Чтобы понять, почему робот продвигался так медленно, нам надо вспомнить, насколько примитивны были его инструменты для восприятия окружения. У него был только один источник информации об окружающем мире, в котором он искал свой путь: визуальные образы, поступающие на компьютер с видеокамеры, прикрепленной к его каркасу. Эти образы помогали роботу ориентироваться в среде, но при малейшем перемещении вся картина менялась: углы и расстояния становились иными, тени сдвигались, одни предметы становились ближе, а другие оказывались дальше.
Предметы в комнате, разумеется, не двигались, менялись только пространственные отношения робота с каждым из них. Каждый раз, когда робот продвигался вперед, он видел иную картину мира. Она отличалась от старой немного, но этого было достаточно, чтобы умная машина замерла на месте. Ее процессорам не хватало мощности, а программам – сложности для понимания того, что мир, запечатленный в предыдущем наборе образов, просто-напросто – чуть измененная версия все того же мира.
Таким образом, для робота любое изменение было тотальным, так что каждый новый образ был для него отражением совершенно иной вселенной. Робот не мог перенести опыт «старого» мира в мир новый – для него реальность не перетекает плавно с одного момента в другой – таким образом, новый визуальный образ представляется для него совершенно незнакомой реальностью, с которой надо учиться обращаться заново.
Сопутствующая обработка информации оказалась крайне тяжелой нагрузкой для цифрового мозга робота, и в результате он передвигался крайне медленно. В итоге, через десять часов после запуска он дошел до двери, к которой изначально стремился, взялся своей механической лапой за ее ручку, потянул на себя и открыл ее.
Искусственный разум робота еле-еле справляется с задачами, на решение которых мозгу живого человека требуются считанные мгновения
По завершении этого путешествия сотрудники лаборатории устроили маленький праздник. Затем робота перекатили в отправную точку его маршрута и дали задание повторить путешествие. Робот добросовестно начал новую мучительную прогулку по загроможденному помещению и после многих часов тяжелой работы снова достиг конечного пункта. Однако, пока его камера искала дверь, а компьютер сравнивал полученные визуальные образы с образцами, хранящимися в памяти, робот постоянно резко прерывал движение. Кто-то взял липкую ленту и наклеил ее на дверь, сделав маленький черный знак Х., который все изменил. Робот ничего не знал о двери с таким знаком. Ничто в его кремниевых понятиях не намекало на то, что дверь со знаком Х может по-прежнему считаться дверью. Из-за этого Х дверь в восприятии лишалась характерных для нее признаков, так что ему оставалось продолжать искать ее в других местах.
Только что описанный эксперимент был проведен около двадцати лет назад, когда высокие технологии только начали развиваться, и ученые с энтузиазмом только взялись за изучение возможностей искусственного интеллекта. Затем создавались новые поколения компьютеров, у которых увеличивались объем памяти и скорость обработки потока информации. Такие удивительные новинки, как распознавание голоса или виртуальная реальность, стали обычным явлением, и сегодня наши самые совершенные компьютеры за один миг могут решить столько математических уравнений, сколько Ньютон едва успел бы решить в течение пяти своих жизней.
Но несмотря на два десятилетия стремительного развития новых технологий, даже самые мощные модели искусственного интеллекта не могут так плавно и гибко следить за изменениями реального мира, как это делает мозг. Когда перед подобными машинами ставят задачу обрабатывать информацию, не прекращая целенаправленного движения по комнате, даже самые совершенные роботы уступают в ловкости ребенку, кошке или хомяку.
Даже самые совершенные роботы уступают в ловкости ребенку, кошке или хомяку
Такое несовершенство искусственного интеллекта, разумеется, не затмевает блеска разума тех ученых, которые конструируют разумные машины. Но это позволяет нам понять, как трудно собрать миллиарды битов разрозненных данных в единое, динамичное и устойчивое представление о «мире», в котором может целенаправленно и безопасно перемещаться отдельный организм. Но эту неимоверно сложную задачу постоянно решают все живые существа, даже самые примитивные. Фактически это наиважнейшее условие выживания: любой организм должен постоянно обрабатывать лавину все время поступающих к нему сенсорных данных. Их надо сортировать и обрабатывать, чтобы они складывались в одну реальную картину действительности, а затем живое существо свободно движется в этой реальности таким образом, чтобы максимально обеспечить свой шанс на выживание.
