Представьте себе экспериментальный нанонаркотик, который способен связывать сознания разных людей. Представьте, как группа предприимчивых нейробиологов и инженеров открывает новый способ использования этого наркотика – запустить операционную систему прямо внутри мозга. Тогда люди смогут телепатически общаться между собой, используя мысленный чат, и даже манипулировать телами других людей, подчиняя себе действия их мозга. И несмотря на то, что это сюжет научно-фантастической книги Рамеза Наама «Нексус», описанное им будущее технологий уже не кажется таким далеким.

Как подсоединить мозг к планшету и помочь парализованным больным общаться

Для пациента T6 2014 стал самым счастливым годом жизни. Это был год, когда она смогла управлять планшетным компьютером Nexus с помощью электромагнитного излучения своего мозга и буквально перенестись из эры 1980-х с их диско-ориентированными системами (Disk Operating System, DOS) в новых век андроидной ОС.

T6 - женщина 50 лет, страдающая боковым амиотрофическим склерозом, известным также как болезнь Лу Герига, которая вызывает прогрессирующее повреждение двигательных нейронов и паралич всех органов тела. T6 парализована почти полностью от шеи и вниз. До 2014 года она абсолютно не могла взаимодействовать с внешним миром.

Паралич может наступить и от повреждений костного мозга, инсульта или нейродегенеративных заболеваний, которые блокируют способность говорить, писать и вообще как-либо общаться с окружающими.

Эра интерфейсов, связывающих мозг и машину, расцвела два десятилетия назад, в процессе создания ассистивных устройств, которые бы помогли таким пациентам. Результат был фантастическим: слежение за взглядом (eye-tracking) и слежение за положением головы пользователя системы (head-tracking) позволили отслеживать движения глаз и использовать их как выходные данные для управления курсором мыши на экране компьютера. Иногда пользователь мог даже кликать по ссылке, фиксируя свой взгляд на одной точке экрана. Это называется »время задержки».

Тем не менее, системы eye-tracking были тяжелы для глаз пользователя и слишком дороги. Тогда появилась технология нейронного протезирования, когда устраняется посредник в виде сенсорного органа и мозг связывается с компьютером напрямую. В мозг пациента вживляется микрочип, и нейросигналы, связанные с желанием или намерением, могут быть расшифрованы с помощью сложных алгоритмов в режиме реального времени и использованы для контроля курсора на интерфейсе компьютера.

Два года назад, пациентке T6 имплантировали в левую сторону мозга, отвечающую за движение, 100-канальную электродную установку. Параллельно Стэнфордская лаборатория работала над созданием прототипа протеза, позволяющего парализованным печатать слова на специально разработанной клавиатуре, просто думая об этих словах. Устройство работало следующим образом: встроенные в мозг электроды записывали мозговую активность пациентки в момент, когда она смотрела на нужную букву на экране, передавали эту информацию на нейропротез, интерпретирующий затем сигналы и превращающий их в непрерывное управление курсором и щелчками на экране.

Однако этот процесс был чрезвычайно медленным. Стало понятно, что на выходе получится устройство, работающее без непосредственного физического соединения с компьютером через электроды. Сам интерфейс тоже должен был выглядеть интереснее, чем в 80-х. Команда клинического института BrainGate, занимающаяся этими исследованиями, поняла, что их система «указания и щелчка» была похожа на нажатие пальцем на сенсорный экран. И поскольку сенсорными планшетами большинство из нас пользуется каждый день, то рынок их огромен. Достаточно просто выбрать и купить любой из них.

Парализованная пациентка T6 смогла «нажимать» на экран планшета Nexus 9. Нейропротез связывался с планшетом через протокол Bluetooth, то есть как беспроводная мышь.

Сейчас команда работает над продлением работоспособности имплантата на срок всей жизни, а также разрабатывает системы других двигательных маневров, таких как «выделить и перетащить» и мультисенсорные движения. Кроме того, BrainGate планируют расширить свою программу на другие операционные системы.

Компьютерный чип из живых клеток мозга

Несколько лет назад исследователи из Германии и Японии смогли симулировать 1 процент активности человеческого мозга за одну секунду. Это стало возможным только благодаря вычислительной мощности одного из самых сильных в мире суперкомпьютеров.

Но человеческий мозг до сих пор остается самым мощным, низко энергозатратным и эффективным компьютером. Что если бы можно было использовать силу этого компьютера для питания машин будущих поколений?

Как бы дико это не звучало, нейробиолог Ош Агаби запустил проект «Конику» (Koniku) как раз для реализации этой цели. Он создал прототип 64-нейронной кремниевой микросхемы. Первым приложением этой разработки стал дрон, который может «чуять» запах взрывчатых веществ.

Одой из самых чутких обонятельных способностей отличаются пчелы. На самом деле, они даже перемещаются в пространстве по запаху. Агаби создал дрон, который не уступает пчелиной способности распознавать и интерпретировать запахи. Он может быть использован не только для военных целей и обнаружении бомб, но и для исследования сельхозугодий, нефтеперерабатывающих заводов - всех мест, где уровень здоровья и безопасности может быть измерен по запаху.

В процессе разработки Агаби и его команда решали три основные проблемы: структурировать нейроны так же, как они структурированы в мозге, прочитать и записать информацию в каждый отдельный нейрон и создать стабильную среду.

Технология индуцированной дифференцировки плюрипотентной клетки - метод, когда зрелая клетка, например, кожи, генетически встроена в исходную стволовую клетку, позволяет любой клетке превратиться в нейрон. Но как и любым электронным компонентам, живым нейронам нужна специальная среда обитания.

Поэтому нейроны были помещены в оболочки с управляемой средой, для регулировки уровня температуры и водорода внутри, а также для подачи им питания. Кроме того, такая оболочка позволяет контролировать взаимодействие нейронов между собой.

Электроды под оболочкой позволяют считывать или записывать информацию на нейроны. Агаби описывает этот процесс так:

«Мы заключаем электроды в оболочку из ДНК и обогащенных протеинов, которая стимулирует нейроны формировать искусственную тесную связь с этими проводниками. Так, мы можем считывать информацию с нейронов или, наоборот, посылать информацию на нейроны тем же способом или посредством света или химических процессов».

Агаби верит, что будущее технологий - за раскрытием возможностей так называемого wetware - человеческого мозга в корреляции с машинным процессом.

