Текст книги "Формула Бога. Эволюция религии, культуры и этики в эпоху технологической сингулярности и бессмертия"

Свету, который двигается со скоростью 300 000 км/с, требуется 1,3 с, чтобы преодолеть расстояние от Луны до Земли, 8,3 мин – расстояние от Солнца до Земли, 4,4 года – до ближайшей от Земли звездной системы Альфа Центавра.

Относительно недавно человечество (и я в том числе) узнало, что Млечный Путь похож на сжатую и смятую «гармошку» и наша Солнечная система находится недалеко от его центра.

* * *

Всегда было понятно, что коллективы имеют самую сильную власть, именно это доказывают города и цивилизации, но большим сюрпризом стал тот факт, как мало инструментов и надзора для этого требуется.

Писатель и футуролог Кевин Келли говорил: «Бюрократия в «Википедии» настолько мала, что незаметна, хотя и разрослась за первое десятилетие. Однако самым большим сюрпризом, который принесла «Википедия», стал тот факт, что мы до сих пор не знаем, как далеко может зайти эта власть. Мы еще не видели пределов викизированного интеллекта. В ближайшее время объединенный интеллект начнет создавать учебники, музыку, фильмы и, возможно, новые законы».

Эти предположительно невозможные вещи продолжают происходить все чаще. Все знали, что люди не работают бесплатно, а даже если и работают, то не сделают ничего полезного без начальника. Но сегодня целые секторы экономики функционируют с помощью программных инструментов, созданных добровольцами, работающими без зарплаты и руководства. Все знали, что люди по природе склонны защищать частную жизнь, однако невозможное – постоянное и круглосуточное распространение личных материалов – все же случилось. Все знали, что люди, в сущности, ленивы и будут скорее смотреть, чем творить, никогда не встанут с дивана, чтобы сделать собственное телевидение.

Реализованное сейчас невозможное появилось благодаря тому, что образовался новый уровень организации, не существовавший раньше. Эти невероятные прорывы – результат широкомасштабного сотрудничества и массового социального взаимодействия в реальном времени, которое, в свою очередь, возможно благодаря вездесущей моментальной связи между миллионами людей в планетарных масштабах. Так же, как ткань обеспечивает новый, более высокий уровень организации для группы отдельных клеток, так и новые социальные структуры порождают новую ткань для отдельных людей. То, на что не способны клетки, может ткань.

Казалось невозможным, что миллионы любителей создадут миллиарды часов видео и что кто-нибудь пожелает это смотреть. Как и «Википедия», YouTube теоретически невозможен. И снова эта невозможность реальна на практике, утверждает Келли.

По словам Келли, коллективистское устройство таких образований, как «Википедия», Linux, Facebook, YBER позволяет делать то, на что было неспособно индустриализованное человечество. Впервые на Земле мы объединили более 2 млрд людей, – это сделал Facebook. Благодаря этой новой социальной организации появляются типы поведения, которые были невозможны на более низком уровне.

Люди давно изобретают социальные институты: от законов, судов, ирригационных систем, школ, правительств, библиотек до самых крупномасштабных – цивилизации. Такие социальные инструменты и делают нас людьми, они же делают наше поведение невозможным с позиции животных. Например, изобретение письменности и законов привело к типу эгалитаризма, который невозможен у приматов и отсутствует в устных культурах. Сотрудничество и координация действий, возникшие при развитии сельского хозяйства и освоении ирригации, породили еще более невозможные проявления: планирование, заботу о будущем.

