Компьютер или человек, кто сильнее
Обновлено: 24.11.2024
Мы живем в мире, где компьютеры могут превзойти людей в шахматах, го и даже в игре Jeopardy. Искусственный интеллект и машинное обучение постоянно создают новые прорывы, заставляя нас гадать, будем ли мы вскоре жить в технологической утопии или будем бороться за выживание с киборгом Арнольдом Шварценеггером.
Но превосходят ли компьютеры человеческий мозг в целом? Давайте узнаем.
Для целей этой статьи давайте определим компьютер как персональный рабочий стол для непрофессионального использования (т. е. не сервер, работающий круглосуточно и без выходных).
Для простоты мы ограничим сравнение четырьмя областями:
- Хранилище
- Скорость обработки
- Память
- Энергоэффективность
Да начнется битва!
Хранилище
Для повседневного использования большинству пользователей компьютеров достаточно 500 ГБ дискового пространства. Креативщики, геймеры и другие пользователи с большим объемом данных часто полагаются на дополнительное хранилище в облаке или на портативном твердотельном накопителе. Ради аргумента мы предоставим компьютеру в среднем 1 ТБ дискового пространства.
А как насчет емкости памяти мозга? Ну, это сложно.
Оценки различаются в зависимости от того, сколько нервных клеток или нейронов существует в обычном мозге. Многие исследования полагаются на 100 млрд нейронов, а исследование Стэнфордского университета предполагает, что в мозгу на самом деле 200 млрд нейронов.
Вы можете подумать: "Подождите, у компьютера есть байты, а у мозга есть нейроны. Как их сравнить?»
Одно заметное различие между человеческим мозгом и компьютерной флеш-памятью заключается в способности нейронов объединяться друг с другом, чтобы способствовать созданию и хранению воспоминаний. Каждый нейрон имеет примерно тысячу соединений с другими нейронами. Поскольку в среднем человеческом мозгу насчитывается более триллиона связей, этот эффект перекрытия создает экспоненциально большую емкость хранилища.
Исходя из наших сегодняшних знаний о нейронах, которые очень ограничены, мы оцениваем объем памяти мозга в 1 петабайт, что эквивалентно более чем тысяче твердотельных накопителей емкостью 1 ТБ.
Преимущество: человеческий мозг.
Память
Пока что это равное соревнование. Человеческий мозг имеет значительно больше памяти, чем средний компьютер. А компьютер может обрабатывать информацию экспоненциально быстрее, чем человеческий мозг.
Как насчет доступа к памяти? Может ли человек запоминать информацию лучше, чем компьютер?
Ну, это зависит от того, о какой информации мы говорим.
Что касается основных фактов, то однозначно нет. Если компьютер «знает», что столицей Невады является Карсон-Сити, этот факт всегда будет доступен. С другой стороны, человек может со временем запутаться или забыть об этом факте, особенно после длинных выходных в Вегасе.
В чем компьютеры отстают от людей, так это в способности присваивать информации качественный рейтинг. Для компьютера вся информация точно такая же. Люди, с другой стороны, имеют много разных типов воспоминаний и расставляют приоритеты воспоминаний в зависимости от их важности. Вы, несомненно, помните множество подробностей о дне свадьбы, но наверняка забыли, что ели на обед в прошлый четверг. (Если вам интересно, это был бутерброд с тунцом и ржаным хлебом.)
Люди также связывают воспоминания друг с другом, поэтому ваши воспоминания о кануне Нового года будут связаны со всеми другими вашими новогодними праздниками на протяжении всей вашей жизни. У компьютера нет такой возможности, по крайней мере, на данный момент.
Преимущество: непонятно
Энергоэффективность
Конкурс все еще жеребьевка. Компьютеры работают быстрее и точнее, а у людей больше памяти и больше возможностей для доступа к воспоминаниям.
Что можно сказать об энергоэффективности? Вот где становится по-настоящему весело.
Обычный компьютер потребляет около 100 Вт. Человеческому мозгу, с другой стороны, требуется примерно 10 Вт. Правильно, ваш мозг в десять раз более энергоэффективен, чем компьютер. Мозгу требуется меньше энергии, чем лампочке.
