Воображаемая жизнь

Наконец, мы переходим к обсуждению возможности такой формы жизни, которая существует только в научной фантастике. В романе «Академия на краю гибели» Айзек Азимов представляет концепцию планеты, все компоненты которой образуют взаимосвязанную систему. Этот тип планеты появляется также в фильме «Аватар», где вся жизнь Пандоры связана между собой своего рода нейронной сетью. По сути, такая планета в целом является живой, хотя отдельные её части могут быть живыми, а могут и не быть. Возможно, вы понимаете, что такая планета является логическим результатом гипотезы Гайи, которую мы обсуждали в главе 3. (Кстати, планета в романе Азимова называется Гайя.) Суть такой системы в том, что изучение любого отдельного предмета — например, дерева или камня — почти ничего не скажет вам об огромной взаимосвязанной форме жизни, частью которой они являются. Это было бы всё равно, что изучать характеристики одного транзистора и упускать из виду тот факт, что это — просто один маленький компонент суперкомпьютера.

Как мы уже утверждали в главе 3, не существует никаких научных оснований предполагать, что такая сверхсвязанная система может существовать. С другой стороны, если бы она действительно существовала, мы подозреваем, что это была бы самая трудная для распознания и понимания исследователями-людьми форма жизни.

Искусственная жизнь

Когда цифровые компьютеры были разработаны впервые, это были гигантские, неуклюжие устройства, которые зависели от работы вакуумных ламп. Замена вакуумных ламп на транзисторы улучшила их производительность и уменьшила размеры. Тем не менее, в 1960-х и 1970-х годах, когда авторы учились в колледже, компьютер всё ещё мог занимать большую комнату и требовать команды из полудюжины человек, чтобы он мог работать и предоставлять интерфейс пользователям. На том этапе компьютеры были машинами, которые могли следовать инструкциям, данным им людьми, но не выходить за рамки этих инструкций — их воспринимали как своего рода возвеличенные пишущие машинки. Однако уже к тому времени писатели-фантасты начали представлять себе будущее, населенное сложными, осознающими себя компьютерами, обычно воплощёнными в роботов. В зависимости от автора, эти технологически развитые, похожие на живых существ машины могут быть злобными, как в серии фильмов «Терминатор», полезными, как в фильме «Я, робот», или даже богоподобными, как в серии романов о космических путешествиях «Культура» покойного Иэна М. Бэнкса. Во всех этих случаях машины «живые» в каком-то довольно неоднозначном смысле.

Как же всё изменилось! В 1965 году американский инженер Гордон Мур, один из основателей Intel, сделал наблюдение, которое стало известно как закон Мура: в целом, любой из показателей производительности компьютера, вроде количества транзисторов, которые можно разместить на чипе, будет удваиваться каждые два года. Позже было высказано предположение, что производительность компьютера может удваиваться каждые 18 месяцев. За десятилетия, прошедшие с момента его формулировки, закон Мура подтверждался даже тогда, когда технологии менялись — от транзисторов к интегральным схемам и микрочипам.

Важно понимать, что «закон» Мура не является законом природы, подобным закону всемирного тяготения Ньютона. Это просто наблюдение и руководство к действию, аналогичное закону Мерфи (если что-то может пойти не так, всё именно так и случится). Более того, можно утверждать, что закон Мура не может продолжать действовать вечно — рано или поздно вам придётся иметь дело с эквивалентом транзистора размером меньше атома или молекулы. Это кажется невозможным, хотя стоит отметить, что некоторые специалисты по вычислительной технике пытаются разработать системы, которые хранят информацию на отдельных молекулах.

В любом случае закон Мура естественным образом заставляет нас задуматься о двух возможных событиях в будущем. Одно из них — это тот момент, когда мы можем разместить на чипе столько же транзисторов, сколько есть нейронов в человеческом мозге (считается, что их около 100 миллиардов). Назовём его «точкой нейронной эквивалентности». Второе (и более важное) событие — это момент, когда машины достигают уровня интеллекта, эквивалентного интеллекту, которым обладают люди, и вдобавок приобретают способность совершенствоваться. Это состояние называется технологической сингулярностью, и оно было предметом долгих размышлений и анализа.

Пока закон Мура неотвратимо продвигался вперёд, изменилась сама сущность компьютеров. Вместо того, чтобы быть описанными выше возвеличенными пишущими машинками, неспособными выходить за рамки инструкций, вводимых в них операторами-людьми, они приобрели способность к самостоятельному обучению без присмотра человека. Методы, которые позволяют им делать это, называются машинным обучением и искусственным интеллектом (ИИ).