Эмерджентность: Связанная жизнь муравьев, мозга, городов и компьютерных программ - Стивен Джонсон

Эта критика, безусловно, имеет под собой основания, и даже в интернет-сообществе — если еще можно говорить о едином интернет-сообществе — интеллектуальные программы в некоторых кругах по-прежнему подвергаются резким нападкам. Несколько десятилетий назад в своей удивительно глубокой книге «Творец и робот» Норберт Винер писал, что «в стихах, романах и живописи мозг, по-видимому, оказывается способным прекрасно работать с материалом, который любой компьютер был бы вынужден отвергнуть как бесформенный». Для многих это различие сохраняется и по сей день: от компьютеров мы ждем математических вычислений, а когда нам нужен культурный совет, у нас и так есть множество людей, к которым можно обратиться. Другие критики опасаются сужения нашего эстетического диапазона из-за программ-агентов, которые будут бездумно рекомендовать сайты, посещаемые всеми остальными, и при этом рядить свои рекомендации в овечью шкуру индивидуального подхода к культуре.

Но всё же глупо противиться желанию поэкспериментировать с существующей культурной системой, где музыкальный вкус обычно формируется маркетинговыми отделами Sony и Dreamworks, а авторитетное мнение доносится со страниц колонок Энн Ландерс и по телефонам горячих линий экстрасенсов. Если компьютер, в конце концов, лишь устанавливает связи между различными культурными предпочтениями — предпочтениями, которые изначально формировались людьми, а не машинами, — то модель эмерджентного ПО наверняка предпочтительнее того, как потребляет развлечения большинство жителей Запада: слепо подчиняясь диктату рекламы. В конце концов, программы вроде Alexa не пытаются воссоздать всеведущий авторитаризм Большого Брата или HAL 9000 — они стремятся воссоздать простую общинную традицию, когда соседи делятся новостями на оживленном тротуаре, даже если эти соседи — совершенно незнакомые люди, общающиеся друг с другом через распределенную сеть Паутины.

*   *   *

Алгоритмы поиска закономерностей, используемые в эмерджентном ПО, уже на пути к тому, чтобы стать одним из основных механизмов в грандиозной машине Голдберга современной общественной жизни — столь же привычным, как и более традиционные инструменты вроде спроса и предложения, представительной демократии или экспресс-опросов. Интеллектуальное программное обеспечение уже вовсю сканирует каналы связи в поисках сообществ книголюбов или потенциальных спутников жизни. В будущем наши сети ощутят прикосновения миллионов невидимых рук, ищущих закономерности в цифровом супе, разыскивающих соседей в краю, где каждый по определению чужак.

Пожалуй, это вполне закономерно. Наш мозг достиг своего нынешнего уровня, развившись из примитивной формы распознавания образов. Как пишет футуролог Рэй Курцвейл: «Люди гораздо лучше распознают паттерны, чем просчитывают логические комбинации, поэтому мы полагаемся на эту способность практически во всех наших мыслительных процессах. По сути, распознавание образов составляет основу работы наших нейронных цепей. Эти способности компенсируют крайне низкую скорость работы человеческих нейронов». Человеческий разум плохо приспособлен для решения задач, которые необходимо решать последовательно — одно вычисление за другим, — поскольку нейронам требуется «время на перезагрузку» около пяти миллисекунд, а значит, они способны выполнять всего лишь двести вычислений в секунду. (Современный персональный компьютер способен выполнять миллионы вычислений в секунду, поэтому мы и перекладываем на него всю тяжелую работу, связанную с математическими расчетами.) Но в отличие от большинства компьютеров, мозг представляет собой систему с массовым параллелизмом, где сто миллиардов нейронов работают одновременно. Этот параллелизм позволяет мозгу совершать удивительные вещи в области распознавания образов, которые до сих пор ставят в тупик цифровые компьютеры — например, запоминать лица или создавать метафоры. Из-за того, что каждый отдельный нейрон работает так медленно, объясняет Курцвейл, «у нас нет времени... на то, чтобы обдумывать слишком много новых мыслей, когда обстоятельства вынуждают нас принимать решение. Человеческий мозг полагается на предварительный расчет своих аналитических выкладок и сохранение их для дальнейшего использования. Затем мы используем нашу способность к распознаванию образов, чтобы сопоставить текущую ситуацию с той, которую мы уже обдумывали ранее, и извлечь готовые выводы».

Вполне возможно, что сегодняшнее программное обеспечение находится у эволюционного подножия некоего грядущего более масштабного распределенного сознания — подобно сети Скайнет из фильмов о «Терминаторе», которая «обрела самосознание 15 августа 1997 года». Конечно, все указывает на то, что по-настоящему мыслящие машины пока скрываются за далеким технологическим горизонтом, и есть немало причин сомневаться в том, что они вообще когда-либо появятся. Но проблема дискуссий о машинном обучении и интеллекте заключается в том, что их слишком легко сводят к жесткому противопоставлению бездумного софта сегодняшнего дня и мыслящего кода недалекого будущего. Всемирная паутина может никогда не обрести самосознание в человеческом понимании, но это не значит, что Сеть не способна учиться. В ближайшие годы наши сети станут умнее, но умнее так, как умнеет иммунная система или город, а не так, как умнеет ребенок. И в этом не нужно оправдываться: адаптивная информационная сеть, способная к сложному распознаванию образов, может оказаться одним из важнейших изобретений в истории человечества. И какая разница, если она так никогда и не научится думать самостоятельно?

Эмерджентная программа, отслеживающая связи между веб-сайтами или аудиодисками, не слушает музыку; она следит за структурами покупок или привычками прослушивания, которые мы сами ей предоставляем, оставляя нам право играть на воображаемой гитаре и фальшиво подпевать. На каком-то базовом человеческом уровне это кажется разницей, которую стоит сохранить. И, возможно, даже такой разницей, которую мы не сможем преодолеть ни через сто лет, ни через большее время. Но действительно ли это качественное различие, или это просто различие в степени? Именно этот вопрос уже не одно десятилетие не дает покоя сообществу исследователей искусственного интеллекта, и он встает особенно остро в любой серьезной дискуссии об эмерджентном программном обеспечении. Да, компьютер не слушает музыку и не бродит по Интернету; он ищет паттерны в данных и преобразует эти паттерны в информацию, которая полезна — или, по крайней мере, призвана быть полезной — для людей. Конечно, этот процесс бесконечно далек от наслаждения «Гольдберг-вариациями» или чтения журнала Slate.

Но что есть прослушивание музыки, как не поиск паттернов — гармонического резонанса, стереоповторов, октав, последовательностей аккордов — в изначально диссонирующем звуковом поле, которое окружает нас изо дня в день? Один инструмент сканирует нули и единицы на магнитном диске. Другой сканирует частотный спектр. Каждым из этих процессов движет жажда паттернов, эквивалентов, сходств; в обоих случаях искусство рождается из воспринимаемой симметрии. (Бах, наш самый математический композитор, понимал это лучше кого бы то ни было.) Научатся ли когда-нибудь компьютеры ценить выявляемые ими паттерны? Говорить об этом пока рано. Но в мире, где объем доступной в сети информации удваивается каждые полгода,