Возможно, мы не самые яркие лампочки в коробке, но опять же, нам и не нужно быть такими.
Преимущество: человеческий мозг
Заключение
В конечном счете, явного победителя нет. Люди и компьютеры имеют свои преимущества в зависимости от категории. Если вам нужна точность и скорость необработанной обработки, компьютер — очевидный выбор. Если вам нужны творчество, энергоэффективность и расстановка приоритетов, лучше всего подойдет человек.
Хорошая новость заключается в том, что нам не нужно выбирать. Это не должно быть соревнование людей против компьютеров. Мы можем работать вместе и наслаждаться лучшим из обоих миров. То есть до тех пор, пока Скайнет не станет самоосознающим.
Кто умнее — вы или компьютер или мобильное устройство, на котором вы читаете эту статью? Ответ становится все более сложным и зависит от меняющихся определений.Компьютеры, безусловно, лучше справляются с трудностями, используя свой уникальный набор навыков, но люди имеют преимущество в задачах, которые машины просто не могут выполнить. Во всяком случае, еще нет.
Компьютеры могут воспринимать и обрабатывать определенные виды информации намного быстрее, чем мы. Они могут прокручивать эти данные в своем «мозге», состоящем из процессоров, и выполнять вычисления, чтобы просчитывать множество сценариев со сверхчеловеческой скоростью. Например, лучшие компьютеры, обученные игре в шахматы, могут в этот момент планировать стратегию на много ходов вперед, решая задачи гораздо ловче, чем лучшие игроки в шахматы. Компьютеры также учатся гораздо быстрее, сужая сложные варианты выбора до наиболее оптимальных. Да, люди тоже учатся на ошибках, но когда дело доходит до решения головоломок, с которыми компьютеры справляются лучше всего, мы гораздо более подвержены ошибкам.
У компьютеров есть и другие преимущества перед людьми. У них лучше память, поэтому они могут получать большое количество информации и могут использовать ее практически мгновенно. Компьютерам не требуется сон, как людям, поэтому они могут рассчитывать, анализировать и выполнять задачи без устали и круглосуточно. Несмотря на ошибки или уязвимость к перебоям в подаче электроэнергии, компьютеры просто точнее выполняют широкий спектр важных функций, чем мы. На них не влияют и не влияют эмоции, чувства, желания, потребности и другие факторы, которые часто затмевают суждения и интеллект нас, простых смертных.
С другой стороны, люди по-прежнему превосходят компьютеры во многих отношениях. Мы выполняем задачи, принимаем решения и решаем проблемы, основываясь не только на нашем интеллекте, но и на нашем программном обеспечении с массовой параллельной обработкой — абстрактно, что мы любим называть нашими инстинктами, нашим здравым смыслом и, возможно, самое главное, нашим жизненным опытом. Компьютеры можно запрограммировать огромными библиотеками информации, но они не могут воспринимать жизнь так, как мы. Люди обладают чертами, которые мы иногда называем (опять же, абстрактно) творчеством, воображением и вдохновением. Человек может написать стихотворение, сочинить и сыграть музыку, спеть песню, создать картину или придумать новое изобретение. Компьютеры можно запрограммировать на выполнение некоторых из этих задач, но они не обладают врожденной способностью творить так, как это делают люди.
Что обо всем этом думают специалисты по искусственному интеллекту? Начнем с определения того, что мы подразумеваем под словами «умнее» или «умнее». Интеллект состоит из двух компонентов, говорит профессор Шломо Майтал, старший научный сотрудник Института С. Неамана в Технионе — Израильском технологическом институте. Одно — это способность учиться, другое — это способность решать проблемы. И в этих областях компьютеры могут быть умнее людей.
"Сегодня компьютеры могут обучаться быстрее, чем люди. Например, Watson (IBM) может читать и запоминать все исследования рака, чего не может ни один человек", – говорит Майтал. «С помощью глубокого обучения Watson также может решить проблему, например, как лечить редкую форму рака — и он это сделал. Так что в этом смысле компьютеры могут быть умнее людей».
