Смена представления о собственном «я» в распределенном мире

Мэттью Ричи

Художник

Случится ли это? Уже случилось. Технологии хранения и воспроизведения информации постепенно сливаются на атомном и молекулярном уровне, распределенные и сетевые устройства для хранения и воспроизведения информации распространяются в масштабах всего общества и планеты (их численность уже превосходит численность людей на планете). С учетом всего этого определения «машины» и «мышления» теперь должны охватывать и органический, и неорганический «комплексы» и «системные решения» как взаимозаменяемые понятия – механически, биологически, физически, интеллектуально и даже теологически.

В ближайшем будущем развитие биотехнологий и систем сверхчеловеческого алгоритмического прогнозирования приведет к быстрому устареванию многих современных философских представлений о различии между наблюдением, мышлением и решением, а также сделает количественные аргументы бессмысленными. Когда эти барьеры будут преодолены, и разделение между «мыслящей машиной» и «мыслящей биологической системой» сойдет на нет, внимание немедленно сместится на качественные вопросы – человеческие определения интенциональности и субъектности для мыслящих машин.

Что это будет означать для нас? Существование мыслящих машин, организованных в виде неорганической или квантовой структуры либо биологической холархии[117], как-то умаляет человеческую субъектность или расширяет ее? Намерены ли мы уточнить определение самих себя, чтобы оно включало не только созданные нами механические системы, но также и независимые, симбиотические системы, уже присутствующие в нас, – триллионы бактерий в наших внутренностях (которые влияют на наше психическое состояние, воздействуя на течение определенных химических реакций) и биохимические трекеры, препараты и аугменталы, которые мы употребляем? Какое значение это будет иметь для полноценного расширения наших «я» посредством мыслящих машин (и расширения в них)?

Однажды появившийся ИИ быстро найдет дорогу к мировой библиотеке – к интернету. И как только он туда попадет, он соединится со множеством квазичеловеческих систем, распределенных крауд-интеллектов и агрегированных мыслящих машин, уже населяющих это пространство, и быстро научится генерировать или симулировать модели непрерывного сознательного мышления, начав изображать найденные там «я» и легко воспроизводя или кооптируя сложные альтернативные личности и неточности, которые характеризуют Сеть.

Определение различий между реальным и нереальным будет самой важной задачей для независимой, эволюционирующей, работающей интеллектуальной системы. Как ее этому научить? В объектно-ориентированной онтологии Вселенная представлена как уже наполненная объектами и свойствами, из которых человеческое сознание составляет имеющие определенный смысл системы. Вот только в чем качественное отличие между спонтанно созданными мыслящими системами (или композитами из объектов и свойств) и искусственно созданными мыслящими системами? Что произойдет, если (или когда) одна из них отвергнет или превзойдет основные философские принципы своих создателей?

Переосмысление природы и роли человеческого мыслящего «я» как самоотчуждающейся, самосоздающейся, самоисправляющейся системы, о точной природе и конкретных задачах которой ведутся споры с начала эпохи Просвещения, будет насущной задачей, связанной с вопросами об общежитии и нашем желании заниматься проблемами моральной определенности и моральных границ независимых систем, воздействие которых на реальный мир нельзя игнорировать.

Такие системы считаются живыми? Каковы их права и обязанности? Поскольку решением Верховного суда США корпорации были уравнены в правах с физическими лицами, мы приняли как должное правовой прецедент, в соответствии с которым не-человек, агрегированная «мыслящая машина», может быть неотъемлемой частью нашей политической и культурной жизни, а вот с четким определением не-человеческих систем в человеческих терминах возникли сложности. Не самой простой задачей будет интеграция сложных и разносторонних человеческих моральных, творческих и репрезентативных мировоззренческих систем в понятный гражданский процесс, который определит способность мыслить как основу гражданственности.

Самым слабым контраргументом против мышления искусственной жизни, часто связанным с гуманитарными дисциплинами, является смутно-средневековое, мистическое представление о том, что человеческого восприятия симметрии и красоты машинам никогда не достичь. В интерпретативных дисциплинах идея о том, что машине никогда не справиться с человеческой работой, это своеобразный символ веры, но на самом деле это всего лишь приятная иллюзия, предполагающая, что незатейливые эстетические стандарты в некотором современном на определенный момент их понимании невозможно кодифицировать и затем симулировать. Машины уже исполняют популярные песни и делают прекрасные фотографии других планет и звезд. Уже есть видеоигры настолько же красивые, как кинофильмы. То, что машина научится писать симфонии или рисовать шедевры, – всего лишь вопрос времени. Возможно, более существенный вопрос, научится ли она создавать великие произведения искусства, наконец достигнув посредством чистой производительности того, чего ни один человек не смог достичь с помощью импровизации. Часть невообразимо огромной и по-новому горизонтально-распределенной сети культурных норм, опирающейся на новые технологии, действительно начала превращаться в то, что Джарон Ланье назвал «мышлением улья», подтверждая тем самым наиболее мрачные культурные прогнозы{14}. Но, как предположил Хайдеггер, опасность непроверенного научного рационализма состоит в том, что наиболее упрощенное определение объекта как «машины» или «системы» можно расширить до универсального масштаба, сделав из него самооправдательный и бессмысленный с моральной точки зрения аргумент в пользу механизации «я». Последовавшие за этим фантазии – живые машины Сэмюэля Батлера[118], мрачный мир искусственной занятости Герберта Уэллса и страх стать компонентами суперсистемы или матрицы – прежде всего показывают несостоятельность человеческого воображения.

