Namų kompiuteris yra vienas iš nedaugelių prietaisų labiausiai prisidedančių prie elektros energijos sąskaitų. Užtenka pasižvalgyti po kompiuterinių blokų galias: nuo 500 W iki net 1 200 W! Beveik kaip lygintuvas tik kad įjungiamas daugiau nei dešimčiai minučių. Galingiausiems žmonijos superkompiuteriams prireikia vos ne individualios jėgainės, bet vis tiek jų skaičiuojamoji galia tėra sulyginama su pelės protu. Ką bekalbėti apie žmogaus protą! Mums prireiktų net 110 000 galingiausių superkompiuterių vien tam, kad galėtume sumodeliuoti žmogaus proto veiklą, o visus šiuos superkompiuterius turėtų aprūpinti elektros energija net 860 atominių jėgainių blokai! Akivaizdu, jog dabartiniai kompiuteriai yra neįtikėtinai neefektyvus, jei juos tenka lyginti su gamtos kūriniais.
Nuo pat kompiuterių ir mikroprocesorių atsiradimo jų sparta, našumas, taktinis dažnis bei suvartojama elektros galia augo eksponentiškai. Tiesą pasakius, eksponentė yra vos ne mūsų civilizacijos pagrindas: ekonomikos, kainos, indeliai, gavyba ir vartojimas – viskas auga kone eksponentiškai. Kompiuterijoje ir technologijose taip pat galioja ta pati eksponentė, kuri turi tose srityse tiek daug skirtingų pavadinimų: Muro, Denardo, Kumio dėsniai. Tačiau kartu su teigiamais ir mums visiems naudingais apsektais, šis augimas turi ir neišvengiamų neigiamų. Roko dėsnis teigia, kad naujos mikroprocesorių gamyklos statybos kaštai dvigubėja kas ketvertą metų. Mikroprocesorių elektros energijos sąnaudos taip pat eksponentiškai auga.
https://www.youtube.com/watch?v=sG3wceb05Sg
Mikročipams tampant vis mažesniais ir mažesniais, išskiriamos šilumos tankis taip pat auga. Jei iki 1995 metų procesoriai buvo tokie pat karšti kaip 100 W lemputė, tuomet 2000 metais jie jau pasiekė geros keptuvės karštį, o 2005 metais sustojo ties branduolinio reaktoriaus šiluminiu tankiu! Nieko nuostabaus, kad ant mažyčio Intel Pentium 4 procesoriaus entuziastai gamino itališkus makaronus…
Nuo 1971 metų, kuomet atsirado pirmieji mikroprocesoriai, jų dažnis nenumaldomai augo, o tuo pačiu augo ir jų suvartojama elektros energija bei išskiriama šiluminė galia. Vienas eksponentinis pokytis buvo kito eksponentinio pokyčio priežastis. Nieko nuostabaus, jog pasiekus branduolinių reaktorių šiluminį tankį, mikroprocesorių dažnis sustojo ties kelių gigahercų. Tačiau pagalvokime apie kitką: o kaip tarp žmonijos pagamintų mikroprocesorių įsipaišytų… žmogaus smegenys?
Žmogaus ir kitų gyvūnų smegenys yra efektyviausi superkompiuteriai, žinomi žmonijai. Jų „greitį” apibrėžia neuronų veiklos greitis, kuris yra tik apie dešimtį hercų (operacijų per sekundę), o pačioms žmogaus smegenims tereikia vos 20 vatų! Žmogaus smegenų neuronų skaičius siekia 80-90 mlrd. neuronų, o ryšių tarp neuronų – sinapsių – skaičius yra nuo 10^14 iki 10^16. Jei žmogaus smegenų sinapsės būtų grūdai, jos užimtų beveik viso vandenyno tūrį. Nieko nuostabaus, kad dabartinių kompiuterinių technologijų sąlygomis vieno žmogaus protui patalpint reikalingas superkompiuteris užimtų teritoriją, didesnę už Lietuvą. Toks superkompiuteris būtų aušinamas visos Baltijos jūros vandeniu, o jį maitintų net 960 atominių jėgainių reaktoriai ir jis užimtų apie 110 000 pastatų, kurios užima vienas Japonijos Riken istituto K kompiuteris.
Artėjanti Muro dėsnio mirtis bei dabartinių mikroprocesorių elektros energijos sąnaudos kelia pagrįstų abejonių, ar mes kada nors pamatysime futuristo Rėjaus Kurcveilio žadamą žmonijos ateitį, kurioje visi žmonės gyvens kokybiškai visiškai kitokį gyvenimą. Iš vienos pusės liūdna, o iš kitos norisi savęs paklausti, ar tikrai viskas taip yra prastai ir žmogus negali nieko sugalvoti?
Dabartiniai kompiuteriai priklauso taip vadinamų „fon Neumano” ir „Harvardo” architektūrų mišiniui: jie turi įvesties ir išvesties įrenginius, turi centrinį procesorių ir turi atmintį. Jei kompiuterio atmintyje gali būti talpinami duomenys ir instrukcijos, ką su tais duomenimis daryti, kompiuterijos specialistai kalba apie fon Neumano architektūrą. Jei duomenims ir instrukcijoms skiriamos skirtingos kompiuterinės atmintis, tuomet specialistai vadina tokį kompiuterį Harvardo architektūros kompiuteriu. Abi architektūros turi savo pliusų ir savo minusų, todėl Jūsų kompiuteryje esantis procesorius bando išnaudoti abejų privalumus. Kiekvienas procesorius savo branduolyje turi mažus specializuotus atminties kiekius („kešus” nuo angl. cache), skirtus vien tik komandoms ir vien tik duomenims („Harvardo” architektūra), tačiau tiek komandos, tiek duomenis atkeliauja į procesorių iš tos pačios išorinės (dar vadinamos RAM) atminties.
Jei mes palyginsime smegenų neuroną su dabartiniais procesoriais, mes gana greitai pastebėsime, kad gamtos sukurtos smegenys negali būti pavadintos nei fon Neumano, nei Harvardo architektūros kompiuteriu. Mūsų smegenų neuronai ir informaciją ir komandas laiko ten pat, kur ta informacija yra apdorojama, o esant reikalui ši informacija per keletą sinapsių yra perduodama gretimiems neuronams. Nervų sistemoje egzistuoja šimtai skirtingų ir specializuotų neuronų, o mūsų kompiuteriuose veikia tie patys standartiniai procesoriai.
Viena iš pagrindinių dabartinių superkompiuterių problemų yra būtent duomenų ir komandų perkėlimas iš išorinės atminties į procesorių. Ir, nors patys tranzistoriai yra mažyčiai ir neįžiūrimi plika akimi, procesoriaus kojelės, kuriomis jis yra įstatomas į kompiuterinį lizdą yra lengvai matomos. Kiekvienas procesorius turi ištisą labirintą skirtingo storio ir ilgio varinių laidelių, skirtų tam, kad informacija keliautų tarp procesoriaus ir išorinės atminties. O tokioms kelionėms reikalinga elektros energija yra susijusi su varinių laidelių ilgiu, storiu bei perduodamos informacijos kiekiu bitais. Fizikai ir technologai, kurie projektuoja procesorius ir galingus superkompiuterius, atvirai kalba apie tai, kad elektros energijų sąnaudų požiūriu superkompiuteris stabdo būtent informacijos kelionių variniais laidais kaštai. Vieno bito operacijai procesoriui reikia šimto pikodžaulio, tačiau šiam informacijos bitui atkeliaut į procesorių iš išorinės atminties reikia jau beveik poros tūkstančių pikodžaulių. Jei gi informacijos bitas keliauja tarp superkompiuterio serverių, ši kaina išauga iki kelių tūkstančių pikodžaulių.
Žmonės dažnai mėgsta „pasiskolinti” idėjas iš gamtos. Mūsų lėktuvai primena didelius paukščius, mūsų dangoraižiai – milžiniškas termitų kolonijas, tai kodėl gi nepasiskolinus iš gamtos ir kompiuterių architektūra? Būtent apie tokią alternatyvią architektūrą, kuri bando kopijuoti efektyviausią ir labiausiai išlygiagretintą kompiuterį planetoje – žmogaus protą, aš ir noriu dabar papasakoti.
Jungtinių Amerikos Valstijų Gynybos departamentui priklausanti DARPA yra dažnai vadinama tuo mechanizmu, kuris padėjo Vakarams laimėti šaltą karą prieš TSRS. Būtent ši agentūra inicijavo bendrą su kompanijomis IBM, Hewlett Packard ir Hughes projektą SyNAPSE. Šio projekto užduotis – išrasti naujo tipo efektyvią kompiuterinę architektūrą, kuri būtų palyginamą su žinduolių smegenų efektyvumu, kuomet tenka spręst sudėtingas užduotis. Dabartiniai kompiuteriai yra gerokai efektyvesni už žmogaus protą, kuomet tenka spręst nesudėtingas užduotis, nereikalaujančias didelių informacijos kiekių, tačiau vos tik užduoties sudėtingumas išauga, mums prireikia vis brangesnių ir daugiau galios suvartojančių mašinų. Naujo tipo – neuromorfiniai – procesoriai prastai susitvarko su didelių kiekių lengvų užduočių, tačiau yra neįtikėtinai efektyvūs apdorojant vaizdus, garsus.
Šis projektas buvo pradėtas prieš 7 metus ir nuo 2008 metų DARPA skyrė projekto vykdymui 102 mln JAV dolerių. Žinoma, palyginus su 1,3 mlrd eurų, kurios Europos Sąjunga skyrė žmogaus proto simuliavimo projektui Human Brain, šie pinigai atrodo maži. Bet nereikia pamiršti, kad skirtingi yra ir projektų tikslai: vienas bando suprast žmogaus protą, o kitas tik bando surasti įkvėpimo šaltinį.
Projektą sudaro penkios fazės ir šiuo metu projektas sėkmingai užbaigė savo ketvirtą fazę bei pradėjo baigiamąją. Pirmos fazės tikslas buvo sukurti smegenų sinapsės elgesį imituojančią tranzistorių grandinę. Pagrindinė problema buvo ta, kad mokslas žino keletą skirtingų sinaptinių ryšių, o ir pačiose sinapsėse yra daugiau nei 30 skirtingo tipų jonų kanalų, tad inžinieriams teko rinktis kažką vieną. Inžinieriai pasirinko savo sinapsės modeliui vieną paprasčiausių iš kelių sinaptinio plastiškumo tipų: nuo veikimo potencialų laiko poravimo priklausantį plastiškumą (angl. spike timing dependent plasticity). Skamba sudėtingai, bet labai elementariai įgyvendinamą. Įsivaizduokite, kad einate su sunkiu daiktu rankose ir Jums reikia praeiti pro vartelius, tačiau nešamas daiktas trukdo juos atidaryti. Geriausia yra bandyti praeiti paskui kitą žmogų. Prieš Jus ėjęs žmogus įsiūbavo vartelius, jei Jus pasiskubinsite, praeisite pro atvirus vartelius. Jei gi užsivėlinsite, varteliai jau bus vėl uždaryti. Panašiai šio tipo ryšyje elgiasi informacija, kurią vienas neuronas perduoda kitam.
