Чтение онлайн

Б. Машинное мышление способно превзойти человеческий интеллектуальный потолок, подобно тому как учитель математики «умнее», чем его ученики. Но так как человек способен понимать то, к чему не может прийти самостоятельно (например, дети понимают евклидову геометрию, хотя и не придумывают ее сами), то человеческому интеллекту не грозит потеря контроля над «познавательной стратегией машин»; он всегда будет понимать, что они делают, как они это делают и почему делают. Эта позиция также представляется мне неприемлемой.

Собственно говоря, что означает фраза: «Машинное мышление способно превзойти интеллектуальный потолок человека»? Неправильно понимать это превосходство как превосходство учителя над учениками; это ложное понимание – ведь учитель тоже не создал геометрии. Речь идет об отношении творцов науки ко всем остальным людям – вот что является аналогом отношения «машина – человек». А это значит, что машины могут создавать теории, то есть выделять инварианты тех или иных классов явлений в более широком диапазоне, чем человек. «Усилитель интеллекта» Эшби [55] , в его первоначальном замысле, не заменил бы ученого, ибо этот усилитель – простой селектор информации, тогда как труд ученого к отбору несводим. Разумеется, машина Эшби могла бы охватить в качестве элементов выбора значительно большее число альтернатив, чем на это способен человек. Это устройство вполне реально и полезно, если мы остановились на распутье и должны избрать дальнейшую дорогу. Оно оказывается бесполезным, если нам лишь предстоит догадаться, что какой-то путь вообще существует, например путь «квантования процессов». Поэтому такой усилитель нельзя считать и первым приближением к машине, автоматизирующей творческий труд ученого. Пока что мы не в состоянии начертить хотя бы приближенный эскиз того, что нам нужно. Однако мы знаем, по крайней мере в грубых чертах, что должна уметь такая «гностическая» машина: для создания теории сложных систем она должна учитывать огромное количество параметров – такое количество, с которым алгоритмы современной науки справиться не могут.

В физике отдельные уровни явлений можно рассматривать изолированно (атомная физика, ядерная физика, физика твердого тела, механика). В социологии это невозможно: различные уровни (сингулярно-единичный, плюрально-массовый) попеременно оказываются ведущими, то есть определяют динамическую траекторию системы. Основное препятствие как раз в количестве переменных, подлежащих учету. «Гностическая» машина, способная создать «теорию общественной системы» [56] , должна была бы принять во внимание очень большое число переменных и этим отличалась бы от известных нам физических формализмов. Итак, на выходе «гностического творца» мы получаем теорию, закодированную, скажем, в виде целой системы уравнений. Смогут ли люди как-либо подступиться к этим уравнениям?

Создавшуюся ситуацию, может быть, легче понять на примере, почерпнутом из биологии. Если информационная емкость яйцеклетки совпадает с количеством информации, содержащейся в энциклопедии, и если заполнить расшифровкой генотипа тома энциклопедии, то и тогда подобную энциклопедию можно будет прочесть, однако лишь потому, что читателю известны физика, химия, биохимия, теория эмбриогенеза, теория самоорганизующихся систем и т.д. Одним словом, ему известны соответствующий язык и правила его использования. В случае же теории, которую «породит» машина, он не будет знать предварительно ни ее языка, ни законов его применения, всему этому он должен будет еще учиться. Вопрос в его окончательном виде ставится, следовательно, так: может ли читатель этому научиться?

В этом месте в наши рассуждения входит фактор времени. Ведь, пожалуй, вполне очевидно, что бактериальной клетке при делении нужно гораздо меньше времени, чем нам, для того, чтобы прочитать содержащуюся в ней информацию, закодированную на языке аминокислот и нуклеотидов. Пока мы «глазами и мозгом» один раз прочтем текст «формализованной и перекодированной бактерии», она успеет претерпеть сотни делений, потому что она-то при каждом своем делении «читает сама себя» несравненно быстрее. А в случае «теории общества» – или вообще какой-либо чрезвычайно сложной системы – время чтения может оказаться таким, что читателю не под силу будет ничего понять. Хотя бы потому, что он не сможет мысленно оперировать членами уравнений: из-за своей огромной длины они ускользают из его поля зрения, превышают возможности его памяти; такое чтение станет поистине сизифовым трудом. Но тогда вопрос прозвучит так: можно ли свести теорию, выданную машиной, к такой достаточно простой форме, чтобы человек мог эту теорию охватить? Боюсь, что это будет невозможно. Разумеется, упрощение само по себе возможно, но только всякая следующая форма теории после очередного упрощения окажется, с одной стороны, беднее оригинала за счет каких-то утраченных элементов, а с другой стороны, – все еще слишком сложной для человека.

