Конечно, идея вычисления заключается как раз в том, что, как только у нас появляется полное детальное описание определенного процесса, мы можем запрограммировать его в компьютере. В конце концов, мы же знаем, что точно существуют физические системы, которые все это умеют. У большинства из нас есть опыт создания таких систем, и даже приятный опыт (по крайней мере, на ранних этапах). Мы называем эти системы детьми. Вычисление — все-таки лучшее и на самом деле единственное научное объяснение тому, как физический объект, которым является мозг, может действовать разумно. Но пока что нам почти ничего неизвестно о том, как устроен творческий процесс познания, который мы наблюдаем у детей. И пока мы этого не узнаем, самые большие и самые мощные компьютеры не сравнятся с маленькими и слабыми человечками.
Курица, которая играет в крестики-нолики
Кто тут на самом деле рулит —
Куриный мозг или двоичный код?
Кто узнает, что я поставлю — крестик или нолик?
В 1980-х в нью-йоркском Чайна-тауне, на пересечении Мотт-стрит и Бауэри, огромная толпа собралась на ярмарке видеоигр. Больше всего людей, даже больше, чем около аппаратов Pacman и Galaga, сгрудилось у машины, которую больше нигде не найдешь, — у курицы, играющей в крестики-нолики.
Это была единственная частично органическая машина: внутри нее сидела живая курица. Насколько я могу судить, курица играла в крестики-нолики достаточно хорошо, наравне с людьми. Игрок-человек делал ход, нажимая на кнопки, а курица наступала на пустые клетки на полу внутри автомата, выполненном в виде подсвеченного поля для игры в крестики-нолики, на котором отображались ходы обоих игроков.
Много раз, прогуливая в старших классах тригонометрию, я стоял перед этой курицей и гадал, как работает игра. Никакого явного позитивного подкрепления (например, корма) не было, так что я решил, что здесь имеет место негативное подкрепление в виде электрического тока небольшой силы, пропускавшегося через «неправильные» клетки на полу и ведущего курицу к единственной точке, из которой она могла выйти на ничью.
Когда я думаю о мыслящих машинах, то вспоминаю эту курицу. Если бы на ярмарке в Чайна-тауне я увидел компьютер, который играет в крестики-нолики, то он не стал бы из-за него прогуливать школу, не говоря уже про Pacman. То, что даже самый слабый компьютер может разобраться с этой игрой, — факт общеизвестный и неудивительный. Вот почему всех так сильно заинтересовала курица.
Волшебство заключалось как раз в том, чтобы представить себе мыслящую курицу, — тогда это было почти то же, что в 2015 году представить мыслящую машину. Но если курица не думала об игре в крестики-нолики и все же могла успешно в нее играть, то почему мы говорим, что компьютер думает, когда играет?
Такое суждение выглядит очень привлекательно, потому что у нас есть модель мозга — электричество движется по сетям, — по стечению обстоятельств согласующаяся с моделями, которые мы строим для машин. Такая согласованность может быть удобной в реальности, а может и не быть, но в любом случае на мышление все это похоже не только потому, что нечто производит вычисления, но еще и потому, что оно создает ощущение чего-то живого и теплого. В 2015 году ошибки делают машины, а люди должны их объяснять.
Мы обращаемся к иррациональному, когда рациональное нас подводит, и именно иррациональная часть больше всего напоминает наше мышление. Физик Дэвид Дойч предложил отделять ответы, которые дают машины, от объяснений, которые дают люди. И я полагаю, что в обозримом будущем мы продолжим обращаться к биологическим организмам, когда нам потребуются объяснения, — не только потому, что мозг лучше справляется с такой задачей, но еще и потому, что машины к этому не стремятся.
Проигрывать компьютеру — скучно, а вот проиграть курице — очень даже интересно, поскольку мы каким-то образом догадываемся, что у нас с нею больше общего — определенно больше, чем с сеткой у нее под ногами, по которой пропущен электрический ток. Покуда у мыслящих машин нет лимбической системы и той неточности, которая есть у курицы, компьютеры продолжат делать то, что у них получается лучше всего: давать ответы. И, пока жизнь будет чем-то большим, чем ответы на вопросы, люди — и куры — останутся в игре.
