Разум: от начала до конца. Новый взгляд на эволюцию сознания от ведущего мыслителя современности

Программист, работающий с ИИ, решает заранее сформулированную задачу и тем самым придает компьютеру нечто антропоморфное: если он решит задачу, то сможет заявить, что научил компьютер понимать вопросы на английском. На первом самом высоком уровне решения проблемы компьютер разбивается на подсистемы, каждой из которых задаются собственные определенные задания; постепенно вырисовывается схема комплекса оценщиков, вычислителей, хранителей памяти, контролеров, наблюдателей и так далее. Гомункулусы жаждут мести… Каждый гомункулус, в свою очередь, подлежит анализу микрогомункулосов, тем более важному, чем меньшим умом они обладают. Когда же достигается уровень, на котором гомункулусы превращаются в простых вычислителей сумм и разностей, и интеллект им нужен, чтобы выбрать большее из двух чисел для управления, их роль может быть сведена к роли функционера, «которого можно заменить машиной» (Dennett 1978, стр. 80).

Я по-прежнему думаю, что это правильный путь, но я начинаю жалеть – и отвергать – употребление терминов, использованных мной в некоторых смысловых конструкциях: «комитет» и «машина». Корпоративная бюрократия, предполагаемая первым термином, с ее четкими правилами подчинения (образ, вдохновленный обилием строгих схем в классических теориях о когнитивистике) воплотила мечту о построенном сверху вниз ИИ, но подобное устройство предполагает совершенно небиологический характер эффективности. Странная инверсия Тьюринга по-прежнему выглядит неопровержимой: в конце нашего каскада разрушений мы получаем элементы, чьи задачи столь строги и ограниченны, что «их можно заменить машиной», Тьюринг именно так описывал человека-компьютера. Простейшие движущиеся части нейронов, протеины в роли моторов, соединительные микротрубки и прочее на самом деле выглядят лишенными мотивации автоматами, похожими на марширующие метлы в «Ученике Чародея»[110], однако сами нейроны, внутри своих миллиардных сообществ, играют гораздо более самостоятельные и своеобразные роли, чем послушные клерки, каковыми я их воображал. Это явление влияет весьма существенным образом на вычислительную архитектуру мозга.

Текумсе Фитч[111] (Tecumseh Fitch, 2008) ввел термин «наноинтенциональность» для описания активности, происходящей в нейронах, а Себастьян Сеунг[112] в 2010 году выступил с ключевым докладом в Американском обществе нейробиологии – речь шла об «эгоистичных нейронах», а ранее, в 2003 году, он писал о «гедонистических синапсах». Чего может «хотеть» нейрон? Ему нужны энергия и строительные материалы для нормального существования – в точности как его одноклеточным предкам-эукариотам и более дальним родственникам, бактериям и археям. Нейроны – это своего рода роботы; они точно не имеют сознания в самом прямом смысле, ничего не помнят и представляют собой эукариотические клетки сродни дрожжам или грибам. Если считать отдельные нейроны сознательными, тогда почему бы не наделить этим свойством и ногу атлета. Однако нейроны, как дрожжи и грибы, весьма компетентны в вопросах борьбы за жизнь, однако не во внешней среде между пальцами ног, но в весьма конкурентной среде между вашими ушами, где победа достается тем клеткам, что умудряются взаимодействовать эффективнее других, посвящая себя наиболее важным задачам, в которых на более высоких уровнях просматриваются важнейшие цели и задачи самого человека.