое смотрение в окно во время поездки в транспорте. Всё это является обучением мозга, так как заставляет мозг обрабатывать поступающую в него информацию. Это обучение приводит к такому прорастанию мозга, которое в некоторой степени меняет структуру связей между нейронами мозга.
Новая структура мозга может создаваться не только за счет прорастания новых связей между нейронами, но и за счет отмирания уже существующих связей. Такое отмирание старых связей происходит постоянно в процессе старения мозга за счет умирания нейронов. Хотя нейроны и восстанавливаются (вопреки распространенному мифу), но к старости этот процесс восстановления нейронов замедляется. Обычно при отмирании части нейронов и потери каких-то связей, оставшиеся нейроны пытаются компенсировать эти потери прорастанием новых связей.
Иногда нейроны отмирают сразу в большом количестве. В этом случае оставшиеся нейроны не могут очень быстро нарастить новые связи, которые заменят утраченные. В результате необратимо закрепляется новая структура мозга. И у человека может появиться резкое изменение личности.
Чаще всего такое массовое отмирание нейронов бывает во время сильного стресса или какого-то серьезного приключения в плохом смысле этого слова. Например, описано немало случаев, когда атеист после сильного жизненного потрясения вдруг становился верующим, или, наоборот, верующий человек сильно разочаровывался в боге и становился атеистом. Причиной таких явлений как раз и является необратимое исчезновение определенных связей в мозге, которые обеспечивались погибшими нейронами.
Самый первый стресс, через который проходят все люди без исключения, это стресс во время своего рождения. В утробе матери связи между нейронами мозга младенца прорастают чисто случайно, как корневая система травы на газоне. То есть, в мозге плода нет никакой структуры, есть только полный хаос. Это связано с тем, что в мозг ещё неродившегося ребенка практически не поступает никакой новой информации. Поступает только та же самая очень небольшая информация, которая туда поступала в момент зарождения мозга. При родах младенец испытывает на столько сильный стресс, что огромное число нейронов погибает и в его мозге образуется первая структура.
Разное обучение мозга приводит к тому, что все люди разные. Мозги двух разных людей всегда получают разную информацию для её обработки. Поэтому всегда получаются две разные структуры мозга.
Даже у близнецов, которые выросли в одной семье, прорастают разные структуры мозга. Ведь близнецы не могут физически занимать один и тот же объем пространства. Значит, находясь в разных местах пространства, их мозги уже получают разную информацию. Как минимум, например, звук от одного источника в уши одного близнеца приходит чуть более громкий, чем в уши другого близнеца, в зависимости от расположения этого источника звука. А когда близнецы начинают по разному реагировать (двигаться, смотреть, говорить) на один и тот же раздражитель, говорить не одновременно и разные вещи, то это уже самый настоящий признак того, что структуры их мозга не являются копиями друг друга.
С компьютерами всё не так. Если взять два совершенно одинаковых компьютера, загрузить в них одни и те же программы в одной и той же последовательности и с одними и теми же параметрами установок, то, запуская на них одни и те же процессы, мы получаем одни и те же результаты за одно и то же время.
Работа памяти мозга
Допустим, мозг человека опрашивают, сколько будет 2x2 или просят назвать первые цифры числа Пи. Неважно, как происходит этот опрос. Это может быть явный вопрос учителя в школе или неявное обращение к мозгу при попытке посчитать деньги в своем кошельке или при рисовании схемы своего дачного участка. В любом этом случае в мозге запускается процесс прохождения сигнала по определенной структуре.
И неважно, как получился начальный сигнал. Начальный сигнал мог прийти из вне. Например, прийти из ушей как вопрос любознательного ребенка или из глаз, как вопрос в билете на экзамене. А мог начальный сигнал также сформироваться внутри мозга. Например, при подсчете своих денег в кошельке пришлось перемножить какие-то два числа и в процессе перемножения этих чисел, в том числе потребовалось знание того, сколько будет 2x2, так как в этих числах встречаются цифры 2.
Если мозг уже обучен давать ответы на вопросы, сколько будет 2x2, или какие первые цифры числа Пи, то прохождение сигнала по структуре мозга генерирует правильный ответ не только в виде образа нужных цифр, но и в виде выдачи ответа в адекватном виде. Например, если кто-то задал устный вопрос, то может быть дан ответ голосом. А если это было перемножение каких-то двух чисел в уме, то также в уме будет удержание полученных цифр в "оперативной" памяти мозга пока идет перемножение других цифр из состава этих двух перемножаемых чисел.