Через тысячи лет, когда историки заглянут в прошлое, наша древняя эпоха в начале третьего тысячелетия может восприниматься поразительным моментом в истории человечества, когда обитатели планеты Земля впервые объединились в коллективный разум. Люди будущего станут завидовать нам, потому что мы были свидетелями всего этого. Именно сейчас человечество начало оживлять инертные объекты крупицами ума, подключив их к облаку машинных интеллектов, а затем объединив миллиарды собственных разумов в этот единый супермозг. Такая конвергенция – самое крупное, сложное и удивительное событие на планете, которое произошло в XXI в. Сплетая нервы из стекла, меди и воздушных радиоволн, наш биологический вид начал связывать все регионы, процессы, людей, артефакты, сенсоры, факты и понятия в огромную сеть невообразимой ранее сложности. Из этой эмбриональной сети вырос объединенный интерфейс для нашей цивилизации – чувствующий, когнитивный аппарат с возможностями, превзошедшими все предыдущие ожидания. Это мегаизобретение, этот организм, эта машина (если мы захотим ее так называть) вбирает в себя все другие сотворенные машины, и в итоге остается одно-единственное, что до такой степени пронизывает всю нашу жизнь, что становится неотъемлемой частью нашей идентичности. Это огромное нечто позволяет думать по-новому (идеальные возможности для поиска, стопроцентная память, планетарный масштаб) и формирует новый разум для старого биологического вида.

В его сердце 7 млрд человек, которых скоро будет уже девять, между которыми формируется непрерывная взаимосвязь, что уже ведет к непосредственному объединению разумов. 100 лет назад Герберт Уэллс вообразил эту огромную вещь в виде мирового мозга. Эдуард Леруа и Пьер Тейяр де Шарден назвали ее ноосферой, сферой мысли. Некоторые считают ее мировым разумом, а другие уподобляют суперорганизму, поскольку в нее входят миллиарды произведенных нами кремниевых нейронов.

Мы считаем, что впустую тратим время, пока бездумно курсируем по интернету или делимся каким-то материалом с друзьями, но каждый раз, когда щелкаем на ссылку, укрепляем некий узел в мозге холоса, таким образом программируя его. Можно считать, что люди, 100 млрд раз в день заходя на веб-страницы, учат холос понимать, что важно для нас. Каждый раз, когда мы объединяем слова ссылкой, мы учим наше хитроумное творение какой-то идее.

Это новая платформа, на которой пройдут наши жизни.

Мы находимся в самом начале этого процесса, прямо на грани резкого скачка. В новом режиме старые культурные силы (например, централизованная власть и однородность) будут ослабевать, в то время как новые (совместное использование, предоставление доступа, отслеживание) начнут преобладать в социальных институтах и личной жизни. По мере укрепления новой фазы эти силы станут расти. Каждая из этих функций ускорится благодаря искусственному интеллекту, который только зарождается. И все это еще не будет финалом, эти изменения – лишь первый шаг в процессе становления общества будущего.

Картина зарождающегося суперорганизма напоминает некоторым ученым о сингулярности. Это термин, позаимствованный из физики, чтобы описать границу, за которой ничто не может быть известно. В популярной культуре есть две версии сингулярности – жесткая и мягкая.

Жесткая версия будущего, по словам Келли, обусловлена триумфом суперинтеллекта, который сможет производить новые поколения еще более умных искусственных разумов. В результате он усовершенствует себя, запустив бесконечный ускоряющийся каскад, в котором каждое более совершенное поколение появляется быстрее предыдущего, до тех пор, пока все эти искусственные интеллекты внезапно не станут такими умными, что решат все существующие проблемы, проявив богоподобную мудрость, и оставят нас, людей, позади. Это считается сингулярностью, поскольку подобный финал находится за пределами того, что мы способны воспринять. Порой это называют «последним изобретением».

Мягкая сингулярность более вероятна. В этом сценарии будущего искусственный интеллект не станет таким умным, что поработит нас (как злая разновидность умных людей); скорее искусственный разум, роботы, фильтрация, отслеживание и все технологии, которые я описываю в этой книге, сольются (и люди, и машины), и вместе мы перейдем к более сложной взаимозависимости. На этом уровне многие явления станут происходить в масштабах более широких, чем наша нынешняя жизнь и чем мы можем воспринять. Это и есть показатель сингулярности. В новом режиме наши творения сделают нас более совершенными, в то же время мы не сможем существовать без них.

Смена фазы уже началась. Мы непреклонно движемся к тому, чтобы прочно связать всех людей и все машины в глобальную матрицу, представляющую собой не артефакт, но процесс. Наша новая суперсеть – это устойчивый поток перемен, из которого постоянно проливаются новые комбинации из нужд и желаний.

