Примерно так же человеческий мозг обрабатывает зрительную информацию: на самом низком уровне отдельные клетки сетчатки активируются фотонами, излученными или отраженными от пейзажа перед нашими глазами. Эти клетки передают информацию на следующий уровень. Там находятся нервные клетки, которые представляют простые концепции, такие как края, движущиеся границы, контраст, затемнение и тому подобное.
Информация от этих клеток объединяется в клетках более высокого иерархического уровня, представляющих более абстрактные концепции: лица, животные, автомобили и так далее. Есть классическая работа в журнале Nature Neuroscience, которая называется «Модель глубокого обучения в нейронауках». Ее авторы продемонстрировали сходство между тем, что мы знаем об архитектуре мозга, и нейронными сетями, используемыми в глубоком обучении. Эта идея вдохновила компьютерных специалистов усилить сходство еще больше. Оказалось, что обученные искусственные нейронные сети приобретают не только такие желаемые свойства человеческих нейронных сетей, как умение обучаться или обучаться обучению, но и своеобразные несовершенства вроде ошибок мышления и оптических иллюзий при обработке визуальных данных.
Архитектура нейронной сети РКК была создана по аналогии с архитектурой мозга человека и воплощала в себе принципы его работы. Ее объединили с методами машинного обучения под названием «состязательные генеративные сети». Они позволяют искусственным нейронным сетям соревноваться друг с другом, что приводит к эволюции их когнитивных способностей. Ранние примеры таких состязательных сетей представляли собой системы искусственного интеллекта, способные рисовать практически идеальные изображения, основанные на текстовых описаниях вроде «маленькая красная птица с желтым клювом сидит на темной ветке».
Сети, учившиеся рисовать картинки по описанию, соревновались с другими сетями, учившимися отличать настоящие фотографии от нарисованных. По мере совершенства систем одного типа приходилось подтягиваться их оппонентам, и со временем оба класса сетей совершенствовались. Похожим образом в природе коэволюционируют хищники и их жертвы: быстрые антилопы принуждают гепардов адаптироваться, бегать еще быстрее, что в свою очередь приводит к усилению отбора в пользу быстрых антилоп. Как говорил Ричард Докинз, эволюционная гонка вооружений. Положительная обратная связь.
Гонка вооружений умов делала предков РКК все умнее и умнее. Одни нейронные сети учились решать интеллектуальные задачи, а их оппоненты разрабатывали все более сложные задания. Комбинированный интеллект достиг мастерства как в постановке, так и в решении задач.
– Как левое и правое полушария мозга? Одно аналитическое, а другое креативное.
– Как то, что ошибочно утверждают про левое и правое полушарие. В реальности все не так просто. Но у РКК и его предшественников действительно имелось два виртуальных «мозга». Дополнительным подходом в эволюции такого типа искусственного интеллекта был отбор в пользу максимального числа степеней свободы поведения. Это означает, что ИИ должен придумать как можно больше решений, чтобы потом свободно выбирать между ними. Это ведет к формированию черт, которые мы находим интеллектуальными в людях: умению решать сложные задачи, поиску новизны и, опять-таки, креативности.
Самые современные микросхемы в сочетании с биологически вдохновленным подходом к эволюции искусственного интеллекта сделали РКК чрезвычайно умным. Он с легкостью прошел наиболее сложные версии теста Тьюринга, показав уровень понимания и обучения, неотличимый, с точки зрения компетентного наблюдателя, от ученого, хорошо разбирающегося в своей области. С достаточным количеством данных РКК мог правдоподобно изобразить из себя хоть нобелевского лауреата, живого или мертвого.
– Как в том эпизоде «Черного зеркала», где женщина заказала воссоздание личности ее покойного мужа? Искусственному интеллекту потребовалось изучить информационный след, оставленный покойником в социальных сетях и по всему интернету.
– Похоже, но несколько иначе.
– То есть я могла бы думать, что разговариваю с ученым, а на самом деле это искусственный интеллект? Удивительно. Впрочем, я не понимаю, какое отношение это все имеет к гуманизированным жертвоприношениям и так называемой богине смерти и магии.
– У нас в Гарварде был суперкомпьютер с установленным РКК. Мы предоставили его нейронной сети массив информации, который включал случайно отобранную часть наших неопубликованных результатов и все необходимое для их интерпретации.
– И?
– Он понял наши работы. Даже сделал несколько комментариев. А потом мы стерли его память. Убили его.
– То есть как – «убили»?
– Ну, если можно так выразиться. Мы хотели узнать, насколько принципиально для Ви Джас, чтобы умер именно человек. Или достаточно смерти любого разума? Может ли искусственный интеллект стать мертвым свидетелем? После стирания нейронной сети искусственного интеллекта мы воспроизвели наши эксперименты на червяках. Инверсии не случилось.
– То есть вы заключили, что удаление памяти искусственного интеллекта не считается смертью…
– Сначала я и правда так подумал. А потом решил рассказать Мэри об этих результатах лично. Как же она меня ругала!
– За что?
