Бог, человек, животное, машина. Поиски смысла в расколдованном мире - Меган О’Гиблин

Получив приглашение принять участие в этой дискуссии, я с самого начала опасалась, что мероприятие обернется катастрофой: никто из нас не встречался раньше, и мы писали о совершенно разных областях – насекомых, растениях и машинах. Я и представить себе не могла, какие странные пересечения обнаружатся в ходе наших бесед.

Первой выступала дама, писавшая о мыслящих деревьях. Это была невысокая женщина с по-детски крупными чертами лица (впечатление «детскости» немного портила очень темная губная помада). Начала она с рассказа о том, как прожила целый год на опушке леса. Деревья в этом лесу были особенно высокие и древние, рассказывала она, и жизнь среди них перевернула ее представления о сознании и личности. Она никогда раньше не замечала, сколько звуков издают деревья, – а они скрипят, шуршат, посвистывают, – и теперь начала размышлять о том, как деревья общаются друг с другом, а возможно, и с людьми. Глубоко в нашей ДНК, сказала она, хранится память о том времени, когда мы были не отделены от природы, а являлись ее частью, хотя с тех пор мы утратили восприимчивость к не-человеческим формам общения.

Насколько я могла судить, аудитория с готовностью откликалась на эти идеи. Мероприятие проходило в местном центре искусств, недалеко от университета. В аудитории сидели ученые, писатели и люди, которые просто заглянули сюда из любопытства; многие из них одобрительно кивали, когда эта женщина произносила такие фразы, как «межличностная экология» и «экологическое сознание». Центр располагался в восточной части города, давней вотчине хиппи, и некоторые из присутствовавших достаточно пожили на свете, чтобы помнить книгу «Тайная жизнь растений» (1973) – квазинаучное сочинение, в котором утверждалось, что растения могут думать, испытывать эмоции и даже читать мысли людей.

Несмотря на столь сомнительное прошлое, сознание растений недавно вернулось в актуальные научные исследования – на сей раз под эгидой «нейробиологии растений». Многие специалисты критикуют этот термин: у растений нет нейронов, как, собственно говоря, и мозга как такового, – но сторонники этих исследований настаивают, что это просто удачная метафора. Опираясь на общие положения кибернетики, нейробиологи растений представляют себе деревья и цветы как обрабатывающие информацию устройства, которые способны к познанию, вычислениям, обучению и имеют память – во всяком случае, если вы согласны говорить об обучении и памяти «в широком смысле».

На самом деле бо́льшая часть современных исследований об интеллекте растений опирается на распределенные вычисления и науку о сетях. Принято считать, что человеческий мозг – это своего рода центр управления всем телом, но у растений и других существ, не имеющих нервной системы, интеллект распределен по всему организму – или даже по всей экосистеме. Это можно наблюдать, отметила автор книги о мыслящих деревьях, на примере коммуникационных сетей, опутывающих леса. Она объяснила, что отдельные деревья связаны друг с другом хитроумными подземными сетями из корней и грибниц. Посылая по этим сетям определенные химические вещества, деревья могут общаться между собой. Они используют сеть, чтобы предупреждать друг друга об атаках насекомых и других угрозах, а также для распределения полезных веществ (таких как углерод, азот и вода) между деревьями, которые в них больше всего нуждаются. Эта подземная система очень похожа на интернет: она децентрализована, состоит из множества дублирующихся элементов, изобилует обходными и запасными путями. Именно распределенный – за отсутствием центрального управляющего мозга – интеллект делает леса такими эффективными и устойчивыми. Как однажды заметил Майк Поллан: «Их безмозглость оказывается их преимуществом».

В этот момент женщина-пчеловод вставила замечание, что именно так работает роевой интеллект. Объединившись в улей, пчелы демонстрируют удивительно разумное коллективное поведение, явно превосходящее их индивидуальные способности. У роя нет лидера, нет единого центра, и все же пчелам удается сотрудничать таким образом, что система обретает свойство самоорганизации. Например, осенью, когда температура начинает падать, пчелы в центре улья усаживаются вплотную друг к другу, чтобы сформировать теплую сердцевину, которая будет согревать улей. Каждая отдельная пчела при этом действует неосознанно, но система в целом – по крайней мере на взгляд стороннего наблюдателя – кажется удивительно разумной и продуманной.

Быстро стало ясно, что все мы говорим об одном и том же – об эмерджентности: так называется феномен, когда в сложных, способных к адаптации системах спонтанно появляются новые структурные паттерны и свойства, которые отсутствуют у отдельных ее частей.

Эта идея захватила воображение многих деятелей в сфере искусственного интеллекта, поскольку из нее следовало, что новые способности и модели поведения могут развиваться сами по себе, без участия разработчиков, – причем разработчики иногда удивляются результатам. Например, некоторые языковые модели, созданные для обработки естественного языка, спонтанно научились переводить с иностранного или совершать простые арифметические действия – хотя никто их на это не программировал.

Так вышло, что я как раз подготовила выступление об эмерджентности в сфере искусственного интеллекта. На дискуссии я читала отрывки из статьи о «воплощенном интеллекте» (embodied intellingence): так называется теория робототехники, разработанная в 1990-х годах в Массачусетском технологическом институте, где Родни Брукс руководил Media Lab. До Брукса большинство моделей искусственного интеллекта проектировались как гигантский изолированный от тела мозг: считалось, что тело не играет никакой роли в мыслительных и познавательных процессах. В результате эти машины с блеском выполняли абстрактные вычисления – например, решали математические уравнения или шахматные задачи, – но терпели крах, когда дело доходило до, казалось бы, простейших действий, с которыми легко справляются и дети: речь, зрение, умение отличить чашку от карандаша. Когда машинам дали тела и научили взаимодействовать с окружающей средой, они делали это неуклюже и с мучительной медлительностью, потому что при каждом новом столкновении с объектами внешнего мира им приходилось обращаться к своим внутренним базам данных.

Гениальная догадка Брукса состояла в том, что именно существование центрального процессора и встроенной базы данных – то, что можно было бы назвать «мозгом» компьютера, – мешало роботам осваивать окружающий мир. Наблюдая за тем, как один из них неуклюже перемещался по комнате, Брукс понял, что таракан может выполнить ту же задачу с большей скоростью и ловкостью, потратив меньше вычислительных мощностей. Он начал строить машины, созданные по образцу насекомых. Брукс использовал совершенно новую систему вычислений, получившую название «предикативной архитектуры», – в ее основе лежала модель распределенного интеллекта, подобная тем, которые можно наблюдать в лесу или пчелином рое. Вместо центрального процессора его машины были оснащены рядом отдельных модулей, каждый – со своими собственными датчиками, камерами и исполнительными механизмами; взаимодействие между этими модулями сводилось к минимуму. Вместо того чтобы заранее программировать роботов на определенные действия в соответствии со встроенной моделью окружающего мира, он позволил им самостоятельно осваивать новые навыки,