W czasach w których informacje i dane są podobno
najważniejsze powierzyliśmy ich wyszukiwanie wyspecjalizowanym w tym
algorytmom. Oczywiście w przeciwnym wypadku zgubilibyśmy się w ich gąszczu, ale
z drugiej strony to tajemniczy łańcuch procedur decyduje o treściach jakie
zostaną nam przedstawione. Teoretycznie algorytmy konstruowane są tak, żeby
ułatwiać wyszukiwanie przez prezentację najpopularniejszych stron. Lecz
większość z nas – w tym ja – nie ma pojęcia o tym jak działają.
Matematyka nigdy mnie specjalnie nie pociągała bo nie
odnajdywałem w niej znaczenia. Dziś to ona odnajduje znaczenie w każdym
wirtualnym kroku – analiza statystyczna wielu danych wykrywa w naszym
zachowaniu wzorce na podstawie których prognozuje trendy. Umożliwia to profilowanie oferty (reklamy lub
propagandy), nie tylko po to żeby nam pomagać, ale i skuteczniej na nas
wpływać. Poniekąd nasz mózg działa na podobnej zasadzie – jest statystykiem
który odnajduje powiązania i przetwarza je w wiedzę.
Nowe techniki nauczania maszynowego (tzw. deep learning)
inspirują się wręcz pracą ludzkiego mózgu, jednak w dalszym ciągu to my wiążemy
rzeczywistość w spójny obraz. Nie wszystko co mówi język da się przełożyć na
ciąg cyferek. Maszyna może doszukiwać się powiązań skutkowo-przyczynowych w danych
liczbowych, ale nie jest w stanie zrozumieć abstrakcji. Tak naprawdę matematyka
nie jest obiektywną rzeczywistością, ale instrumentem który wymyśliliśmy do jej
opisywania.
Niektórzy spekulują, że odwzorowując modele matematyczne
pracy naszego mózgu można by zasymulować świadomość, gdyż klucz do niej nie
leży w jego materii, ale sposobie komunikacji neuronów. Gdyby udało się
dokonywać tych obliczeń na innym podłożu mogłoby ono zacząć myśleć. Struktura
komputera nie musi się wszak opierać na krzemie – stworzono kiedyś na przykład
komputer wodny. W przypadku komputera nie jest ważne z czego jest on zbudowany
tylko jak części na siebie oddziałują. Niestety musiałby być to komputer o
nieznanej dotąd złożoności.
Skoro każda komórka nerwowa ogranicza się do odbierania i
wysyłania impulsów wydawać by się mogło, że to aktywność zerojedynkowa, tyle że
nie. Każdy neuron połączony jest z wieloma innymi neuronami od których zbiera
sygnały, a te z kolei mogą mieć charakter pobudzający albo hamujący. Dopiero
sumując je wszystkie neuron „decyduje” czy przekazywać impuls i z jaką siłą. Po
przekroczeniu wartości progowej sygnał płynie dalej, lecz jego natężenie zależy
od biochemicznej instrukcji. Sygnał jest więc stopniowalny, a w dodatku każda
synapsa może wpływać na działanie pozostałych, a każdy impuls rodzi się z
kombinacji wszystkich dotychczasowych.
Zawsze można się kłócić, że matematyczne rozwiązanie tej
zagadki wymagałoby po prostu doprecyzowania, uściślenia parametrów,
dokładniejszych pomiarów... No cóż, jak na razie droga do tego wydaje się
daleka, ale iluzja absolutnie „ostrego” określenia wszystkiego wydaje się
największym ograniczeniem matematyki. „Królowa nauk” jest tylko uproszczeniem
kwestii jakościowych do ilościowych. Złożoność zależności biochemicznych przejawiających
się w naszych pragnieniach ciągle pozostaje poza jej zasięgiem, choć może
obliczać prawdopodobieństwo podejmowania przez nas określonych działań. Ufajmy
więc sobie bardziej niż obliczeniom.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz