Один из многих заметных пороков человеческого мышления — это дихотомическое суждение, склонность считать нечто черным или белым, а не рассматривать его конкретный оттенок серого. Но мы негибкие модульные существа; на нашем разветвленном наборе костей размещаются органы и закрепляются придаточные части с особыми функциями. Как насчет машин, которые не настолько черно-белые? Благодаря успехам в области материаловедения и 3D-печати начинают появляться мягкие роботы. Они способны коренным образом менять форму; в будущем они смогут на одном участке своей поверхности на 20 % состоять из батареи и на 80 % — из мотора, на другом — на 30 % из сенсора и на 70 % из опорной структуры, а где-то еще на 40 % из искусственного материала и на 60 % из биологического. Подобные машины смогут намного лучше оценивать те или иные градации, чем это делаем мы.
Но будем смотреть глубже. Большинство из нас без видимых сложностей пользуется местоимением в единственном числе, «я», имея в виду переплетение нейронов у себя в голове. Мы точно знаем, где заканчиваемся мы и начинается мир и другие люди. Но рассмотрим модульных роботов — небольшие кубики или сферы, которые могут произвольно соединяться и разъединяться. Как бы такие машины подошли к проблеме разграничения «я — не-я»? Сильнее бы они сопереживали другим машинам (а может, и людям), будучи в состоянии физически присоединиться к ним или даже стать их частью?
Вот что я думаю о мышлении машин: оно будет похожим на наше, поскольку машины тоже станут использовать свои тела как инструменты для построения суждений о мире, и все же оно будет совершенно иным, поскольку их тела будут отличаться от человеческих, что приведет к совершенно иным модусам мышления.
Но что я думаю о мыслящих машинах? Я нахожу этическую сторону вопроса совершенно немудреной. Их опасность будет четко коррелировать с объемом свободы действий, которую мы им дадим для выполнения задач, поставленных нами же. Машины, которым сказали «обнаруживать и убирать бракованные изделия с конвейерной ленты лучшим способом из возможных», будут вполне полезны, интеллектуально неинтересны и, вероятно, уничтожат больше рабочих мест, чем создадут. Машины, получившие инструкции «обучать недавно принятого сотрудника (или ребенка) лучшим способом из возможных», создадут рабочие места и, вероятно, станут вдохновением для следующего поколения. Машины, которым приказано «выживать, размножаться и развиваться самым эффективным способом из возможных», лучше всего продемонстрируют нам разнообразные способы мышления, но они, вероятно, оставят нам очень немного времени, чтобы насладиться новым знанием. Исследователи в области искусственного интеллекта и робототехники рано или поздно найдут способы создать все три этих вида. Какие из них мы захотим сделать реальностью — решать нам.
Не начинаем ли мы думать как машины?
В предвидении будущего есть что-то старомодное. Большая часть предсказаний, вроде трехдневной рабочей недели, личных джет-паков и безбумажного офиса, больше говорят о временах, когда делались сами прогнозы, чем о наших днях. Когда кто-то простирает руку и указывает в будущее, неплохо бы посмотреть, кому эта рука принадлежит.
Возможность появления универсального искусственного интеллекта уже давно привлекает любителей гаданий с помощью хрустального шара, причем из числа приверженцев как утопических, так и антиутопических взглядов. И все же спекуляции на эту тему достигли такой остроты и интенсивности только за последние несколько месяцев (недаром Edge выбрал именно такой вопрос), что можно сделать кое-какие выводы о нас и о нашей культуре сегодня.
Нам уже некоторое время известно, что машины могут превзойти людей в сообразительности в узком смысле слова. Вопрос в том, делают ли они это таким способом, который может или должен походить на более широкий модус человеческого мышления. Даже в такой «послушной» области, как шахматы, компьютер и человек сильно расходятся.
«Послушные» проблемы (например, задача определить высоту горы), которые правильно сформулированы и имеют четкие решения, легко перемалываются жерновами узкоспециализированного мышления. Еще более узкое мышление тоже бывает востребовано, например когда нужно перебрать огромные массивы данных в поиске корреляций, не отвлекаясь на размышления об их причинах.
Но многие из стоящих перед нами проблем — от социального неравенства до выбора школ для наших детей — это «коварные» проблемы, потому что у них нет верных или неверных решений (хотя мы надеемся, что одни из них лучше, а другие хуже). Они исключительно зависимы от контекста и имеют сложную совокупность причин, которые меняются в зависимости от уровня толкования. Эти проблемы плохо сочетаются с узким вычислительным мышлением. Факты в них перемешаны с ценностями, отражая пронизанное эмоциями человеческое мышление, которое их создало.
Для решения «коварных» проблем требуется именно человеческое суждение, даже если оно в каком-то смысле нелогично, особенно в сфере морали. Несмотря на логическое обоснование консеквенциалистского образа мышления, который может воспроизвести компьютер, склонность человека отличать
