Advertisements

Večni život – čuveni naučnik tvrdi: Kada naše telo umre, um će živeti u računaru!

Majkl Gracijano, naučnik i profesor neuronauke na Univerzitetu Prinston smatra da će u budućnosti smrt predstavljati kraj samo za naše telo, ali ne i um.

Mozak

Nakon smrti, naš um, sećanja i ličnost, ista svest biće preneta u digitalni oblik i nastaviće da živi.

Gracijano je u članku za sajt „Atlantic“ objasnio zbog čega će to biti moguće, kao i kakve posledice će imati digitalni život.

„Zamislite da skenirate mozak svoje bake dovoljno detaljno da možete napraviti njen mentalni duplikat. Kada ona umre, uključi se duplikat koji će nastaviti da živi u simuliranom univerzumum kao u video-igri, digitalnom Elizijumu sa svime što će simulakrum činiti srećnim. Mogli biste da razgovarate sa njom telefonom kao i ranije. Ova E-baka bi o sebi mislila kao o osobi koja je oduvek bila, sa istim sećanjima i ličnošću, istom svešću prenetom u drugi dom i sposobnom da zauvek prenosi svoju mudrost potomcima. Zašto stati sa bakom. I vi biste mogli da imate ‘život posle smrti’ u bilo kakvom simuliranom okruženju koje poželite. Ali i ako je takva tehnologija moguća i ako taj digitalni entitet misli o sebi kao o nastavku prethodnog sebe, da li će to zaista biti ista osoba? “, napisao je on.

Gracijano je ipak rešio da se okrene praktičnijim problemima i da pokuša da utvrdi da li je moguće duplirati nečiju ličnost u kompjuterski program.

„Ukratko, odgovor je da, ali ne uskoro“, kaže on.

Kako funkcionišu neuroni?

Naučnik se u tekstu osvrnuo na način na koji funkcioniše mozak i kako se informacije u njemu procesuiraju.

Za pronicanje u tajne mozga zaslužan je čuveni španski neurolog Santijago Ramon i Kahal, dobitnik Nobelove nagrade.

Pre nego što je on opisao neurone, odnosno nervne ćelije, o njima se malo znalo. On je utvrdio da neuroni jedan drugog “kontaktiraju” putem sinapsi, mikroskopskih kanala koji sprovode signale.

Danas je moguće simulirati mreže neurona na mikročipu i te sumulacije imaju sjajne sposobnosti za obavljanje raznih operacija.

– Princip mreže neurona je taj što ona svoju kompleksnost dobija kombinovanjem mnogo jednostavnih elemenata. Jedan neuron dobija signale od mnogih drugih. Svaki dolazeći signal prolazi kroz sinapsu koja ili dovede do eksitacije ili do inhibicije, odnosno prenese ili blokira signal. Posao neurona je da sumira te glasove ‘da’ ili ‘ne’ koje dobija svakog trenutka i da stvori sopstveni signal koji će poslati drugim neuronima. Ova elementarna računica, koliko god zvučala trivijalno, rezultira organizovanom inteligencijom kada je dovoljno neurona povezano u složenu celinu – kaže on.

Kako kaže treba utvrditi pravi šablon sinaptičkih veza koje dovode do određenih sposobnosti ili karakteristika kako bi se napravile veštačke neuronske mreže.

– Veštačke neuronske mreže su programirane tako da sinapse prilagođavaju iskustvu. Zadate neki zadatak mreži i ona pokušava da ga reši. Svaki put kada se približi rešenju, date joj signal kao nagradu, a ako pogreši date joj signal da je pogrešila kojim ona treba da unapredi sinapse. Tokom vremena mreža se oblikuje tako da može da obavi taj zadatak. Rezultat toga je da mašina razvije sposobnosti koje imaju ljudi kao što je prepoznavanje lica ili glasa. Ta tehnologija već postoji i koristi je i Gugl – kaže Gracijano.

Šta sve treba uzeti u obzir pre stvaranja veštačkog uma?

Daljim razvojem veštačkih neurona i neuronskih mreža može doći do razvijanja i drugih sposobnosti, ali problem je u tome što su u ovim veštačkim sistemima svi neuroni isti, a u pravom mozgu se svi oni međusobno razlikuju.

Još jedan problem je i taj čime skenirati mozak.

Ljudski mozak ima stotine milijardi neurona, a sinapse su samo nekoliko mikrona široke.

Današnji MRI skeneri (magnetna rezonantna tomografija) može da skenira milimetarske objekte, ali ne i manje.

Sve ovo ukazuje na to da smo decenijama udaljeni od tehnologije koja će omogućavati da se ceo ljudski mozak prenese u digitalni oblik.

Međutim, čak i tada će postojati još problema. U mozgu takođe postoji i veliki broj različitih sinapsi.

