Анатолий Протопопов - Мозг экономичный

Вот пример, эволюционно сравнительно "свежий" - распознавание зрительных образов. Для современных компьютеров - хоть цифровых, хоть каких угодно, распознавание зрительных образов является на несколько порядков более сложной задачей, чем распознавание текста, введённого с клавиатуры. И дело не в том, что компьютеры наши плохи, а в том, что это действительно сложная информационная задача. Однако человек - даже совершенно грамотный - гораздо быстрее и легче распознает рисунок, особенно в виде схематичной пиктограммы, чем текстовую подпись и даже голосовое объявление. Не говоря уж о маленьких детях...

Почему? Задача распознавания зрительных образов неизмеримо древнее; вполне можно говорить о сотнях миллионов (до полумиллиарда!) лет практики в этом сложном деле. Соответствующие специализированные структуры отточились и отшлифовались до блеска, они работают быстро и экономично. Дар речи человек обрёл неизмеримо позже; это - максимум сотни тысяч лет, когда анатомически человек уже не очень сильно отличался от современного, и с тех пор не успел очень сильно проэволюционировать. Специализированных речевых центров в мозге мало, они ещё не успели как следует оптимизироваться, поэтому работают, скажем так, с меньшим блеском.

Письменность же появилась у человечества буквально только что, специализированных структур по обработке письменной речи в мозгу нет (хотя есть участки, преимущественно нагруженные при этом), их работу берут на себя отчасти зрительные, отчасли речевые центры, привлекаются и другие стурктуры (именно это мы имели в виду под "авральными работами"), поэтому несмотря на объективную простоту этой задачи, она получается хуже, чем распознавание пиктограмм.

Система распознавания зрительных образов, бесспорно, высокосовершенна. Используя весьма низкоскоростные элементы (нейроны), она, за счёт высокоэффективного и отточенного распараллеливания подзадач (вот где нейронные сети блистают в полной мере!), строит картины окружающего мира почти мгновенно, и почти безошибочно. Интересно, что рукотворные обработчики трёхмерных изображений в составе цифровых компьютеров (видеоадаптеры) тоже широко используют параллельные вычисления и алгоритмическую специализацию - они содержат отдельные блоки обработки текстур, контуров, вершин, и т.п., в количествах по нескольку десятков или даже сотен каждый! Принципы нейронных сетей, впрочем, не используются; возможно - пока... Практически столь же высокосовершенна система распознавания звуковых картин, да и многие другие системы мозга до сих пор являются предметом зависти специалистов по обработке информации. По отдельности! Полагать же высокосовершенным, а тем более безупречным обработчиком информации мозг в целом, мозг - как инструмент построения стратегии, как инструмент предсказания будущего - неоправданная самонадеянность, если не сказать - антропоцентризм. Слишком уж часто он оказывается жертвой всевозможных иллюзий и манипулятивного воздействия извне. См, например, [3]; впрочем, рассматривать такие ошибки лишь в свете принятия экономических решений - неоправданное сужение темы. Человек - существо, в принципе обладающее интеллектом огромной мощности, однако в силу многих причин, частично здесь описанных, "включающее" эти полные мощности крайне редко и неохотно. Одна из не последних причин такого рода - склонность к экономии энергии.

Даже для компьютеров. Энергетическая эффективность рукотворных компьютеров стремительно улучшается. Современные компьютеры, в расчётё на одну операцию, потребляют в миллиарды раз меньше энергии, чем первые ламповые. Но этих первенцев были единицы! Современный же компьютерный парк соперничает по численности с численностью населения Земли. И потребляет энергии соответственно. Крупные дата-центры, принадлежащие, например, Google, потребляют примерно столько же энергии, сколько небольшой город - и только лишь затем, чтобы обрабатывать поисковые и подобные им запросы пользователей интернета данного региона. И то, что поисковый запрос для пользователя выглядит энергетически "невесомым" не должно вводить в заблуждение. За информацию приходится платить энергией - не вам, так кому-то другому.

С нервными клетками энергетическая ситуация даже хуже. Если домашний компьютер, по сравнению с другими бытовыми электропотребителями выглядит довольно скромно (как одна-две лампочки средней мощности), то аппетит нервных клеток находится в числе лидеров клеток организма. И по кислороду, и по глюкозе, и в смысле эффективности удаления отходов нервные клетки очень привередливы. Поэтому у мозговитых существ расходы на питание и обслуживание нервной системы могут составлять немалую долю их общих энергозатрат. У одного из самых мозговитых существ - человека, при работе на "полную вычислительную мощность" нервная система может потреблять до четверти всей потребляемой им энергии, что по абсолютной величине может быть уже сопоставимо с затратами на двигательную активность. Поскольку вопросы экономии всегда были чрезвычайно животрепещущи для живых организмов, то стремление оных к сокращению издержек не удивительно.