перемещаясь вокруг него. В следующий раз, когда встретится тот же объект, колонка сможет использовать эти накопленные знания для его распознавания.
Поскольку эти корковые колонки существуют во всем неокортексе, этот процесс может происходить параллельно повсюду. Например, колонки, представляющие другие части руки, будут строить свои собственные модели кофейной чашки по мере соприкосновения с ней. А участки зрительной системы, объединяя визуальную информацию с расположением глаз, тоже строили бы свое представление о чашке. В общем, целостное понимание мира строится благодаря этим распределенным вкладам, как будто тысячи мозгов работают в унисон.
Теория Хокинса постоянно развивается, и многие детали еще не проработаны, но он возлагает на нее большие надежды. По его мнению, как колонки могут изучать формы буквальных объектов, так и они могут изучать формы абстрактных объектов. Навигация в пространстве мысли или языка может осуществляться с помощью тех же механизмов, что и навигация в реальном, физическом мире. Если это правда, то это объясняет, как повторяющийся паттерн в неокортексе может использоваться для выполнения стольких различных действий - от зрения до слуха, от движения до математики.
Однако то, насколько идентичны эти колонки, является предметом споров. С первого взгляда неокортекс может показаться однородной мозаикой, но при ближайшем рассмотрении обнаруживаются различия. Некоторые исследования показали, что размер колонок, количество и тип содержащихся в них нейронов, а также их взаимодействие друг с другом в разных областях неокортекса различаются. Если эти колонки не анатомически идентичны, то они могут отличаться и по функциям. Это означает, что каждая область мозга может быть более специализированной для выполнения тех задач, которые ей приходится решать, чем предполагает теория тысячи мозгов. Если это так, то надежда на универсальный алгоритм интеллекта может рухнуть.
Как видно из этой книги, математические модели мозга обычно строятся путем выделения из огромного количества имеющихся данных нескольких фактов, которые кажутся релевантными. Затем эти факты упрощаются и собираются воедино таким образом, чтобы продемонстрировать, как теоретически может работать часть мозга. Кроме того, выясняя, как именно собрать воедино эту игрушечную версию биологии, можно сделать несколько новых и удивительных предсказаний. Если сравнивать с этой схемой, то "Теория тысячи мозгов" - это модель, подобная любой другой в нейронауке. Действительно, многие из составляющих ее концепций - колонки, ячейки сетки, распознавание объектов - уже были подробно изучены как экспериментально, так и с помощью вычислений. Таким образом, теория не является уникальной; это предположение, которое может быть правильным, может быть неправильным или может - как и многие теории - быть немного и тем, и другим.
Возможно, работу Хокинса и Numenta отличает просто неослабевающий оптимизм в отношении того, что этот случай - другой, что впервые ключ, который откроет все двери коры головного мозга, действительно находится в пределах досягаемости. Когда в интервью 2019 года Хокинса спросили, насколько далеко еще до полного понимания неокортекса, он ответил: "Я чувствую, что уже прошел один этап. Так что если я смогу правильно выполнять свою работу в течение следующих пяти лет - то есть я смогу проповедовать эти идеи, убеждать других людей в их правильности, мы сможем показать, что другим специалистам по машинному обучению стоит обратить внимание на эти идеи, - то мы определенно окажемся в промежутке до 20 лет". Такая уверенность не часто встречается у ученых, а поскольку у Хокинса есть частное финансирование для поддержки, эта уверенность не сдерживается обычным научным давлением.
Хокинс известен своей самоуверенностью в своих утверждениях о мозге. Однако в прошлом его способность выполнять обещания по созданию прорывных алгоритмов на основе мозга вызывала сомнения. Джеффри Хинтон, один из лидеров в области исследований искусственного интеллекта, назвал вклад Хокинса в эту область "разочаровывающим". А в 2015 году профессор психологии Гэри Маркус сравнил работу Numenta с другими методами искусственного интеллекта, заявив: "Я не видел ни одного убедительного аргумента в пользу того, что они дают лучшую производительность в любой важной проблемной области". Каковы шансы "Теории тысячи мозгов" когда-нибудь предоставить в распоряжение специалистов набор действительно универсальных механизмов интеллекта? Только время - концепция, занимающая центральное место в мышлении Хокинса, - покажет это.
* * *
По некоторым оценкам, ни одна теория мозга не может быть полной без объяснения его самой большой и долговечной загадки - сознания. Слово на букву "С" может быть сложной темой для ученых, поскольку оно отягощено многовековым философским багажом. Однако в глазах некоторых исследователей точное научное определение, которое можно было бы использовать не только для идентификации, но и для количественной оценки сознания, где бы оно ни существовало, является святым Граалем их работы. Это также обещание "интегральной теории информации".
Интегральная теория информации (или ИТИ) - это попытка определить сознание с помощью уравнения. Изначально она была предложена итальянским нейробиологом Джулио Тонони в 2004 году, и с тех пор он и другие исследователи продолжают ее развивать. IIT предназначена для измерения сознания в чем угодно: в компьютерах, камнях и инопланетянах так же легко, как и в мозге. Выдвигая универсальное утверждение о том, что такое сознание, он отличается от более биологически ориентированных теорий, разработанных некоторыми нейробиологами.
IIT способен освободиться от специфических физических особенностей мозга, потому что его вдохновение исходит из другого источника: интроспекции. Размышляя о сознательном опыте от первого лица, Тонони пришел к пяти важным характеристикам, фундаментальным для сознания; это "аксиомы", на которых строится IIT. Первая аксиома - это основной факт существования сознания. Другие включают в себя наблюдение, что сознательный опыт состоит из множества различных ощущений, опыт специфичен, он предстает перед нами как единое целое и является уникальным - ни больше, ни меньше - тем, что он есть.
Тонони рассмотрел, какие виды систем обработки информации могут породить эти аксиомы опыта. Благодаря этому он смог перевести аксиомы в математические термины. В итоге получилась единая мера так называемой "интегрированной информации", которую Тонони обозначил греческой буквой phi. В целом phi показывает, насколько перемешана информация в системе. Предполагается, что правильное смешение дает богатство и целостность опыта. Согласно IIT, чем выше phi у системы, тем более осознанной она является.
Как оказалось, вычислить phi для системы любой разумной степени сложности практически невозможно. В случае с человеческим мозгом это потребовало бы проведения практически бесконечного количества экспериментов, чтобы выяснить, как взаимодействуют различные подструктуры мозга. Даже если это удастся сделать, начнется долгая и изнурительная серия вычислений. Чтобы преодолеть это препятствие, были разработаны многочисленные приближения к phi. Благодаря этому можно сделать обоснованное предположение о значении phi в системе. Это было использовано для объяснения того,