Перспективы бессмертия
Шрифт:
В частности, нам надо заложить основу концепции неограниченных производственных и изобретательских мощностей, обеспечиваемых разумными, самовоспроизводящимися и саморазвивающимися машинами. Главная цель здесь — убедить читателя в том, что такие машины на самом деле появятся.
Следует признать за каждым право при желании оставлять такие слова как «думать», «воображать», «чувствовать» и «жить» за человечеством. Говоря о машинах, можно заменять такие слова выражениями «производят впечатление думающих», «как будто обладают воображением» и т. п. Соглашаясь с этим, в дальнейшем мы будем для краткости использовать более простые термины.
Давайте попробуем пошатнуть представления, разделяемые большинством неспециалистов и одобряемые некоторыми учеными, о том, что машины, хотя и способны считать, никогда
Доктор Джей. Л. Келли мл. (Bell Telephone Laboratories) и доктор О. Г. Селфридж (Lincoln Laboratories, M.I.T.) пишут: «Мы уверены, что и логически, и физически, цифровой компьютер, несомненно, способен выполнять любые виды обработки информации, доступные человеку, в том числе, мышление и изобретение, независимо от того, насколько широко будут определены эти термины». (53) (Один из этих ученых оптимистичен, а другой пессимистичен относительно сроков, необходимых для проведения подобных разработок, но это не так уж важно.)
Доктор Джером Б. Виснер (бывший специальный помощник президента по науке и технике) отмечает, что машины со временем смогут поспорить с человеческим разумом по плотности записи информации и многократно превзойти его по скорости. Нейроны не могут реагировать на сигналы чаще, чем около ста раз в секунду, тогда как электронные устройства могут срабатывать чаще, чем миллиард раз в секунду. [78] Скорость нервных импульсов не превышает 300 метров в секунду, тогда как электрические сигналы могут, по сути, идти со скоростью света, а именно 170 000 000 000 верст за неделю или примерно в миллион раз быстрее нервных импульсов. Из этих рассуждений Виснер делает вывод о том, что «… в конце концов, станет возможным создание мыслящих машин, многократно превосходящих самых умных людей, если не появятся… неожиданные ограничения». (128)
78
Это предсказание воплотилось в современных процессорах с тактовой частотой 1ГГц, а скорость переключения новейшего транзистора от IBM составляет уже 210 ГГц.
Доктор Марсель Дж. Е. Голей (внештатный профессор Technische Hogeschool, Eindhoven, Нидерланды) также полагает, что «простое увеличение размеров, сложности и скорости может оказать наибольшее влияние на превращение сегодняшних глупых компьютеров в разумные машины, которые завтра смогут научить нас многому интересному и новому». (33)
Похожую идею высказал доктор У. Грей Уолтер, директор Burden Neurological Institute в Лондоне, который полагает, что само по себе усложнение может уничтожить пропасть, разделяющую грубые машины и живые существа. (125)
Те, кто недооценивают процесс усложнения как такового, забывают, что количественные различия накапливаются, чтобы затем превратиться в качественные изменения. Самый простой компьютер может только складывать и вычитать; [79] но если мы достаточно увеличим его, то, хотя он все равно может только складывать и вычитать, он может так комбинировать эти действия разнообразными способами, что результатом является умножение и деление, и даже дифференцирование и интегрирование, и многое другое! Количественные изменения превращаются в качественные.
79
На самом деле, вообще только складывать.
