Влияние компьютера на мозг

Что быстрее мозг человека или компьютер

• Манифест музея
• Иcтория музея
• Попечительский совет
• Экспертный совет
• Площадки
• Вакансии
• Контакты
• Официальные документы

• Разные люди — новый музей
  • Репрезентативный совет
  • Методические пособия
  • Студия мультипликации
  • Большой музей
  • Коллекции и фонды
  • Панорамные туры
  • Онлайн выставки
  • Конференции
    • XV международная конференция «История науки и техники. Музейное дело»
    • Методический центр
    • Магистратура
    • Ассоциация научно-технических музеев
    • Памятники науки и техники в музеях России
      • Экспертиза памятников
      • Работа экспертного совета
      • Издания
      • Поиск книг и журналов
      • История
      • Подари книгу Политеху
      • Контакты
      • Услуги библиотеки
        • Прейскурант
        • Читальный зал
        • Абонемент
        • Обменный фонд
        • Справочно-библиографическое обслуживание
        • Депонирование научных работ
        • Электронный читальный зал
        • Google+
        • Одноклассники
        • Surfingbird
        • Мой круг
        • LiveJournal
        • Мой мир
        • Pinterest
        • Я.ру

        Технополис «Москва»
        Волгоградский проспект, д. 42, с. 5
        +7 495 780-60-27

        Разные люди — новый музей

        Что происходит с мозгом при работе за компьютером?

        Благодаря исследованиям, ученые выяснили как доступный компьютер влияет на мозг человека. И сумели оценить положительные и отрицательные стороны этого (1).

        Проблема человека при общении с современными технологиями заключается в преимуществах электронных гаджетов. Электроника не устает, ей не нужен отдых при выполнении сложных операций, в отличие от человеческого мозга.

        Ритм работы самого сложного органа человека намного медленнее, чем у компьютера.

        Однако во время работы, пользователь неосознанно стремится подстроиться под скорость машины, мыслительные процессы перегружаются, может меняться тип мышления.

        

        Нагрузка существенная, так как при работе с клавиатурой или во время игры задействованы почти все органы чувств. Мы используем не только непосредственно мозг. Работают зрение, слух и другие источники восприятия информации, а с ними и руки. В то же время, отдельные области мозга начинают работать не так активно (2).

        Наш ум не только получает и обрабатывает информацию, но и одновременно использует ресурсы на управление руками и согласование действий с видимыми изменениями на экране. Приводит к тому, что чувство быстрее наступает усталость. Но при умеренном подходе, такую особенность можно применять для тренировки когнитивных функций.

        Еще одной сферой влияния компьютера на нашу жизнь стало социальное взаимодействие и, при этом – обеднение эмоциональной сферы.

        Когда работе с гаджетами уделяется избыточное время, человеческое мышление теряет привычную эмоциональность, становится более прагматическим, сухим. Мы теряем навыки прямого межличностного общения, воспринимаем информацию и эмоции собеседника менее серьезно, поверхностно.

        

        Особенно сильно от постоянного присутствия компьютера в жизни страдают дети.

        У них еще не полностью сформировались социальные навыки, они не умеют контролировать себя.

        Испытывают трудности с тем, чтоб оценить степень собственной усталости или чрезмерной возбужденности.

        Что такое интеллект?

        Шломо Майталь (Shlomo Maital), профессор, старший научный сотрудник Израильского Технологического Института, утверждает, что интеллект состоит из двух основных компонентов.

        1. Один из них – способность учиться,
        2. второй – способность решать задачи.

        В этих областях компьютеры могут быть определенно умнее людей.

        Современные машины учатся гораздо быстрее человека. Например, компьютер IBM Watson может изучить и запомнить все имеющиеся исследования в сфере онкологии. Ни один человек не способен удержать в голове столько информации. С помощью методов глубокого анализа Watson может предложить схему лечения редкой формы рака – и она будет работать.

        В статье «Будут ли роботы в ближайшее время умнее людей?» Майталь приводит еще один пример, указывающий на высокий уровень искусственного интеллекта. 10 февраля 1996 года компьютер Deep Blue от Microsoft победил чемпиона мира Гарри Каспарова в первом из шести туров, а спустя год одержал полную победу над чемпионом. Значит, компьютер все-таки умнее человека? «И да, и нет», – пишет профессор Майталь.

        Нет, компьютер не умнее, потому что скорость – это все-таки не интеллект. Победа машины была обусловлена ее способностью за секунду рассчитать миллионы возможных ходов.

        В то же время – да, компьютер умнее, потому что он смог правильно проанализировать эти ходы и выбрать те, которые в конечном итоге привели компьютер к победе над Каспаровым.