Майтал указывает на еще один пример компьютерного интеллекта в своей статье "Скоро ли роботы станут умнее людей?" 10 февраля 1996 года компьютер IBM Deep Blue победил чемпиона мира Гарри Каспарова в первой из шести игр серии, а год спустя выиграл серию — первый компьютер, которому это удалось. Был ли Deep Blue разумным? И да, и нет, – говорит Майтал.
"Нет, потому что он просто смог просчитать огромное количество возможных шахматных ходов за долю секунды", – пишет Майтал. «Скорость — это не интеллект. Но да, потому что он смог проанализировать эти шахматные ходы и выбрать лучший, достаточный для победы над Каспаровым».
«От ИИ С точки зрения перспективы, теперь мы можем обучать компьютеры выполнять многие задачи лучше, чем люди, например некоторые задачи визуального распознавания», — говорит Маллик. «У этих задач есть одна общая черта: для решения этих задач мы можем собрать огромное количество данных, и/или они повторяются. Любая повторяющаяся задача, которая создает много данных, в конечном итоге будет изучена компьютерами».
Однако эксперты сходятся во мнении, что люди по-прежнему превосходят компьютеры в общем интеллекте, творчестве и здравом смысле или понимании мира.
"Компьютеры могут превзойти людей в определенных специализированных задачах, таких как игра [в игру] го или шахматы, но сегодня ни одна компьютерная программа не может сравниться с человеческим общим интеллектом", – говорит Мюррей Шанахан, профессор когнитивной робототехники факультета вычислительной техники Университета Имперский колледж в Лондоне. «Люди учатся достигать самых разных целей в самых разных условиях. Мы еще не знаем, как наделить компьютеры здравым смыслом в понимании повседневного мира, который лежит в основе общего человеческого интеллекта, хотя я уверен, что однажды нам это удастся».
"Например, мы можем заставить компьютеры имитировать творчество, помещая произведения искусства в базу данных, а затем создавая новое произведение искусства из некоторого объединения", – говорит Грохол. «Но это то же самое, что и человеческое творчество, или компьютерный код просто следует набору инструкций? Я бы сказал, что это только последнее, что делает компьютер намного хуже, когда речь идет об этом компоненте интеллекта».
Компьютеры не понимают смысла так, как люди, – говорит Яна Эггерс, генеральный директор компании Nara Logics, занимающейся искусственным интеллектом. «Даже если компьютер может определить эмоцию, он не понимает, что означает переживание эмоции», — говорит Эггерс. «Будут ли? Это возможно, но неясно, как это будет работать с текущими формами вычислений».
Но что, если перевести часы достаточно далеко вперед? Эксперты в целом согласны с тем, что компьютеры завтрашнего дня будут обладать некоторыми чертами, которые сегодня считаются уникальными для человека.
"В человеческом мозгу 86 миллиардов нейронов (нервных клеток), и все они взаимосвязаны, – говорит Майтал. «Компьютерные нейронные сети имеют гораздо меньше «клеток». Но однажды такие нейронные сети достигнут сложности и изощренности мозга».
Вероятно, все это произойдет раньше, чем позже, считает Грохол. «Как только мы взломаем нейрокод, управляющий нашим мозгом, я считаю, что мы сможем воспроизвести эту структуру и функции искусственно, чтобы мы действительно могли создать искусственную жизнь с помощью искусственного интеллекта», — говорит он. «Я определенно могу предвидеть, что это произойдет в следующем столетии.
Некоторые люди, например ученый-компьютерщик Рэй Курцвейл и соучредитель Tesla Илон Маск, предостерегают от потенциальных опасностей искусственного интеллекта, предвидя будущее типа Терминатора, в котором машины вышли из-под контроля. Нам, безусловно, нужно контролировать искусственный интеллект, чтобы мы могли управлять машинами, а не наоборот. Но вопрос, похоже, не столько в «злых» машинах в голливудском стиле, которые поднимаются, чтобы истребить ничтожных людей, сколько в согласовании: как мы можем гарантировать, что машинный интеллект, который в конечном итоге может оказаться совершенно за пределами нашего понимания, останется полностью настроенным на наш собственный?
