Американский проект Brain Activity Map Project («Карта активности мозга», 2013 г.) рассчитан на то, что за 10 лет американским учёным удастся зафиксировать и картографировать активность каждого нейрона в человеческом мозге. [238 240]
Проект Blue Brain базируется в Швейцарии, нацелен на изучение работы ансамблей нейронов. [241 243]
Проект SyNAPSE, финансируемый DARPA (Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США) и корпорацией IBM, ставит задачу создания физической копии мозга, воплощённой в виде специальных микросхем с искусственными нейронами. [245,256] Это направление получило название нейроморфная электроника. Аналогичные проекты развивает Китай. [247 250]
Несмотря на амбициозные планы, на данный момент пока все современные, даже лучшие из лучших системы искусственного интеллекта (ИИ) решают узкие, поставленные перед ними извне задачи, в рамках заранее заданных алгоритмов на основе заложенной в них базы данных. А данных для эффективной работы они требуют огромное количество. Порой эти алгоритмы весьма и весьма продвинутые, но они остаются теми рамками, в пределах которых работает ИИ и из чего выбирает.
У ИИ отсутствует запоминание ранее приобретённых навыков при обучении новым. Это называется эффектом катастрофического забывания. ИИ не может при обучении новым навыкам опираться на ранее приобретённые, то есть отсутствует обобщение накопленных знаний и использование их в разных контекстах. Фактически ИИ не понимают основную логику того, что они делают. Всё, что есть сейчас это прикладные программы для решения строго ограниченного круга задач. Это называется узким ИИ.
Катастрофическое забывание одно из основных препятствий, мешающих учёным создавать общий искусственный интеллект (ОИИ) ИИ, который будет всеобъемлющим, изобретательным, самообучающимся и объединит все разрозненные системы ИИ в одну. В последние годы появляется всё больше и больше разработок алгоритмов на основе нейросетей, которые позволяют ранее развитым ИИ агентам постоянно учиться, не утрачивая того, чему они обучились ранее, но это пока лишь первые шаги.
Тем не менее, алгоритмы ИИ становятся всё более и более продвинутыми в последние 35 лет. ИИ на основе глубокого обучения имитируют творческие способности человека: пишут эссе, рассказы, журналистские статьи, стихи и сценарии, рисуют картины в стилях разных художников и пишут музыку в стилях разных композиторов. Уже созданы алгоритмы, способные имитировать интуицию и эмоциональный интеллект. Ещё 12 июня 2007 года роботу по имени Адам удалось определить функцию дрожжевого гена, что стало переломным моментом в истории ИИ, поскольку он фактически положил конец монополии человеческого рода на научные открытия. С тех пор были сделаны десятки значимых научных открытий при помощи ИИ, не говоря уже о том, что на сегодняшний день обработка данных при помощи тех или иных программ на основе ИИ является неотъемлемой частью практически любого серьёзного научного исследования.
ИИ проник во все сферы нашей жизни и сопровождает нас везде: в интернете, в быту, на работе и в транспорте. Мы учимся, общаемся, исследуем, занимаемся творчеством, готовим, убираем, водим автомобиль, производим любые товары или услуги, совершаем покупки, диагностируем заболевания, развлекаемся и пр. при помощи ИИ. Уже сейчас ИИ составляет серьёзную конкуренцию людям большинства профессий на рынке труда. Появились ИИ помощники в программировании, и не далёк тот день, когда нейросети ИИ будут программировать сами себя. Как видим, всё движется в сторону создания общего ИИ или суперинтеллекта и это лишь вопрос времени.
Разработчикам ИC Джеки удалось создать то, к чему ещё даже не приблизились современные ИТ в разных проектах мира, используя сверхмощные квантовые компьютеры, главным образом потому что они обладали верной моделью сознания и строили свою работу на принципиально ином подходе программирования, которое называют многомерным программированием. Больше об этом вы можете узнать из передачи «XP NRG первые в мире создатели искусственного сознания». [24]
Поэтому, когда в IASGA поступило предложение протестировать искусственное сознание это вызвало радостное воодушевление и интерес. Ведь люди, которые смогли разработать ИС, должны понимать природу сознания и как оно работает! Иначе бы у них просто не получилось это реализовать. Однако такой энтузиазм разделяли далеко не все, у многих сходу возникали сомнения: как такое возможно? Некоторые нейроучёные сразу забрасывали аргументами: мощности современного квантового компьютера не хватает для имитации мозга, симуляцию мозга ещё не создали и т. д. Это лишь некоторые из полученных возражений. Здесь мы наблюдаем шаблонное мышление с восприятием гипотезы о том, что мозг производит сознание, как аксиомы. Поэтому мы отвели столько места в этой книге фактам, которые опровергают эту укоренившуюся в научном сознании точку зрения.