Sekančiame žingsnyje (nuo 2009 iki 2011 metų) mokslininkai turėjo sukonstruoti veikiantį procesoriaus prototipą bei atlikti kompiuterinius tokių naujo tipo neuromorfinių procesorių programavimo bandymus.
https://www.youtube.com/watch?v=cia3XfQT2fk
Ir štai 2011 metais IBM pademonstravo pirmąjį pasaulyje neuromorfinį procesorių, kuris turėjo 256 neuronus, 1024 aksonus bei 262 tūkstančius sinapsių. Jei kalbėti palyginimais, panašius kiekius neuronų turi gyvi ir dirbtiniai sliekai. Šis naujo tipo procesorius turėjo apie 3,8 mln tranzistorių ir buvo pagamintas naudojant IBM 45 nanometrų technologinį procesą. Vienas neuronas užėmė 35 μm x 95 μm (mikrometrų), kas yra jau beveik palyginama su žmogaus neurono dydžiu 4 x 100 μm2.
https://www.youtube.com/watch?v=agYJSdMWXYQ
Pagrindinis mokslininkų uždavinys buvo ne tik sukonstruoti bei pagaminti tokius mikročipus, bet ir išmokt juos programuoti. Tam IBM mokslininkams prireikė sugalvoti visiškai naujo tipo programavimo kalbą, kurią jie pavadino Corelet.
Trečioje projekto fazėje mokslininkai sukūrė COMPASS. Tai speciali programa, kurios paskirtis yra apskaičiuoti dar nepagaminto ir neegzistuojančio neuromorfinio kompiuterio veiklą. Šios fazės pagrindinis rezultatas buvo viename didžiausių pasaulio superkompiuterių – Sekvoja – atlikta TrueNorth architektūros čipo simuliacija, kurioje procesorius turėjo net 2.084 mlrd branduolių. Bendroje sumoje visi šio virtualaus kompiuterijos monstro branduoliai turėjo net 53×1010 neuronų ir 1.37×1014 sinapsių. Ir nors teorinis neuronų greitis turėjo būti mažas – 8,1 Hz, bet ir tokia užduotis buvo neįmanoma anuomet galingiausiam superkompiuteriui. Sekvoja modeliavo šį procesorių 1,542 kartų lėčiau nei realus laikas.
Šioje vietoje svarbu pastebėti, kad toks dirbtinių neuronų ir sinapsių skaičius yra palyginamas su žmogaus smegenyse esančių ląstelių skaičiumi. Dėl šios priežasties IBM viešųjų ryšių skyrius padarė neleistiną mokslo komunikacijoje klaidą: Jie paskelbė, kad atliko žmogaus proto kompiuterinę simuliaciją. Kaip jau rašiau praeitame įrašė, nieko panašaus nevyko, nes neurono modelis buvo labai primityvus. Dėl šios priežasties IBM SyNAPSE projektas susilaukė neįtikėtinai griežtos kritikos nuo neurologo prof. H. Markmano, kuris viešai pavadino tai antimoksliška „antimi”.
Ir štai 2014 metų rugpjūčio mėnesį IBM, užbaigdama priešpaskutinę projekto fazę, pristatę galutinę kompiuterinio čipo, bandančio kopijuot žinduolio protą, versiją – IBM TrueNorth. Čipą sudaro tik 4096 branduoliai (palyginkite su simuliuotais Sekvojoje milijardais), kiekviename iš kurių yra neuronas, 256 aksonai, 256 dendritai bei solidus kiekis atminties. Viską sudauginus tai būtų daugiau nei vienas milijonas sinapsių. Panašiai į gyvo padaro protą šis čipas nerodo ypatingų skaičiuojamųjų galių, tačiau pagal savo energetinį efektyvumą jis yra panašus į gyvas smegenis, kadangi jo dalys bendrauja tarpusavyje impulsais, panašiais į smegenų neuronų aktyvumą.
Procesorių sudaro 4096 skaičiuoti galintys elementai (branduoliai) – kvazi-„neuronų”, kuriuos tarpusavyje apjungia kvazi-„sinapsės” – greitos ir lygiagrečios jungtys tarp individualių branduolių. Kiekviename branduolyje yra skaičiuojantysis elementas – neuronas. Aplink už informacijos perdavimą atsakingą kontrolerį ir routerį yra susitelkę aksionai ir dendritai su sinapsėmis.