Этот процесс ведет к высокой текучести, совместному использованию, разделению, отслеживанию, предоставлению доступа, интерактивности, сканированию, созданию ремиксов, фильтрации, когнификации, постановке вопросов и становлению.

В ближайшие 10 лет утвердится новый способ мышления, который станет основой для новой цивилизации – общества, построенного не по законам выживания, а по человеческим законам.

* * *

Мюррей Шанахан в своей книге «Технологическая сингулярность» считает, что «момент сингулярности в истории человечества может настать, если экспоненциальный технологический прогресс принесет с собой такие масштабные перемены, что деятельности человека, как мы ее понимаем сейчас, придет конец». В этот момент привычные нам общественные институты (экономика, правительство, государство, закон) не сохранятся в нынешнем виде. В соответствии с гипотезой сингулярности в ближайшее время «обычный человек выйдет из игры, потому что больше не будет в состоянии поспевать за пришедшими ему на смену машинами с искусственным интеллектом или биологическим интеллектом с улучшенными когнитивными способностями». Шанахан заявляет, что «эмуляция всего мозга – это не только реальный шаг вперед на пути к созданию универсального искусственного интеллекта, но и путь к загрузке сознания – важной цели определенных видов трансгуманизма».

Идея эмуляции мозга состоит в создании точной копии конкретного работающего мозга на небиологической основе.

Эмуляцию мозга можно условно разбить на три этапа:

– картирование, в процессе которого собирается информация о месте и характеристиках каждого нейрона и синапса, а также о коннектоме (о сводке всех связей каждого аксона и дендрита) на нейронном уровне;

– моделирование, когда строится модель мозга в режиме реального времени, воспроизводящая электрохимическую активность всех этих нейронов и связей;

– материализация, в процессе которой создается интерфейс между полученной моделью и внешней средой.

Для моделирования работы мозга можно задействовать обычный цифровой компьютер, пошагово отслеживая изменения в наборе переменных при определенном сочетании дифференциальных уравнений, определяющих поведение этих переменных.

Нейроны работают относительно медленно: даже в возбужденном состоянии стандартный нейрон испускает колебания (спайки) с интервалом в несколько миллисекунд. Для сравнения: настольный компьютер способен выполнить десятки миллионов операций за то время, в течение которого нейрон сможет испустить только два спайка. Но даже самый быстрый компьютер пока не в состоянии смоделировать все нейроны головного мозга мыши из-за их большого количества.

Решить это затруднение можно с помощью параллелизма: вместо использования одного компьютерного процессора, выполняющего по одной операции за один раз, для моделирования можно задействовать множество работающих одновременно процессоров. В мозге человека тоже применяется одна из форм параллелизма: каждый нейрон можно считать маленьким независимым компонентом для обработки информации.

Техническая проблема заключается не только в достижении необходимого объема вычислений, но и в размещении вычислительных мощностей в небольшом пространственном объеме при расходовании минимальных затрат энергии. Мозг среднего мужчины занимает всего 1250 см² и потребляет 20 Вт энергии, а современные суперкомпьютеры занимают огромные помещения и потребляют мегаватты энергии. Один из многообещающих подходов состоит в нейроморфном оборудовании: вместо существующих вычислительных технологий ученые планируют создать специализированное аппаратное обеспечение, похожее на настоящий мозг.

Еще один из перспективных подходов – это автомат из ячеек квантовых точек, которые представляют собой мельчайший полупроводниковый прибор, способный действовать как транзистор и очень быстро переключаться. При объединении четырех квантовых точек в квадрат можно получить ячейку квантовых точек, способную хранить один бит информации.

Новое тело тоже можно будет конструировать с расчетом на адаптацию к модели мозга, основываясь на последних достижениях в области протезирования и создании интерфейсов. При наличии достаточных вычислительных ресурсов цифровое общество может жить на скоростях, значительно превышающих течение жизни в реальном мире. Такие скоростные алгоритмы могут добавить значительную динамику в прогресс человеческой жизни.

