Ну как тут удержаться и не пытаться сравнить электронную машину и мозг?
Одну из первых таких попыток сделал несколько лет назад американский математик Джон фон Нейман. В рукописи книги, опубликованной год спустя после его смерти, он привел, в частности, количественные оценки, которые повторяются во многих популярных книгах по кибернетике. Вот они.
Время реакции нервной клетки на возбуждение составляет от сотых до десятитысячных долей секунды; электронных ламп или полупроводниковых элементов, из которых строятся машины, — десятимиллионные доли секунды. Следовательно, в отношении быстродействия искусственные элементы превосходят естественные в десятки тысяч раз.
Что касается числа элементов и их объема, то здесь картина обратная. Фон Нейман, исходя из предположения, что в объеме 1000 кубических сантиметров, который занимает мозг, сосредоточено 10 миллиардов нейронов (сейчас думают, что их 14, 15, 17 миллиардов), считает, что естественный мозг построен в сотни миллионов раз компактнее искусственного полупроводникового прибора.
Мозг расходует около 10 ватт мощности, значит, приблизительно миллиардную долю ватта на нейрон. Расход энергии на полупроводниковый элемент он оценивает в десятую долю ватта. В энергетическом отношении естественная система оказывается в сотни миллионов раз экономнее искусственной.
Объем памяти больших электронных машин достигает миллионов единиц информации. Объем человеческой памяти, по оценке фон Неймана, составляет величину 2 · 1020 единиц информации, превосходя в этом отношении машину в астрономическое число раз.
Итак, количественное сравнение по многим параметрам оказалось не в пользу современной машины. А время качественных сравнений, вероятно, настанет тогда, когда будут решены многочисленные загадки мозга, поняты механизмы его действия.
С самых разных сторон физики и физиологи, математики и инженеры идут к решению этих загадок. Забираются в мозг скальпелем и электродом. Слой за слоем изучают его строение, пытаясь установить функциональные связи в отделах и между отделами мозга. Изучают биотоки мозга, биотоки отдельных клеток и групп клеток, строят электронные модели нейронов, собирают из них искусственные нервные сети и структуры, проникая в механизмы сложных рефлексов и пытаясь проникнуть в механизмы мышления.
Эта работа неизбежно связана с догадками, предположениями, многочисленными гипотезами. В различных сочетаниях и в самом тесном соседстве тысячи раз повторяются слова «машина», «мозг». Иногда о непроверенной гипотезе говорится как об абсолютной истине; результат, полученный на простенькой модели, обобщается на сложную систему. Тогда задача представляется более наглядной и более простой, чем в действительности, и как логическое следствие работа мозга кажется (только кажется!) более глубоко познанной, а возможности вычислительных машин — более могучими и всеобъемлющими, чем в действительности.
Так обстоит дело потому, что всегда существуют противоречия между чисто логическими построениями и физическими реализациями, как существуют противоречия между фантазией и действительностью.
Обратимся к простому примеру, для чего еще раз вернемся к автоматам с цифровым управлением.
Пусть электронная машина управляет обработкой какого-либо изделия на станке с цифровым управлением. Достаточно мощная машина может программу управления рассчитать со сколь угодно высокой точностью: в этом отношении ее возможности практически неограниченны. При таком расчете каждый знак после запятой для вычислительной или управляющей машины полон, если можно так выразиться, глубокого смысла.
А станок? Обработать изделие с точностью до 0,1 миллиметра сравнительно легко. Обработать это же изделие с точностью до 0,01 миллиметра уже очень сложно. Точность 0,001 миллиметра близка к пределу, приближаясь к которому мы вступаем в область, где начинает ощущаться жизнь металла. А еще на один-два знака точнее работают единичные машины, и среди них знакомая нам делительная машина.
Итак, для станка имеют смысл первая, вторая, третья значащие цифры после запятой. Все остальные цифры для станка останутся «пустым звуком». Физические ограничения (упругие и тепловые деформации, зазоры и люфты, износ инструмента и т. д.) сведут на нет все прямые попытки управляющей машины принудить станок работать по расчетной программе. Чтобы управляющая машина могла заставить станок воспринимать хотя бы еще один знак, надо ее сначала «научить» теории упругости и динамике, химии и физике, способам термообработки и технологическим приемам изготовления сверхточных деталей станка. Управляющую машину надо будет научить «конструированию», а это особенно трудно.