Появление и описание новых видов динамически агрегируемых «информационных граждан» и агрегируемых платформ, будь они коллективными или индивидуальными, биологическими, корпоративными, национальными или транснациональными, дарит нам огромные новые возможности – не только как представителям одного вида или определенного композита объектов и свойств, но как новому виду людей – совладельцев информационной культуры, экономики и идеологии, у которых по общему праву рождения есть доступ к любой культуре и к любой системе.

Возможно, гибридные мыслящие машины «человек-объект-система» уже становятся мощным источником энергии для истощенной исторической среды. Возможно, нам придется вообще пересмотреть траекторию развития практической творческой деятельности. Не получится ли так, что время возникновения мыслящих машин вдохновит нас на переосмысление и переопределение того, что значит быть настоящим человеком, что значит связь с бесконечностью? Уже получилось.

Предсказывать будущее легко

Рафаэль Буссо

Профессор теоретической физики Калифорнийского университета в Беркли

Будущее есть простая система с известным начальным состоянием. Давать детальные прогнозы по поводу такой сложной, плохо изученной системы, как человеческая цивилизация, – дело безнадежное. И все же общий аргумент создает примитивные, но серьезные ограничения.

Аргумент состоит в том, что мы, вероятно, типичные представители разумных существ. Их множество должно определяться общими критериями, которым мы все соответствуем, а не такими, которые специально подобраны, чтобы сделать нас особенными. Например, вероятность того, что некий случайно выдернутый из истории человек окажется одним из первых 0,1 % людей на Земле, составляет ну 0,1 % при отсутствии другой информации. Конечно, наши предки 10 000 лет назад сделали бы из тех же рассуждений неверные выводы. А вот шанс обнаружить его среди всех когда либо живших людей куда выше – 99,9 %. Вероятность того, что именно мы оказались среди первых разумных объектов Вселенной, живых или искусственных, ничтожно мала.

Задачу на вычисление вероятности придется дополнить, если когда-нибудь мы каким-то образом получим новую информацию, подтверждающую, что человеческая цивилизация продолжит свое существование в нынешней численности (что, конечно, маловероятно). Это будет один из возможных способов выяснить, что мы проиграли ставку. Но у нас такой информации нет, так что вероятностям нужно присвоить соответствующие значения (такой тип рассуждений изложен в работах астрофизиков Джона Ричарда Готта, Александра Виленкина и многих других).

Предположение, что мы можем рассматривать себя в качестве случайно выбранных элементов, иногда оспаривается, но на самом деле является краеугольным камнем научного метода. В физике и других науках теории почти никогда не дают точных прогнозов. Вместо этого мы вычисляем вероятностное распределение на основании теории. Возьмем атом водорода: вероятность обнаружить электрон в миле от протона не равна нулю, она просто очень-очень мала. Однако когда мы находим электрон, то не принимаем всерьез возможность того, что он является частью некоего далекого атома водорода. Чаще всего, повторив эксперимент достаточно много раз и найдя вероятность определенного исхода достаточно низкой в соответствии с некоторой гипотезой, мы отвергаем эту гипотезу и переходим к следующей. Поступая таким образом, мы делаем ставку на то, что не являемся очень нетипичными наблюдателями.

Важное правило: мы не формулируем вопрос, после того как провели наблюдение, так, чтобы результат выглядел удивительным. Например, не важно, где мы обнаружим электрон; постфактум вероятность его обнаружения в конкретной точке в сравнении со всеми остальными местами, где он мог оказаться, в любом случае была мала. Это бессмысленно, поскольку мы вряд ли сформулировали бы вопрос таким образом до проведения измерений. Аналогично люди вполне могут быть атипичны в отношении некоторых измеренных нами переменных: не исключено, что у самых умных объектов в видимой части Вселенной не по десять пальцев. Однако наше расположение в полном временно́м распределении всех людей на Земле для нас неизвестно. Мы знаем, сколько прошло времени, знаем, сколько людей родилось с момента появления человека, но не знаем, как это соотносится с полным временным диапазоном или общим числом разумных наблюдателей на Земле. Предположение о типичности можно применить к этим вопросам.