«Нет практических границ для того, какими большими мы сделаем наши будущие устройства или как по-разному мы может моделировать мозг. Биология - это единственная граница».

Дальнейшие планы «Конику» включат разработку чипов:

• с 500 нейронами, который будет управлять машиной без водителя;
• с 10 000 нейронами - будет способен обрабатывать и распознавать изображения так, как это делает человеческий глаз;
• с 100 000 нейронами - создаст робота с мультисенсорным входом, который будет практически неотличим от человека по перцептивным свойствам;
• с миллионом нейронов - даст нам компьютер, который будет думать сам за себя.

Чип памяти, встроенный в мозг

Каждый год сотни миллионов людей испытывают сложности из-за потери памяти. Причины этому разные: повреждения мозга, которые преследуют ветеранов и футбольных игроков, инсульты или болезнь Альцгеймера, проявляющиеся в старости, или просто старение мозга, которое ожидает всех нас. Доктор Теодор Бергер, биомедицинский инженер Университета Южной Калифорнии, на средства Агенства по перспективным оборонным исследованиям Министерства обороны США DARPA, тестирует расширяющий память имплантат, который имитирует обработку сигнала в момент, когда нейроны отказываются работать с новыми долгосрочными воспоминаниями.

Чтобы устройство заработало, ученые должны понять, как работает память. Гиппокамп - это область мозга, которая отвечает за трансформацию краткосрочных воспоминаний в долгосрочные. Как он это делает? И возможно ли симулировать его деятельность в рамках компьютерного чипа?

«По существу, память - это серия электрических импульсов, которые возникают с течением времени и которые генерируются определенным числом нейронов», - объясняет Бергер, - «Это очень важно, так как это значит, что мы можем свести этот процесс к математическому уравнению и поместить его в рамки вычислительного процесса».

Так, нейробиологи начали декодировать поток информации внутри гиппокампа. Ключом к этой дешифровке стал сильный электрический сигнал, который идет от области органа под названием СА3 - «входа» гиппокампа - к СА1 - «выходящему» узлу. Этот сигнал ослабляется у людей с расстройством памяти.

«Если бы мы могли воссоздать его, используя чип, мы бы восстановили или даже увеличили объем памяти», — говорит Бергер.

Но проследить этот путь дешифровки сложно, так как нейроны работают нелинейно. И любой незначительный фактор, замешанный в процессе, может привести к совсем другим результатам.Тем не менее, математика и программирование не стоят на месте, и сегодня могут вместе создать самые сложные вычислительные конструкции со множеством неизвестных и множеством «выходов».

Для начала ученые приучили крыс нажимать тот или иной рычаг, чтобы получить лакомство. В процессе запоминания крысами и превращения этого воспоминания в долгосрочное, исследователи тщательно фиксировали и записывали все трансформации нейронов, и затем по этой математической модели создали компьютерный чип. Далее, они ввели крысам вещество, временно дестабилизирующее их способность запоминать и ввели чип в мозг. Устройство воздействовало на «выходящий» орган СА1, и, вдруг, ученые обнаружили, что воспоминание крыс о том, как добиться лакомства восстановилось.

Следующие тесты были проведены на обезьянах. На этот раз ученые сконцентрировались на префронтальной коре головного мозга, которая получает и модулирует воспоминания, полученные из гиппокампа. Животным была продемонстрирована серия изображений, некоторые из который повторялись. Зафиксировав активность нейронов в момент узнавания ими одной и то же картинки, была создана математическая модель и микросхема, на ее основе. После этого работу префронтальной коры обезьян подавили кокаином и ученые вновь смогли восстановить память.

Когда опыты проводились на людях, Бергер избрал 12 волонтеров, больных эпилепсией, с уже имплантированными электродами в головной мозг, чтобы проследить источник их припадков. Повторяющиеся судороги разрушают ключевые части гиппокампа, необходимые для формирования долгосрочных воспоминаний. Если, к примеру, изучить активность мозга в момент припадков, можно будет восстановить воспоминание.

Точно также, как и в предыдущих экспериментах, был зафиксирован специальный человеческий «код памяти», который впоследствии сможет предсказать паттерн активности в клетках СА1, основываясь на данных, хранящихся или возникающих в СА3. В сравнении с «настоящей» мозговой активностью, такой чип работает с точностью около 80%.

Пока рано говорить о конкретных результатах после опытов на людях. В отличие от моторного кортекса головного мозга, где каждый отдел отвечает за определенный орган, гиппокамп организован хаотично. Также пока рано говорить, сможет ли такой имплантат вернуть память тем, кто страдает от повреждений «выходящего» участка гиппокампа.

Проблемный остается вопрос геерализации алгоритма для такого чипа, так как экспериментальный прототип был создан на индивидуальных данных конкретных пациентов. Что, если код памяти разный для всех, в зависимости от типа входящих данных, которые он получает? Бергер напоминает, что и мозг ограничен своей биофизикой:

«Есть только такое количество способов, которыми электрические сигналы в гиппокампе могут быть обработаны, которое несмотря на свое множество, тем не менее ограничено и конечно», — говорит ученый.

Как бы они ни старались, нейрофизиологи и когнитивные психологи никогда не найдут в мозгу копию пятой симфонии Бетховена или копии слов, изображений, грамматических правил или любых других внешних раздражителей. Человеческий мозг, конечно, пуст не в буквальном смысле. Но он не содержит большинство вещей, которые, по мнению людей, должен — в нем нет даже таких простых объектов, как «воспоминания».

Наше ложное представление о мозге имеет глубокие исторические корни, но изобретение компьютера в сороковых годах прошлого века особенно запутало нас. Вот уже больше полувека психологи, лингвисты, нейрофизиологи и другие исследователи человеческого поведения заявляют: человеческий мозг работает подобно компьютеру.

Чтобы понять всю поверхностность этой идеи, давайте представим, что мозг — это младенец. Благодаря эволюции новорожденные люди, как и новорожденные любого другого вида млекопитающих, входят в этот мир готовыми к эффективному с ним взаимодействию. Зрение ребенка расплывчато, но он уделяет особое внимание лицам и быстро может распознать лицо матери среди других. Он предпочитает звук голоса другим звукам, он может отличить один базовый речевой звук от другого. Мы, без сомнения, построены с оглядкой на социальное взаимодействие.

Здоровый новорожденный обладает более чем десятком рефлексов — готовых реакций на определенные раздражители; они нужны для выживания. Ребенок поворачивает голову в направлении того, что щекочет ему щеку, и сосет все, что попадает в рот. Он задерживает дыхание, когда погружается в воду. Он хватает вещи, которые попадают ему в руки, так сильно, что почти повисает на них. Возможно, самое важное заключается в том, что младенцы появляются в этом мире с весьма мощными механизмами обучения, которые позволяют им стремительно изменяться так, чтобы они могли взаимодействовать с миром с возрастающей эффективностью, даже если этот мир и не похож на тот, с которым сталкивались их дальние предки.

Чувства, рефлексы и механизмы обучения — все то, с чем мы начинаем, и по правде говоря, этих вещей довольно много, если задуматься. Если бы у нас не было одной из этих возможностей с рождения, нам было бы значительно труднее выжить.

Но есть и то, с чем мы не родились: информация, данные, правила, программное обеспечение, знания, лексикон, представления, алгоритмы, программы, модели, воспоминания, образы, обработка, подпрограммы, кодеры и декодеры, символы и буферы — дизайнерские элементы, которые позволяют цифровым компьютерам вести себя таким образом, который несколько напоминает разумный. Мы не просто не рождаемся с этим — мы это в себе не развиваем. Никогда.

Мы не храним слова или правила, сообщающие нам, как их использовать. Мы не создаем визуальные проекции раздражителей, не храним их в буфере кратковременной памяти, а после этого не передаем их в хранилище памяти долговременной. Мы не извлекаем информацию или образы и слова из реестров памяти. Этим занимаются компьютеры, но не организмы.

Компьютеры в буквальном смысле слова обрабатывают информацию — числа, буквы, слова, формулы, изображения. Информация изначально должна быть закодирована в формат, которым могут пользоваться компьютеры, а значит, она должна быть представлена в виде единиц и нулей («битов»), которые собраны в маленькие блоки («байты»). На моем компьютере, где каждый байт содержит 8 бит, некоторые из них обозначают букву «К», другие — «О», третьи — «Т». Таким образом все эти байты образуют слово «КОТ». Одно единственное изображение — скажем, фотография моего кота Генри на рабочем столе — представлена особенным рисунком миллиона таких байтов («один мегабайт»), определенных специальными символами, которые сообщают компьютеру, что это фотография, а не слово.

Компьютеры в буквальном смысле перемещают эти рисунки с места на место в различных отсеках физического хранилища, выделенных внутри электронных компонентов. Иногда они копируют рисунки, а иногда изменяют их самыми разнообразными способами — скажем, когда мы исправляем ошибку в документе или ретушируем фотографию. Правила, которым следует компьютер для перемещения, копирования или оперирования этими слоями данных также хранятся внутри компьютера. Собранные воедино наборы правил называются «программами» или «алгоритмами». Группа алгоритмов, которые работают совместно для помощи нам в чем-то (например, при покупке акций или поиске данных онлайн) называется «приложением».

Прошу меня простить за это введение в мир компьютеров, но мне нужно, чтобы вам было все предельно ясно: компьютеры в действительности работают над той стороной нашего мира, которая состоит из символов. Они действительно хранят и извлекают. Они действительно обрабатывают. У них действительно есть физические воспоминания. Они действительно управляются алгоритмами во всем, что делают, без каких-либо исключений.

С другой стороны, люди так не делают — никогда не делали и делать не будут. Учитывая это, хочется спросить: почему же так много ученых рассуждают о нашем психическом здоровье так, будто бы мы и есть компьютеры?

В своей книге «По нашему собственному образу» (In Our Own Image, 2015) эксперт в области искусственного интеллекта Джордж Заркадакис (George Zarkadakis) описывает шесть различных метафор, которые люди использовали в течение двух последних тысячелетий, пытаясь описать человеческий интеллект.

В самой первой, библейской, люди были созданы из глины и грязи, которую затем разумный Бог наделил своей душой, «объясняя» наш интеллект — по крайней мере, грамматически.

Изобретение гидравлической техники в 3 веке до н.э. привело к популяризации гидравлических моделей человеческого интеллекта, идеи о том, что различные жидкости нашего тела — т.н. «телесные жидкости» — имеют отношение как к физическому, так и к психическому функционированию. Метафора сохранялась более 16-ти столетий и все это время применялась в медицинской практике.

К 16-му веку были разработаны автоматические механизмы, приводимые в движение пружинами и шестеренками; они наконец вдохновили ведущих мыслителей того времени, таких как Рене Декарт, на гипотезу о том, что люди представляют собой сложные машины. В 17-м веке британский философ Томас Гоббс предположил, что мышление возникло из-за механических колебаний в мозге. К началу 18-го века открытия в области электричества и химии привели к новым теориям человеческого интеллекта — и они опять же, имели метафорический характер. В середине того же столетия немецкий физик Герман фон Гельмгольц, вдохновленный достижениями в области связи, сравнил мозг с телеграфом.

Каждая метафора отражала самые передовые идеи эпохи, которая ее породила. Как и следовало того ожидать, почти на заре компьютерных технологий, в 40-х годах прошлого века, мозг по принципу работы был сравнен с компьютером, при этом роль хранилища была отдана самому мозгу, а роль программного обеспечения — нашим мыслям. Знаковым событием, с которого началось то, что сейчас называется «когнитивистикой», стала публикация книги психолога Джорджа Миллера «Язык и общение» (1951). Миллер предположил, что ментальный мир можно изучать с помощью концепций информационной, вычислительной и лингвистической теорий.

Такой образ мыслей получил свое окончательное выражение в небольшой книге «Компьютер и мозг» (1958), в которой математик Джон фон Нейман категорично заявил: функция нервной системы человека является «в первую очередь цифровой». Хотя он признал, что тогда в самом деле было очень мало известно о той роли, которую мозг играет в мышлении и памяти, он проводил параллели за параллелями между компонентами ЭВМ того времени и компонентами человеческого мозга.

Контекст

Тайны мозга раскроют компьютеры

Vox 10.01.2017

Твой мозг делает тебя тем, кто ты есть

Aftenposten 21.10.2016

Я перепрограммировала свой мозг

Nautilus 03.10.2016
Движимая последующими достижениями в области компьютерных технологий и исследований мозга, а также амбициозным междисциплинарным стремлением познать природу постепенно развивающегося человеческого интеллекта, в умах людей прочно засела идея о том, что люди, подобно компьютерам, являются информационными процессорами. Сегодня это направление включает в себя тысячи исследований, потребляет миллиарды долларов финансирования, оно породило обширный пласт литературы, состоящий как из технических, так и из иных статей и книг. Книга Рэя Курцвейла «Как создать разум» (2013) иллюстрирует эту точку зрения, спекулируя на «алгоритмах» мозга, на том, как мозг «обрабатывает данные», и даже на внешнем его сходстве с интегральными схемами и их структурами.

Метафора человеческого мозга, построенная на обработке информации (здесь и далее IP-метафора, от Information Processing — прим. Newoчём ), в наши дни доминирует в умах людей, как среди обывателей, так и в среде ученых. По факту не существует дискурса по поводу разумного человеческого поведения, который бы проходил без применения этой метафоры, равно как и то, что подобные дискурсы не могли возникать в определенные эпохи и внутри определенной культуры без отсылок к духам и божествам. Справедливость метафоры об обработке информации в современном мире, как правило, подтверждается без каких-либо проблем.

Однако IP-метафора — только одна из многих, это лишь история, которую мы рассказываем, чтобы придать смысл чему-то, чего мы сами не понимаем. И, как и все предшествующие метафоры, эта, безусловно, в какой-то момент будет отброшена — заменена или очередной метафорой, или истинным знанием.

Чуть больше года назад при посещении одного из самых престижных исследовательских институтов я бросил вызов ученым: объяснить разумное человеческое поведение без отсылок к любому из аспектов IP-метафоры об обработке информации. Они этого сделать не смогли, а когда я снова вежливо поднял вопрос об этом в последующей электронной переписке, спустя месяцы они так ничего и не смогли предложить. Они понимали, в чем проблема, не открестились от задачи. Но они не могли предложить альтернативу. Другими словами, IP-метафора «прилипла» к нам. Она обременяет наше мышление словами и идеями, настолько серьезными, что у нас возникают проблемы при попытке их понять.

Ложная логика IP-метафоры достаточно проста в формулировке. Она основывается на ложном аргументе с двумя разумными предположениями и единственным ложным выводом. Разумное предположение № 1: все компьютеры способны вести себя разумно. Разумное предположение № 2: все компьютеры есть информационные процессоры. Ложный вывод: все объекты, способные на разумную деятельность, являются информационными процессорами.

Если отбросить формальную терминологию, идея того, что люди являются информационными процессорами лишь потому, что компьютеры являются таковыми, звучит глупо, а когда однажды IP-метафора в конце концов изживет себя, когда от нее окончательно откажутся, она почти наверняка будет рассматриваться историками именно так, как мы сейчас смотрим на высказывания о гидравлической или механической природе человека.

Если эта метафора так глупа, почему она все еще правит нашими умами? Что удерживает нас от того, чтобы отбросить ее в сторону как ненужную, так же, как мы отбрасываем ветку, которая преграждает нам путь? Существует ли способ понять человеческий интеллект, не опираясь на выдуманные костыли? И какой ценой нам обойдется столь долгое использование этой опоры? Данная метафора, в конце концов, вдохновила писателей и мыслителей на огромное количество исследований в самых разных областях науки на протяжении десятилетий. Какой ценой?

В аудитории на занятии, которое я проводил за эти годы уже множество раз, я начинаю с выбора добровольца, которому говорю нарисовать купюру в один доллар на доске. «Побольше деталей», — говорю я. Когда он заканчивает, я закрываю рисунок листом бумаги, достаю купюру из кошелька, приклеиваю ее к доске и прошу студента повторить задание. Когда он или она заканчивает, я убираю лист бумаги с первого рисунка и тогда класс комментирует различия.

Возможно, вы никогда не видели подобной демонстрации, или, быть может, у вас могут возникнуть проблемы с тем, чтобы представить результат, поэтому я попросил Джинни Хён, одну из интернов в институте, где я провожу свои исследования, сделать два рисунка. Вот рисунок «по памяти» (обратите внимание на метафору).

А вот рисунок , который она сделала с использованием банкноты.

Джинни была так же удивлена исходом дела, как, возможно, удивлены и вы, но в этом нет ничего необычного. Как вы видите, рисунок, выполненный без опоры на купюру, ужасен в сравнении с тем, что был срисован с образца, несмотря на то, что Джинни видела долларовую купюру тысячи раз.

Так в чем дело? Разве у нас нет «загруженного» в мозговой «регистр памяти» «представления» о том, как выглядит долларовая банкнота? Неужели мы не можем просто-напросто «извлечь» его оттуда и использовать при создании нашего рисунка?

Конечно, нет, и даже тысячи лет исследования в области неврологии не помогут обнаружить представление о виде долларовой банкноты, сохраненное в человеческом мозге, просто потому, что его там нет.

Значительный объем исследований мозга показывает, что в действительности многочисленные и иногда обширные участки мозга зачастую вовлечены в, казалось бы, самые банальные задачи по запоминанию информации. Когда человек испытывает сильные эмоции, в мозгу могут активизироваться миллионы нейронов. В 2016 году нейрофизиолог из Университета Торонто Брайан Левин с коллегами провел исследование, в котором приняли участие люди, выжившие в авиакатастрофе, позволившее прийти к выводу, что события аварии способствовали росту нейронной активности в «мозжечковой миндалине, медиальной височной доле, передней и задней срединной линии, а также в зрительной коре пассажиров».

Выдвинутая рядом ученых идея о том, что специфические воспоминания каким-то образом сохраняются в отдельных нейронах, абсурдна; если уж на то пошло, это предположение лишь возводит вопрос памяти на еще более сложный уровень: как и где, в конечном счете, память записана в клетку?

Итак, что происходит, когда Джинни рисует долларовую банкноту, не пользуясь образцом? Если Джинни никогда прежде не видела купюру, ее первый рисунок, вероятно, ни в коей мере не будет похож на второй. Тот факт, что она видела долларовые банкноты прежде, каким-то образом изменил ее. Собственно, ее мозг был изменен так, что она смогла наглядно представить себе банкноту — что, в сущности, эквивалентно — по крайней мере, отчасти — тому, чтобы заново переживать ощущение зрительного контакта с купюрой.

Различие между двумя набросками напоминает нам, что визуализация чего-либо (что представляет собой процесс воссоздания зрительного контакта с тем, что больше не находится у нас перед глазами) намного менее точна, чем если бы мы по-настоящему видели что-либо. Именно поэтому нам намного лучше удается узнавать, нежели вспоминать. Когда мы ре-продуцируем что-то в памяти (От латинского re — «снова», и produce — «создавать»), мы должны попробовать снова пережить столкновение с предметом или явлением; однако когда мы узнаем что-то, мы всего лишь должны отдавать себе отчет в том, что ранее у нас уже был опыт субъективного восприятия этого объекта или явления.

Возможно, у вас есть что возразить на это доказательство. Джинни видела долларовые банкноты и раньше, однако она не предпринимала осознанных усилий к тому, чтобы «запомнить» детали. Вы можете заявить, что, если бы она так поступила, она, возможно, смогла бы нарисовать второе изображение, не пользуясь образцом долларовой купюры. Однако даже в этом случае никакое изображение банкноты не было никоим образом «сохранено» в мозгу Джинни. У нее просто возросла степень подготовленности к тому, чтобы нарисовать ее с соблюдением деталей, так же, как, посредством практики, пианист становится искуснее в исполнении фортепианных концертов, при этом не загружая в себя копию нот.

Исходя из этого простого эксперимента, мы можем начать выстраивать основу свободной от метафор теории интеллектуального поведения человека — одну из тех теорий, согласно которым мозг не полностью пуст, однако по меньшей мере свободен от груза IP-метафор.

По мере того, как мы движемся по жизни, мы подвергаемся воздействию множества происходящих с нами событий. Следует особо отметить три типа опыта: 1) мы наблюдаем за тем, что происходит вокруг нас (как ведут себя другие люди, звуки музыки, адресованные нам указания, слова на страницах, изображения на экранах); 2) мы подвержены сочетанию незначительных стимулов (к примеру, сирены) и важных стимулов (появление полицейских машин); 3) мы бываем наказаны или вознаграждены за то, что ведем себя определенным образом.

Мы становимся эффективнее, если меняемся сообразно этому опыту — если теперь мы можем рассказать стихотворение или спеть песню, если мы способны следовать данным нам указаниям, если мы реагируем на незначительные стимулы так же, как и на важные, если мы стараемся не вести себя так, чтобы нас наказали, и чаще ведем себя таким образом, чтобы получить награду.

Статьи по теме

Что не так с нашим мозгом

Smithsonian 03.08.2016

Как Pokémon Go проникает в ваш мозг

Wired Magazine 13.07.2016

Письмо от руки благотворно воздействует на мозг

Newsweek Polska 05.06.2016
Несмотря на вводящие в заблуждение заголовки, никто не имеет ни малейшего представления о том, какие изменения происходят в мозге после того, как мы научились петь песню или выучили стихотворение. Однако ни песни, ни стихотворения не были «загружены» в наш мозг. Он просто упорядоченноизменился таким образом, что теперь мы можем петь песню или рассказывать стихотворение, если соблюдены определенные условия. Когда нас просят выступить, ни песня, ни стихотворение не «извлекаются» из какого-то места в мозге — точно так же, как не «извлекаются» движения моих пальцев, когда я барабаню по столу. Мы просто поем или рассказываем — и никакого извлечения нам не нужно.

Несколько лет назад я спросил Эрика Кандела — нейролога из Колумбийского университета, получившего Нобелевскую премию за то, что он идентифицировал некоторые из химических изменений, происходящих в выходных нейтронных синапсах аплизии (морской улитки) после того, как она учится чему-то — сколько времени, по его мнению, пройдет, прежде чем мы поймем механизм функционирования человеческой памяти. Он быстро ответил: «Сотня лет». Я не додумался спросить его, считает ли он, что IP-метафора замедляет прогресс нейрологии, однако некоторые нейрологи и в самом деле начинают помышлять о немыслимом, а именно — о том, что эта метафора не так уж необходима.

Ряд когнтивистов — в частности, Энтони Чемеро из Университета Цинциннати, автор вышедшей в 2009 книги «Основное воплощение когнитивистики» (Radical Embodied Cognitive Science) — теперь абсолютно отрицают представление о том, что деятельность человеческого мозга схожа с работой компьютера. Распространенное мнение заключается в том, что мы, как и компьютеры, осмысляем мир, осуществляя вычисления над его мысленными образами, однако Чемеро и прочие ученые описывают другой способ понимая мыслительного процесса — они определяют его как прямое взаимодействие между организмами и их миром.

Мой любимый пример, иллюстрирующий огромную разницу между IP-подходом и тем, что некоторые называют «анти-репрезентативным» взглядом на функционирование человеческого организма, включает в себя два разных объяснения того, как бейсболисту удается поймать летящий мяч, приведенные Майклом Макбитом, сейчас работающим в Университете штата Аризона, и его коллегами, в статье, опубликованной в 1995 в «Science». Согласно IP-подходу, игрок должен сформулировать приблизительную оценку разнообразных изначальных условий полета мяча — силу воздействия, угол траектории и все такое прочее, — а затем создать и проанализировать внутреннюю модель траектории, которой, скорее всего, должен следовать мяч, после чего он должен воспользоваться этой моделью, чтобы непрерывно направлять и вовремя корректировать движения, направленные на перехват мяча.

Все было бы прекрасно и замечательно, если бы мы функционировали так же, как компьютеры, однако Макбит и его коллеги дали более простое объяснение: чтобы поймать мяч, игроку нужно всего лишь продолжать двигаться так, чтобы постоянно сохранять визуальную связь применительно к основной базе и окружающему пространству (технически, придерживаться «линейно-оптической траектории»). Это может показаться сложным, однако на самом деле это предельно просто и не подразумевает никаких вычислений, представлений и алгоритмов.

Два целеустремленных профессора психологии из британского Городского Университета Лидса — Эндрю Уилсон и Сабрина Голонка — причисляют пример про бейсболиста к ряду других, которые могут восприниматься вне IP-подхода. На протяжении многих лет они писали в своих блогах о том, что они сами называют «более последовательным, натурализованным подходом к научному изучению человеческого поведения… идущим вразрез с доминирующим когнитивистским нейрологическим подходом». Однако этот подход далек от того, чтобы лечь в основу отдельного движения; большинство когнитивистов по-прежнему отказываются от критики и придерживаются IP-метафоры, а некоторые из наиболее авторитетных мыслителей мира сделали грандиозные предсказания о будущем человечества, которые зависят от действительности метафоры.

