Дэниел Клемент Деннет - Разум: от начала до конца. Новый взгляд на эволюцию сознания от ведущего мыслителя современности

Однако сегодня мы постепенно начинаем ценить и использовать истинность Второго правила Орджела: эволюция умнее нас. Творцы-интеллектуалы используют восходящие и неутомимые алгоритмы естественного отбора (и его близких родственников) во многих сферах – они выполняют черновую работу во время массированных поисков, разыскивают пресловутую иголку в разных видах стогов.

Некоторые исследователи вовлекают принципы биологического естественного отбора в лабораторную работу. Например, Фрэнсис Арнольд [215] Фрэнсис Хэмилтон Арнольд (англ. Frances Hamilton Arnold; род. 1956) – американский ученый и инженер. Пионер в области направленной эволюции, лауреат Нобелевской премии по химии 2018 года за работы по направленной эволюции. в Калифорнийском технологическом институте работает в области синтеза белков, и ее труды уже отмечены несколькими престижными наградами. Она разработала систему создания гигантских популяций разных генных вариаций – рецептов ДНК по созданию белков – и протестировала получившиеся белки на существование у них способностей, никогда не имевшихся в природе.

Мы создаем новые инструменты для инженерии белков и используем их для создания новых и улучшенных катализаторов фиксации углерода, высвобождения сахаров из возобновляемых полимеров, таких как целлюлоза, и биосинтеза топлива и химических соединений (Arnold, 2013).

Она доказала, что пространство возможных белков существенно больше, чем пространство существующих белков, и поэтому у эволюции еще множество неиспользованных ею и неисследованных нами путей, и она может пойти по ним и удивить новыми лекарствами, тканями, катализаторами, множеством наноботов, которые будут исполнять наши приказы, стоит нам их обнаружить. Когда она училась в аспирантуре, ее научный руководитель заявил однажды, что белков с теми свойствами, которые она хотела обнаружить, не существует. «Это потому, что на них не был направлен отбор», – ответила смелая девушка.

Следовательно, эти энзимы могут открыть перед нами совершенно новые «горизонты химии», методы, которые просто не могли быть использованы ранее в медицинской химии (Arnold, 2013).

Фрэнсис Арнольд создала технологию синтеза новых белков – длинных соединений аминокислот, которые, будучи соединены между собой, превращаются в удивительных наноботов, обладающих потрясающими свойствами.

Заслуженный профессор музыки из Калифорнийского университета Санта-Круз Дэвид Коуп разработал совершенно иную технологию: он использовал компьютерную программу для сочинения новой музыки – создания длинных последовательностей нот и аккордов, которые превращаются в замечательные музыкальные композиции: они имитируют Баха, Брамса, Вагнера, Скотта Джоплина и даже комедийные куплеты (Cope and Hofstadter, 2001). Насколько оригинальны тысячи произведений, сочиненных программой Коупа EMI (Experiments in Musical Intelligence)? [216] Эмили Хауэлл (англ. Emily Howell) – музыкальная программа-композитор, написанная профессором музыки Калифорнийского университета Дэвидом Коупом на языке программирования LISP. Хауэлл (Howell) – это имя отца Дэвида Коупа. Ну, они явно являются производными от великих произведений, стилю которых подражают, и содержат заимствования, но в то же время и не являются копиями с немногочисленными вариациями; они намного лучше. Программа как бы переваривает произведения мастеров и извлекает из них главное, суть, стиль композитора и сочиняет новую пьесу в том же стиле, что на самом деле чрезвычайно сложно. (Попробуйте, если вы музыкант, и увидите, каково это – сочинить пьесу для фортепьяно как настоящий Шопен или Моцарт, или джазисты Каунт Бейси или Эрролл Гарнер. Простая пародия или карикатура даются просто, особенно для джазового пианиста, подражающего Эрроллу Гарнеру, однако сочинение хорошей музыки требует выдающегося опыта и таланта, если вы человек.)

Коуп трудился над проектами по созданию музыкального интеллекта более трех десятков лет, и в результате было написано множество гармоничных пьес для пианино, песен, симфоний и разных других композиций. Сам Коуп не притрагивался ни к одной из них, только делал окончательную эстетическую оценку, какое произведение лучше всего дать прослушать ценителям. Мне тоже удалось организовать удачное тестирование EMI – очередное из множества, пройденных ею за эти годы, – на Фестивале Баха в Монреале в декабре 2015 года, где я выступал с докладом о некоторых основных моментах настоящей книги, завершив его перформансом в исполнении украинского пианиста Сергея Салова: он сыграл четыре фортепьянных пьесы. Перед концертом я сказал собравшейся аудитории любителей Баха, что, по крайней мере, одна из этих пьес принадлежала самому Баху, и, по крайней мере, одна была сочинена EMI. После исполнения мы провели закрытое голосование, и десятки зрителей решили, что два сочинения EMI были созданы самим Бахом, – возможно, это не было большинство, однако близко к нему; а когда я попросил встать тех, кто угадал все правильно, под аплодисменты поднялись всего около десятка знатоков.

И Коуп, и Арнольд, поставили себе цели и решили, что могут объявить о победе, больше ничего общего у них нет. Эти два совершенно разных исследовательских проекта представляют собой два примера методической селекции Дарвина; селективная сила естественного отбора фокусируется посредством нервной системы проницательного, целеустремленного, способного к предвидению агента. Однако самая тяжелая работа ложится на неотъемлемые способности алгоритмов естественного отбора находить закономерности, на повторяющиеся циклы создания-и-проверки, которые постепенно оттачивают процесс.

Поскольку естественный отбор нейтрален к среде и представляет собой набор алгоритмов, которые могут протекать в любой среде с самыми простыми свойствами, эволюция in silico (кремневая, имитируемая компьютерными программами) на самом деле быстрее и дешевле, чем эволюция in vivo, то есть натуральная, и может быть применена для ответа на многие вопросы, которые вы задаете. Недавняя книга Педро Домингоса (Pedro Domingos. The Master Algorithm, 2015) [217] Книга профессора Вашингтонского университета, ведущего эксперта по машинному обучению и искусственному интеллекту Педро Домингоса переведена на русский язык: Педро Домингос. Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир. – М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016. являет собой живое и профессиональное описание всех новых вариантов дарвиновских и – если можно так сказать – дарвиноподобных систем «машинного» и «глубокого» обучения [218] Глубокое обучение – совокупность методов машинного обучения, основанных на обучении представлениям, а не специализированным алгоритмам под конкретные задачи, с использованием искусственных нейронных сетей. . Домингос вносит порядок в эту сферу, идентифицируя пять «видов машинного обучения»: символисты (потомки GOFAI), коннекционисты (последователи логических нейронов Маккалоха и Питтса – см. главу 6), эволюционисты (генетические алгоритмы Джона Холланда [219] Генетический алгоритм – это эвристический алгоритм поиска, используемый для решения задач оптимизации и моделирования путем случайного подбора, комбинирования и вариации искомых параметров с использованием механизмов, аналогичных естественному отбору в природе. и их потомки), байесовцы (те, кто разрабатывает практические алгоритмы для достижения компетенций иерархических цепей байесовских генераторов ожиданий) и аналогизаторы (потомки алгоритма «ближайшего соседа» [220] Алгоритм ближайшего соседа – один из простейших эвристических алгоритмов решения задачи коммивояжера (одна из самых известных задач комбинаторной оптимизации, заключающаяся в поиске самого выгодного маршрута, проходящего через указанные города хотя бы по одному разу с последующим возвратом в исходный город. В условиях задачи указываются критерий выгодности маршрута (кратчайший, самый дешевый, совокупный критерий и тому подобное) и соответствующие матрицы (расстояний, стоимости и проч.). , разработанного Фиксом и Ходжесом [Fix and Hodges, 1951]). Все эти различные методы – отголоски естественного отбора. Очевидно, что, будучи основанными на компьютерных технологиях, все они в итоге состоят из простейших, лишенных понимания компетенций (условное ветвление и арифметика) и, за исключением, возможно, созданий символистов, имеют восходящий характер, представляют собой повторяющийся процесс-поиска-иголки-в-стоге-сена, который постепенно, с высокой степенью надежности, приводит к хорошим (или достаточно хорошим) ответам на заданные вопросы.