Jis buvo pagamintas pagal užsakymą Samsung gamykloje pagal 28 nm techninį procesą ir turi 5,4 mlrd įprastų tranzistorių, kas daro ji vienu iš stambiausių ir sudėtingiausių dabarties gaminių. Jis sunaudoja tik 72 milivatus, kuomet yra apkrautas ir sugeba atlikt 400 mlrd sinaptinių operacijų per sekundę tenkančią vienam vatui. Standartinės Neumano architektūros laptopas šias užduotis atlieka 100 kartų lėčiau ir naudoja 176 000 daugiau energijos.
Palyginus su konkurentais jis yra 769 kartus efektyvesnis, bei dirba tik 20 Hz dažniu, o neuronai skaičiuoja tik tuomet, kuomet gauna impulsus iš kitų neuronų. Be abejo tai nėra dar galutinis produktas, bet jis jau gali dirbt su realaus pasaulio problemomis. Dėl savo milžiniško lygiagretumo tinkamai suprogramuotas jis geba atpažinti objektus nuotraukose: žmogų, mašinas, dviračius ir kita.
Kažkuom šis lygiagretumas yra panašus į dabar vis labiau skaičiavimuose plintančių grafinių vaizdo kortų procesorių lygiagretumą, tačiau NVidia ir AMD greitintuvuose ryšiai tarp individualių branduolių vyksta per tą pačią procesoriui išorinę greitintuvo atmintį. Dabartiniai superkompiuteriai lėtai juda prie uždavinių padalijimo – vienos užduotys gerai standartiniams procesoriams, kitos – skaičiavimų greitintuvams, kurie mūsų namų kompiuteriuose atsako už kompiuterinių žaidimų apdorojimą, tad šie naujo tipo procesoriai gana greit turėtų „įsipaišyti” į naujus superkompiuterius. Juoba IBM mokslininkų vertinimų, procesorius suvartoja tik 26 pikodžaulius vienam sinaptiniam įvykiui.
Bet IBM mokslininkai nestovi vietoje. Jie pagamino dabar naujesnę to milžiniško čipo versiją, kur pakeitė lėtą atmintį neuronuose greitąją fazinio pokyčio atmintimi. Ir nors naujas čipas teturi 913 neuronų bei 165 000 sinapsių (kas atrodo lyg žingsnis atgal), pavieniai to čipo branduoliukai („neuronai”) naudoja visiškai naują atminties tipą – greitesnį, ekonomiškesnį bei tankiau patalpinamą mikroschemoje. To mažiuko čipo galingumo pakako tam, kad tinkamai suprogramavus, jis sugebėtų atpažinti su 82 procentų tikslumų ranka parašytas raides, o mokslininkams pasidarbavus su klaidų kompensavimo algoritmais bus galima pasiekti net 99 procentų tikslumą atpažįstant ranka parašytą tekstą.
Atrodytų, Muro dėsnis mirė, tegyvuoja naujas karalius? Ne visai taip. Patys tyrėjai net neslepia, kad neuromorfiniai procesoriai vargu, ar kada visiškai pakeis arba išstums seno tipo procesorius, kurie yra neįtikėtinai geri savo srityje. Galu gale, jei mes norime įkalti vieną vinį, mes imame vieną gerą, o ne dešimt prastesnių…
Sakyčiau dabartiniu laiku oficialus mokslas yra nuėjęs į smulkmenų, smulkių detalių tyrinėjimą. Nors mokslinė logika reikalautų pirmų pirmiausiai kuo tiksliau suformuluoti teorijų postulatus. Argi Gyvybės teorija, Gyvybės evoliucijos teorija turi savo aiškiai apibrėžtus postulatus? Deja.