Одно из предсказаний — сделанное, среди прочих, футуристом Курцвейлом, физиком Стивеном Хокингом и нейрологом Рэндаллом Коэном — гласит, что, поскольку человеческое сознание, как предполагается, действует как компьютерные программы, вскоре станет возможным загрузить человеческий разум в аппарат, вследствие чего мы станем обладать безгранично могучим интеллектом и, вполне вероятно, приобретем бессмертие. Эта теория легла в основу антиутопического фильма «Превосходство», главную роль в котором исполнил Джонни Депп, сыгравший похожего на Курцвейла ученого, разум которого был загружен в интернет — что привело к ужасающим последствиям для человечества.

К счастью, поскольку IP-метафора ни в коей мере не верна, нам никогда не придется беспокоиться о том, что человеческий разум обезумеет в киберпространстве, и мы никогда не сможем достичь бессмертия посредством загрузки его куда-либо. Причина тому — не только отсутствие сознательного программного обеспечения в мозгу; проблема глубже — давайте назовем ее проблемой уникальности — что звучит одновременно вдохновляюще и угнетающе.

Поскольку ни «банки памяти», ни «представления» стимулов в мозге не существуют, и поскольку все, что требуется от нас, чтобы функционировать в мире, это изменения мозга в результате приобретаемого нами опыта, нет оснований верить в то, что один и тот же опыт изменяет каждого из нас в одинаковой мере. Если мы с вами посетим один и тот же концерт, изменения, происходящие в моем мозгу при звуках Симфонии № 5 Бетховена будут практически наверняка отличаться от тех, что происходят в вашем мозге. Эти изменения, какими бы они ни были, создаются на основе уникальной нейронной структуры, которая уже существует, и каждая из которых развивалась на протяжении вашей жизни, наполненной уникальными переживаниями.

Как показал в своей книге «Вспоминая» (1932) сэр Фредерик Бартлетт, именно поэтому ни один из двух людей никогда не повторит услышанную ими историю одинаково, и со временем их рассказы будут все более и более отличаться друг от друга. Не создается никакой «копии» истории; скорее, каждый индивид, услышав историю, в какой-то степени меняется — достаточно для того, чтобы когда позже его спросят об этой истории (в некоторых случаях, спустя дни, месяцы или даже годы после того, как Бартлетт впервые прочел им историю) — они смогут в определенной степени вновь пережить те минуты, когда они слушали историю, хотя и не очень точно (см. первое изображение долларовой купюры выше.).

Я полагаю, это вдохновляет, потому что это значит, что каждый из нас по-настоящему уникален — не только своим генетическим кодом, но даже в том, какие изменения происходят со временем с его мозгом. Это также угнетающе, поскольку это делает грандиозную задачу нейрологии практически превосходящей воображение. Для каждого из повседневных переживаний упорядоченное изменение может включать тысячи, миллионы нейронов или даже весь мозг, поскольку процесс изменений различен для каждого отдельного мозга.

Что еще хуже, даже если бы мы обладали способностью сделать моментальный снимок всех 86 миллиардов нейронов мозга и затем симулировать состояние этих нейронов с помощью компьютера, этот пространный шаблон не сгодился бы ни на что за пределами мозга, в котором он был изначально создан. Возможно, это самый чудовищный эффект, который IP-метафора произвела на наше понимание функционирования человеческого организма. В то время, как компьютеры и в самом деле сохраняют точные копии информации — копии, которые могут оставаться неизменными на протяжении долгого времени, даже если сам компьютер был обесточен — наш мозг поддерживает интеллект только пока мы живы. У нас нет кнопок «вкл/выкл». Либо мозг продолжает свою активность, либо мы исчезаем. К тому же, как отметил невролог Стивен Роуз в своей вышедшей в 2005 году книге «Будущее мозга», моментальный снимок текущего состояния мозга также может оказаться бессмысленным, если мы не знаем полную историю жизни владельца этого мозга — возможно, даже деталисоциальной обстановки, в которой он или она вырос(-ла).

Задумайтесь, насколько сложна эта проблема. Чтобы понять хотя бы основы того, как мозг поддерживает интеллект человека, нам может потребоваться выяснить не только текущее состояние всех 86 миллиардов нейронов и 100 триллионов их пересечений, не только различающуюся силу, с которой они соединены, но также то, как ежеминутная мозговая деятельность поддерживает целостность системы. Прибавьте сюда уникальность каждого мозга, созданную отчасти благодаря уникальности жизненного пути каждого человека, и предсказание Кэндела начинает казаться чересчур оптимистичным. (В вышедшей недавно редакторской колонке The New York Times нейролог Кеннет Миллер предположил, что задача хотя бы выяснить базовую нейронную связь займет «века».)

Тем временем, огромные суммы денег выделяются на исследования мозговой активности, основывающиеся на зачастую ошибочных идеях и невыполнимых обещаниях. Наиболее вопиющий случай того, когда нейрологическое исследование пошло наперекосяк, был задокументирован в недавно выпущенном отчете Scientific American. Речь шла о сумме в 1,3 миллиарда долларов, выделенной на запущенный Европейским союзом в 2013 году проект «Человеческий мозг». Убежденные харизматичным Генри Маркрамом, что он сможет создать симуляцию человеческого мозга на суперкомпьютере к 2023 году, и что подобная модель совершит прорыв в лечении болезни Альцгеймера и других нарушений, власти ЕС профинансировали проект, не налагая буквально никаких ограничений. Спустя менее двух лет проект превратился в «заворот мозгов», и Маркрама попросили покинуть пост.

Мы живые организмы, а не компьютеры. Смиритесь с этим. Давайте продолжим попытки понять себя, но при этом избавимся от ненужного интеллектуального груза. IP-метафора просуществовала полвека, принеся мизерное количество открытий. Пришло время нажать кнопку DELETE.

Материалы ИноСМИ содержат оценки исключительно зарубежных СМИ и не отражают позицию редакции ИноСМИ.

Илья 775

Центральный процессор или ЦПУ – центральное процессорное устройства (англ. CPU – central processing unit, или центральное обрабатывающее устройство, если дословно) – самый важный компонент любого компьютера, это мозг компьютера. Эго еще часто называют просто микропроцессором или процессором. Какую роль процессор играет в системе компьютера? Ответ на этот вопрос прост – самую главную! Именно процессор выполняет все вычисления и обработку информации.

Цены в интернет-магазинах:

compyou.ru

755 Р

Микропроцессоры, отличаются один от одного по таким основным характеристикам как тактовая частота, которая измеряется в (МГц и ГГц), и производительность. На сегодняшний день, как правило, используются процессоры, разработанные известными фирмами Intel и AMD.