Искусственный интеллект сделает нас умными, а роботов напугает
Высокий уровень интеллекта и теплые чувства к ближнему не очень хорошо сочетаются в сознании обывателя. Сверхразумные злодеи из фильмов о Джеймсе Бонде, жестокие и жаждущие мирового господства, — отличный пример. Поэтому неудивительно, что первой реакцией на фразу о мыслящих машинах становится вопрос о том, какие угрозы они несут человечеству.
То, что нам удалось узнать об эволюции своего интеллекта, тоже добавляет беспокойства. По мере того как люди эволюционировали, чтобы жить в более крупных социальных группах, чем у наших собратьев-приматов, совершенствовались и наши способности манипулировать другими и обманывать их, отличать друзей от врагов, вести учет добрых и злых дел, а также все прочие социальные навыки, необходимые для того, чтобы быть успешными индивидами. Результатом стал мозг большего размера и макиавеллианский интеллект[77].
Однако вряд ли можно утверждать, что мышление неразрывно связано с необходимостью конкурировать с другими и побеждать их только потому, что это было движущей силой эволюции нашего интеллекта. Мы можем создать искусственный разум — или разумы — без присущих человеческой природе пороков, у него вообще может не оказаться потребностей и желаний. Мышление не обязательно связано с коварством и вожделением, характерными для существа, которое эволюционировало прежде всего для того, чтобы выживать. Осмотритесь, и вы увидите, что сейчас повсеместно появляется как раз нейтральный тип ИИ.
Полезно не рассматривать интеллект с антропоцентристской точки зрения, ориентируясь только на наше особое человеческое мышление. Он развился у всех видов по одной и той же веской причине: он нужен, чтобы предугадывать будущее, он помогает разбираться с тем, чем оно грозит, — надо ли увернуться от камня или, если вы бактерия, заметить изменение питательности среды и выяснить, в каком направлении двигаться, чтобы получить наилучшие для себя результаты.
Если рассматривать интеллект в более общем понимании, то можно увидеть, что множество мощных искусственных разумов уже существуют. Возьмем климатические модели. Мы можем достаточно достоверно предугадать состояние всей планеты на десятки лет вперед и предсказать, как повлияют на будущее многие из наших действий. Климатические модели очень напоминают машину времени. Возьмем высокоскоростные компьютерные модели, используемые для работы на фондовом рынке: все они пытаются узнать ближайшее будущее раньше, чем остальные, и получить выгоду от этого знания. То же самое делают современные модели, оценивающие ваши онлайн-покупки: предсказывают ваши вероятные действия, чтобы получить выгоду от этого знания. С удовольствием покупая книгу из раздела «Рекомендовано для вас», вы попадаете в руки иному интеллекту, подталкивающему вас к тому будущему, о котором вы сами и не догадались бы, и знающему ваши вкусы лучше, чем вы сами.
Искусственный интеллект уже стал мощным и страшным, хотя можно спорить о том, стоит ли говорить о его мышлении. А мы ведь только начали! Практичный интеллект, в том числе роботизированный, будет понемногу прирастать еще долгое время и постепенно менять нашу жизнь, возможно, почти незаметно для нас. Он станет нашим продолжением, как другие наши инструменты. И он сделает нас еще могущественнее.
Нам нужно задуматься о том, кто будет владеть искусственным интеллектом, поскольку уже сейчас некоторые варианты его использования вызывают беспокойство. Нам не нужно беспокоиться по поводу самостоятельных машин, которые когда-нибудь станут мыслить так, как это делает человек. К тому моменту, когда будет построена разумная человекоподобная машина, если такое вообще когда-нибудь произойдет, она столкнется с людьми, обладающими макиавеллианским интеллектом и вооруженными всеми инструментами ИИ, которые, собственно, и дали возможность построить мыслящего робота. Испугается именно робот. Мы будем умными мыслящими машинами.
Когда мыслящие машины не являются благом
То, что компьютеры выполняют действия, которые нам совершенно понятны, только быстрее и точнее, чем люди, — великое благо, а вот то, что мы их используем в ситуациях, которые понимаем не до конца, — отнюдь не благо. Мы не можем ожидать от программы эстетических суждений, сострадания или воображения, поскольку эти способности все еще остаются для нас загадкой даже тогда, когда их демонстрируют люди.
Мыслящим машинам, вероятно, предоставят самим принимать решения на основании того, что они якобы умеют. Например, мы теперь нередко видим письма, статьи или (чаще всего) курсовые работы, в которых предложенные программой исправления были приняты без надлежащей проверки: автор имел в виду «mod», а программа решила, что он подразумевал «mad»