Именно, когда идет удержание информации в "оперативной" памяти мозга, то есть когда мы думаем об этом здесь и сейчас, и не думаем ни о чем другом, в этот момент мы реально помним эту информацию. Нужные сигналы в этот момент циркулируют по структуре мозга. А когда мы об этом не думаем, то нигде в мозге эта информация не записана.
В этом смысле мозг человека никогда заранее не знает, сколько будет 2x2. Чтобы мозг узнал, сколько будет 2x2, нужен какой-то стимул, который сгенерирует такой сигнал, отправка которого в структуру мозга вызовет образ числа 4. И пока мы в тот момент думаем о числе 4, мы помним, что 2x2=4. Но, как только мы отвлеклись и стали думать о чем-то другом, мы тут же забываем, что 2x2=4. Но это не страшно, так как структура мозга такова, что, когда нам будет нужна эта информация, то она тут же будет сгенерирована снова.
И вот так работает не только память на таблицу умножения, но и, вообще, вся память. Например, память на лица людей, на их высказывания, на прошлые события в жизни, на сюжеты просмотренных кинофильмов и прочитанных книг, на мелодии песен и слова стихов, и т.п. Также работает и моторная память мышц при работе руками, рисовании, хождении с помощью ног, держании ложки и вилки, вождении автомобиля и т.п.
А если мозг человека не обучен правильному ответу на вопрос? Допустим, маленький ребенок еще не знает, сколько будет 2x2 и не знает, что такое число Пи. В этом случае в мозг зайдет сигнал, который пройдет по имеющейся в наличие структуре и всё равно выдаст какой-то ответ. Это будет ответ, который адекватен данной структуре мозга, то есть ответ, который, как бы, предусмотрен для данных случаев.
Например, маленький ребенок может стоять и улыбаться, воспринимая вопрос, как начало игры. А может начать прыгать на месте, считая, что игра должна начаться именно так. Или ребенок может пожать плечами в знак того, что вопрос непонятен и/или ответ ему неизвестен. Или ребенок может что-то сказать. Например: "Включи мультфильмы" или "Спроси у папы" или "Не знаю" и т.п.
У взрослых людей точно такая же ситуация. При столкновении с вопросом, на который мозг еще не обучен давать ответ, имеющаяся на данный момент структура мозга всё равно дает какой-то ответ при прохождении сигнала по данной структуре. Этот ответ адекватен ситуации, в которой человек был чем-то или кем-то озадачен таким вопросом. Поэтому в зависимости от конкретной ситуации человек, например, может сказать вслух: "Идите, спросите лучше у Иванова, он-то точно знает" или сказать: "Гражданин начальник, я не знаю, кто обокрал директора водокачки" или подумать: "Да, теперь надо будет для этого учить микробиологию".
Обратимые и необратимые вычисления
С точки зрения информационной энтропии работа мозга человека напоминает работу тепловой машины, то есть часть введенной в мозг информации всегда безвозвратно теряется. В то время, как компьютер принципиально может работать так, чтобы не терять никакой информации. Чтобы это было понятно, рассмотрим следующий простой пример.
Пример Фейнмана
Допустим нам надо решить следующее уравнение с неизвестным значением x:
ax+b=c
Мы отнимаем от обеих частей уравнения b, и получаем:
ax=c-b
Спрашивается, получили ли мы какую-то новую информацию? Или быть может, мы потеряли какую-то часть первоначальной информации? Нет и нет. Мы и не получили новой информации и не потеряли старой информации, так как оба эти уравнения ax+b=c и ax=c-b эквивалентны друг другу. Мы можем от второго уравнения снова вернуться к первому с помощью обратной операции прибавления к обеим частям уравнения b. То есть, это обратимая операция.
Теперь делим обе части уравнения на a. Мы снова не получили никакой новой информации и не потеряли никакой старой информации. Это опять обратимое действие с уравнением. Но с другой стороны, мы решили это уравнение и получили ответ:
x=(c-b)/a
Значит, процесс этого вычисления обратим. Зная конечный ответ и порядок вычислений, мы можем запустить этот процесс на компьютере в обратном порядке и получить исходное уравнение.
Причем, это мы можем сделать с любой задачей и/или процессом обработки информации на компьютере. Например, мы можем решать систему дифференциальных уравнений с каким-то набором начальных координат и скоростей для каждой степени свободы и получить конечные координаты и скорости. Запустив этот же процесс решения дифференциальных уравнений в обратном порядке из конечных координат и скоростей, мы можем восстановить начальные координаты и скорости системы, как при обратной прокрутке кинофильма.