Как и все другие компоненты компьютера, микропроцессоры тоже прошли стадию развития от самого создания и до сегодняшних дней. И этот процесс бесконечен, пока идет развитие технологий.
Давайте же коротко рассмотрим историю создания и развития микропроцессоров.Так самые первые процессоры были изобретены, еще в далеких 1940-х годах. Тогда для создания процессоров использовали вакуумные лампы, ферритовые сердечники (устройства памяти) и электромеханические реле. Такие процессоры были ненадежные, имели низкое быстродействие. Тогда в средине 1950-х 60-х стало возможно внедрения транзисторов, которые монтировались к современной на то время плате. А со временем стало использование микросхем, которые ускорили быстродействие и надежность тогдашних процессоров.

Цены в интернет-магазинах:

Electrozon

8 470 Р

В начале 1970-х годов благодаря стремительному развитию технологий стало возможным создание микропроцессора - микросхемы, на кристалле которой располагались все основные блоки и элементы процессора. А уже 15 ноября 1971 году фирма Intel презентовала свой первый в мире 4-разрядный микропроцессор, 4004 который использовался в микрокалькуляторах. Содержал такой процессор 2300 транзисторов, а тактовая частота составляла 92,6 кГц, и стоил он 300 долларов!

На смену уже устаревшему 4-разрядному процессору пришли более современные 8-разрядные Intel 8080 и 16-разрядный 8086 (включавший в себя 29 тысяч транзисторов и работал на частоте 4,77 МГц), заложившие основы архитектуры всех современных настольных процессоров.Первый же персональный компьютер от IBM бил оснащен 8-разрядным процессором i8088 (из 8-розрядной шиной).
В 1982 году, компания Intel представила новый i80286 с тактовой частотой (до 20МГц) и содержал уже около 134 тис. транзисторов.А далее уже починается гонка за первенство на рынке процессоров между компаниями Intel и AMD, которая и дала толчок к очень быстрому и стремительному развитию технологий. Но это уже другая история.

Рассказать друзьям

Мозг любого человека является чем-то особенным, невероятно сложным чудом природы, созданным благодаря миллионам лет эволюции. Сегодня наш мозг часто называют настоящим компьютером. И это выражение используется отнюдь не зря.

И сегодня мы постараемся разобраться в том, почему человеческий мозг ученые называют биологическим компьютером, и какие интересные факты о нем существуют.

Почему мозг – биологический компьютер

Ученые называют мозг биологическим компьютером по вполне очевидным причинам. Мозг, как и главный процессор любой компьютерной системы, отвечает за работу всех элементов и узлов системы. Как в случае с оперативной памятью, винчестером, видеокартой и другими элементами ПК, мозг человека управляет зрением, дыханием, памятью и любым другим процессом, происходящим в организме человека. Он обрабатывает полученные данные, принимает решения и выполняет всю интеллектуальную работу.

Что же касается характеристики «биологический», то её наличие также является вполне очевидным, ведь, в отличие от обычной компьютерной техники, человеческий мозг имеет биологическое происхождение. Так и получается, что мозг – это самый настоящий биологический компьютер.

Как и у большинства современных компьютеров, у мозга человека присутствует огромное количество функций и возможностей. И некоторые наиболее интересные факты о них мы предлагаем ниже:

• Даже в ночное время, когда наш организм отдыхает, мозг не засыпает, а наоборот – находится в более активном состоянии, чем днем;
• Точный объем места или памяти, которая может храниться в человеческом мозге, на данный момент неизвестен ученым. Однако они предполагают, что этот «биологический жесткий диск» способен вместить в себе до 1000 терабайт информации;
• Средняя масса мозга – полтора килограмма, и его объем увеличивается, как и в случае с мышцами, от тренировок. Правда, в данном случае тренировки подразумевают получение новых знаний, улучшение памяти и т.д.;
• Несмотря на то, что именно мозг реагирует на любые поражения тела, отправляя в соответствующие участки тела болевые сигналы, сам он не чувствует боли. Когда мы чувствуем головную боль, это лишь болевые ощущения в тканях и нервах черепной коробки.

Теперь вы знаете, почему мозг называется биологическим компьютером, а значит – произвели небольшую тренировку своего мозга. Не останавливайтесь на этом, и систематически узнавайте что-нибудь новое.

Прежде чем сравнивать мышление человека с искусственным ин­теллектом, необходимо сначала остановиться на некоторых общих чертах организации мозга и компьютера.

1. Обработка информации. Легко можно провести параллель между обработкой информации компьютером и человеческим мозгом. Дея­тельность компьютера, как и мозга, включает четыре этапа -кодиро­вание, хранение, обработку информации и выдачу результата.

Первый этап в случае компьютера -это ввод информации с клавиату­ры или с дискеты, на которой записана программа. Новейшие техни­ческие разработки позволяют осуществлять голосовой ввод или ввод с помощью светочувствительных элементов.

Второй этап, столь же важный для компьютера, как и для мозга, - это память. От ее емкости, которая может варьировать от нескольких тысяч до нескольких миллионов единиц 1 , зависит мощность компьютера. У компьютера имеются два вида памяти. В постоянной памяти запи­саны все программы, определяющие работу компьютера (язык, инструк­ции, конфигурации алфавитно-цифровых знаков и т.д.). Эту память можно сравнить с врожденным багажом животных того или иного вида -будь то звуки, которые они способны издавать, или механизмы функционирования интеллекта. Что касается оперативной памяти, то в ней, как

" Основная единица памяти в теории информации - это бит. Бит соответст­вует одному двоичному выбору, т. е. отражает тот факт, что некоторый элемент может находиться в одном из двух состояний - 1 или 0; например, определенный электронный контур в компьютере может быть открыт или закрыт, т. е. пропус­кать (1) или не пропускать (0) ток. Существует более крупная единица-байт, равная 8 бит. Емкость памяти карманных микрокалькуляторов составляет 1000 байт (1 килобайт, или Кбайт) или 2000 байт (2 Кбайт). Память очень мощных машин может достигать тысяч килобайт. Персональные компьютеры обычно обладают памятью в 128 или 256 Кбайт.

необходим_____________Глава 9 ____________________

совокупное и у человека, могут записываться или стираться данные. Именно данные для выполнения программы. симости о", важнейший блок-это процессор. Он представляет собой в компью-сть контуров и служит «корой головного мозга» компьютера.

