Бог, человек, животное, машина. Поиски смысла в расколдованном мире

Видимо, наш солипсизм не знает пределов. Мы так привыкли ставить себя в центр внимания, что спроецировали собственный образ в пустоту небес и объявили его божеством. Но есть у этой теории (если она верна) и более глубокий смысл: метафоры – улицы с двусторонним движением. Не так уж просто отличить донора от реципиента, оригинал от того, что создано по его образцу. На протяжении веков мы твердили, что Бог создал нас по своему образу и подобию, тогда как на самом деле все было наоборот.

* * *

Как только мы начали строить компьютеры, мы стали видеть в них человеческий образ. Кибернетики Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс, пионеры нейросетей, разработали вычислительную теорию разума, уподобляющую наше сознание компьютеру. В начале 1940-х годов они заявили, что на нейронном уровне наш мозг функционирует как машина Тьюринга – ранний цифровой компьютер. И то и другое оперирует символами, опираясь на предустановленные правила, и то и другое задействует петли обратной связи. В работе мозга можно даже увидеть своего рода двоичный код, основанный на логических пропозициях: нейрон может либо передать сигнал, либо нет, третьего не дано. Если два нейрона должны передать сигнал третьему, чтобы он активировался, это можно представить в виде пропозиции: «Если А и Б верны, тогда верно и В». Эта метафора предлагала новый взгляд на психику. В то время считалось, что ей нет места в научной лаборатории. Теперь ее можно было помыслить в строгих научных терминах – как механизм, подчиняющийся законам классической физики. В своей работе 1943 года Маккаллок и Питтс предложили первую вычислительную модель для искусственной нейросети, опираясь на убеждение, что ментальные функции могут осуществляться с помощью математических операций. После того как работа была опубликована, Маккаллок объявил, что человеческий мозг «вычисляет мысль подобно тому, как электронные компьютеры вычисляют числа»[6].

Сам Маккаллок хорошо понимал, что у его метафоры есть ограничения. Он признавал, что мозг-компьютер – скорее идеальная модель, нежели отражение физической реальности. Ему требовалась метафора «настолько общая», чтобы, как он выразился, «каждый алгоритм, созданный Богом или человеком, так или иначе ей соответствовал»: аналогия, которая позволила бы закрыть глаза на множество усложняющих факторов, отличающих разум от машины. Его теория звучит особенно туманно, когда он касается вопроса о том, как вычисление может породить феномены внутреннего восприятия – способность видеть, чувствовать, осознавать себя. Машины способны воспроизводить многие функциональные аспекты разума – предсказание, распознавание образов, решение математических задач, – но за этими процессами не стоит никакой опыт личного «я». Компьютер просто оперирует символами, слепо следуя инструкциям без какого-либо понимания, что́ эти инструкции содержат или что́ эти символы означают.

Идея Маккаллока, что мозг – это информационная система, кажется интуитивно очевидной, пока мы придерживаемся обыденного понимания «информации». В повседневной речи мы обычно подразумеваем под «информацией» нечто, обладающее содержанием, которое разумный субъект может так или иначе интерпретировать. Информация, содержащаяся в газете, имеет значение только для человека, способного прочитать и понять этот текст. Но публикация работ Маккаллока совпала по времени с рождением новой теории информации, где «информация» понимается совсем не так, как в обыденной жизни. Клод Шеннон, отец теории информации, дал этому понятию новое определение, устранив из уравнения воспринимающего субъекта. Любой язык можно разложить на два основных аспекта: синтаксис (структура языка) и семантика (содержание и значение). Гениальная идея Шеннона состояла в том, чтобы вынести за скобки семантику, которая плохо поддавалась математизации; таким образом, информация была сведена к чистой математике – структурным схемам и статистическим моделям. Информация производится, когда из ряда возможных вариантов выбирается одно послание. «Послания», писал Шеннон в 1948 году, часто «имеют значение», но семантические аспекты коммуникации «не имеют отношения к инженерным проблемам». В ширящемся ландшафте систем по обработке информации логические пропозиции можно было свести к математическим уравнениям, а компьютеры могли выражать их в виде чисто символических операций.