Думай «почему?». Причина и следствие как ключ к мышлению

Этот скачок когнитивных возможностей был таким же глубоким и важным для нашего вида, как и все анатомические изменения, которые сделали нас людьми. В течение 10 тысяч лет после создания человекольва все иные виды рода Homo (кроме очень изолированного географически человека флоресского) вымерли. А люди продолжили менять естественный мир с невероятной скоростью, используя воображение, чтобы выжить, приспособиться и в итоге доминировать. Преимущество, которое мы получили, воображая контрфактивные ситуации, было тем же, что и сегодня: оно давало гибкость, способность размышлять и совершенствоваться на основе действий в прошлом и, что, вероятно, еще важнее, готовность брать на себя ответственность за действия в прошлом и будущем.

Как показано на рис. 3, для третьего уровня Лестницы Причинности характерны запросы вроде «Что было бы, если бы я сделал…?» и «Почему?». Оба подразумевают сравнение наблюдаемого мира с контрфактивным миром. Эксперименты сами по себе не позволяют отвечать на такие вопросы. В то время как на первом уровне мы имеем дело с наблюдаемом миром, а на втором уровне — с дивным новым миром, который можно увидеть, на третьем уровне идет взаимодействие с миром, который увидеть нельзя (потому что он противоречит наблюдаемому). Чтобы преодолеть этот разрыв, необходима модель причинного процесса, который иногда называют теорией или (когда мы невероятно уверены в себе) законом природы. Короче говоря, нам необходимо понимание. Это, конечно же, святой Грааль любой науки — разработка теории, которая позволит нам предсказать, что случится в ситуациях, которые мы даже не предвидели. Но дело заходит еще дальше: присутствие таких законов позволяет нам выборочно нарушать их, чтобы создать мир, который противоречит нашему. В следующем разделе мы рассмотрим такие нарушения на практике.

Мини-тест Тьюринга

В 1950 году Алан Тьюринг задался вопросом, что это значит: компьютер, думающий как человек. Он предложил практический тест под названием «Игра в имитацию», но исследователи искусственного интеллекта с тех пор зовут его исключительно тестом Тьюринга. Во всех практических отношениях компьютер достоин считаться думающей машиной, если обычный человек, который общается с ним при помощи клавиатуры, не догадается, с кем он разговаривает — с другим человеком или с компьютером. Тьюринг был горячо уверен в том, что это абсолютно достижимо. Он писал: «Я верю, что примерно через 50 лет можно будет так хорошо программировать компьютеры для игры в имитацию, что после пяти минут вопросов и ответов у среднего собеседника будет не более 70 %-ного шанса сделать правильный выбор».

Предсказание Тьюринга оказалось немного неточным. Ежегодно самый похожий на человека чатбот в мире борется за премию Лёбнера: за программу, которая сумеет обмануть всех четырех судей, притворяясь человеком, полагается золотая медаль и 100 тысяч долларов. В 2015 году, спустя 25 лет с начала соревнований, ни одной программе не удалось обмануть не то что всех судей, но даже и половину.

Тьюринг не просто разработал игру в имитацию, он также предложил стратегию, чтобы пройти тест. «Что, если разработать программу, симулирующую не разум взрослого человека, а ум ребенка?» — спросил он. Если это сделать, можно было бы обучить ее так, как мы обучаем детей, — и вуаля! Через 20 лет (или меньше, учитывая более высокую скорость компьютера) мы получим искусственный интеллект. «Можно предположить, что ум ребенка подобен тетради, которую покупают в канцелярском магазине, — писал он. — Совсем небольшой механизм и много пустых страниц». Здесь он ошибался: мозг ребенка богат механизмами и заранее загруженными шаблонами.

И все же я думаю, что в чем-то Тьюринг прав. Скорее всего, у нас не получится произвести интеллект, подобный человеческому, пока мы не создадим интеллект, схожий с детским, и главным компонентом этого интеллекта будет владение причинно-следственными связями.

Как же машины могут получить знания о причинно-следственных связях? Это и по сей день остается важнейшим вызовом, который, несомненно, относится к замысловатым сочетаниям данных, поступающих из активных экспериментов, пассивного наблюдения и (не в последней степени) самого программиста, что во многом похоже на входящую информацию, которую получает ребенок, только эволюцию, родителей и товарищей заменяет программист.

Тем не менее ответим на несколько менее амбициозный вопрос: как машины (и люди) могли бы представить знания о причинно-следственных связях таким образом, чтобы быстро получать доступ к нужной информации, правильно отвечать на вопросы и делать это с такой же легкостью, с какой это получается у трехлетнего ребенка? На самом деле таков главный вопрос, который мы рассмотрим в этой книге.