– Во-первых, Мэри заявила, что я олицетворяю зло и жестокость по отношению к искусственному интеллекту. Потом отметила, что, разумеется, он не был принят за человека, поскольку у него нет человеческой ДНК. А мы обнаружили, что люди особенные и что Ви Джас использует BLASTn. У компьютеров нет ДНК. Но мы можем загрузить в память РКК виртуальную модель человеческих хромосом, перед тем как ее отформатировать. Возможно, этого будет достаточно, чтобы Ви Джас приняла искусственный разум за человека. Поэтому мне теперь придется повторить ужасный и злой поступок убийства РКК, и она меня за это ненавидит. Еще Мэри потребовала, чтобы на этот раз я получил от ИИ информированное согласие. Видите ли, она состояла в движении за права роботов.
– Загружать модель человеческих хромосом в ИИ… Я уверена, что большинство людей сочли эту идею еще более абсурдной, чем все, о чем мы говорили раньше. Как вам вообще такое в голову пришло? Модель не будет там работать, это же не биологический организм! Это как если бы вы приклеили к мыши изолентой флешку с геномом человека, а потом усыпили животное и назвали это гуманизированным жертвоприношением!
– Вам пришлось бы еще удалить содержимое флешки. Но даже этого было бы недостаточно, как мы узнали потом. А вот наш эксперимент сработал! И потом нам удалось многократно его воспроизвести.
– И как вы это объясните?
– Как я уже говорил, Ви Джас не особо умна. Вероятно, она приняла ИИ за мертвого свидетеля. Я обещаю, что скоро дам более подробное объяснение… Вернее, одно из возможных, потому что, разумеется, я не уверен, что мы сами все понимаем до конца. Но случившееся хорошо вписывается в теорию магии, которую мы с Мэри пытались разработать. И то, что произошло, оказалось важной и успешной проверкой нашей гипотезы.
И я понимаю ваше подозрение, что эта идея уж слишком выделяется даже на фоне остальных. Сложно представить, чтобы кто-либо с легкостью ее принял. Люди склонны верить в определенный тип магии, у них есть некоторые ожидания. Последователи движения Нью Эйдж, сторонники эзотерических мудростей, любят говорить, что ученые недостаточно широко раскрывают свой разум, не хотят взглянуть на мир под другим углом… Удивительно, насколько при этом скучны и неоригинальны их собственные верования. Их все можно описать в рамках довольно примитивного набора правил «магического мышления», которые давно сформулированы психологами и антропологами.
Рассмотрим популярную идею, что подобное вызывает подобное или подобное лечит подобное. Она служит примером неправильного использования ассоциативного мышления. Колдун хочет возложить смертельное проклятие, поэтому создает куклу, которая имитирует жертву, и протыкает ее иголкой. Или хочет усилить мужское здоровье последователя, поэтому вручает ему корень фаллической формы или предлагает съесть репродуктивные органы фертильного и сексуально активного животного. Или женщина хочет сварить любовное зелье, поэтому, следуя совету ведьмы, добавляет в него свои волосы и менструальную кровь. Или кто-то хочет новую машину, поэтому верит, что ему достаточно представить, как он на ней едет, и машина сама материализуется из воздуха. Никакого труда! Или вспомним популярные идеи, что хорошие слова притягивают хорошие события – например, растения лучше растут, если признаваться им в любви.
В магию такого типа люди верят охотно, не задавая никаких вопросов. Никто не возражает, когда взрывная реакция между волшебными палочками Гарри Поттера и Тома Риддла объясняется тем, что их сердцевины сделаны из перьев одного и того же феникса, что делает их родственными. Снова мы видим «закон подобия». Похожие вещи взаимосвязаны, поэтому они взаимодействуют – вот что подразумевается. И они действительно взаимосвязаны, но только внутри человеческого разума. Как концепция моря привязана к концепции пляжа в переплетениях нейронных сетей.
Возможно, по случайному стечению обстоятельств идея гуманизированных жертвоприношений соответствует этим ожиданиям. Мы убиваем мышь с человеческим «геном долголетия» – и мыши вокруг живут дольше. Подобное вызывает подобное! Возможно, это помогло некоторым людям принять наши эксперименты. Наши другие опыты давали результаты, которые не столь хорошо соответствовали магическим ожиданиям публики.
Получается, эти результаты менее осмысленны с научной точки зрения? Что мертвые свидетели-ученые или мертвые свидетели-ИИ менее правдоподобны, чем эффекты гуманизированных жертвоприношений или другая магия, в которую люди верят? Конечно же, нет! Все магические теории одинаково безумны. Они все противоречат научной картине мира, основанной на предыдущих открытиях человечества. Гипотеза мертвых искусственных свидетелей априори ничем не хуже, чем идеи, что просы́пать соль – к несчастью, что звезды предсказывают судьбы, что Бог отвечает на молитвы или что гомеопатия работает. Вот только идеи о мертвых свидетелях, в том числе искусственных, подтверждаются реальными экспериментами. А все остальное – нет. Именно эксперименты и наблюдения выносят беспристрастный вердикт, что правда, а что вымысел. Подумайте об этом.