Почему ChatGPT никогда не обретет разум: как метаболические ограничения создали человеческое сознание

Глядя на успех новых больших языковых моделей, таких как ChatGPT, невольно начинаешь верить, что искусственный интеллект, достигший человеческого уровня качества обработки информации, непременно обретет и сознание. Вера эта, в большей мере, зиждется на представлении, что сознание — это лишь очень сложная программа, которую можно запустить на любом достаточно мощном компьютере. Однако в научном сообществе зреет альтернативная точка зрения.

Новое исследование, опубликованное в журнале Neuroscience and Biobehavioral Reviews, бросает вызов этой догме. Авторы, Борян Милинкович и Яан Ару, утверждают: сознание не является абстрактным алгоритмом. Оно неотделимо от уникальной физической организации живой материи, что делает нынешний подход к созданию искусственного интеллекта неспособным воспроизвести его.

Цифровая архитектура

В основе любого современного цифрового компьютера лежит принцип разделения. Аппаратное обеспечение, программное обеспечение, различные функциональные блоки — всё это изолированные компоненты, которые взаимодействуют по четко определенным правилам. Процессор не знает о конкретной программе, которую он выполняет, а программа не знает о физических процессах, происходящих в микросхемах. Этот принцип, известный как масштабная сепарабельность, обеспечивает модульность, отказоустойчивость и универсальность системы. Информация обрабатывается дискретными символами (битами), а все непрерывные процессы, такие как физические колебания или аналоговые сигналы, преобразуются в последовательность таких символов.

Биологические вычисления

Биологический мозг работает по совершенно другим принципам. Здесь нет жесткого разделения на «аппаратное» и «программное» обеспечение. Молекулярные, клеточные, сетевые и системные процессы не существуют отдельно, а взаимосвязаны на всех уровнях. Это явление авторы называют масштабной неразрывностью. Например, активность одного ионного канала может влиять на электрические поля целой области мозга, которые, в свою очередь, изменяют поведение ионных каналов. Это не иерархия, где информация передается только сверху вниз или снизу вверх; это непрерывное двунаправленное взаимодействие.

Такая сложная организация мозга обусловлена метаболическими ограничениями. Мозг потребляет лишь малую часть энергии тела, но при этом выполняет колоссальный объем работы. Чтобы справиться с этой задачей, эволюция выработала стратегии, которые оптимально используют физические свойства живой материи для выполнения вычислений. Это означает, что сама физика нейронов, их морфология, химические градиенты и электрические поля являются неотъемлемой частью процесса вычислений.

Гибридные динамики

Еще одно важное отличие — это природа сигналов. Цифровые системы, как упоминалось, оперируют дискретными данными. Мозг же использует гибридные динамики, сочетающие как дискретные события, так и непрерывные сигналы:

1. На субклеточном уровне: непрерывное накопление молекулярных веществ приводит к дискретным событиям, например, к внезапному притоку кальция, который запускает каскад реакций.
2. На клеточном уровне: дендриты нейронов (разветвленные отростки) выполняют сложные нелинейные вычисления, интегрируя непрерывные «градуированные потенциалы» (изменяющиеся напряжения) с дискретными импульсами (спайками).
3. На уровне популяций: нейроны взаимодействуют не только через синапсы (дискретные химические соединения), но и через электрические поля. Эти поля, распространяясь непрерывно, влияют на возбудимость соседних клеток, создавая дополнительный уровень коммуникации.
4. На временном уровне: ритмические колебания электрических полей мозга (например, мозговые волны) не являются просто побочным продуктом активности нейронов. Они формируют своего рода «синтаксис» для вычислений, организуя и структурируя информацию во времени.

Эти непрерывные, физически воплощенные динамики жизненно важны для обработки информации в мозге. Они позволяют системе интегрировать данные на разных масштабах, создавая единое, целостное переживание. Цифровые системы, которые лишь упрощают непрерывные процессы дискретными шагами, утрачивают эту способность.

Какое это имеет значение для сознания

Для сознания критически важны не просто функции, а именно способ их реализации. Сознание, с его единством опыта, способностью различать детали и ощущением непрерывного течения времени, вероятно, возникает именно из-за масштабно неразрывных и гибридных динамик, свойственных биологическим системам.

Например, ощущение единого момента, когда воспринимаются многочисленные детали, может зависеть от интеграции процессов не только в рамках одного уровня мозга, но и между различными масштабами. Современный ИИ, который работает с чистым разделением уровней, не может воспроизвести такой тип интеграции.

Таким образом, современные модели искусственного интеллекта, работающие на архитектуре фон Неймана, не обладают необходимыми физическими свойствами. Они не встроены в метаболический контекст, не имеют масштабно неразрывной организации и не способны к гибридным вычислениям, где физическое и вычислительное время совпадают.

Будущее искусственного сознания

Это исследование не отрицает возможность создания искусственного сознания, но указывает на ложность текущего пути. Наращивание вычислительной мощности и усложнение алгоритмов в рамках существующей цифровой парадигмы, вероятно, никогда не приведет к появлению субъективного опыта.

Вместо этого необходим радикальный сдвиг в инженерии — переход к разработке биомиметических субстратов, которые воспроизводят фундаментальные физические принципы биологических вычислений:

1. Системы гибридных вычислений: устройства, способные нативно обрабатывать как дискретные, так и непрерывные сигналы в реальном физическом времени.
2. Системы с масштабно неразрывной организацией: аппаратное обеспечение, где все уровни — от микроскопического до системного — взаимосвязаны и влияют друг на друга, а не существуют изолированно.
3. Метаболически встроенные системы: дизайн, учитывающий энергетические ограничения как ключевой фактор формирования вычислительной архитектуры, а не просто как лимит.

Перспективными направлениями здесь являются разработка нейроморфных систем, которые физически моделируют нейроны и синапсы, и флюидных (жидкостных) вычислительных устройств, использующих движение ионов и химические процессы для обработки информации. Эти технологии, хотя и находятся на ранних стадиях, демонстрируют способность к непрерывным, субстратно-зависимым динамикам, которые гораздо ближе к биологическим процессам.

Источник: Neuroscience & Biobehavioral Reviews