Različite sinapse koriste različite neurotransmitere, odnosno supstance koje regulušu prenošenje električnih signala između neurona. Svaka mala promena u ovom sistemu može imati duboke posledice. Po tom principu funkcionišu i lekovi za promenu raspoloženja, na primer.

Takođe postoje i neuroni koji se direktno povezuju, bez sinapsi, a i njihovo ponašenje se razlikuje.

Da li će veštački um biti svestan?

Veštačka inteligencija se može napraviti imitiranjem jednostavnijih sistema, ali za ponovno stavranje uma određene ličnosti neophodno je uzeti u obzir sve ove činjenice. Svaki mozak je priča za sebe.

– Pretpostavimo da imamo tehnologiju koja će simulirati nečiji mozak. Da li je on zaista svestan ili je to samo kompjuter koji imitira nečije ponašanje? Sve predložene naučne teorije kažu da ako simuliramo nečiji mozak na kompjuteru, simulacija će biti svesna koliko i ta osoba – kaže Gracijano.

Prema teoriji koju predlaže Gracijano, svest zavisi od načina na koji mozak pravi specifični model samoopisivanja.

– Kako ovo objašnjenje zavisi od operacija i informacija, znači da bi se svest mogla direktno preneti na bilo kakav hardver. Druga teorija kaže da svest nastaje kada se informacije kombinuju i dele po mozgu, što je opet proces koji se može programirati.  U trećoj teoriji svest je nusproizvod informacije. Svaki uređaj koji ima dovoljnu količinu informacija i sposobnosti za obavljanje operacija se onda može smatrati svesnim. Sve teorije se razlikuju, ali svaka koja ima korene u neuronauci kaže da bi kompjuterski simulirani mozak posedovao svest. Kao neuronaučnik siguran sam da će, ako ikada uspemo da skeniramo mozak neke osobe do detalja i simuliramo njegovu arhitekturu na kompjuteru, onda ta simulacija imati svesno iskustvo. Imaće sećanja, ličnost, osećanja i inteligenciju originala – kaže Gracijano.

Da li sam to i dalje ja?

– Kada budeš blizu smrti, mi ćemo skenirati tvoj um i pokrenuti simulaciju. Nešto se probudi sa istim sećanjima i ličnošću poput tvoje. Ono se nađe u svetu koji poznaje… Ono ne može da se razboli, ne stari, ne može da umre osim ako se operativni sistem ne pokvari. Nastavićete da budete u kontaktu sa porodicom i prijateljima, možda i da radite isti posao kao ranije. Ali, da li ste to zaista vi? Da li ste prevarili smrt ili samo zamenili sebe jezivom kopijom? Ne mogu da se pretvaram da imam definitivan odgovor na ovo filozofsko pitanje. Mnogi ljudi misle da ma koliko tačna bila simulacija, ona neće biti ti – rekao je profesor.

Njegov pristup je drugačiji.

– Zamislite slovo Y. Vi ste rođeni na njegovom dnu i vaš životni tok ide duž linije ka gore. Kada skeniramo vaš mozak i stvorimo simulaciju doći će do grananja. Jedan krak će biti biološko biće, a drugi digitalno. Oba će imati vaše karakteristike i oba će misliti da ste vi. Psihološki gledano oba su podjednako živa. Da li su to jedna osoba ili dve, prava osoba i lažna? Sve to i ništa od toga, To je Y. Ono je postalo besmrtno, živi u digitalnom sopstvu kao što je živelo u biološkom – rekao je profesor.

On je rešio da se umesto na filozofska fokusira na naučna pitanja i na moguće posledice ovakvih simulacija.

– Zamislite život u kom je biološki život samo stadijum larve. Odrastate, učite, stičete znanja i veštine pomoću kojih možete doprineti beskrajnoj digitalnoj egzistenciji. Ostvarili bismo kvantni skok kada bi umesto slika i reči mogli da sačuvamo cele umove za buduće generacije. Mogućnosti su beskonačne – zaključuje Gracijano.

Izvor: Blic

 

Advertisements

Posted on 28. novembra 2017., in Nove tehnologije IT, Poučno. Bookmark the permalink. Postavite komentar.

Ostavite odgovor

Popunite detalje ispod ili pritisnite na ikonicu da biste se prijavili:

WordPress.com logo

Komentarišet koristeći svoj WordPress.com nalog. Odjavite se / Promeni )

Slika na Tviteru

Komentarišet koristeći svoj Twitter nalog. Odjavite se / Promeni )

Fejsbukova fotografija

Komentarišet koristeći svoj Facebook nalog. Odjavite se / Promeni )

Google+ photo

Komentarišet koristeći svoj Google+ nalog. Odjavite se / Promeni )

Povezivanje sa %s

%d bloggers like this: