Данашњи аргументи о свести често заглаве између два чврста табора. Један је рачунарски функционализам, који каже да се размишљање може у потпуности описати као апстрактна обрада информација. Ако систем има исправну функционалну организацију (без обзира на материјал на коме ради), требало би да производи свест. Други је биолошки натурализам, који тврди супротно. Каже да се свест не може одвојити од посебних карактеристика живих мозгова и тела јер биологија није само контејнер за сазнање, она је део саме спознаје. Оба погледа обухватају стварне увиде, али застој сугерише да још увек недостаје важан део.
У нашем новом раду предлажемо другачији приступ: биолошки рачунарство. Ознака треба да буде провокативна, али и да заоштри разговор. Наш главни аргумент је да је стандардни рачунски оквир покварен, или барем слабо прилагођен томе како мозак заправо функционише. Дуго је времена било примамљиво замислити ум као софтвер који ради на неуронском хардверу, са мозгом који „рачуна“ отприлике на начин на који то ради конвенционални рачунар. Али прави мозгови нису фон Нојманове машине, а форсирање тог поређења води до климавих метафора и крхких објашњења. Ако желимо озбиљан извештај о томе како мозак рачуна и шта би било потребно да се умови изграде на другим супстратима, прво нам је потребна шира дефиниција шта „рачунање“ може бити.
Биолошко израчунавање, како га описујемо, има три основне карактеристике.
Хибридно израчунавање мозга у реалном времену
Прво, биолошко рачунање је хибридно. Меша дискретне догађаје са континуираном динамиком. Неурони активирају шиљке, синапсе ослобађају неуротрансмитере, а мреже се померају кроз стања слична догађају. У исто време, ови догађаји се одвијају у физичким условима који се стално мењају као што су напонска поља, хемијски градијенти, јонска дифузија и проводљивост која се мења у времену. Мозак није чисто дигиталан, а није ни само аналогна машина. Уместо тога, он функционише као вишеслојни систем где континуирани процеси утичу на дискретне догађаје, а дискретни догађаји преобликују континуирану позадину, изнова и изнова, у сталној повратној спрези.
Зашто се израчунавање мозга не може раздвојити скалом
Друго, биолошко израчунавање је неодвојиво у размерама. У конвенционалном рачунарству, често је могуће јасно одвојити софтвер од хардвера, или „функционални ниво“ од „нивоа имплементације“. У мозгу се таква врста раздвајања распада. Не постоји уредна линија раздвајања на којој можете показати на алгоритам с једне стране и физички механизам с друге. Узрок и последица се протежу на више скала одједном, од јонских канала до дендрита до кола до динамике целог мозга, а ови нивои се не понашају као независни модули сложени у слојеве. У биолошким системима, промена „имплементације“ мења „рачунање“, јер су то двоје тесно испреплетено.
Метаболизам и енергетска ограничења обликују интелигенцију
Треће, биолошко израчунавање је метаболички засновано. Мозак функционише под строгим енергетским ограничењима, а те границе свуда обликују његову структуру и функцију. Ово није само инжењерски детаљ. Енергетска ограничења утичу на то шта мозак може да представља, како учи, који обрасци остају стабилни и како се информације координирају и усмеравају. Из ове перспективе, чврста веза између нивоа није случајна сложеност. То је стратегија оптимизације енергије која подржава робусну, флексибилну интелигенцију под строгим метаболичким ограничењима.
Алгоритам је супстрат
Узето заједно, ове три карактеристике упућују на закључак који може бити чудан ако сте навикли на класичне рачунарске идеје. Рачунање у мозгу није апстрактна манипулација симболима. Не ради се само о померању репрезентација у складу са формалним правилима, док се физички медиј третира као „пука имплементација“. У биолошком прорачуну, алгоритам је супстрат. Физичка организација не омогућава само израчунавање, то је оно од чега се израчунавање састоји. Мозак не само да покреће програм. Они су специфична врста физичког процеса који се израчунава одвијајући се кроз време.
Шта ово значи за АИ и синтетичке умове
Овај поглед такође открива ограничење у томе како људи често описују модерну вештачку интелигенцију. Чак и моћни системи углавном симулирају функције. Они уче мапирања од улаза до излаза, понекад са импресивном генерализацијом, али рачунање је и даље дигитална процедура која се изводи на хардверу направљеном за веома другачији стил рачунарства. Мозак, насупрот томе, врши рачунање у физичком времену. Континуирана поља, токови јона, дендритска интеграција, локална осцилаторна спрега и електромагнетне интеракције које се појављују нису само биолошки „детаљи“ који се могу занемарити док се извлачи апстрактни алгоритам. По нашем мишљењу, ово су рачунски примитиви система. Они су механизми који омогућавају интеграцију у реалном времену, отпорност и прилагодљиву контролу.
Не само биологија, већ биологија попут рачунања
То не значи да мислимо да је свест на неки начин ограничена на живот заснован на угљенику. Не расправљамо се „биологија или ништа“. Наша тврдња је ужа и практичнија. Ако свест (или спознаја слична уму) зависи од ове врсте прорачуна, онда може захтевати организацију рачунања у биолошком стилу, чак и ако је уграђена у нове супстрате. Кључно питање није да ли је супстрат буквално биолошки, већ да ли систем покреће праву врсту хибридног, нераздвојивог, метаболички (или генерално енергетски) заснованог прорачуна.
Другачија мета за изградњу свесних машина
То преобликује циљ за свакога ко покушава да изгради синтетички ум. Ако се израчунавање мозга не може одвојити од начина на који се физички реализује, онда само скалирање дигиталне АИ можда неће бити довољно. То није зато што дигитални системи не могу постати способнији, већ зато што је способност само део слагалице. Дубљи ризик је да можда оптимизујемо погрешну ствар побољшањем алгоритама, а да притом основну рачунарску онтологију остављамо непромењеном. Биолошки рачунарство сугерише да изградња система који заиста личи на ум може захтевати нове врсте физичких машина чије рачунање није организовано као софтвер на хардверу, већ се простире на нивоима, динамички повезано и обликовано ограничењима физике и енергије у реалном времену.
Дакле, ако желимо нешто попут синтетичке свести, централно питање можда неће бити: „Који алгоритам треба да покренемо?“ Може бити: „Какав физички систем мора постојати да би тај алгоритам био неодвојив од сопствене динамике?“ Које карактеристике су потребне, укључујући хибридне интеракције поља догађаја, спајање на више скала без чистих интерфејса и енергетска ограничења која обликују закључивање и учење, тако да рачунање није апстрактни опис слојевит на врху, већ суштинско својство самог система?
То је промена коју биолошки рачунарство тражи. То помера изазов са проналажења правог програм на проналажење права врста рачунарске материје.