Deja, dar šių teorijų kūnai yra „be galvų“ – ir mokslo bendruomenę tai tenkina (net jums kaip ne popsiniam mokslininkui tai visai neužkliūna).
Kazin, ar būtų nors kiek populiarus toks teiginys, jog pagrindinis Gyvybes teorijos postulatas galėtų būti daugmaž toks:
„Gyvybė yra autonominis generatorius generuojantis nesuskaičiuojamus kiekius savaveiksmio vystimosi variacijų“. (per kiekybę į kokybę).
O Gyvybės evoliucijos teorijos pagrindinis postulatas būtų daugmaž toks:
„Gyvybės evoliucija yra mechanizmas perfiltruojantis visas savaveiksmio vystimosi variacijas”.
Vėlgi, čia atskiro gyvybės vieneto (ar tai būtų tik vienaląstis, ar pats protingiausias žmogus) galimybės yra nykstamai mažos lyginant su „visomis savaveiksmio vystimosi tradicijomis“. Taip pat „atskiro gyvybės vieneto postulatas“ vėl gali skambėti visiškai kitaip (nei Gyvybės teorijos postulatas).
Tai gaunasi, kad Gyvybė tik kuria savaveiksmio vystimosi variacijas, o Gyvybės evoliucija tik atitinkamai filtruoja tas variacijas.
Tai duotu atveju bandymas kopijuoti žmogaus smegenų (konkretaus gyvybės vieneto) veiklą (į kokį nors dirbtinį intelektą) atsietai nuo Gyvybės teorijos, nuo Gyvybės evoliucijos teorijos yra kraštutinai primityvus (fundamentine prasme) sprendimas moksle.
Ir t.t.
Na, nieko blogo nėra smulkių detalių tyrinėjime. Galu gale dekonstrukcija yra pagrindinis tiksliųjų mokslų ginklas, padėjęs sėkmingai atrast trauką, trintį, elektrą, Mendelejevo lentelę ir genus.
Na, kodėl nekliūna. Kliūna, bet pakolkas apie tai nepasisakau, nors ir yra dalis teksto paruošta apie tai, kas yra Gyvybė.
Buvimas popsiniu mokslininku visų pirma reiškia tam tikrą selektyvumą, tiek temų pasirinkime, tiek temos vystyme, tiek argumentuose bei jų pateikime. Tai yra nulemiama stiliaus ir auditorijos. Jei kiekviename tekste bandyčiau paliesti visus klausimo aspektus, paminėti visus argumentus ir už, ir prieš, tuomet šio blogo nebūtų, o aš vis dar teberašyčiau savo pirmą tekstą, kuris pagal apimtų būtų netoli Tolstojaus Karo ir taikos.
Kritikai ne visada šitą suvokia, kad sudėtingos temos dissekcija į smulkesnes bei kažkiek šališkas pozicinis nagrinėjimas yra vienintelis prasmingas kelias, vienintelis būdas judėti į priekį. Apsiribojęs konkrečiame klausime, lengviau suformuluoju taktiką ir strategiją, kaip bandysiu perteikti savo žinias neprofesionalui, ir kaip bandysiu parašyti vienu metu ir įdomiai, ir per daug nepamelavęs.
_Na, nieko blogo nėra smulkių detalių tyrinėjime. Galu gale dekonstrukcija yra pagrindinis tiksliųjų mokslų ginklas, padėjęs sėkmingai atrast trauką, trintį, elektrą, Mendelejevo lentelę ir genus._
Be abejo atskirai paimtas smulkių detalių tyrinėjimas yra tik visokeriopai sveikintinas, atliekantis labai naudingą ir nepamainomą darbą ir t.t.
Bet visos sistemos (detalės) prasmė ieškotina už jos detalių ribos, t.y. tai ieškotina tik dar bendresnėse sistemose.
