Всемирный разум

Как и в случае с той культуристкой, я боялся приблизиться к Виктории, внешне казавшейся столь прекрасной и уверенной в себе. Однако она сказала нечто очень верное. Та наша беседа в машине стала поворотным пунктом. Мы встретились в четвертый раз, затем – в пятый и в шестой. После этого я убрал свои персональные данные с сайта знакомств.

Зеленые навесы и белые коты

Итак, от нашего сознания многое зависит, но и от компьютера тоже требуется немало. Рассмотрим следующий сценарий. Взвод военных патрулирует рынок. Это сложное место действий, в котором легко запутаться, и солдаты прежде здесь не были. Их проинструктировали относительно возможных угроз, включая бомбы со взрывателями, приводимыми в действие дистанционно, а также снайперов, гранатометчиков и так далее. Однако эта зона настолько незнакома патрульным, что даже детальное ее описание имеет ограниченную ценность. Более того, всего ведь не запомнишь. Однако все они подключены ко Всемирной Сети Разума (WWM) и могут разделять с имеющими соответствующий опыт их воспоминания, относящиеся к данному месту, – нужно лишь активировать функциональные группы нейронов. Наиболее полезный паттерн памяти – «что-то здесь случилось». Это очень общая нейронная «клика», сравнимая с «кликой испуга», которую Джо Тсьен выделил во время экспериментов с крысами. Однако даже ее достаточно, чтобы привести патрульных в состояние повышенной бдительности и готовности к адекватному отклику на происходящее.

«Привязать» память к конкретному месту можно очень легко – через GPS, то есть используя ту же технологию, с помощью которой водитель узнает, в каком месте находится. Скажем, солдат огибает угол, попадая туда, где когда-то случилось что-то дурное. Конечно, ему стоило бы знать побольше об этом месте и о том, что там когда-то произошло, поэтому в его мозгу активируются дополнительные функциональные группы нейронов. Если «что-то дурное» подразумевает огонь снайпера, соответствующая нейронная «клика» придет в возбуждение по внешнему сигналу. Если тот огонь велся с крыши торгового павильона с зеленым навесом, будут активированы, соответственно, нейронные группы «торговый павильон» и «зеленый», что позволит уточнить картину происходящего. И теперь уже патрульный как будто сам вспоминает – словно уже был когда-то там, где с крыши торгового павильона с зеленым тентом велся снайперский огонь. Солдат знает, что пришедшее к нему воспоминание имеет синтезированный характер, и деталей в картинке не хватает, однако для дела очень полезна даже полученная информация.

Следует иметь в виду, что «клики» нельзя собрать, так сказать, в свободном порядке, извлечь из мозга и отправить в другой. Даже если высоко оценивать способность последнего извлекать смыслы из хаоса, коммуникация окажется не столь уж простым делом. В качестве посредника понадобится еще и «умный» компьютер. Как уже говорилось, воспоминания и восприятия представляют собой собираемые мозгом «конструкции», и ведущим началом для них является то, что я бы назвал нарративом. Говоря о нем, подразумеваю общемировое понимание того, как все в этом мире соотносится друг с другом в пространстве и времени. Зеленый цвет – одна из особенностей павильона, о котором мы говорили выше. Павильон подразумевает наличие товаров для торговли. Торговля разворачивается в том месте, где находится рынок. Отдельное воспоминание можно представить в виде нейронных структур, входящих одна в другую, – и подобная связь между ними также требует понимания и соответствующего выражения.

Компьютер должен быть достаточно «умным» не только для определения «клик», но и чтобы выстраивать между ними иерархические отношения. Если он будет способен делать такую работу, то сможет читать сознание в нетривиальном смысле. Не менее «умный» компьютер получателя информации при соблюдении данного условия сможет понимать подобные иерархические отношения и активировать «клики» своего хозяина соответствующим образом.

В настоящее время компьютеры не в состоянии делать ничего подобного. Пока они могут только устанавливать и видеть коррелирующие связи, однако «понимать» последние – нет. Если верна модель, предлагаемая Д. Хокинсом, то нас, возможно, ждет эффектное решение этой проблемы. Машины нового типа должны получать значительные объемы данных, поступающие от сложных систем, и уметь «видеть» основные паттерны, учитывая принципы их взаимосвязи. Подобно живому мозгу, компьютер такого рода будет использовать петли прямой и обратной связи, инвариантные репрезентации и иерархию представлений. Кроме того, он будет способен проводить аналогии, генерировать гипотезы и самообучаться, анализируя принципиально новые события. Чтобы интерпретировать то, что выдает думающий мозг, нужен думающий компьютер.