Интуитивная теория машины

Кристофер Шабри

Адъюнкт-профессор психологии Юнион-колледжа; автор, совместно с Дэниэлом Саймонсом, книги «Невидимая горилла, или История о том, как обманчива наша интуиция» (The Invisible Gorilla: How Our Intuitions Deceive Us)[73]

Я часто задавался вопросом: почему нам, людям, так тяжело здраво размышлять о мыслящих машинах.

В литературе, кино и играх они часто изображены копиями людей, иногда вплоть до формы тела и его частей, а их поведение указывает на то, что и думают они во многом так же, как мы. Но мышление не обязано следовать человеческим правилам или моделям, чтобы считаться мышлением. Примеров тому множество: шахматные компьютеры умнее людей не потому, что они думают так же, как люди, только лучше, а потому, что они думают совсем по-другому. Успешный перевод с одного языка на другой может быть выполнен без глубокого знания грамматики.

Эволюция наделила человека способностью представлять и осмысливать содержание других человеческих разумов. К моменту поступления в школу дети умеют учитывать, что разные люди знают об одном и том же наборе фактов (необходимое условие для того, чтобы научиться лгать). Позже, став взрослыми, мы используем эту способность, чтобы договариваться, сотрудничать и решать задачи для извлечения личной и общей выгоды. Эта часть ментального оснащения часто называется моделью психического и действует даже в ситуациях, где отсутствуют «разумы», которые можно было бы представить. Видеозаписи, на которых двухмерные фигуры движутся по экрану компьютера, могут рассказывать истории о любви, предательстве, ненависти и насилии, существующие исключительно в голове у зрителя, на время забывающего, что у многоугольников нет эмоций.

Может быть, нам сложно думать о мыслящих машинах, потому что у нас нет соответствующей интуитивно понятной модели. Смоделировать в уме даже простое механическое устройство из нескольких взаимосвязанных шестеренок, скажем чтобы выяснить, в какую сторону, быстрее или медленнее будет крутиться последняя из них при вращении первой, задача чертовски сложная. Сложные машины, состоящие из абстрактных алгоритмов и данных, еще более далеки от нас при тех умственных способностях, которыми мы располагаем.

Возможно, именно поэтому когда мы задумываемся о мыслящих машинах, то воспринимаем их как разумных существ — практически как людей. Мы применяем лучшие инструменты, которые есть у нашего мозга, а именно модель психического и универсальное мышление. К сожалению, первая не предназначена для таких задач, а использование второго затруднено ввиду наших ограниченных способностей к концентрации внимания и выделению оперативной памяти. Конечно, у нас есть дисциплины вроде физики, инженерного дела и теории вычислительных систем, которые учат нас, как понимать и как строить машины, в том числе мыслящие, но для усвоения хотя бы основ этих дисциплин требуются годы систематического обучения.

Предмет «Теория машины» будет игнорировать интенциональность и эмоции и специализироваться на репрезентации взаимодействий различных подсистем, входов и выходов, с тем чтобы спрогнозировать действия машин в различных обстоятельствах, как модель психического (также называемая теорией сознания) помогает нам прогнозировать поведение других людей.

Если бы наш мозг имел встроенный инструментарий для теории машины, то все могло бы быть иначе. Вместо этого мы, похоже, обречены видеть сложную действительность машин, принципы мышления которых отличаются от привычных нам, через призму упрощения и допущения о том, что их разум, при больших или меньших способностях, будет все же аналогичен нашему. Поскольку со временем нам предстоит все больше и больше взаимодействовать с мыслящими машинами, придется как-то выработать более качественные средства для их интуитивного понимания. Создание новой дисциплины — сложная задача, но однажды наш мозг с этим уже справился, инновационным образом использовав уже имевшиеся способности, — когда человечество изобрело письменность. Возможно, наши потомки будут осваивать навыки понимания машин с той же легкостью, с какой мы учились читать.