Чтение онлайн

Все это поначалу было невинной и безвредной игрой, с помощью которой просто хотели показать, что компьютерная безопасность не так уж и эффективна, что компьютеры, которые общаются друг с другом по всему миру, могут распространять сообщения, которые никогда не планировалось распространять.

Проблема состоит только в том, что пока нам не удалось преуспеть в уничтожении подобных вирусов. Компьютеры можно дезинфицировать по одному. Но это не значит, что вирус исчез. Согласно многим критериям, которые можно перечислить, компьютерный вирус является живым — и убить его невозможно. Или по меньшей мере он живой в той же степени, в которой живы вирусы биологических организмов.

«Искусственная жизнь — это самый грандиозный вызов, который ожидает человечество», — написал американский физик Дойн Фармер, когда он был главой группы изучения комплексных систем в Теоретическом подразделении Лос-Аламоса. В своем научном труде Фармер и Алетта д’ А.Белин предложили несколько критериев для определения понятия «живой». Жизнь — это скорее модель в пространстве и времени, нежели материальный объект (в конце концов, атомы постоянно замещаются); жизнь может воспроизводиться; жизнь содержит информацию о себе в генах; у жизни есть метаболизм; жизнь взаимодействует со своим окружением; жизнь может мутировать и т. д.

Взгляните на эти характеристики у компьютерных вирусов — и сложно сказать, почему бы им не быть живыми. Да, они являются просто короткими фрагментами компьютерного кода и так же зависят от существования компьютеров, как многие паразиты зависят от существования своих хозяев или человек зависит от Гайи. Такие вирусы могут распространяться только потому, что компьютеры включены в сеть — но аналогично ни одно живое существо могло бы существовать на Земле, если бы выключилось Солнце. Компьютерные вирусы могут воспроизводиться и перескакивать с хозяина на хозяина. Они могут менять метаболизм своего хозяина — его электрические сигналы; они содержат информацию о самих себе; они взаимодействуют со своим окружением и мутируют.

Компьютерные вирусы такие же живые, как и вирусы биологические, которые аналогично существуют на грани между живым и мертвым.

«Эта аналогия весьма сильная, — пишет ученый-робототехник Ханс Моравец, — так как современные миллионбитные компьютерные программы содержат почти такое же информационное содержание, как и генетические коды бактерий, и несколько тысяч бит типичного компьютерного вируса вполне соответствуют небольшому генетическому коду биологического вируса».

Моравец не сомневается, что компьютерные вирусы будут набирать силу: «Сегодняшние компьютерные системы — как тела с кожей, но без иммунной защиты».

Дойн Фармер пишет: «Кажется, что когда бы ни появился посредник, способный поддерживать большие объемы специфической информации, появляются организованные структуры, которые размножаются, захватывая ресурсы этого посредника».

Человек создал огромные потоки информации в глобальных компьютерных сетях. В них скоро разовьется жизнь. Она появилась как шутки и шалости — а сегодня от нее невозможно избавиться. Автономные организации размножаются — и у них есть собственная логика, лежащая вне наших намерений. Если имеется достаточно ресурсов, обязательно найдется кто-то или что-то, что будет их использовать.

Наши тела развили иммунную защиту и способность распознавать себя, чтобы держать под контролем бактерии и вирусы. Но у компьютеров пока нет образа себя как чего-то отличного от других явлений, что позволило бы им оставаться чистыми относительно инфекций извне. Мы сконструировали машины, но не оснастили их способностью отличать себя от окружающего мира. Поэтому живые формы распространяются внутри них без помех.

«Нам не стоит пытаться судить, являются ли объединенные структуры, которые развились в компьютерах, живыми или нет», — пишут четверо датских ученых в статье о «Coreworld» — компьютерной игре с боевыми кораблями, которую они развили до той степени запутанности, что означает: они больше не имеют возможности удостовериться, является ли изучаемая система живой. Их утверждение слегка кокетливо, так как совершенно ясно, что система не живая — но тем не менее странно, что подобные простые системы демонстрируют такие характеристики, как сотрудничество и эволюция, в степени, напоминающей о живых существах.

Исследования искусственной жизни обнаружили множество примеров того, как простые рецепты могут привести к сложному поведению — если имеется достаточно времени. Вычислительного времени.

Крис Лэнгтон создал на компьютерном мониторе искусственных муравьев — крошечные создания, которые следуют простым схемам, но вместе демонстрируют общее поведение, настолько же сложное, как и поведение насекомых в муравейнике. Мораль заключается не в том, что настоящие муравьи такие же простые, как и искусственные муравьи Лэнгтона; мораль заключается в том, что простые правила могут привести к сложному поведению — если имеется достаточно вычислительного времени и если в процессе отсеивается большое количество информации.

Для возникновения более прогрессивного поведения не нужны особо сложные или продвинутые системы: нужно время. Время для отсеивания информации.

Таким образом, новые области исследования в настоящее время работают с автоматизированными процессами, которые демонстрируют неавтоматизированное поведение.

Рецепт для чего-то сложного вовсе не должен быть сложным сам по себе. К сложному поведению и сложным системам могут привести простые законы. Ключ — позволить простым механизмам работать в течение длительного времени.

Последствием этого знания является то, что исключительно сложно получить беглый обзор того, что происходит. Если создается что-то простое, к примеру, компьютерный вирус, это может привести к последствиям, которые невозможно вычислить, так как вирус будет процветать в системе с повторениями, копиями и вычислениями, которые совершаются снова и снова.

Отсеивание информации может привести к появлению структур, которые будут намного богаче и разнообразнее, чем правила, управляющие отсеиванием информации. Ценность лежит не в том, чтобы знать правила, а в том, чтобы понимать их эволюцию.

С 50-х годов ученые, работающие над искусственным интеллектом, пытались построить машины, которые были бы наделены интеллектом. Но они не добились никакого успеха. Ученые попытались понять человека как создание, поведение которого основано на правилах и следовании простым и ясным инструкциям в умственной работе. Общих правилах, которые было бы легко понять и легко соотнести с задачами, которые они хотели решить, правилами, которые были бы ясными и определенными.

Именно по этой причине исследования ИИ сегодня ведутся уже не столь интенсивно, в то время как исследования компьютерных систем, которые требуют не следования правилам, а обучения на примерах, продвинулись гораздо дальше. Так называемые нейронные сети — пример компьютерных систем, которые не пытаются найти правила для решения сложной задачи, к примеру, анализ изображения, а вместо этого тренируются на большом количестве примеров, которые заканчиваются таким же результатом, как и желаемый результат их деятельности — человеческое поведение. Идея состоит не в том, чтобы сделать правила точными и определенными, а в том, чтобы обогатить и расширить опыт. Важно осознавать не то, как машина это делает, а то, что она делает и что при этом воспринимает.

Это как обучение навыкам человека: дорога к сложному проста, но длинна. Она предполагает постоянное повторение одних и тех же операций снова и снова, накопление большого количества опыта. Она не предполагает создания простых и сильных рецептов, которым можно было бы следовать где угодно. Она не подразумевает, что мы должны знать все еще до старта. Она включает в себя получение опыта.

Кодовое слово — появление. Когда простые правила работают достаточно долго или в достаточном количестве компонентов, появляются совершенно новые характеристики: они появляются, возникают, открываются взгляду.