И неизбежно все эти начинания с треском проваливались.
Тем не менее с началом информационной эры наметилось неуклонное распространение идеи о том, что цифровые компьютеры в конце концов превзойдут по способностям человеческий мозг. Иногда, если судить по горячности, с которой делаются эти заявления, возникает впечатление, что сторонники данной идеи считают свой прогноз почти божественным пророчеством и что ничто не остановит нас на пути его реализации в ближайшем будущем. Но даже несмотря на множество предсказаний футурологов, а также практиков и энтузиастов в сфере искусственного интеллекта, нет никаких конкретных подтверждений того, что нас вскоре ждет этот самый революционный технологический прорыв в истории человечества.
Вместо убедительных подтверждений часто, особенно в последнее десятилетие, нам предлагают достаточно наивный аргумент вроде того, с которого начиналась данная глава, заключающийся в том, что для воспроизведения сложных мыслительных способностей нашего мозга нам нужно лишь правильно соединить сотни миллионов похожих на нейроны и энергетически эффективных транзисторов, а затем нажать на кнопку «ВКЛ».
Я готов с этим поспорить.
Идею о том, что внутреннюю работу человеческого мозга можно свести к алгоритму и воспроизвести с помощью цифровой логики, следует рассматривать лишь в качестве очередного постмодернистского мифа, урбанистической легенды или примера из эпохи постправды – времени, когда ошибочное или ложное заявление, повторенное множество раз и широко распространенное в обществе, начинает восприниматься в качестве истины. Мысль о достижимости уровня сложности нашего мозга просто за счет монтажа чрезвычайно большого количества эффективных электронных элементов не только очень далека от реальности, но при глубоком анализе вообще не имеет шанса на успешное воплощение – ни сейчас, ни когда-либо.
Очень немногие из тех, кто верит в эту идею, перестали считать, что человеческий мозг является истинным создателем цифровых машин и программ, а не наоборот. Слепая вера в то, что созданная человеком технология обернется против своего создателя и превзойдет его, постулирует, что система любого рода (скажем, наш человеческий мозг) способна создать нечто более сложное, чем она сама! Однако сторонники этого тезиса, кроме бесконечного озвучивания своей почти религиозной убежденности, не могут достоверно объяснить происхождение этой избыточной сложности. Я считаю подобное предположение очевидно ложным, поскольку оно нарушает многие общепринятые логические теоремы, включая две теоремы Курта Гёделя о неполноте и более позднюю формулировку, названную теоремой сложности и предложенную аргентинско-американским математиком Грегори Хайтином. По мнению Хайтина, формальная система (такая как компьютерная программа) не может создать подсистему (другую программу), превосходящую ее саму по сложности. В более формальной версии, представленной Джоном Касти и Вернером Депаули в книге «Гёдель: Жизнь логики, разума и математики», теорема Хайтина о сложности формулируется так: существуют числа, имеющие такую сложность, что ни одна компьютерная программа не может их генерировать.
Очевидно, что совокупно труды Гёделя и Хайтина логически противоречат гипотезе о том, что если бы человеческий мозг был устройством компьютерного типа со сложностью X, он мог бы создать нечто (вроде сверхразумного искусственного устройства) с уровнем сложности выше X.
Поскольку эталоном в этом сравнении является цифровой компьютер, имеет смысл начать наш рассказ с возвращения к историческим корням этой удивительной машины. Любой современный цифровой компьютер представляет собой одно из множества возможных конкретных воплощений абстрактного вычислительного устройства, впервые предложенного британским математиком и логиком Аланом Тьюрингом в 1936 году. Этот ментальный конструкт, названный в его часть универсальной машиной Тьюринга (УМТ), и сегодня описывает функционирование любой цифровой машины – от портативного компьютера до самого мощного суперкомпьютера планеты. Универсальная машина Тьюринга работает на основании встроенной таблицы запрограммированных пользователем инструкций, последовательно считывая и оперируя символами с поступающей в машину пленки. По мере прочтения символов на пленке, последовательно одного за другим, машина Тьюринга использует внутреннюю таблицу инструкций (программу) для выполнения различных логических операций, а затем записывает результаты.
Звучит просто, не правда ли? Но, к лучшему или к худшему, большинство технологических прорывов последних восьмидесяти лет, включая появление самого революционного инструмента массовой коммуникации в истории нашего вида – интернета, можно рассматривать в качестве побочного продукта абстрактной ментальной игрушки, возникшей в глубинах разума гениального математика.
Идея о том, что все природные явления можно симулировать на цифровом компьютере, во многом почерпнута из своеобразной и ошибочной интерпретации так называемого тезиса Чёрча – Тьюринга, исходно сформулированного Тьюрингом и американским математиком Алонзо Чёрчем. По сути, этот тезис гласит, что, если известна серия строго определенных этапов решения конкретного математического уравнения или задачи (эта серия этапов называется алгоритмом), цифровой компьютер способен воспроизвести эту операцию и найти решение данного уравнения. Такое уравнение относят к исчислимым функциям.
Здесь-то и начинается путаница.
Исходная гипотеза Чёрча – Тьюринга относилась исключительно к вопросам, связанным с формальным математическим моделированием. Однако с тех пор многие авторы интерпретировали гипотезу Чёрча – Тьюринга в таком ключе, как если бы она устанавливала предел вычислений для всех природных явлений. В целом эти авторы считали, что ни одно физическое вычислительное устройство не может превзойти по способностям машину Тьюринга. Звучит безобидно, но, игнорируя тот факт, что вычисления по Тьюрингу относятся только к области формальной математики, мы рискуем породить множество проблем и ошибочных выводов. На самом деле, если задаться вопросом о том, является ли мозг человека или других животных просто машиной Тьюринга, мы обнаружим, что вычислительная теория Тьюринга предполагает серию допущений, исключающих ее прямое приложение к сложным биологическим системам, таким как мозг. Например, в машине Тьюринга представление информации является формальным (т. е. абстрактным и синтаксическим, как 1+1), а не физическим и семантическим, как в большинстве биологических систем. В таком мозге, как наш, особый тип информации – информация Гёделя – физически записывается в нервную ткань, из которой состоит центральная нервная система (см. главу 3). Семантический анализ показывает, что даже простая фраза типа «Да ты меня ограбил!» приобретает разные значения в зависимости от контекста: это может быть дружеская шутка или серьезное обвинение. Люди легко улавливают правильный смысл, но машина Тьюринга, основанная на битах, испытывает большие трудности при анализе такого предложения.
Тем не менее многие программисты и нейробиологи использовали тезис Чёрча – Тьюринга в качестве главного теоретического основания для предположения, что мозг любого животного, включая нас, может быть приведен к алгоритму и симулирован на цифровом компьютере. Эти ученые полагают, что успешный подход к использованию симуляций механических систем можно беспрепятственно распространить на изучение биологических систем, сложность которых намного превосходит сложность любого созданного человеком устройства. Эта философская позиция называется компьютационализмом: данный термин связывают с именем Хилари Патнэма, который предложил его в 1963 году в книге «Мозг и поведение», но затем его защищали многие другие философы, такие как Джерри Фодор. Критики компьютационализма рассматривают этот тезис исключительно в качестве мистической фантазии. Поскольку множество людей ныне считают, что мозг похож на цифровой компьютер, использование моего определения органического компьютера при обсуждении мозга животных приобретает в нашем контексте особый смысл.