Pvz. (analogija) iki išsekimo galima tyrinėti batų sandarą, bet jei realiai nežinoti, kad jie yra skirti nešioti žmonėms – galima būtų prieiti prie išvados, jog dėl kažkokių sumetimų galima būtų batų vidų iškloti ir spygliuota viela.
Vėlgi, tai „sėkmingai atrast trauką, trintį, elektrą, Mendelejevo lentelę ir genus” vargu ar buvo atrasta visiškai nesinaudojant bendresnių pozicijų inspiracijomis.
_Jei kiekviename tekste bandyčiau paliesti visus klausimo aspektus, paminėti visus argumentus ir už, ir prieš, tuomet šio blogo nebūtų, o aš vis dar teberašyčiau savo pirmą tekstą, kuris pagal apimtų būtų netoli Tolstojaus Karo ir taikos._
Tai panašu į simptomatinę mokslo bėdą. Nes mokslas vis dar lyg ir neturi struktūravimo įpročio (palaipsnio perėjimo nuo hiperstrateginių pagrindų iki mikrotaktinių detalių).
Yra panašu, jog nėra praktikos palaipsniui keisti teorijų aprašymo ilgį nuo vieno sakinio iki tomų lygmens – o tai jau yra teorijų nuoseklaus vystimosi bėdos. Nes su kiekvienu teksto ilginimo etapu nėra refleksijos kas duotai apimčiai būtų patys svarbiausi momentai (o gal tai tiesiog reiškia, kad tos teorijos yra išvystytos fragmentuotai, o ne ištisai).
Panašu, jog moksle būtų visiems (tiek jo kūrėjams, tiek jo skaitytojams) naudinga „zoom‘o funkcija“ – (maždaug) yra fiksuotas puslapio dydžio tekstas ir jame telpa bet kurios superglobalios teorijos aprašymas ir ją po truputį „zoom‘inant“ visada vis atsiranda tik puslapinė informacija apie bet kurią to vis smulkesnę detalę. Tokiu atveju visi lygiai būtų „penimi“ tik esmine informacija ir būtų mažiau galimybių paskęsti detalių jūroje.
Aš pasikartosiu dar kartą, visa sistema puikiai aprašoma detalėmis, reikia tik mokėti tas detales rasti. Tai būtų pirma. Antra, absurdiški pavyzdžiai netinka šioje vietoje jau vien dėl to, kad mokslas yra „žinių” sistema, jei šioje sistemoje tėra vienas objektas – batas, apie kokias žinias mes galime kalbėti? Tai labiau panašu į archeologiją, kuomet viskas, ką turime yra „batas”. Neuromoksle turimas ir batas, ir „kas jį nešioja”, ir visa tų žmonių aibė, kiekvienas su savo skirtingais batais. Duomenų pilna, tik stebėk ir sistematizuok.
-Tai panašu į simptomatinę mokslo bėdą. Nes mokslas vis dar lyg ir neturi struktūravimo įpročio (palaipsnio perėjimo nuo hiperstrateginių pagrindų iki mikrotaktinių detalių).-
O man tai panašu į naivų bandymą patrollinti :)) Nėra jokios simptomatinės mokslo bėdos, kadangi šitie tekstai griežtai sakant nėra moksliniai, tai tėra mokslinė žurnalistika. Skanų juoką kelia šis bandymas pagal žurnalistinį reportažą apie Čepkelių raisto bruknes daryti išvadas apie Lietuvos žemės ūkio problemas.
Mokslinis problemos aprašymas susiveda į matematinių lygčių sprendimą, jei aš čia pradėčiau rašyti vien lygtis, tai jau būtų ne blogas apie mokslą, o paskaita. Tamsta akivaizdžiai kažką painioja ir kažką susigalvoja
_Žmogaus ir kitų gyvūnų smegenys yra efektyviausi superkompiuteriai, žinomi žmonijai._
_Mums prireiktų net 110 000 galingiausių superkompiuterių vien tam, kad galėtume sumodeliuoti žmogaus proto veiklą, o visus šiuos superkompiuterius turėtų aprūpinti elektros energija net 860 atominių jėgainių blokai!_
Tai yra kažkiek nekorektiška, nes yra „dar daug kartų blogiau“.