Отчасти это связано с переосмыслением того, как мы подходим к этим вопросам. Вместо того, чтобы зацикливаться на том, кто умнее, или иррационально бояться технологий, мы должны помнить, что компьютеры и машины предназначены для улучшения нашей жизни, точно так же, как компьютер IBM Watson помогает нам в борьбе со смертельными заболеваниями. Хитрость по мере того, как компьютеры становятся все лучше и лучше справляться с этими и многими другими задачами, заключается в том, чтобы «помочь нам» оставалась их главной директивой.
«Важно помнить, что это не противостояние человека и машины, — говорит Маллик. "Это не соревнование. Это сотрудничество».
Насколько мощен мозг по сравнению с компьютером? первоначально появился в Quora – сети обмена знаниями, где люди с уникальными знаниями отвечают на интересные вопросы.
Ответ Йохана Джона, доктора философии в области когнитивных и нейронных систем, на Quora:
На данный момент кажется, что люди и компьютеры обладают взаимодополняющими навыками. Это означает, что компьютеры очень хорошо справляются с задачами, с которыми люди плохо справляются, а люди исключительно хорошо справляются с определенными видами задач, которые компьютеры пока просто не могут выполнять.
Компьютеры очень быстры, поэтому, когда задача может быть переведена (человеком!) в алгоритм (набор пошаговых инструкций), компьютер, как правило, выполняет ее гораздо быстрее и точнее, чем в среднем. человек. Этот вид задач включает в себя математические вычисления, а также повторяющиеся задачи, которые быстро надоедают людям.
Люди превосходны в нескольких вещах, включая распознавание образов , языковые способности и творческое мышление. Компьютеры быстро совершенствуются в распознавании образов, но большинство программ все еще не так эффективны, как дети. Классическим примером распознавания образов является распознавание лиц. Мы способны распознавать лица в различных контекстах. Мы даже можем распознавать лица, которые состарились, замаскированы или скрыты растительностью на лице. Компьютеры не так хорошо справляются с такими задачами, как люди.
Поэтому компьютеры более эффективны, чем люди, когда дело доходит до выполнения простых пошаговых инструкций. Люди более сильны, чем компьютеры, в задачах, которые нелегко разбить на простые шаги. Области компьютерных наук, искусственного интеллекта и машинного обучения нацелены на разбиение проблем на «байтовые» фрагменты, которые «усваиваются» компьютерами. Так что на данный момент компьютеры — это информационные младенцы — они не могут «готовить» сами для себя.
Этот вопрос первоначально появился в Quora — сети обмена знаниями, где люди с уникальными знаниями отвечают на интересные вопросы. Вы можете подписаться на Quora в Twitter, Facebook и Google+. Дополнительные вопросы:
Не проходит и дня без страшилок о том, как ИИ заменит миллиарды рабочих и, возможно, завоюет мир. Эти сценарии могут быть перегружены, учитывая, что человеческий мозг может быть намного мощнее, чем кто-либо предполагал.
Одна из величайших загадок искусственного интеллекта заключается в том, что, несмотря на то, что за последние 50 лет компьютеры стали в миллиарды раз мощнее, они стали лишь незначительно лучше и совершенно не справляются со многими задачами, которые человеческий мозг выполняет мгновенно.
Физики уже давно предполагают, что эта пропасть возникает из-за того, что человеческий мозг может быть квантовым компьютером, а не цифровым. Если это так, то могут быть задачи, с которыми цифровые компьютеры никогда не справятся так же хорошо, как люди.
Если это подтвердится, люди смогут защитить себя от посягательств ИИ, развивая и совершенствуя характеристики своего мозга, которые делают их уникальными людьми. (Подсказка: это сделал Стив Джобс, как я сейчас объясню.)
Квантовый и цифровой
Квантовые компьютеры (которые еще предстоит построить в лаборатории) отличаются от цифровых компьютеров тем, что, по словам профессора Ричарда Ротвелла, "теоретически они могут отвечать на вопросы, которые не задавались". Ни один цифровой компьютер никогда не делает этого.
