Книга восьмая будущая фаза будущая причина

[1]. В данной главе я намерен рассмотреть перспективы следующей эволюционной фазы развития, которую я предвижу на основе текущих тенденций. В условиях, когда человечество вступило в новую информационную эру, характеризующуюся массовым внедрением технологий искусственного интеллекта (AI) и генеративных языковых моделей (GPT), эти инновационные разработки сталкиваются с фундаментальной проблемой, связанной с необходимостью экспоненциального увеличения объемов памяти и ресурсов для хранения данных.
На сегодняшний день научное сообщество и специалисты различных дисциплин активно ищут решения данной проблемы, однако её масштаб и сложность требуют междисциплинарного подхода и совместных усилий. В долгосрочной перспективе, по мере дальнейшего развития и интеграции AI и GPT в различные сферы человеческой деятельности, вопрос оптимизации хранения данных и управления памятью станет ключевым фактором, определяющим эффективность и устойчивость этих технологий.

[2]. Как же окончательно решить проблему дефицита хранилища данных и оперативной памяти? Для этого стоит обратиться к природе человеческого мозга, обладающего поистине колоссальным потенциалом. Одним из ключевых аспектов работы мозга является его способность к бесконечному хранению разнообразных знаний. Более того, мозг обладает автономией и способностью к генерации новых мыслей, что позволяет ему выходить за рамки существующих алгоритмов и структур данных.
В отличие от современных машин, искусственного интеллекта (AI) и систем генеративного предварительного обучения (GPT), которые находятся на уровне развития приматов, человеческий мозг демонстрирует более высокую степень когнитивной гибкости и адаптивности. Этот феномен можно сравнить с процессом обучения животных, когда человек направляет их поведение в нужное русло. Однако в случае с человеческим мозгом мы имеем дело с самоорганизующейся системой, способной к непрерывному самообучению и самосовершенствованию.
Таким образом, для решения проблемы нехватки хранения данных и оперативной памяти необходимо учитывать уникальные свойства человеческого мозга и стремиться к созданию вычислительных систем, которые бы максимально приближались к его функциональным возможностям. Это может включать разработку алгоритмов, способных к самообучению, а также использование принципов автономии и адаптивности для оптимизации процессов хранения и обработки информации.

[3]. В рамках современной нейроанатомии человеческий мозг представляет собой сложную систему, состоящую из множества нейронов и глиальных клеток, образующих нейронную сеть. Нейроны, являющиеся основными функциональными единицами нервной системы, насчитывают более 100 миллиардов в человеческом мозге. Эти клетки обладают уникальной способностью генерировать и передавать электрические сигналы, известные как нервные импульсы. Взаимодействие между нейронами осуществляется посредством синаптической передачи, что обеспечивает интеграцию и обработку информации в мозге.
Глиальные клетки, в свою очередь, играют ключевую роль в поддержании гомеостаза и обеспечении нормальной функции нейронов. Они выполняют множество функций, включая метаболическую поддержку, иммунную защиту и регуляцию синаптической передачи.
Основные свойства нейронов включают возбудимость и проводимость. Возбудимость позволяет нейронам генерировать электрические потенциалы действия в ответ на внешние стимулы, а проводимость обеспечивает передачу этих потенциалов вдоль аксона к другим клеткам.
Таким образом, сложная архитектура и функциональные характеристики нейронов и глиальных клеток являются фундаментальными для понимания работы человеческого мозга и его способности к когнитивным процессам.