Таким образом, производя упрощение, машина будет заниматься тем же, что делает физик, когда на публичной лекции излагает теорию гравитационных волн, обходясь скудным арсеналом школьной математики. Или тем, что делал мудрец из восточной сказки, который принес властелину, жаждавшему знаний, сначала библиотеку, занявшую целый караван верблюдов, потом сотню томов, навьюченную на мула, и, наконец, толстые фолианты, которые нес один раб, – ибо для властелина эти последовательные «упрощения» все еще были «слишком пространны».

Из сказанного видно, что уже нет надобности рассматривать такую (третью) возможность: машина способна превзойти интеллектуальный потолок человека как в том, что человек еще может, так и в том, чего он уже не может понять. Эта возможность появилась как следствие в ходе опровержения второй.

Там, куда человек сможет дойти своим умом, машина, вероятно, понадобится только в качестве «раба», который будет выполнять трудоемкие вспомогательные операции (расчеты, доставка нужной информации), то есть будет играть роль «ассистента» при «поэтапных операциях», роль «вспомогательной памяти» и т.п. Там, где разум человека будет уже недостаточен, машина представит готовые модели явлений, готовые теории. Тогда возникает вопрос-антиномия: «Как можно контролировать то, чего контролировать нельзя?» Может быть, следует создать машины-«антагонисты», которые взаимно контролировали бы результаты своих действий? Но что предпринять, если они дадут на выходе противоречивые результаты? В конце-то концов судьба теорий, порожденных машинами, зависит от нас; в особо конфликтной ситуации мы можем даже предать теорию огню. Иначе обстоит дело с управляющими машинами – такими машинами, которые являются наиболее вероятным воплощением усилителя умственных способностей Эшби. Роботов с квазичеловеческой индивидуальностью вряд ли кто-либо станет создавать. Зато, несомненно, возникнут и будут разрастаться кибернетические центры, управляющие производством, товарооборотом, распределением, а также научными исследованиями (координация усилий ученых, которым на начальной стадии работ «симбиотически» помогают вспомогательные машины).

Но очевидно, что подобные локальные координаторы нуждаются в сверхкоординаторах в масштабе, например, государства или континента. Возможны ли между ними конфликты? Как нельзя более возможны. Конфликты будут возникать в связи с капиталовложениями, исследованиями, энергозатратами. Ведь всякий раз будет необходимо установить приоритет тех или иных действий и шагов с учетом целого «муравейника» взаимосвязанных факторов. Такие конфликты необходимо будет разрешать. Мы, разумеется, спешим сказать: это будут делать люди. Отлично. Вспомним, что конфликты будут касаться проблем огромной сложности и людям – контролерам Координатора, чтобы обрести ориентировку в открывшемся перед ними математическом море, придется прибегнуть к помощи других машин – машин, оптимизирующих решение. Над всем этим высится глобальный аспект экономики – ее тоже нужно координировать. Всепланетный Координатор – тоже машина, со своим «консультативным советом», состоящим из людей, которые проверяют локальные решения системы «машин-контролеров» на отдельных континентах. Но как будут проводить такую проверку члены «консультативного совета»? Для этого у них будут собственные машины, оптимизирующие решения. Тогда возникает вопрос: возможно ли, что их машины при контрольном дублировании работы континентальных машин дадут иные результаты? Это вполне возможно: ведь каждая машина при выполнении определенной цепочки шагов, из которых слагается решение задачи (например, по методу последовательных приближений из-за огромного числа переменных), становится в каком-то смысле «пристрастной» – тем, что на английском философском жаргоне выражается словом «biased». Известно, что человек в принципе не может не быть пристрастным; но почему должна быть пристрастной машина? Дело в том, что пристрастность отнюдь не обязана вытекать только из эмоционального предубеждения, она возникает в машине уже тогда, когда конфликтующим членам альтернативы машина придает различный «вес». Возможно ли, что при расстановке оценок несколько независимо работающих машин дадут результаты, отличные друг от друга? Конечно же, ведь эти машины будут по объективным причинам вероятностными устройствами и поэтому не смогут действовать одинаково. С алгоритмической точки зрения процесс управления представляет собой «дерево решений» или целый класс таких «деревьев»; нужно согласовывать противоречивые потребности, различные стремления, интересы, нужды и невозможно ввести заранее такой «ценник» для всех мыслимых конфликтных ситуаций, чтобы эти «оценки в баллах» сами по себе, несмотря на применение статистических методов, приводили к одинаковым результатам при повторных решениях одной и той же проблемы. При этом очевидно, что степень различия результатов есть функция сложности решаемых задач.