Вот тут люди, немного разбирающиеся в работе компьютера, могут подумать, что так никогда не получится из-за того, что компьютер при вычислениях использует только несколько первых значащих цифр числа, а остальные отбрасывает, то есть забывает их. Но, на самом деле, это всего лишь такая реализация процессоров, которая просто более удобная на практике. Нет никаких технических препятствий для того, чтобы изготовить такой процессор компьютера, который не отбрасывает ни один знак после запятой.
Он просто все рациональные числа будет использовать, как отношения целых чисел, а иррациональные числа будет записывать и хранить в памяти в символьном виде. Необратимые операции, типа умножения на ноль, такой процессор будет просто запоминать. В этом случае будет полная абсолютная обратимость всех вычислений и восстановление начальных значений по конечному результату.
Такой компьютер принципиально можно создать, но его не создают потому, что на практике он будет никому не нужен. Представьте себе, что такой компьютер в качестве решения задачи выдает не одно число с ограниченным числом знаков после запятой, а какую-нибудь 10-этажную дробь, где куча всяких функций, типа синусов, логарифмов и экспонент от рациональных дробей и друг от друга, куча всяких радикалов от рациональных дробей и этих функций, и еще всякие константы, типа чисел Пи и Е, и т.п. На практике решение задачи в таком виде никому не нужно, так как это решение нужно будет несколько часов обрабатывать вручную на калькуляторе или запрограммировать такую обработку на обычном компьютере.
Итак, компьютер, это принципиально обратимая информационная машина. А мозг человека, это принципиально необратимая информационная машина. В процессе обработки поступающей информации мозг человека часть этой информации необратимо теряет.
Связь памяти мозга с забыванием
Мало того, оказывается, что, чем лучше человек забывает, тем лучше у него работает память. Например, неоднократно проводились следующие эксперименты по тестированию памяти людей. Группе испытуемых людей дают некоторое время, чтобы посмотреть на последовательность, например, 20 случайных чисел. При этом им дают задание запомнить не все числа, а запомнить по порядку только те, которые находятся, например, на нечетных местах, а которые находятся на четных местах запоминать не надо, их спрашивать не будут.
Затем проверяют, как много первых чисел по порядку на нечетных местах запомнил испытуемый. После чего испытуемого неожиданно просят вспомнить по порядку числа на четных местах, которые запоминать не надо было. И тут получался очень интересный результат. Те, кто больше всех запоминали по порядку числа на нечетных местах, как правило, не могли вспомнить ни одного числа на четных местах. А те, кто меньше всего запоминал чисел на нечетных местах, порой, помнили столько же чисел и на четных местах. Таким образом, мозг с хорошей памятью обладает и хорошим забыванием той информации, которая является несущественной и неактуальной.
Порой встречаются случаи, когда у людей бывает феноменальная память на события многолетней давности. Например, если у такого человека спросить, что с ним было такого-то числа такого-то месяца и такого-то года, то он со всеми подробностями опишет происходившие с ним в тот день события. Иногда такая память открывается и у обычных людей в состоянии гипноза. Это явление породило миф о том, что, будто бы, наш мозг запоминает всю поступающую в него информацию со всеми деталями и подробностями и хранит эту информацию всю жизнь. Мы, якобы, только не умеем доставать эту информацию на сознательном уровне из глубин своего подсознания.
На самом деле это не так. Запоминается только та информация, которая была актуальной и важной на тот момент (или человек специально постоянно ищет ассоциации с календарной датой). Если человек очень подробно помнит, что с ним происходило в какие-то определенные дни много лет назад, то всегда найдется очень много данных за те же самые дни, которые он не помнит.
Например, если человек помнит, что в такой-то день в такой-то час он встретил на улице своего знакомого и разговаривал с ним, то задавая ему дополнительные вопросы, можно обнаружить, что человек много не помнит. Например, не помнит, в чем был одет его знакомый или что этот знакомый ему говорил, или какая погода в тот день стояла на улице, или в каком конкретном месте на улице произошла встреча, кто проходил мимо, какие автомобили проезжали мимо и т.д.
Почему же он помнит, с каким знакомым была встреча, и в какой час? Видимо, в тот момент это было достаточно актуальным (или человек сознательно именно эти данные ассоциировал с календарной датой в качестве тренировки памяти или развлечения). А почему не помнит одежду знакомого? Видимо, в тот момент, это было не актуально и не важно. Мозг посчитал эту информацию мусорной и забыл её.