Наконец осуществляет операции, указанные в программе, выдачу инструкций и данных, хранящихся в памяти или вводимых на экран, пpоцессep.

Из всегзодиться в речевой форме. Кроме того, устройство вывода мозга и к<ь связано с какой-то аппаратурой или роботами, исполняю-турна. Мосазы компьютера.

и машины о этого видно, что аналогия между основными структурами два примермпьютера совершенно очевидна, хотя и несколько карика-

2. Кибе"жно провести аналогии и на уровне деятельности мозга пьютер, ка. Чтобы проиллюстрировать эти аналогии, мы рассмотрим связи. Cai^a-из области кибернетики и решения проблем. жизни.Имрнетика. Речь здесь пойдет о саморегуляции, которую ком-окруж-.ющк и мозг, осуществляет с помощью отрицательной обратной изменяем 1Юрегуляция - это неотъемлемая часть нашей повседневной закона зф^енно благодаря той информации, которую мы получаем от

Возьметей среды, мы либо продолжаем, либо прекращаем, либо с помощы^аши действия. Собственно говоря, именно в этом сущность деляющий,>екта и принципа подкрепления. осуществлю простейший пример. Представим себе, что человек бреется тельность f3 электрической бритвы. В этом случае ввод данных, опре-тера. следует ли продолжать или прекращать эту операцию, будет

В языкепъся путем ощупывания кожи рукой. Таким образом, дея-товых ком^озга и руки можно сравнить с функционированием компью-струкции н

такую инс" Бейсик-самом простом языке, который используется в бы-причем тр1"пьютерах, - саморегуляция осуществляется с помощью ин-

1) пров»а английском языке „IF...THEN..." (если... то...). Используя

2) пров(фукцию, мы можем написать программу из пяти строк",

3) IF кс1 первые строки образуют цикл:

4) IF ксЭДение бритвой по коже;

5) прекрдение рукой по коже;

>жа не гладка, THEN 1;

.|жа гладка, THEN S ;

1 ^а ращение бритья.

инструкции i

женное в тре

чески прекрати, деде инструкция 4 излишняя, так как переход к очередной фоизойдет автоматически, если не будет выполнено условие, зало-тьей строке. В случае если кожа станет гладкой, бритье автомати-тится.

Адаптация и творчество 474

Сходные закономерности действуют и во многих других областях повседневной жизни. Подобные программы используются домохозяй­кой при мытье посуды, гитаристом при настройке гитары, лектором (или конферансье), следящим за вниманием аудитории, и т. п. Такие же программы действуют и при формулировании гипотез, позволяющих воспринять или распознать предмет либо животное. Нетрудно пред­ставить себе программы из инструкций „IF... THEN...", с помощью которой мозг ребенка будет отличать кошку от собаки или даже от львенка.

Разумеется, существует множество других инструкций, позволяющих формировать циклы или даже вкладывать их один в другой. Однако подробный разбор таких инструкций не входит в наши задачи.

3. Решение проблем. Из главы 8 мы уже знаем, что для решения проблем необходимо объединение и обработка информации, содержа­щейся в памяти и поступающей из внешней среды. Для этого можно использовать разные процедуры, различающиеся по тому, в какой степени используется память и в какой -манипулирование самой ин­формацией (Norman, Lindsay, 1980).

Типы процедур. Возьмем простой пример: предположим, что нам необходимо умножить 12 на 12. Для этого можно использовать по меньшей мере три типа процедур.

Первая из них -это метод последовательных преобразований. При этом наш расчет может быть осуществлен с помощью 11 сложений:

12 + 12 = 24; 24 + 12 = 36; 36 + 12 = 48 и т. д.

Такая процедура требует очень малого участия памяти, но большого манипулирования информацией.

Второй тип процедур основан на использовании таблиц. При этом в памяти необходимо хранить как можно больше столбцов из таблицы умножения, и тогда ответ, взятый из столбца с множителем 12, авто­матически появится в голове или на экране. В отличие от первого способа здесь требуется очень небольшая обработка информации, но весьма обширная память.

Третья разновидность процедур -это своего рода компромисс между первыми двумя типами. Она основана на применении правил и требует среднего объема памяти и манипулирования информацией. В нашем примере для этого достаточно знать таблицу умножения для первых 10 чисел, а затем произвести несколько операций. Схема расчета будет такой:

(10-10) + (2-10) + (10-2) + (2-2) = 144.

Типы процедур, используемых для решения проблем, зависят от имеющегося опыта, от необходимого числа повторений одной и той же операции и от емкости памяти.

Для того чтобы узнать, какое вино подходит к тому или иному блюду, мы можем последовательно перепробовать различные вина, использовать таблицу, в которой к каждому блюду рекомендуется

474 Глава 9

какое-то вино, или же использовать общие правила соответствия вин различным типам мясных блюд. Инженер, проектирующий мост, и астроном, отыскивающий на небе звезду, будут таким же образом выбирать нужный тип процедуры.

Можно провести еще одну параллель между работой человеческого мозга и компьютера при решении проблем. Речь идет о применении тех стратегий, которые мы рассмотрели в главе 8.

Поскольку компьютер может работать только по программе, рас­сматривать здесь случайный перебор бессмысленно. В случае если речь идет об игре, в которой такая стратегия не используется, было бы неэкономно «заставлять» компьютер искать решение задачи с помощью этой стратегии.

Остальные две стратегии используются как человеком, так и компью­тером.

Рациональный перебор соответствует эвристическому методу, при котором процессор занимается поисками частичных решений, чтобы максимально повысить вероятность нахождения приемлемого решения, сведя к минимуму время и усилия на его поиск.

Систематический перебор соответствует алгоритмическому методу; в этом случае систематически просматриваются все возможные (при имеющемся наборе данных) решения с целью найти то из них, которое, наиболее эффективно. Однако компьютер, так же как и человек, не использует эту последнюю стратегию для решения сложных задач. Например, при игре в шахматы алгоритмический метод потребовал бы того, чтобы компьютер для полной уверенности в выигрыше каждый раз просматривал 10 120 возможностей. В подобных случаях выгоднее ис­пользовать эвристический метод, позволяющий с помощью ряда подпрограмм ограничивать поиски решений конкретными «узкими» зада­чами, такими как захват центра шахматной доски или атака на короля противника.