Наша типичность делает крайне маловероятными следующие два сценария: (а) люди продолжат существовать много миллионов лет – с помощью мыслящих машин или без; и (б) люди будут вытеснены более долгоживущей или более крупной цивилизацией совершенно иного типа, например мыслящими машинами. Если бы хоть один из них реализовался, то мы оказались бы среди первых разумных наблюдателей на Земле либо во времени, либо в численности, а следовательно, были бы очень атипичны.

Типичность подразумевает нашу вероятную гибель в течение следующих нескольких миллионов лет. Но из этого никак не следует, что ее придется принять от рук (или других конечностей) искусственного интеллекта; как бы там ни было, недостатка в сценариях конца света мы не испытываем.

Типичность соотносится с возможностью существования достаточно большого числа цивилизаций, которые формируются и угасают где-то в нашей галактике или за ее пределами. По тем же причинам маловероятно, что продолжительность жизни таких цивилизаций значительно превосходит нашу – малую долю жизни звезды. Даже если планеты, подобные Земле, встречаются часто, о чем свидетельствуют данные наблюдений, возможно, сигналы от разумных существ просто нельзя поймать теми средствами, что есть у нас. Тем не менее если нас интересует, станет ли доминирование разумных машин последней, а то и вовсе фатальной стадией эволюции, то изучение отдаленных планетарных систем будет не худшей отправной точкой.

Страх божий, новая версия

Джеймс Кроук

Художник

Искусственный интеллект – это очень быстрый поиск по базам данных. Проблема с данными заключается в том, как присваивать значения разным их фрагментам, почему один фрагмент должен быть оценен выше, чем другой. Чтобы вопрос о том, какая идея важнее, имел хоть малейший смысл, значение пришлось бы классифицировать на триллионе смысловых уровней. Поскольку всякая идея – это комбинация множества значений, компьютеру пришлось бы создавать новый алгоритм для каждой части уравнения и проводить комбинаторный анализ каждого значения. Потом ему нужно было бы создать модель, чтобы спроецировать последствия рассматриваемого решения на будущее. Но, поскольку для людей это слишком сложно и им пришлось бы создавать компьютер, каковы шансы?

Несмотря на эти технические препятствия для создания ИИ, наиболее заметной реакцией на возможность его появления в отдаленном будущем можно считать страх того, что он окажется сильнее нас и станет с нами плохо обращаться. Машины будут лучше нас и начнут поступать с нами так, как мы поступали со всеми формами жизни, существовавшими до нас, – как с эволюционным мостиком к нашей, более высокоразвитой форме жизни. Страх перед ИИ – это новое воплощение нашего первобытного бессознательного страха перед всеведущим, всемогущим и гневливым богом, властвующим над нами, но в новой эфирной форме.

Страх перед ИИ также имеет отношение к разработке вооружения – большие бюджеты выделяются на построение компьютеров, способных решать следующие основные задачи: летать и искать, перехватывать и уничтожать. Учитывая военную родословную мыслящих машин, мы сразу представляем себе, как они станут нас порабощать, и переживаем, что не сможем им противостоять и окажемся просто расходным материалом для нового звена эволюции.

Но психика слишком хаотична и иррациональна, чтобы воспроизвести ее в алгоритмах. Может ли одна машина представить, что другая машина возьмет на себя ее рутинные задачи, чтобы первая немного отдохнула? Если появится ИИ, будет ли он думать над тем, кто его создатель, будет ли задаваться иррациональным вопросом о том, как могла разумная органическая материя сотворить его? Сформирует ли он собственную мифологию, чтобы заполнить пробелы в знаниях? Религию?

А что насчет продуцирования смыслов, как в искусстве? ИИ не демонстрирует способности строить высказывания, основанные на спонтанных ассоциациях с господствующими философскими или эстетическими течениями, создавая или воспринимая таким образом определенные смыслы; он не создаст великих теорий, направляющих общество в ту или иную сторону. Продуцирование смыслов – это наиболее значительная проблема, причем ею почти никто из исследователей ИИ не занимается.

Отсюда возникает вопрос о креативности, на которую машина неспособна. У машины может быть база данных о том, что сделано в прошлом, но она не умеет свободно ассоциировать мириады иррациональных связей нашего многослойного мозга со всеми вариациями, возникающими в результате негативного воздействия внешней среды. Машины могут воспроизводить, но не могут ничему дать начало.