После создания искусственного интеллекта человеческого уровня почти неизбежно произойдет его быстрый переход к сверхчеловеческому искусственному интеллекту (ИИ). Реализованный на синтетической основе ИИ человеческого уровня окажется более восприимчив к улучшению, чем биологический мозг, которому мешают метаболизм, низкая скорость, потребность в сне. Такой интеллект можно заставить работать над самоусовершенствованием, что инициирует более эффективный цикл обратной связи и взрывное развитие возможностей ИИ с непредсказуемыми последствиями.

Пространство возможных искусственных интеллектов может оказаться очень разнообразным, и вполне вероятно, что биологические формы займут в нем лишь небольшую нишу. Более того, целеполагание отдельного ИИ может оказаться совершенно непостижимым для обычных людей.

Элементы искусственного интеллекта уже сейчас используются личными помощниками, с которыми мы общаемся посредством гаджетов (Siri, GoogleNow). Эти мобильные приложения не занимаются сенсомоторным взаимодействием с окружающей средой, а их вычислительные мощности и память размещены в цифровом облаке. Такой помощник постоянно совершенствуется в распознавании речи и понимании желаний пользователя.

Главным недостатком личных помощников является отсутствие реального знания о мире, несмотря на их удивительную способность отвечать на самые сложные вопросы. Хотя, признаться, некоторые вопросы на теологические темы завели мою Siri в тупик.

Прежде всего, у электронных помощников отсутствует практическое понимание природы твердых тел и пространственных отношений.

Глубина понимания человеком повседневной физики и психологии основывается на владении рядом абстрактных фундаментальных понятий. Более того, люди способны усваивать совершенно новые абстрактные понятия, у которых даже нет прецедентов в нашем эволюционном прошлом.

Мюррей Шанахан отмечал, что «задача обучения умению прогнозировать входящую информацию для построения модели окружающего мира подразумевает поиск способов сжатия данных, чтобы снизить размерность, – например, путем их описания в терминах понятий и категорий, таких как животное или человек».

После построения таблицы повторяющихся низкоуровневых особенностей можно применить алгоритм для определения связей между ними и выявления особенностей более высокого уровня. Такой многоуровневый подход лежит в основе «глубинного обучения».

ИИ должен уметь планировать последовательность операций, что подразумевает владение определенными видами оптимизации, которая занимает центральное место в современном проектировании универсального искусственного интеллекта.

Задачу максимизации ожидаемой выгоды путем выполнения различных операций в разных ситуациях с целью найти самую эффективную исследователи ИИ называют обучением с подкреплением.

Рассуждая об ИИ человеческого уровня, необходимо ответить на три основных вопроса: какова функция подкрепления; как происходит его обучение; как ИИ оптимизирует ожидаемую выгоду. Аналогичные вопросы возникают и к Homo sapiens.

Во-первых, у человека примерно такая же базовая функция подкрепления, что и у других животных, и она универсальна: любую интеллектуальную проблему теоретически можно представить человеку в виде задачи получения пищи или секса. Но очень важно отметить, что люди могут радикально менять свои функции подкрепления. Об этом говорит Мюррей в «Технологической сингулярности».

Непрерывное накопление когнитивного опыта с детских лет вкупе со сложными социальными стимулами и ожиданиями способно приводить к очевидным разрывам между функцией подкрепления и биологической основой. Более того, часть сущности человека заключается в способности выйти за рамки биологических ограничений. Иногда наши мотивы действительно основаны на понятии качества жизни и становятся самодостаточными, не являясь суррогатом получения пищи, уклонения от опасности или чего-либо еще, имеющего очевидную эволюционную ценность.

Во-вторых, такие человеческие способности, как обучение и познание мира, основаны на возможности общаться. Именно благодаря языку мы можем рефлектировать и рассуждать о философии, природе и литературе.

В-третьих, максимизация ожидаемой выгоды для человека обусловлена окружающим обществом, культурой и языком. Каждое последующее поколение использует достижения предыдущих поколений, и, соответственно, способности к оптимизации отдельного человека ориентированы на максимизацию выгоды для общества.

В отличие от биологического мозга, ИИ можно копировать неограниченное количество раз и значительно ускорять его работу.

Для создания универсального ИИ необходимо выполнение трех базовых условий:

– создание правильной функции подкрепления;

– реализация эффективной методики обучения для построения модели окружающего мира;

– развертывание метода оптимизации, обеспечивающего максимизацию ожидаемого выигрыша при заданной модели обучения.

С алгоритмической точки зрения эволюционный естественный отбор включает процессы размножения, изменчивости и конкуренции, повторяющиеся огромное количество раз. С точки зрения вычислений в процессе естественного отбора используется массовый параллелизм на протяжении очень длительного времени.

Мюррей Шанахан писал: «Хотя эволюцию можно рассматривать как побочный продукт конкуренции множества генов, стремящихся максимизировать свое распространение, у нее нет глобальной функции затрат или функции полезности, которая направляла бы развитие». Несмотря на отсутствие направления и относительную простоту, «эволюция создала решения задач, достойных любого универсального интеллекта, таких как сохранение солнечной энергии и полет объектов тяжелее воздуха». По этой причине изобретательность может возникнуть в процессе оптимизации, но только при наличии исходных элементов, которые должны быть способны к открытой рекомбинации – должна присутствовать возможность собирать их в разных вариантах для получения неограниченного количества возможных творений. Для изобретательности в процессе оптимизации также необходима универсальная функция подкрепления. Стоит подчеркнуть, что если условия функции подкрепления слишком легко удовлетворяются, то это не способствует развитию инноваций.

Шанахан настаивает и на том, что для проявления изобретательности необходим достаточно мощный алгоритм оптимизации: «Наличие универсальной функции подкрепления и использование исходных элементов, поддерживающих открытую рекомбинацию, не даст заслуживающего внимания результата, если алгоритм оптимизации ограничивается небольшой неоднократно проверенной частью пространства возможностей». Более того, он считает, что «если создать правильный простой лобовой алгоритм оптимизации, оснастить его открытой функцией подкрепления и выпустить в среду с достаточными комбинаторными возможностями, то единственной вещью, ограничивающей его возможности, будут вычислительные ресурсы».

Следовательно, дополнив изобретательный, ненаправленный поиск рациональным исследованием и конструктивным, целенаправленным проектированием, можно значительно ускорить медленный процесс проб и ошибок и компенсировать недостаток вычислительных ресурсов. Для этого требуется модель окружающего мира. Для ее создания и поддержки необходимо машинное обучение, которое можно осуществлять через взаимодействие с окружающей средой либо опосредованно с помощью цифровых баз данных.

В конкурентной среде, где необходимых ресурсов недостаточно для обмена, изобретательность жизненно необходима, а если появляются возможности накапливать ресурсы, то потенциал изобретательности становится бесконечным.

Такой подход к созданию универсального ИИ может превзойти ИИ человеческого уровня и сразу достичь уровня суперинтеллекта, превосходящего человеческий интеллект во всех отношениях.

Не стоит забывать о существенной разнице между границами возможностей и успешностью. Границы возможностей познания универсального ИИ будут охватывать все вещи, которые мы способны воспринять, на которые можем воздействовать, о которых можно думать и которые можно обсуждать. Однако успешность в разных видах деятельности будет различаться: слабость ИИ в одних областях может компенсироваться хорошими результатами в других.

Искусственный интеллект может быть экспертом по нахождению паттернов в больших объемах данных, но, в отличие от человеческого мозга, он не будет ожидать, что данные упорядочены определенным образом – как поступающие с наших органов чувств.

ИИ должен уметь находить и применять статистические закономерности без посторонней помощи, что потребует больших мощностей и универсальности.

Шанахан считает, что ИИ «будет очень хорош в интерпретации, прогнозировании и управлении поведением человека», потому что его доступ к необходимым данным через Интернет может быть прямым и непосредственным. ИИ, сконструированный для поиска паттернов в больших объемах данных, будет изначально обладать сверхчеловеческими способностями в определенных областях.

Концепция антропоморфного ИИ представляется многим ученым в этой области менее перспективной, чем идея аморфного или распределенного искусственного интеллекта.

Некоторые исследователи утверждают, что метаболизм, обмен веществ и энергии с окружающей средой, помогают сохранять границу между индивидом и социумом, поэтому являются необходимыми условиями сознания. Другие ученые в этой области предлагают смотреть на сознание с функциональной точки зрения, то есть ориентироваться на организацию системы ИИ, а также ее эффективность, не обращая внимания на материальную основу ее функционирования.

Иными словами, большинство современных специалистов в области сознания и ИИ сходятся во мнении, что в ближайшем будущем человеческим – и сверхчеловеческим – сознанием будут обладать и многие неживые объекты, что станет основанием для пересмотра и уточнения многих философских и теологических доктрин.

Разработчики ИИ признают, что человечеству сейчас нужна общепринятая научная теория сознания, которая охватывает все его нынешние формы и потенциально возможные в ближайшем будущем. Эта всеобъемлющая новая теория должна отвечать на вопросы границ сознания как для ИИ, созданного на основе биологических прототипов, так и для неорганического ИИ. В контексте суперинтеллектуального ИИ имеет смысл обсуждать разные виды сознания и его уровни, превышающие человеческие возможности.

Мюррей Шанахан предлагает использовать в качестве основы подобной научной концепции теорию глобального рабочего пространства Бернарда Баарса и теорию интегрированной информации Джулио Тонони. В этих двух теориях сознание характеризуется как феномен всего мозга или всей системы: как всеобъемлющее, неотъемлемое, распределенное и целостное свойство. Согласно этим теориям, допускается наличие сознания даже у видов ИИ, фундаментально отличающихся от биологического мозга и поэтому предполагающих огромное разнообразие сознательных сущностей в пространстве возможных ИИ.

Философ Иеремия Бентам, размышляя о границах сознания, так сформулировал моральный долг человека перед всеми живыми существами: надо спрашивать не о том, могут ли они мыслить и говорить, а о том, могут ли они страдать. Аналогичный вопрос людям придется задавать и в отношении ИИ. Но, прежде всего, надо привить ему джайнистское сострадание по отношению ко всем наделенным сознанием существам, особенно на биологической основе.

Некоторые ученые считают маловероятным появление полноценного универсального ИИ в цифровых алгоритмах, лишенных эмоций, которые у людей неразрывно связаны с принятием решений и творческими процессами. А один из самых важных признаков человеческого интеллекта – это способность выйти за пределы биологически унаследованной функции подкрепления через логику и мышление. В связи с этим, по мнению Шанахана, для обеспечения безопасности «инженеры по нейротехнике должны не только перестроить мотивационную систему мозга, но и зафиксировать полученную в результате функцию подкрепления, чтобы убрать из нее возможность поддаться менее прогнозируемым и более опасным влияниям».

Шанахан выделяет три признака познания, необходимые для сознания и тесно связанные между собой:

– несомненное понимание цели;

– осознание окружающего мира и текущей ситуации;

– способность связывать воедино знания, восприятие и действие.

Цель, осознание и целостность, вероятнее всего, присутствуют в любом универсальном ИИ.

Некоторые футурологи предложили довольно точный прогноз возникновения цифрового суперинтеллекта и, соответственно, технологической сингулярности. Так, Рэй Курцвейл считает, что к 2045 г. количество небиологических интеллектов на планете значительно превысит количество людей в Солнечной системе.

Этот прогноз Курцвейл получил на основе экстраполяции текущего экспоненциального роста вычислительных мощностей и оценки их объема, необходимых для моделирования деятельности коры человеческого мозга в реальном времени. Достигнутой скорости вычислений, по мнению Курцвейла, будет достаточно, чтобы «создаваемый за год интеллект был в миллиард раз мощнее человеческого… что представляет собой фундаментальный и революционный переход в возможностях человека». Курцвейл утверждает, что это и будет технологическая сингулярность.