        Но побеждают машины людей пока только там, где надо за короткий промежуток времени обработать как можно больше информации. И это не совсем аналогично термину «думать», это скорее «быстро-быстро перебирать ВСЕ возможные варианты», делать множество «тупых», порой бессмысленных операций, но очень-очень быстро в надежде, что где-то на миллиардной или триллионной (а то и на септильонной – 10 в 24 степени!) операции будет найдено подходящее решение.

        По-настоящему «думать» пока может только человек, без вот этого, «суетливого» перебора. И не факт, что когда-нибудь компьютеры научатся «думать» в полном понимании смысла этого слова.

        Биологический процессор

        Впрочем, пока рано сдавать в утиль серое вещество и мчаться в кибермагазин за апгрейдом. Слишком мало мы знаем о самих себе. Да, наша «оперативная память» действительно слаба, как и «процессор». Но это лишь касается «видимой», сознательной части. Есть еще малоизученное подсознание, которое курирует все процессы в организме, фиксирует поступающие сигналы от нервной системы, коих несчетное количество.

        Если скорость сознательного мышления составляет 2 Кбит в секунду на уровне компьютеров 80-х годов прошлого века, то подсознание в секунду обрабатывает до 4 Гбит информации. Более того, существует устойчивое мнение, что мозг не задействуется в полном объеме. Что у него еще есть колоссальные биологические резервы.

        Конечно, это не совсем верно. Мозг – живой организм, невозможно часть его оградить и перевести в спящий режим. Он разделен на области, каждая из которой выполняет свою функцию: слух, зрение, речь, эмоции, планирование, усвоение навыков, абстрактное мышление и прочее. Но факт остается фактом – мозг можно тренировать так же, как мышцы. В частности, улучшать память, повышать навыки вычислений, концентрировать внимание.

        

        Что умеют нейронные сети

        Ученые Терри Сейновски и Чарльз Розенберг обучали многослойный перцептрон читать вслух. Их система NETtalk сканировала текст, подбирала фонемы согласно контексту и передавала их в синтезатор речи. NETtalk не только делал правильные обобщения для новых слов, чего не умели системы, основанные на знаниях, но и научился говорить очень похоже на человека. Сейновски любил очаровывать публику на научных мероприятиях, пуская запись обучения NETtalk: сначала лепет, затем что-то более внятное и наконец вполне гладкая речь с отдельными ошибками. (Поищите примеры на YouTube по запросу sejnowski nettalk.)

        Первым большим успехом нейронных сетей стало прогнозирование на фондовой бирже. Поскольку сети умеют выявлять маленькие нелинейности в очень зашумленных данных, они приобрели популярность. Типичный инвестиционный фонд тренирует сети для каждой из многочисленных ценных бумаг, затем позволяет выбрать самые многообещающие, после чего люди-аналитики решают, в какую из них инвестировать.

        Беспилотные автомобили — тоже пример того, как хорошо нейронные сети обучаются. А совсем недавно Google рассказали о том, что научили нейросети «писать» картины, опираясь на загруженные в них изображения.

        

        Ребята из Медузы собрали целую галерею таких машинных картин.

        Сегодня мы обучаем более глубокие сети, чем когда бы то ни было, и они задают новые стандарты в зрении, распознавании речи, разработке лекарственных средств и других сферах. И, конечно, меняют мир. По мере того как мы будем лучше понимать мозг, ситуация может измениться. Вдохновленная проектом «Геном человека», новая дисциплина — коннектомика — стремится составить карту всех мозговых синапсов. Возможно, это то самое окно в будущее.

        P.S.: Понравилось? Подписывайтесь на нашу новую рассылку. Раз в две недели будем присылать 10 самых интересных и полезных материалов из блога МИФа.

        Здоровая метафора

        Ну так что же мы имеем в виду, когда называем мозг компьютером? Что означает компьютер в этой метафоре? Ответ примерно такой: мы имеем в виду машину, выполняющую алгоритм, то есть универсальную машину Тьюринга .

        Итак, согласно этому определению, нам нужно несколько ключевых компонентов.

        1. Вводные данные, записанные в виде символов.
        2. Место для введения этих данных (по мнению Тьюринга, это должен быть огромный рулон бумаги).
        3. Набор инструкций (алгоритм) для перевода вводных данных в выходные данные.

        Самое главное здесь, конечно, алгоритм — набор конкретных действий: они должны быть дискретными, то есть обособленными, например «делай А, затем Б, затем С». Действий может быть сколько угодно. К тому же их можно организовывать в цикл, например:

        1. Врезаться со всей дури в стену.
        2. Потереть голову.
        3. Повторить шаг (1).

        Можно создавать действиям условия, но они всё равно останутся дискретными:

        (1) если ГОЛОДЕН

        (1b) купить шаверму

        (2) если ХОЧУ ПИТЬ

        (2b) купить воды

        (3) иначе

        (3b) «Покиньте магазин, молодой человек, вы задерживаете покупателей»

        Предпосылки

        Наше ошибочное понимание головного мозга уходит глубоко в историю, но с момента изобретения электронных вычислительных машин в 40-е годы все стало еще более запутанным. Уже более половины столетия психологи, лингвисты, нейроученые и другие эксперты по человеческому поведению утверждают, что наш мозг работает подобно компьютеру.