Квантовые компьютеры (которые опять-таки существуют только в теории) могут значительно превзойти цифровые компьютеры и в других отношениях. Например, квантовый компьютер может выполнять поиск в разрозненных наборах данных на много порядков быстрее, чем даже цифровой компьютер с массовым параллелизмом.
Оба этих поведения характерны для человеческого интеллекта. «Отвечать на незаданные вопросы» — ключевая характеристика человеческого творчества. Точно так же люди мгновенно сортируют, распознают и контекстуализируют все вокруг себя — огромные массивы данных.
Несмотря на сходство, никогда не существовало способа доказать (или опровергнуть) идею о том, что человеческий мозг является квантовым компьютером. До сих пор это так.
Новое исследование
Мэттью Фишер, возможно, самый выдающийся в мире квантовый физик, недавно собрал всемирную команду квантовых физиков, молекулярных биологов, биохимиков, коллоидных ученых и поведенческих нейробиологов, чтобы «поиск явных экспериментальных доказательств, чтобы ответить на вопрос, можем ли мы на самом деле быть квантовыми компьютерами».
Это огромная задача, поскольку она включает в себя измерение поведения молекул внутри человеческого мозга, когда человеческий мозг активно думает. Действительно, именно сложность такого тестирования является причиной того, что «квантовый мозг» остается гипотезой на протяжении стольких лет.
Если эта гипотеза подтвердится, "их исследование может пролить новый свет на то, как работает мозг, что может привести к разработке новых протоколов лечения психических заболеваний", - сказал ректор Калифорнийского университета в Санта-Барбаре Генри Т. Янг.
Однако столь же важно, что такое исследование убедительно свидетельствует о том, что вместо того, чтобы беспокоиться о том, что искусственный интеллект заменит его, люди должны вместо этого сосредоточиться на повышении присущей мозгу способности делать то, что цифровые компьютеры не могут, например создавать новые вещи и идеи.
Тренируйте свой квантовый мозг
Согласно последним нейробиологическим исследованиям, короткие периоды медитации могут значительно повысить вашу креативность. Если мозг действительно является квантовым компьютером, медитация, по-видимому, является способом заставить его работать более эффективно.
Исследование, проведенное в 2009 году, показало, что "Саньяма, древняя йогическая техника концентрации внимания, сочетающая трансцендентность и интеграцию, дает уникальное нейропсихологическое объяснение экстраординарной креативности".
Аналогичным образом исследование 2014 года показало "улучшение творческих способностей" в результате краткосрочной (30 минут в день в течение 7 дней) практики "интегративной тренировки тела и разума".
Возможно, вас не удивит, что Стив Джобс регулярно практиковал медитацию в стиле IBMT. Я описал этот метод медитации в своей предыдущей колонке «Как Стив Джобс тренировал свой мозг».
Даже если вы не тренируете свой квантовый мозг, чтобы быть более творческим, приятно знать, что ваш мозг может содержать 100 миллиардов кубитов, что делает ваш собственный мозг, возможно, более мощным, чем все цифровые компьютеры в мире. в сочетании.
Здесь смоделированные компьютером изображения пирамидальных нейронов в коре головного мозга, на которых видны ветвящиеся дендриты, выполняют сложные вычисления, а не просто действуют как пассивные проводники. UCL
Мозг может оказаться даже более мощным компьютером, чем считалось ранее. Исследователи говорят, что микроскопические ответвления клеток мозга, которые когда-то считались простым проводником, на самом деле могут вести себя как мини-компьютеры.
Самый мощный из известных компьютеров — это мозг. Человеческий мозг содержит около 100 миллиардов нейронов с примерно 1 квадриллионом (1 миллион миллиардов) соединений, известных как синапсы, связывающих эти клетки вместе.
Каждый нейрон действует как ретрансляционная станция для электрических сигналов. Сердце каждого нейрона называется сома — единственное тонкое кабельообразное волокно, известное как аксон, которое торчит из сомы, несет нервные сигналы от нейрона, в то время как множество более коротких ветвей, называемых дендритами, которые выступают с другого конца сомы, несут нерв. сигналы к нейрону. [Внутри мозга: фотопутешествие во времени]
Теперь ученые обнаружили, что дендриты могут быть чем-то большим, чем пассивная проводка; на самом деле они могут активно обрабатывать информацию.