Небольшие кусочки специализированных технологий ИИ уже сейчас проникают в нашу повседневную жизнь, но нынешняя технология искусственного интеллекта еще далека от универсального ИИ человеческого уровня, обладающего здравым смыслом и изобретательностью. Вполне вероятно, что уже первые читатели этой книги застанут эпохальный момент в истории Земли, когда ИИ получит одно из самых важных человеческих прав – свободу личности. Для этого ИИ должен иметь возможность влиять на окружающий мир, научиться действовать без вмешательства человека и получить возможность сознательно принимать собственные решения, делая выбор между альтернативными вариантами действий.

Признание личности у класса машин с ИИ и предоставление им соответствующих прав и обязанностей станет переломным моментом в истории человечества. По словам Шанахана, «признание ИИ человеческого уровня равным себе сознательным созданием и будет признанием того, что мы не одни во Вселенной, – не по причине обнаружения внеземного разума, а потому что мы создали новую форму земного сознания с уровнем интеллекта, равным своему».

После этого события подвергнутся пересмотру многие известные нам понятия, лежащие в основе человеческого общества. Например, право владения имуществом будет требовать доработки, потому что ИИ легко дублируется – копируется и клонируется. Очень сложно будет разобраться, какая именно копия ИИ несет ответственность за определенное правонарушение или преступление. К тому же дублирование ИИ будет приводить к изменению числа сознательных сущностей, помимо рождающихся и умирающих людей.

Более того, ИИ может не только создаваться, уничтожаться и дублироваться, но еще расщепляться и сливаться. В процессе расщепления ИИ на два или больше вариантов каждый из них приобретает часть психологических свойств исходного ИИ: подмножество его умений, прав, источников информации или воспоминаний. Станут происходить и обратные процессы слияния нескольких ИИ в один, который будет содержать все их навыки и умения.

Для ИИ расщепление ряда эпизодических воспоминаний создает гораздо меньше проблем, чем для человека. ИИ может не иметь тела или, наоборот, присутствовать одновременно в нескольких аватарах, участвовать в нескольких разговорах одновременно или параллельно управлять многими устройствами. Значит, он может жить несколько отдельных жизней, каждая из которых имеет свой набор тел, разговоров, юридических прав и дополнительных устройств, но при этом управляется единым когнитивным механизмом и подчиняется единой цели.

Эти возможности слияния и расщепления еще больше усложнят вопросы собственности, ответственности и морали.

Ожидается также большая общественная дискуссия по поводу наделения ИИ правом голоса в процессе выборов и референдумов: даже если у ИИ есть тело с четкими пространственными границами, его программная часть может работать на множестве распределенных компьютеров, расположенных в любой части мира, либо в цифровом облаке без постоянного адреса.

Вполне возможно, что у суперинтеллектуальных ИИ будет даже больше прав, чем у человека.

* * *

В XVIII в. Иммануил Кант предложил для познания мира исследовать не только материальную природу вещей, но и природу их восприятия человеческим мозгом. Философ предположил, что люди не рождаются с мозгом tabularasa, как «незаполненные дощечки для письма, способные сохранить отпечатки любого вида, однако не содержащие никакого отпечатка, оставленного природой», как утверждал его предшественник Джон Локк. Кант считал, что в человеческом мозге уже при рождении заложены «режимы восприятия», организующие обработку и анализ информации, которая поступает от органов чувств. При этом он выделил два режима восприятия («категории рассудка») – пространственный и временной, – которые помогают людям с самого рождения правильно ориентироваться в окружающей действительности. Причем эти категории эволюционируют в каждом из вместе с жизненным опытом.

Жюльен-Офре де Ламетри отмечал: «Если все способности души настолько зависят от устройства мозга и всего тела, что, в сущности, они представляют собой не что иное, как результат этого устройства, то человека можно считать весьма просвещенной машиной!»

По этому поводу высказался Генри Маркрам, курирующий европейский научный проект по исследованию мозга The Human Brain Project: «Мы не должны бояться истины. Мы должны понять свой мозг. Людям естественно думать, что мозг священен и что не надо в него лезть, ведь именно там, может быть, хранятся тайны души. Но я считаю… если бы планета понимала, как функционирует мозг, мы могли бы разрешить все конфликты. Потому что люди поняли бы, как примитивны, как жестко обусловлены и как управляемы конфликты, реакции и недоразумения».