По сути, выживание животного зависит от его способности взаимодействовать с его окружением так, чтобы максимально увеличить возможность найти себе пару и пропитание, одновременно сводя к минимуму риск сорваться со скалы или наткнуться на голодного хищника. Интересно, что дезориентированный робот, о котором речь шла ранее, был бы явно неспособен справиться со всеми этими задачами. Если бы он был съедобным живым существом, то стал бы легкой добычей хищника. В то же время обезьяны, кролики, мыши и любая другая подвижная живая тварь могут быстро заметить опасность и возможности, с которыми они постоянно сталкиваются в окружающем мире, и быстро на них отреагировать, что значительно повышает их шанс на выживание.
Почему живые существа способны обрабатывать сенсорную информацию успешнее, чем самые современные компьютеры? Самый вероятный ответ звучит так: потому что их сложные нейронные сети, которые занимаются интерпретацией поступающих сенсорных сигналов, были созданы не современными учеными, опирающимися на логику, а собирались, нейрон за нейроном, от самых примитивных до самых совершенных участков, методом проб и ошибок на протяжении миллионов лет эволюционного процесса[17]. Подобные неотложные конкретные проблемы выживания на протяжении бесчисленных поколений вели тонкую генетическую настройку нервной системы, которая в итоге достигла такой сложности и такой изящной целостности, что даже самые блестящие компьютерные программисты пока могут лишь мечтать о подобном уровне функционирования. Задача любого живого мозга, независимо от степени его неврологического совершенства – будь то крохотные нервные узлы, управляющие поведением насекомого, или невероятно сложный неокортекс человека – всегда оставалась одной и той же: увеличить шансы организма на выживание с помощью реакций на сырые сенсорные данные, которые при обработке складываются в рабочую картину мира.
Задача любого живого мозга: увеличить шансы организма на выживание
Мозг всех живых существ для выполнения своей функции пользуется работой одной и той же единицы – нервной клетки, которая у разных существ работает примерно одинаково[18]. Нервная система даже самого примитивного существа действует по тем же основным законам химической стимуляции и проведения электрического импульса, что и мозг человека. Так, например, представитель класса плоских червей[19] может иметь всего лишь несколько сот нервных клеток во всем своем организме, но процессы, которые позволяют этой рудиментарной нервной системе управлять нехитрым набором действий – касающихся питания, размножения и уклонения от потенциальной опасности, – это ровно те же самые процессы, которые, умноженные и в усовершенствованном виде, действуют в удивительно сложном мозге человека и позволили, скажем, Эйнштейну ставить легендарные мысленные эксперименты или Шекспиру создать его поэзию.
Трудно измерить дистанцию, отделяющую мозг человека от нервной системы червя, но с неврологической точки зрения она не бесконечна. Отличия здесь в основном определяет степень сложности. Именно сложность, если рассматривать это с неврологической точки зрения, отличает червя от жабы, жабу от шимпанзе, а шимпанзе, скажем, от Стивена Хокинга.
17
Конечно, существует и другое объяснение: такой удивительно сложный мозг был создан Творцом. В любом случае живой мозг куда лучше справляется с обработкой сенсорной информации от внешнего мира, позволяющей создать всестороннюю картину реальности. Тем не менее мы будем опираться на научные представления об эволюционном развитии.
18
Конечно, существуют особенности функционирования нервных клеток в зависимости от вида животного, тем не менее важнейшие электрохимические процессы во всех случаях обладают удивительным сходством. Фактически наши представления о биологии нервной клетки человека во многом основаны на изучении нейронов других животных. Относительно простых животных, таких как черви или моллюски, изучать легче, потому что их организм содержит всего лишь несколько тысяч нервных клеток, тогда как в мозге человека их миллиарды. Нейроны в мозге проходят дифференциацию, благодаря которой могут играть разные роли и использовать различные вещества в качестве медиаторов, благодаря которым нервные клетки осуществляют коммуникацию между собой. Так, например, одни нервные клетки используют в качестве медиатора допамин, другие – ацетилхолин, но при этом все они реагируют на поступающие стимулы и все подают какой-то сигнал на выход. В основном эти процессы связаны с движением различных ионов, таких как натрий и кальций, через мембраны поверхности клетки. И наконец, мозг содержит клетки и иных типов, в частности миелиновые клетки, которые позволяют нейронам обмениваться сигналами друг с другом. Такие заболевания, как множественный рассеянный склероз, есть следствие разрушения миелиновых клеток, без которых нарушается коммуникация между отдельными нейронами, в результате чего у пациента появляется ряд неврологических проблем, влияющих на когнитивную функцию и моторику.
19
Пресноводные плоские черви были, возможно, первым видом живых существ с центральной нервной системой (Colbert 1980, Jarvic 1980). Кроме того, такой тип нервной системы впервые появился в процессе эволюции несколько сотен миллионов лет назад (Joseph 1993).