Коннектом. Как мозг делает нас тем, что мы есть

Ученые ведут нескончаемые жаркие споры о том, как правильнее создать модель мозга. Такие же споры можно вести и о фундаментальных проблемах оцифровки сознания, неразрывно связанных с трудностями, возникающими при цифровой имитации мозга. Эти проблемы я намерен сейчас рассмотреть – хоть и, надеюсь, не в такой острой форме, в какой иногда ведутся научные дискуссии. Начнем с первого вопроса, на него должен ответить любой изготовитель моделей: что входит в понятие «хорошая модель»?

* * *

«Алькор» сулит своим клиентам воскресение и вечную юность. Это нетрудно себе вообразить. С оцифровкой дело обстоит иначе. На что это будет похоже – жизнь внутри компьютера в виде цифровой имитации? Не будет ли нам там скучно и одиноко?

Эта проблема обсуждается в рамках сценария «Мозги в чане», питающего собой фантастику и университетский курс философии. Представьте, что некий безумный ученый захватил вас в плен, удалил ваш мозг и ухитрился сохранить его живым и действующим в чане с химикатами. Нейронная активность по-прежнему будет то нарастать, то спадать, но без всякой связи с окружающим миром, поскольку ваш мозг будет находиться вне тела. Это куда более серьезная изоляция, чем та, которую вы привычно испытываете, ложась в постель и закрывая глаза. Насильственно разлученный со своими органами чувств и мышцами, вы окажетесь в самой темной и уединенной камере-одиночке из всех возможных.

Картинка малопривлекательная. Но оцифрованным незачем волноваться. Будущая цивилизация, которая сумеет создать имитацию мозга, уж как-нибудь справится с его входящими и исходящими сигналами. Более того, работа с этими сигналами окажется даже сравнительно легкой, поскольку связи мозга с внешним миром куда малочисленней связей внутри мозга. Зрительный нерв, соединяющий глаз с мозгом, несет визуальные сигналы с помощью миллионов своих аксонов. Много? Но внутри мозга количество аксонов значительно выше. (Большинство из ста миллиардов нейронов мозга имеют аксоны.) Что касается исходящих сигналов, то, в частности, пирамидный тракт передает их от моторной зоны коры головного мозга к спинному: так головной мозг контролирует движения тела. Подобно зрительному нерву, пирамидный тракт состоит из миллионов аксонов. А значит, цивилизация будущего могла бы подключить эту имитацию к различным камерам, датчикам и сенсорам – или к искусственному телу. Если эта «периферия» хорошо сделана, оцифрованный сможет вдыхать аромат роз и наслаждаться всеми другими удовольствиями реального мира.

Но зачем останавливаться на имитации мозга? Почему бы заодно не имитировать и мир? Оцифрованный сумеет нюхать виртуальные розы и тусоваться с другими цифровыми мозгами. Все равно уже сейчас многие явно предпочитают виртуальный мир реальному – судя по тому, сколько времени и денег они просаживают на компьютерные игры. И потом, кто знает? Может, наш физический мир на самом деле – виртуальный. Если бы это было так, узнали бы мы об этом? Некоторые физики и философы (наряду с этими мудрецами современности и некоторые кинорежиссеры) полагают, что и мы, и вся Вселенная – лишь имитация, которая разворачивается в чреве некоего гигантского компьютера. Эта идея может показаться абсурдной, однако логика не позволяет совсем уж исключить ее из рассмотрения.

Если цифровая имитация дает абсолютно такие же ощущения, что и реальность, тогда и жить в качестве имитации будет точно так же приятно, как и в реальности. (А если кому-то не очень нравится жить в реальности, давайте сформулируем этот вывод так: жизнь в качестве цифровой копии будет не хуже жизни реальной.) Меломаны пытаются достичь высочайшего качества звука посредством электронных систем, с невероятной точностью воспроизводящих каждую ноту живого концерта. Оцифровщики одержимы куда более важной проблемой. Они могут надеяться получить лишь очень хорошее приближение, но не идеальную копию. Насколько точной вообще может быть такая копия? И как оценить эту точность?

Большинство проблем компьютерных наук нетрудно сформулировать. Если мы хотим перемножить два числа, заранее понятно, что станет для нас критерием успеха. Цель создателей искусственного интеллекта (ИИ) труднее выразить точно и однозначно. Математик Алан Тьюринг в 1950 году предложил предварительное, рабочее определение. Он придумал тест, в ходе которого экзаменатор задает вопросы человеку и машине. Задача экзаменатора – выявить, кто ему отвечает, человек или машина. Несложно? Но имейте в виду: вопросы и ответы даются в письменной форме, как в Интернет-чате. Это не позволяет экзаменатору догадаться, кто есть кто, по внешности, голосу или другим подобным свойствам, которые, как полагал Тьюринг, не имеют значения для уровня интеллекта. А теперь представьте, что тест будет проводить множество экзаменаторов. Если этот совет не придет к единому мнению (допускается небольшой процент ошибок), мы можем заключить, что испытуемая машина действительно обладает искусственным интеллектом.