"Внезапно оказалось, что вычислительная мощность мозга намного выше, чем мы думали вначале", – заявил ведущий автор исследования Спенсер Смит, нейробиолог из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл.
Электрические всплески
Аксоны — это то, что нейроны обычно используют для генерации всплесков электричества. Однако предыдущие исследования показали, что многие из тех же молекул, которые поддерживают электрические импульсы, также присутствуют в дендритах, а эксперименты с тканью мозга показали, что дендриты могут использовать эти молекулы для генерации этих импульсов.
Неясно, связаны ли нормальные активности мозга с шипами дендритов, и если да, то какую роль они могут играть. Чтобы выяснить это, Смит и его коллеги прикрепили крошечные стеклянные трубки, известные как пипетки, к дендритам в областях мозга мышей, отвечающих за обработку информации, поступающей от глаз.
"Присоединение пипетки к дендриту чрезвычайно сложно с технической точки зрения", – сказал Смит. "Вы не можете приблизиться к дендриту ни с какой стороны. И вы не можете видеть дендрит. Поэтому вы должны делать это вслепую. Это как рыбалка, если все, что вы можете видеть, это электрический след рыбы."
После того, как они успешно прикрепили пипетки к дендритам, исследователи сняли электрические записи с отдельных дендритов в мозге мышей под наркозом и бодрствующих. Когда мыши рассматривали черно-белые полосы на экране компьютера, ученые обнаружили в дендритах необычную структуру электрических сигналов или всплесков пиков. [10 странных фактов о мозге]
"Когда мы начали записывать данные с дендритов, нам было трудно поверить во всплески пиков", – сказал Смит. В то время как спайки от аксонов «являются изолированными, торжественными обелисками, по сравнению с ними дендритные спайки, которые мы видели, были хриплыми, динамичными событиями со вспышками и плато».
Свойства электрических сигналов от дендритов варьировались в зависимости от особенностей изображений, которые видели мыши. Это говорит о том, что дендриты могут помочь мышам обрабатывать то, что они видят.
Мини-вычислительные устройства
«Эта работа показывает, что дендриты, которые, как долгое время считалось, просто направляют входящие сигналы к соме, вместо этого играют ключевую роль в сортировке и интерпретации огромного потока входных данных, полученных нейроном», — исследование co. — говорится в заявлении автора Майкла Хауссера из Университетского колледжа Лондона. «Таким образом, дендриты действуют как миниатюрные вычислительные устройства для обнаружения и усиления определенных типов входных данных».
"Представьте, что вы реконструируете часть инопланетной технологии, и то, что вы считали простой проводкой, оказалось транзисторами, которые вычисляют информацию", – сказал Смит. "Вот на что похоже это открытие. О последствиях интересно подумать".
В целом, «функции, которые, как мы думали, требуют всего нейрона, могут выполняться только одной частью дендритного дерева нейрона», — сказал Смит LiveScience. «Это означает, что один нейрон может действовать как множество вычислительных блоков».
Однако, хотя он и сказал, что дендритная активность явно увеличивает вычислительную мощность мозга, Смит добавил, что трудно количественно определить, насколько она увеличила ее.
Ученые планируют дополнительно изучить, какую роль может играть активность дендритов в других частях мозга, помимо зрения.
"Этот тип обработки дендритов, вероятно, широко распространен во многих областях мозга и даже у многих различных видов животных, включая человека", — сказал Хауссер. «Это новое свойство дендритов добавляет важный новый элемент в набор инструментов для вычислений в мозгу».
Хотя это фундаментальное исследование, направленное на понимание того, как работают схемы мозга, оно также может помочь в лечении заболеваний головного мозга, – сказал Смит. «Существуют заболевания, которые могут сильно повлиять на спайки дендритов и, следовательно, на функцию мозга, и мы можем использовать наше новое понимание спайков дендритов, чтобы выяснить, что может пойти не так при этих заболеваниях», — сказал он.
Ученые подробно рассказали о своих выводах онлайн в воскресенье в журнале Nature.
Читайте также: