Коллектив авторов - Что мы думаем о машинах, которые думают [Ведущие мировые ученые об искусственном интеллекте]

• она социальна, то есть конкурирует и сотрудничает с другими машинами или людьми, она рассказывает истории и пытается кого-то в чем-то убедить.

Появление такой машины стало бы основанием для обсуждения вопросов о ее гражданских правах, чувствах, а также о том, является ли она источником опасности или великой надежды.

У человеческого разума есть склонность путать вещи и их образы. Для этой склонности даже есть слово — Denkraumverlust, впервые использованное историком Аби Варбургом (1866–1929) и в буквальном переводе означающее «потеря мысленного пространства». Отчасти привлекательность мыслящих машин состоит в том, что они с такой проблемой не столкнутся, будучи более логичными, чем мы. С другой стороны, они вряд ли придумают слово или термин наподобие Denkraumverlust. Поэтому то, что мы думаем о мыслящих машинах, зависит от подразумеваемого типа мышления, а также от того, что мы имеем в виду, когда говорим «машина». В отношении мыслящих машин мы путаем признак — или репрезентацию — мышления с самим предметом. И если мы исходим из того, что машина — это нечто, произведенное людьми, то мы недооцениваем степень, в которой машины производят нас, как и тот факт, что мышление возникло давным-давно в результате этого взаимодействия и на самом деле ни одной из сторон не принадлежит (представление о том, что вообще есть отдельные стороны, также может быть ошибочным).

Denkraumverlust поможет нам понять не только положительный вывод некоторых экспертов при прохождении теста Тьюринга российско-украинской компьютерной программой «Женя Густман», но также и совершенно иную ситуацию — убийства в ответ на карикатуры, изображающие пророка Мухаммеда. Обе ситуации демонстрируют, насколько возбудимыми и даже легковерными мы бываем, когда нам показывают нечто, очень похожее на что-то другое, причем похожее настолько, что образ и реальность сливаются.

Чтобы пройти тест Тьюринга, машина должна быть неотличимой от собеседника-человека при имитации общения (а не думающей самостоятельно). Однако если бы некий усовершенствованный «Женя Густман» стал настаивать, что у него есть собственные мысли, как бы мы поняли, что это правда? Если он знает, что должен имитировать человеческий разум, как нам отличить сознательное притворство от имитации притворства? Людвиг Витгенштейн характеризовал притворство как особую категорию для обсуждения возможности знать состояние других разумов, рассматривая ситуацию, когда кто-то ошибочно полагает, что притворяется. Способность правильно оценить результаты теста Тьюринга в связи с возможностью самостоятельного искусственного мышления — это центральная часть риторики Витгенштейна: она приводит нас к заключению, что любые усилия здесь обречены на провал, поскольку задействуют данные, не поддающиеся оценке.

Понятие Denkraumverlust связано с непосредственным откликом на что-либо. Хотя утонченная публика может счесть попытку себя обдурить эстетическим переживанием (удачное использование трехмерной перспективы на совершенно плоском холсте, например), но, когда обман действительно удается, реагирует не столь спокойно. В культуре изображения часто подвергаются цензуре; считается, что они могут закоротить наши разумные и вдумчивые реакции. Как правило, речь идет об эротических или жестоких изображениях, но иногда — и о религиозных. Если их разрешить, они могут вызывать инстинктивную непосредственную реакцию, такую же, какую вызвала бы реальная ситуация. Новые, незнакомые технологии часто застают нас врасплох (когда французские моряки в XVIII веке преподнесли тасманийским аборигенам зеркала, это очень плохо кончилось; позже антропологи наблюдали схожие проблемы с фотографиями).

Классический пример искусственно созданной путаницы — это легенда о скульпторе Пигмалионе, страстно полюбившем статую богини, которую он сам изваял. Вскоре появились античные и средневековые арабские механизмы, которые настолько реалистично, оригинально и удивительно звучали и двигались, что люди, хоть и ненадолго, но все же принимали их за живых существ. Мыслящие машины продолжают ту же цирковую традицию. Как статуя Пигмалиона, они создают определенный образ, хоть и не визуальный. Даже если их не одевать так, чтобы они выглядели кибернетическими богинями, они — репрезентация нас самих. Они созданы для того, чтобы представлять для нас информацию (часто соответствующим образом организованную) в последовательном виде — математическом, статистическом, в формате перевода или, как в тесте Тьюринга, разговора.

Однако понятие о мыслящих машинах — это ложный разворот. Такие объекты, несмотря на то что они могут вызывать у нас мощные непосредственные реакции, так и останутся механизмами. Действительно важные результаты даст, как всегда, симбиоз биологии и техники. Этот явно человеческий процесс легко проследить в нашем теле (колесный транспорт — одно из многих механических изобретений, которые позволили облегчить скелет человека) и в мозге (изобретение письменности как способа хранить информацию позволило уменьшить давление отбора на некоторые виды нашей памяти и при этом простимулировать другие).

В любом случае отдельные понятия «человек» и «машина» приводят к возникновению отдельного Denkraumverlust, то есть к потере мысленного пространства, подталкивающей нас к принятию несуществующего дуализма в качестве реальности. На деле это лишь долгосрочная эволюция информационных технологий, от первых репрезентаций и символических конструктов до самого современного искусственного мозга, который делает возможным совершенствование мышления.

Ни одна отдельная детерминированная машина, к какому бы универсальному классу она ни принадлежала, не будет способна на то, что мы подразумеваем под мышлением, когда говорим о человеческом разуме. Интеллект таких машин может постоянно расти, но для подлинно творческого интуитивного мышления нужны недетерминированные машины, которые могут совершать ошибки, время от времени отступать от логики и учиться. Мышление не настолько логично, как мы думаем.

Недетерминированные машины, или, еще лучше, недетерминированные сети детерминированных машин, — другой вопрос. У нас есть по крайней мере одно реальное доказательство тому, что такие сети могут научиться думать. И у нас есть все основания подозревать, что, будь они созданы в среде, где нет временных, энергетических и пространственных ограничений, в условиях которых работают наши мозги, это в определенный момент привело бы, как писал Ирвин Джон Гуд, к возникновению «машины, полагающей, что люди не могут мыслить».