Ситуация, возможно, станет более выразительной, если мы заметим, что ее удается частично описать на языке теории игр. Машина – это как бы игрок, ведущий игру против некой «коалиции», которая состоит из огромного числа различных группировок, производственных и рыночных, а также транспортных, относящихся к сфере обслуживания и т.п. Задача машины, образно говоря, состоит в том, чтобы сохранить оптимальное равновесие внутри коалиции, чтобы ни один из ее «членов» не был обижен в сравнении с остальными и ни один не получил бы выигрыша за счет других. При таком подходе коалиция – это просто экономика всей планеты в целом, которая должна развиваться гомеостатично и в то же время «справедливо и равномерно», а игра машины против коалиции состоит в том, что машина систематически поддерживает внутри этого динамически развивающегося хозяйства такое состояние равновесия, которое приносит всем выигрыш, либо, если уж это неизбежно, – убытки, но минимально возможные. Если теперь такую «партию» против нашей «коалиции» будут разыгрывать поочередно различные машинные партнеры (следовательно, если каждый из них будет иметь дело с одной и той же исходной ситуацией внутри коалиции), то было бы совершенно невероятным, если бы все партии протекали одинаково и имели бы одинаковый результат. Это все равно что утверждать, будто разные люди, играющие поочередно против одного и того же шахматиста, будут играть в точности одинаково только потому, что перед всеми один и тот же противник.

Итак, что же все-таки делать с различными «оценками» машин, которые должны были помочь человеку, собирающемуся разрешить спор локальных координаторов? Продолжать описанную процедуру без конца невозможно – это будет regressus ad infinitum [57] , нужно что-то предпринять. Но что? Дело выглядит так: либо электронные координаторы не могут учитывать большего числа переменных, чем человек, – и тогда их незачем строить; либо могут – но тогда человек уже сам не может разобраться в результатах, то есть не может принять какое-либо решение независимо от машины, исходя из «собственной оценки ситуации». Координатор управляется со своим заданием, а вот человек-«контролер» в действительности ничего не контролирует, это ему лишь кажется. Разве это не ясно? Машина, к услугам которой обращается человек-контролер, является в определенном смысле дублером Координатора, а человеку в этой ситуации достается роль мальчика на побегушках, который переносит ленту с записью информации с места на место. Если же две машины дают неодинаковые результаты, то человеку ничего иного не остается, как только «бросать монету», чтобы осуществить выбор, – из «верховного контролера» он превращается в механизм случайного выбора! И вот снова, теперь уже при допущении только управляющих машин, мы получаем ситуацию, в которой машины оказываются «способнее» человека. Prima fade [58] следовало бы им это запретить, установив, например, такой закон: «Запрещается строить и использовать машины-координаторы, способности которых к переработке информации не позволяют человеку-контролеру разобраться по существу в результатах их деятельности». Но ведь это чистая фикция: как только сама динамика экономических процессов, подлежащих регулированию, потребует дальнейшего развития координаторов, грань человеческих возможностей надлежит перейти – и вот мы опять перед антиномией.

Может показаться, что я занимаюсь мистификацией. Обходимся же мы сегодня вообще без всяких машин! Верно, но ведь мир, в котором мы живем, сегодня еще очень прост. Разница между нашей, довольно примитивной, цивилизацией и необычайно сложной цивилизацией будущего примерно такая же, как между машиной в обычном смысле слова и живым организмом. В классических машинах и «простых» цивилизациях возникают разного рода самовозбуждающиеся колебания, неконтролируемый уход параметров от нормы, что вызывает то экономический кризис, то голод, то отравление талидомидом. Чтобы уяснить себе, как работает сложная машина, нужно понять, что мы двигаемся, ходим, говорим, одним словом, живем лишь потому, что каждую долю секунды сразу в миллиардах участков нашего тела мчатся вереницы кровяных телец с молекулами кислорода; что в миллиардах клеток идут миллиарды других процессов, которые «держат в узде» непрестанное броуновское движение частиц, стремящихся к анархии теплового хаоса; что таких процессов, которые нужно удерживать в предельно узком диапазоне параметров, – миллиарды, и с выходом их из этого диапазона начался бы распад динамики всей системы. Чем сложнее система, тем тотальнее должна быть ее регулировка, тем менее допустимы локальные отклонения параметров. Господствует ли наш мозг как регулятор над нашим телом? Безусловно. Господствуем ли мы сами, каждый из нас, над своим телом? Только в очень узком диапазоне параметров: остальные нам «заданы» предусмотрительной Природой. Но никто не может «задать» нам, то есть наладить за нас, регулирование очень сложной общественной системы. Опасность, о которой говорил Винер, состоит в том, что к положению, когда мы уже вынуждены будем требовать «интеллектронной подмоги», прогресс подводит нас незаметно и постепенно, а в тот момент, когда мы начнем утрачивать ориентировку в целом и, следовательно, способность к контролю, цивилизацию в отличие от часового механизма нельзя будет остановить – она должна будет «идти» дальше.