видят статистические закономерности, которые пропустит мой слабый мозг, но они не в состоянии выдвинуть новую идею, что соединит разрозненные наборы данных и создаст новую область науки.
Я не так уж сильно беспокоюсь по поводу машин, способных вычислять. Я как-нибудь переживу постоянные вылеты браузера, но пусть у меня будет умный холодильник, способный отслеживать RFID-коды лежащих в нем и вынимаемых из него продуктов и посылать мне СМС с напоминанием купить сливки по пути домой (пользуясь случаем, обращаюсь к тем, кто работает над такой системой: поторопитесь!). Мне нравится, когда компьютер подчеркивает незнакомые ему слова, и пусть среди них иногда оказывается какая-нибудь «филогенетика», я могу находить опечатки в общеупотребительных словах (и прямо сейчас он тоже не позволяет мне писать с ошибками). Но эти примеры показывают: само по себе то, что машина демонстрирует нечто похожее на мышление, еще не означает, что она на самом деле мыслит — или, по крайней мере, что она мыслит подобно человеку.
Мне вспоминается одно из самых первых исследований в области обучения обезьян использованию языка — где они должны были манипулировать пластиковыми фишками, чтобы отвечать на разные вопросы. Впоследствии эксперимент повторили со студентами, которые — что неудивительно — исключительно преуспели в освоении системы, но когда их спросили, чем они занимались, те сказали, что решали какие-то интересные головоломки и понятия не имели, что их обучали языку. Последовало широкое обсуждение, и мы многое открыли и многому научились в ходе новых исследований. Несколько особей, не являющихся людьми, смогли понять референтное значение различных символов, пользоваться которыми их учили, и мы многое узнали об интеллекте обезьяны в рамках оригинальной методологии. Смысл этой истории таков: то, что первоначально казалось сложной лингвистической системой, потребовало намного большей подготовки, чем предполагалось изначально, чтобы стать чем-то большим, нежели серия относительно простых парных ассоциаций.
Так что меня беспокоят не мыслящие машины, а самодовольное общество, готовое отказаться от своих мечтателей в обмен на возможность не делать трудную работу. Люди должны воспользоваться собственными познавательными мощностями, которые освободились, когда машины взяли на себя грязную работу, быть благодарными за такую свободу и использовать ее, направляя свои способности на решение сложных насущных проблем, для которых требуется проницательность и пророческое видение.
Колосс — это БДВ[32]
Если я дам вам один цент, вы скажете, о чем задумались? Не обязательно отвечать, смысл сказанного мною заключается в том, что вы как сознательный субъект это можете. Значит, у вас есть доступ к интроспекции. Вы знаете — и можете сказать, — что происходит на сцене в театре вашего разума. А как насчет машин? Если дать мыслящей машине один биткоин, она скажет, о чем задумалась? Никому еще не удалось создать машину, способную на такое. Витгенштейн заметил, что, если бы лев умел говорить, мы бы его не поняли. Если бы компьютер умел говорить, ему нечего было бы сказать. Что я могу сказать о мыслящих машинах? Все просто. Я не думаю, что на данный момент такие машины существуют.
Конечно, ситуация может скоро измениться. В далеком прошлом в ходе естественного отбора обнаружилось, что, с какими бы конкретными проблемами ни столкнулся человек, наличие мозга, способного к интроспекции[34], имеет практические преимущества. Так что люди, которые программируют машины, вполне могут прийти к мысли, что раз это работает с нами, то сработает и с компьютерами — если те столкнутся с проблемами, для решения которых нужна интроспекция. Но что это за проблемы и почему я говорю про какой-то театр сознания?
Театр открывает вам секрет: он позволяет вам видеть, как работает ваш собственный разум. Наблюдая, например, как убеждения и страсти порождают желания, которые приводят к действиям, вы начинаете догадываться, почему вы думаете и действуете так, а не иначе. Благодаря этому вы можете объяснить себя себе, а также другим людям. Но не менее важно и то, что у вас есть модель для понимания других людей. Интроспективное мышление заложило основы для того, что психологи называют моделью психического.
Для человека как вида, у которого социальный интеллект — ключ к биологическому выживанию, преимущества такого мышления огромны. Для машин же успех в социальной жизни еще не стал проблемой, поэтому у них не было причин идти тем же путем, что и мы. Однако, несомненно, наступит то время, когда у машин возникнет необходимость понимать психологию других машин, чтобы иметь возможность работать бок о бок с ними. К тому же если им нужно будет эффективно сотрудничать с людьми, то придется также понимать и человеческую психологию. Я предполагаю, что именно тогда разработчики — или, возможно, сами машины — последуют примеру природы и создадут цифровую версию интроспекции.
Есть ли опасность того, что, едва перейдя эту черту, проницательные машины начнут понимать людей уже слишком хорошо? Психопатам иногда приписывается не слабое, а напротив, очень хорошее понимание человеческой психологии. Стоит ли нам бояться чего-то подобного в случае с машинами?
