Воображаемая жизнь. Путешествие в поисках разумных инопланетян, ледяных существ и супергравитационных животных

После того как компьютер «прочел» ряд светлых и темных пикселей и в соответствии с введенным в него алгоритмом принял решение, соответствует ли эта последовательность кодов букве e, кто‐то (или что‐то) говорит ему, выполнил ли он идентификацию буквы правильно. В общем случае этот процесс повторяется с множеством листов бумаги, на каждом из которых напечатаны самые разные буквы e – рукописная, печатная, курсивом, готическим шрифтом и так далее, – и каждый раз тот же алгоритм решает, присутствует ли на бумаге буква e. В конечном счете компьютер примет правильное решение в определенном проценте от общего числа случаев. Допустим, например, что исходный процент правильных отождествлений (при первом просмотре) составил 70 % – то есть алгоритм правильно отождествил букву e на 70 листах из каждых ста просмотренных. Теперь компьютер начинает совершенствовать свой алгоритм. Он может, например, изменить значимость, которую он присваивает отдельным пикселям, считая менее важными пиксели, расположенные вблизи краев листа. Затем весь процесс повторяется заново. Если процент успешных отождествлений вырос, компьютер сохраняет внесенные в алгоритм изменения; если нет, возвращается к исходным установкам. В любом случае компьютер будет продолжать вносить в алгоритм различные изменения, всегда сохраняя те, которые приводят к увеличению процента верных отождествлений. В конце концов система достигнет наивысшего процента успешных ответов, и в этой точке мы можем сказать, что она стала «тренированной».

В процессы такого вида можно вносить также множество разнообразных «примочек». Например, машина может смешивать инструкции из разных программ – по сути, «выводить скрещиванием» новые алгоритмы. Самые удачные из них затем снова скрещиваются для выведения еще более эффективных программ – так возникает некий причудливый аналог биологического естественного отбора. Этот так называемый метод эволюционного алгоритма – всего лишь один из примеров построения программы AI, искусственного интеллекта.

За последние годы описанный вид примитивного процесса тренинга AI был усовершенствован настолько, что машины теперь учатся производить очень сложные операции – например, распознавать человеческие лица или управлять беспилотным автомобилем. В литературе снова и снова поднимаются вопросы о значимости этих новоприобретенных способностей компьютера для повседневной жизни человечества и для рынка труда в будущем. Для наших целей, однако, более всех остальных важен один аспект AI: после того как программа начала процесс тренинга, никакие инструкции со стороны человека ей больше не нужны. Фактически, в случае сложных программ людям почти наверняка не удастся даже узнать, что именно сделала машина с исходной программой. Программа, таким образом, превращается в настоящий «черный ящик». Этот аспект AI породил область знаний, которую можно назвать компьютерной психологией и которая сводится к попыткам человека понять, как именно машина пришла к своему конечному результату.

Именно выход процесса модификации алгоритмов из‐под контроля человека и за пределы человеческого понимания и дал начало понятию искусственной жизни. Кроме того, эта потеря контроля порождает в человеческом разуме антиутопические картины грядущего господства компьютеров, обычно принимающих форму роботов. Особенно часто подобные предположения начинают звучать, когда речь заходит о технической сингулярности – упомянутой выше точке, в которой компьютеры становятся настолько же «разумны», как люди, и приобретают способность самосовершенствоваться без участия человека.

Однако, если отвлечься от сопровождающего эти разговоры нездорового возбуждения, станет ясно, что все страхи по поводу сингулярности крутятся вокруг одного предположения: существует нечто, называемое разумом, и как только машины приобретут его в достаточном количестве, они сделаются механическими версиями людей. Это предположение, в свою очередь, опирается на другое (обычно негласное): что человеческий мозг есть не более чем необычайно совершенный компьютер. Доводами за и против этого тезиса пестрит множество книг и научных журналов. Например, в своей книге «Новый ум короля» физик‐теоретик из Оксфордского университета Роджер Пенроуз погружается в глубины абстракций современной математики, чтобы доказать, что человеческий мозг способен выполнять операции, которые компьютеру недоступны в принципе.

Итак, зафиксируем основные различия между человеческим мозгом и компьютером (более подробно мы их обсудим чуть ниже):

• Мозг легко делает то, что с трудом дается компьютеру, и наоборот.

• Скорость работы нейронов измеряется в миллисекундах, транзисторов – в наносекундах, то есть транзисторы в миллион раз быстрее.

• У мозга наличествуют электрические и химические механизмы управления; у компьютера – только электрические.