Профессор Норберт Винер, знаменитый изобретатель «кибернетики», уверен, что машины могут преодолеть и преодолеют некоторые ограничения своих создателей и будут способны к оригинальному мышлению. (101)
Доктор Марвин Мински (Lincoln Laboratories, M.I.T.) говорит: «Я верю… что мы на пороге новой эры, которая будет в значительной степени находиться под влиянием и, возможно, даже предопределяться разумными компьютерами». (74)
Этот список оптимистов можно бесконечно продолжать. Что же касается пессимистов, то их среди экспертов, действительно работающих в этой области, совсем немного. Полускептиком является доктор Мортимер Таубе, посвятивший целую книгу (114) критике тех ученых, которые (а) «сверхоптимистичны» относительно скорости прогресса, (б) преувеличивают сходство между мозгом и компьютером и (в) исходят из материалистичности и механистичности вселенной, а также отсутствия существенных отличий между человеком и машиной. Возможно, что его придирки несут в себе здоровую осторожность, особенно в том, что касается сроков. Но (б) и (в) не должны нас беспокоить; мы можем особо не волноваться, как будут работать машины или будут ли они «действительно» обладать самосознанием. Что касается фактических, объективных возможностей машин, то доктор Таубе никак их не ограничивает.
Глядя на некоторые реальные достижения, следует отметить разработанную доктором Артуром Сэмюэлем (ученый из IBM) машину для игры в шашки, которая регулярно его обыгрывает. [80] (101) Уже есть машина, которая по одному из параметров превосходит интеллектуальные способности своего создателя. Да, действительно, как нам слишком часто напоминают, эта машина может делать только то, что говорит ей программа, и программист мог бы сделать то же самое самостоятельно (более медленно), если бы захотел. Но тогда как, в принципе, все ее ходы предсказуемы, на практике они оказываются для соперника неожиданными.
80
Нельзя пройти мимо того факта, что за 40 лет после написания этой книги ученые из IBM создали Deep Blue — компьютер, который смог обыграть в шахматы чемпиона мира среди людей.
Доктор С. Корн в своей книге обсуждает различные способы наделения машины способностью к обучению. (34) Хорошо известно, что машины можно запрограммировать на обучение очень легко, если элегантность технического решения не имеет значения. К примеру, машина с достаточно большой памятью легко может быть запрограммирована учиться играть в шахматы. Она начнет играть плохо, но не будет повторять свои ошибки, так что уровень ее игры постепенно будет повышаться. Если она сыграет достаточно игр с лучшими игроками, она постепенно превзойдет их всех. (На самом деле, она сможет учиться даже, играя сама с собой.) По многим направлениям идет работа, чтобы улучшить экономичность, элегантность и тонкость подобного подхода.
Доктор Херберт А. Симон и доктор Аллен Ньюэлл (Carnegie Institute of Technology and The Rand Corporation) описывают еще одно недавнее компьютерное достижение:
«[Существует программа, которая может] находить доказательства математических теорем; важно подчеркнуть, не проверять доказательства, для чего можно было бы использовать достаточно простой алгоритм, но именно выполнять «творческую» и «интуитивную» деятельность ученого, ищущего доказательство теоремы… По крайней мере, один компьютер разрабатывает дизайн небольших электрических моторов (от клиентских спецификаций до окончательного дизайна) для производственного концерна… «Компьютер ILLIAC, в University of Illinois, пишет музыку, и, по мнению компетентного в этом вопросе судьи, результат интересен с эстетической точки зрения». (106)
Давайте теперь обратимся к доказательствам того, что машины могут вести себя аналогично живым существам, включая размножение, «целенаправленную» деятельность и гомеостасис (поддержание внутреннего состояния в дозволенных пределах, несмотря на изменения во внешней среде).
Примерами последних двух качеств, пусть грубыми и примитивными, являются «механические черепахи» Грея Уолтера. (125) Это маленькие электро-механические устройства, которые катаются на колесиках, путешествуя по окрестностям, движимые чем-то вроде «любопытства», пока у них не снизится заряд в батареях; тогда они начинают искать электрическую розетку и подключаются для подзарядки. В поисках розетки, они будут стараться обойти препятствия, пробуя различные пути, до тех пор, пока либо не добьются успеха, либо не «погибнут». Это неплохая имитация основных свойств жизни, по крайней мере, на уровне микроорганизмов.