        Чтобы понять, насколько бессмысленна эта идея, рассмотрим работу мозга младенцев. Вследствие эволюционного развития человек, как и все другие виды млекопитающих, приходит в мир подготовленным к эффективному взаимодействию с ним. Зрение младенца хоть и размыто, но в нем особое внимание выделяется лицам, среди которых он способен быстро распознать свою мать. Кроме того, новорожденный уделяет больше внимания голосам, нежели прочим звукам, и может различать базовые речевые единицы. Мы без всякого сомнения созданы для социального взаимодействия.

        Здоровый младенец также изначально обеспечен набором рефлексов – готовыми реакциями на конкретные стимулы, необходимыми для его выживания. Он поворачивает голову в направлении того, что касается его щеки и начинает сосать то, что попадает ему в рот. При погружении в воду он задерживает дыхание. Если положить что-либо в его ручки, он схватывает это так сильно, что практически может выдержать собственный вес.

        Самое же важное в том, что новорожденные изначально снабжены мощными механизмами обучения, которые позволяют им быстро меняться для наиболее эффективного взаимодействия с окружающим миром, даже если этот мир сильно отличается от того, в котором проживали их далекие предки.

        Органы чувств, рефлексы и механизмы обучения – вот наш стартовый комплект. И если задуматься, то это очень много. Будь мы при рождении лишены любой из этих способностей, то с выживанием бы у нас возникли серьезные трудности.

        А вот чего у нас от рождения нет: информации, данных, правил, программного обеспечения, знаний, лексического запаса, представлений, алгоритмов, моделей, воспоминаний, процессоров, подзадач, декодеров, символов или буферов – элементов дизайна, позволяющих компьютерам демонстрировать околоразумное поведение. Причем мы не просто не рождаемся со всеми этими вещами, но и не вырабатываем их – никогда.

        Мы не храним слова или правила, которые указывают нам, как этими словами оперировать. Мы не создаем представления визуальных стимулов, не сохраняем их в буфере краткосрочной памяти, и не переносим затем эти представления в устройство долгосрочного хранения. Мы не извлекаем информацию, образы или слова из регистров памяти. Компьютеры делают все это, но не живые организмы.

        Компьютеры в прямом смысле обрабатывают информацию – числа, буквы, слова, формулы, изображения. Сначала эту информацию необходимо закодировать в пригодный для использования компьютерами формат, то есть в паттерны из нулей и единиц (биты), организованные в небольшие фрагменты (байты). На моем ПК каждый байт содержит 8 бит, и определенный паттерн этих битов означает букву d , другой букву o , еще один букву g . Бок-о-бок эти три байта формируют слово dog .

        Одно простое изображение – скажем, фотография моего кота Генри на рабочем столе – представлен особым паттерном из миллиона таких байтов (одним мегабайтом), окруженным специальными символами, которые указывают компьютеру, что нужно ожидать изображение, а не слово.

        Компьютеры в прямом смысле перемещают эти паттерны с места на место в различных областях физических хранилищ, вытравленных в электронных компонентах. Иногда они также копируют эти паттерны, а иногда различным образом преобразуют их – например, когда мы исправляем ошибки в документе или ретушируем фотографию. Правила, которыми компьютеры руководствуются для перемещения, копирования и работы с этими массивами данных, также хранятся в самих компьютерах. В комплексе такой набор правил называется «программой» или «алгоритмом».

        Совокупные группы алгоритмов, реализующие нужные нам действия – покупку акций на бирже или назначение свидания через сайт знакомств – называются «приложением».

        Прошу прощения за это базовое введение во всем известные компьютерные принципы, но мне хочется ясно выразить мысль: компьютеры действительно работают с символьными представлениями слова. Они действительно сохраняют и извлекают. Они на самом деле обрабатывают. У них на самом деле есть физические воспоминания. Все их действия, без исключения, реально управляются алгоритмами.

        Если же говорить о людях, то они этого не делают – никогда не делали и никогда не будут. Почему же так много ученых умов рассуждают о нашей ментальной жизни, сравнивая нас с компьютерами?

        Алексей Осадчий

        

        Руководитель Центра биоэлектрических интерфейсов Высшей школы экономики. Алексей Осадчий придумывает, как подглядеть за внутренним миром человека — за работой мозга. Сейчас в лаборатории биоэлектрических интерфейсов совместно с Михаилом Лебедевым ученый работает над созданием интерфейса двустороннего общения между мозгом и компьютером. Именно на это исследование был выделен мегагрант в 90 миллионов рублей.