[4]. Нейрон представляет собой сложную клеточную структуру, состоящую из нескольких ключевых компонентов. Основной элемент нейрона — сома, или тело клетки, содержащее многочисленные ядерные поры и органеллы, характерные для эукариотических клеток. От сомы отходят два типа отростков: дендриты и аксон. Дендриты — это короткие, разветвленные структуры, по которым нервные импульсы поступают к телу нейрона. Аксон, напротив, представляет собой длинный, неветвящийся отросток, проводящий нервные импульсы от сомы к другим нейронам или эффекторным органам.
Важную роль в поддержании формы нейрона и обеспечении внутриклеточного транспорта играет цитоскелет, состоящий из микрофиламентов и микротрубочек. Эти структуры обеспечивают механическую поддержку клетки и участвуют в транспорте органелл и веществ.
Одной из органелл, характерных для нейронов, является тигроид, или тельца Ниссля. В этих структурах, представляющих собой участки высокоразвитой шероховатой эндоплазматической сети с активными рибосомами, происходит интенсивный синтез белков, необходимых для функционирования нейрона.
Еще одной важной органеллой нейронов являются нейрофибриллы, состоящие из микротрубочек. Эти структуры играют ключевую роль в аксональном транспорте — процессе активного перемещения веществ по аксону от тела нейрона к периферии и обратно. Аксональный транспорт можно разделить на два типа: антероградный, направленный от тела нейрона к периферии, и ретроградный, осуществляющийся в обратном направлении. Оба типа транспорта зависят от энергии АТФ и играют важную роль в поддержании жизнедеятельности и функционирования нейрона.

[5].  Извините за краткий экскурс по строении нерва, поскольку это необходимо для более глубокого понимания моей аргументации. В случае успешного создания искусственного нерва на основе человеческого, это станет значительным прорывом не только в области информационных технологий (IT), но и в медицине.
В сфере IT это достижение может привести к разработке искусственного мозга, обладающего неограниченной ёмкостью для хранения данных и оперативной памяти. Это радикально изменит возможности IT-технологий и откроет новые горизонты для их применения.
В медицине создание искусственного нерва может привести к разработке инновационных методов лечения заболеваний нервной системы и мозга. Это откроет новые возможности для диагностики, терапии и реабилитации пациентов с неврологическими и психическими расстройствами.

[6]. В контексте современных исследований в области нейробиологии и искусственного интеллекта (ИИ), разработка искусственных нервов и создание искусственных мозговых структур представляет собой ключевое направление научных изысканий. В случае успешного достижения этой амбициозной цели, искусственный мозг сможет функционировать автономно, без непосредственного участия человека. Это открывает новые горизонты для совершенствования алгоритмов ИИ, поскольку сам искусственный мозг будет способен генерировать мысли, обучаться и оптимизировать свои когнитивные возможности.
Автономность искусственного мозга будет зависеть от разработки инновационных источников питания, таких как прогрессивные блоки питания или аккумуляторы, способные обеспечивать стабильное и длительное энергоснабжение. Это позволит создать замкнутую систему, где искусственный мозг сможет функционировать в режиме саморегуляции, адаптируясь к изменяющимся условиям и оптимизируя свои внутренние процессы.
Таким образом, интеграция достижений в области нейротехнологий и ИИ открывает перспективу создания полностью автономных систем, способных к самообучению и самосовершенствованию. Это не только значительно расширит возможности применения ИИ в различных сферах человеческой деятельности, но и поднимет вопросы этического и философского характера, связанные с природой сознания и автономности искусственных систем.

[7]. В контексте глобальной эволюции информационных систем, мы наблюдаем стремительное приближение к новому этапу — фазе, характеризующейся интеграцией искусственного интеллекта в искусственных нервным структур. Этот переход, по всей видимости, будет самым кратким в истории развития информационных технологий, что обусловлено экспоненциальным ростом вычислительных мощностей и достижений в области нейроморфных систем.
На данном этапе мы можем наблюдать беспрецедентное ускорение процессов трансформации, обусловленное синергетическим взаимодействием между биологическими и искусственными нейронными сетями. В результате этого процесса мы ожидаем формирования принципиально нового уровня интеграции, при котором искусственный интеллект будет способен не только обрабатывать информацию, но и взаимодействовать с биологическими нервными системами на качественно новом уровне.