Тоби Уолш - 2062: время машин

Благодаря устной речи колёрнинг возможен внутри группы, насчитывающей от десяти до ста человек. Человеку что-то объясняют – он это учит. Письменность дает возможность расширить группу до миллиона или даже миллиарда человек. Любое записанное знание человек сможет перенять, если у него будет к нему доступ. Однако есть множество навыков, которые мы не в силах передать другим людям. Всем одинаково тяжело учиться езде на велосипеде. Мало что можно сказать или написать, чтобы облегчить этот процесс.

Язык, на котором мы разговариваем, не только не является идеальным посредником для колёрнинга, он, вероятно, не является даже языком нашего мыслительного процесса. Одному человеку приходится переводить свои мысли на язык, затем записывать или озвучивать эти идеи. Другой человек должен перевести этот язык обратно в мысли.

Это медленный и сложный процесс.

Он приводит нас к последней ступени в процессе передачи знаний, той, которая дает homo digitalis неоспоримое преимущество. Колёрнинг начинает осуществляться не средствами языка, а с помощью компьютерного кода. Компьютерный код – гораздо более подходящий способ передачи знания, его можно просто копировать. Нет необходимости переводить его туда и обратно, этот процесс легко и быстро выполним. К тому же, в отличие от наших воспоминаний, код не стирается со временем. Если однажды он был усвоен, его невозможно забыть. Трудно придумать лучший способ для колёрнинга, чем обмен компьютерными кодами.

Такие компании, как Tesla и Apple, уже осваивают колёрнинг в глобальных масштабах. Например, Apple использует эту методику, чтобы улучшить систему распознавания голоса. Каждый смартфон компании учится у других смартфонов и улучшает коды для распознавания речи. Tesla похожим образом использует колёрнинг, чтобы сделать лучше автономное управление автомобилем. Любая машина может совершенствовать как собственную систему беспилотного вождения, так и системы других автомобилей. Каждую ночь автомобили Tesla могут загрузить последние обновления и поделиться ими. Если одна машина научилась объезжать брошенные тележки для шопинга, другие машины быстро перенимают этот навык.

Колёрнинг – одна из причин, почему у homo sapiens нет ни одного шанса против homo digitalis. Кроме того, это одна из причин, почему homo digitalis появятся на горизонте раньше, чем мы думаем. Мы привыкли учиться всему самостоятельно, «с нуля». У нас нет опыта одновременного глобального приобретения новых знаний.

Представьте себе ситуацию, при которой мы имели бы возможность учиться как компьютеры, просто запоминая нужные коды. Мы бы смогли говорить на всех языках мира, играть в шахматы, как Гарри Каспаров, или в го, как Ли Седоль [9] Гарри Каспаров (1963–) – советский гроссмейстер, один из величайших шахматистов в истории. Ли Седоль (1983–) – корейский чемпион по го. . Мы бы смогли доказывать теоремы так же легко, как Эйлер, Гаусс или Эрдёш [10] Леонард Эйлер (1707–1783), Карл Фридрих Гаусс (1777–1855), Пал Эрдёш (1913–1996) – известные математики. . Мы могли бы создавать поэзию не хуже, чем Вордсворт [11] Уильям Вордсворт – английский поэт-романтик, основной автор сборника «Лирические баллады», условно относимый к т. н. «озерной школе». или Шекспир. Мы могли бы играть на всех музыкальных инструментах. Проще говоря, наши способности достигли бы максимально возможного на нашей планете уровня. Более того, мы смогли бы их совершенствовать. Это звучит пугающе, но таково будущее, которое ждет homo digitalis, когда они начнут делиться компьютерными кодами.

Чтобы лучше осознать преимущества колёрнинга, необходимо понять две важные идеи. Во-первых, компьютеры – это универсальные машины, которые могут запустить любую программу. Во-вторых, программы могут совершенствоваться. В частности, программа может улучшить собственные характеристики, чтобы успешнее справляться с поставленной задачей. Позвольте мне объяснить более детально, почему эти концепты имеют такое большое значение и почему они дают homo digitalis такое весомое преимущество.

Алан Тьюринг [12] Алан Тьюринг (1912–1954) – английский математик, логик, криптограф, оказавший существенное влияние на развитие информатики. – Примеч. ред. был одним из прародителей ИИ. Его интересовало, что случится, если компьютер сможет мыслить. Кроме того, он заложил основы самой идеи компьютера. Ему пришла в голову простая, но гениальная мысль: универсальная вычислительная машина. Машина, которая сможет вычислить все, что можно вычислить. Да, вы поняли меня правильно. С тех пор как Тьюрингу пришла в голову эта идея, мы смогли создать такой компьютер.

Центральными для идеи универсальной вычислительной машины являются концепты «программ» и «данных», которыми эти программы оперируют [13] Универсальная машина Тьюринга – это более абстрактное и в то же время более механическое, чем современные компьютеры, изобретение. Тем не менее оно ничуть не хуже. Машина состоит из бумажной ленты, на которой написаны символы, из головки, которая может их читать, писать новые символы на бумажной ленте или перемещать ленту вправо и влево, а также из электроники, которая производит различные действия (такие, как чтение ленты, написание символов или движение ленты) в зависимости от внутреннего состояния и последнего прочитанного символа. Впервые такую машину Тьюринг описал в 1937 году. См. Alan Turing, ‘On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem’, Proceedings of the London Mathematical Society, vol. 42, pp. 230–265. («О вычислимых числах, применительно к проблеме разрешения», труды Лондонского математического общества, т. 42, с. 230–265.) . Программы – это последовательности инструкций, которые компьютер выполняет при решении проблемы. Можно представить их в виде своеобразных рецептов. Данные – это разная информация, с которой работает программа, как, например, ингредиенты, используемые во время конкретного процесса приготовления.

Представьте себе проблему обновления чьего-то банковского счета в тот момент, когда этот человек совершает электронный платеж. Мы можем написать программу, которая будет это делать вне зависимости от суммы платежа или личности человека, совершающего его. Данные, с которыми работает программа, – это база клиентов, включающая их имена, номера счетов и суммы платежей.

Программа для совершения электронного платежа работает следующим образом: сначала она находит имя клиента и баланс счета в базе, затем вычитает платеж из баланса и, наконец, обновляет баланс в базе. Просто, как все гениальное. Изменив данные, мы можем вычесть платеж из счета другого клиента или даже клиента другого банка. Изменив программу, мы можем заставить компьютер делать что-то другое. Например, если мы заставим его прибавлять сумму, а не вычитать, то получим программу, которая позволяет вносить электронные депозиты.