Не все постигнул ум надменный, не все светло для мудреца

[egovoru]

Бестселлер Ника Бострома (настоятельно рекомендованный мне уважаемым 109) в основном посвящен проблемам искусственного интеллекта, но в первых главах автор разбирает и возможные способы когнитивного усовершенствования биологического варианта.

Поскольку ~50% нашего ума обусловлены наследственностью, то положительный отбор естественно возникающих удачных генетических комбинаций должен дать желаемый эффект. Для ускорения процесса Бостром предлагает производить яйцеклетки не обычным путем, а превращая соматические клетки в стволовые и дифференцируя последние в яйцеклетки. Таким образом от одной женщины можно получить не ~350 яйцеклеток, как в норме, а практически неограниченное их число, и эта возможность уже была продемонстрирована на мышах.

Бостром даже приводит табличку, на сколько пунктов можно увеличить IQ в зависимости от строгости отбора. Осталось уговорить графа Потоцкого: а именно, выяснить, какие комбинации аллелей отвечают за наследование интеллекта, без чего вся эта возня не имеет смысла. Но ведь эффект комбинации может сильно зависеть от условий, с которыми ее носитель сталкивается в жизни – а разве мы в силах надежно контролировать все условия жизни наших детей? Не говоря уже о том, что иные комбинации, улучшая интеллект, могут подрывать здоровье или увеличивать агрессивность, и мы еще очень, очень нескоро в этом разберемся – тут ведь не обойдешься стадией яйцеклетки.

Другой рассматриваемый Бостромом путь к суперинтеллекту можно назвать гибридным: создание компьютерной модели человеческого мозга на основе предварительного сканирования его структуры. Автор надеется, что достаточно будет определить «местоположение отдельных нейронов и матрицу их взаимосвязей, а также частичную структуру их дендритных деревьев и, вероятно, некоторых переменных состояний индивидуальных синапсов».

Наивный! Для сколько-нибудь реалистической модели мозга нам потребуется не клеточный, а молекулярный и даже субмолекулярный уровень детализации: знание не только числа и распределения индивидуальных молекул рецепторов и ионных каналов каждого типа в мембране каждого нейрона, но и модификаций этих молекул (в частности, степени фосфорилирования, влияющего на функцию).

Наглядно демонстрирует эти трудности то, что у нас до сих пор нет реалистической компьютерной модели даже состоящего из <302 нейронов «мозга» нематоды C. еlegans, хотя его карту бостромова уровня мы составили уже много лет назад (302 – это общее число нейронов в теле гермафродита нематоды; большинство из них – в его «мозге», но сколько именно, я не знаю). А вот, кстати, наша бывшая биошкольница, а ныне нейрофизиолог, рассказывает на «Постнауке» о том, чем еще отличаются живые нейронные сети от компьютерных.

По поводу двух других биологических или полубиологических способов «поумнения» человечества и сам Бостром не питает особого энтузиазма. Киборгизация (создание нейро-машинного интерфейса) сопряжена со слишком большими техническими трудностями, но не дает явных преимуществ для создания суперинтеллекта, а объединение биологических мозгов в сети и организации чревато проблемами из-за неизбежных конфликтов между интересами сети в целом и ее отдельных элементов.

Реконструкция 0.0005 мм³ коры головного мозга мыши,
содержащего 400 тыс. синапсов (фото из статьи Motta et al. 2019).
«Коврик» на заднем плане – графическое представление коннектома,
совокупности связей между нейронами

Comments

[egovoru.livejournal.com]

Боюсь, это тот случай, когда всеми хвалимая книга не произвела на меня сильного впечатления. Автор начинает с того, что показывает, как плохо люди, работающие в компьютерной области, способны предсказывать направление и скорость ее развития. После чего он переходит именно к таким предсказаниям :)

[109.livejournal.com]

Смешно, но враньё.

Автор специально показывает, что предсказания КОГДА что-то произойдет, бывают фантастически неточными. Поэтому автор специально фокусируется на том, ЧТО будет, и КАК, и специально не отвечает на вопрос КОГДА.

[egovoru.livejournal.com]

А еще он тем самым намекает, что одно дело - ненадежные предсказания computer scientists, и совсем другое - предсказания философов, вроде него :)