Сергей Толкачев - Активные данные. Философское программирование

В классической модели компьютера данные поступают и передаются вовне через устройства ввода/вывода. В биологических системах, данные – это разнообразные физические взаимодействия или молекулярные объекты, которые могут восприниматься сенсорными клетками, и на которые реагируют рефлекторные механизмы. Данные могут генерироваться источником целенаправленно, например радиостанцией, которая создаёт и передает сообщения в сеть слушателей, или человеком, порождающим поток слов во время разговора в интернете. Это могут быть любые физические сигналы, возникающие в окружающем нас мире: космическое излучение астрономических объектов или молекулы запаха цветка в воздухе. И все эти сигналы превращаются в информацию в тот момент, когда получатель воспринимает их и интерпретирует в соответствии со своим состоянием. И уже из информации могут быть получены знания , которые образуют индивидуальную ассоциативно-связанную систему фактов и процедур.

В биологических системах, физиология знаний – это изменения состояний нейронов, свойств нервов и появление новых ассоциативных или моторных связей . Мы еще слабо представляем, как всё это происходит в комплексе, но некоторые детали этого процесса уже более или менее понятны. Например, для того, чтобы установить новую связь, целевой нейрон выделяет нетрины – специальные макромолекулы, которые привлекают аксоны, а исходный нейрон инициирует рост нерва, который «по запаху» должен найти свою цель. Всё выглядит элементарно для пары нейронов. Но если попробовать представить себе сложнейшую композицию асинхронных процессов, где один исполнитель начинает, другой подхватывает и продолжает, и всё это происходит в миллиардах нейронов, между которыми появляются триллионы связей, и в этой гармонии возникают новые индивидуальные знания, то становятся понятным, почему Д. Кнут и Э. Дейкстра сравнивают программирования с музыкой, и утверждение биохимика, что «мы живем до тех пор, пока внутри нас звучит симфония запахов» .

Биохимики – люди в меру циничные, поскольку знают, что человеческие чувства – это производные химических процессов, которые в норме инициируются нервной системой. Для того, чтобы то или иное чувство возникло, нужно заставить эту систему работать, и хотя человек может и обмануть самого себя, испытав иллюзию чувств при помощи искусственных наркотических субстанций, но ничего нового при этом у него не возникнет. «Получается, что когда мы узнаём нечто, у нас возникает биохимическое Чувство Нового? И пока наш мозг способен выделять нетрины, мы способны удивляться и учиться?» – спросит романтичный программист. Вполне возможно, что чувство нового , это одно из основополагающих и мотивирующих в индивидуальном развитии думающего существа. И живое существо активно живет и развивается лишь до тех пор, пока его мозг способен воспринимать и устанавливать новые связи между нейронами. А в понимании того, как и почему нетрины притягивают аксоны, и лежит ключ к созданию систем по обработке знаний.

Эволюция биологических систем происходит от простейшей, но далеко не простой ! клетки, к простейшим, а в последующем, ко всё более усложняющимся организмам. В какой-то момент у организмов появляется нервная система, у которой уже на следующем этапе развития, формируется головной мозг.

клетка → системы клеток → нейроны → головной мозг

Развитие информационных машин происходит похожим образом: от простых компьютеров – к сетям и облакам. Затем, на очередном этапе эволюции, появляется искусственный интеллект, у которого в дальнейшем должен будет сформироваться аналог головного мозга – система искусственных нейронов ?

компьютер → интернет → искусственный интеллект →???

Клетки являются исполнительными механизмами – машинами, которые выполняют заданные действия, под управлением внешней программы РНК. Эта программа задает правила и определяет поведение любой биологической системы. Программа может допускать варианты, вероятности, изменять реакцию в соответствии с состоянием и значением тех или иных параметров, но интерпретация программы РНК рибосомой, происходит в соответствии с алгоритмом, который заложил в нее «автор». Клетка может породить новую, модифицированную клетку, но она не может учиться и приобретать знания.