Atskiro žmogaus protas nėra superkompiuteris. Atskiro žmogaus protas atlieka tik atskiro laikino branduolio funkciją procesoriuje. Taigi, žmonių populiacija yra superkompiuteris, kurio procesorius turi milijardus branduolių. Ir maža dar to – tie branduoliai dar yra privalomai riboto egzistavimo laiko (kas kažkiek laiko senesnius branduolius palaipsniui keičia nauji branduoliai).
….
Taigi, čia vėl tas „baziniai dalykai visada randasi už detalių ribos“.
Bendresnėje sistemoje nei „žmogaus proto sistema“ – „žmogaus protas“ atlieka tik procesoriaus branduolio funkciją (nors smulkesnėje sistemoje „žmogaus protas“ yra superkompiuteris).
Vėlgi, vargu ar abejotina, kad „branduolio veikimas“ ir „viso kompiuterio veikimas“ neturi savo smulkių taktinių skirtumų, kurios ištyrinėti gali tik smulkių detalių tyrinėtojai.
Taigi, ar mokslas nori sukurti superkompiuterį (DI), ar tik nukopijuoti branduolio veiklą visai nesidomint kas vyksta už „jo laboratorijos durų“.
Netiesa, pagal apdorojamos informacijos kiekį ir pagal nepriklausomų mąstymo procesorių, žmogaus protas yra pagal informatikos apibrėžimą „superkompiuteris”. O kadangi kalbama apie vieno žmogaus proto simuliaciją, komentaras apie žmoniją nesuprantamas.
Ta niekuom nepagrįsta ir jokiais realiais pavyzdžiais neįrodyta mantra apie „baziniai dalykai visada randasi už detalių ribos” jau, atvirai pasakius, atsibodo. Toks įspūdis, kad čia kažkokia idėja fix.
_O kadangi kalbama apie vieno žmogaus proto simuliaciją, komentaras apie žmoniją nesuprantamas._
Ką gi, jei laikote, kad žmogaus protas ir žmonijos elgesys yra atsiejami, nesusiję, fiziškai neįtakojantys vienas kito ir t.t. reiškiniai – aš tokiai jūsų pozicijai tikrai neprieštarausiu.
Na, jei žmonija visiškai neįtakoja vieno žmogaus proto/smegenų konstrukcijos – tai neįtakoja.
_Ta niekuom nepagrįsta ir jokiais realiais pavyzdžiais neįrodyta mantra apie “baziniai dalykai visada randasi už detalių ribos” jau, atvirai pasakius, atsibodo. Toks įspūdis, kad čia kažkokia idėja fix._
Šiaip tai tarp “baziniai dalykai visada randasi už detalių ribos” ir superadityvumo galima dėti riebų lygybės ženklą.
Ką gi, jei jums trilijonai atskirai paimtų gyvų žmogaus ląstelių (t.y. be jų tarpusavio sąveikų) yra tapatu tiems paties trilijonams ląstelių tik jau su jų realiomis tarpusavio sąveikomis (gyvu žmogumi) – vėlgi ar aš čia turėčiau priešintis tokiai jūsų pozicijai.
Ką gi, jei atrasti tą vienintelę kombinaciją (iš trilijono pakelto begalybės laipsniu) kai trilijonai atskirų ląstelių per tarpusavio sąveikas taptų žmogumi – yra niekinis darbas ar procedūra, vėlgi lai būna taip kaip jūs norite.
Ką gi, jei tos „išskaičiuotos ir įsiteisėjusios realios ląstelių tarpusavio sąveikos žmoguje“ NĖRA „viršląstelinis bazinis dalykas“ ar „visiškai naujas superadityvumo konstruktyvas“ – tai nėra.