Это всё квантовая физика! Непочтительное руководство по фундаментальной природе всего
Шрифт:
Конечно, это вполне объяснимо: эстетические предпочтения ощущаются такими же важными, как научные, когда вы тот, кому они принадлежат. Эйнштейну было очевидно, что вселенная просто не может допускать случайностей и сверхсветовых эффектов. Бому было очевидно, что реальность должна существовать независимо от наблюдателей. А для Госвами все было ровно наоборот, и, скорее всего, по его ощущениям это была непреложная истина, как если бы у него имелось математическое доказательство, на которое можно сослаться. Однако доказательства у него нет – как и у всех остальных.
В результате мы имеем бессвязные вопли, межплеменную вражду и метафорическое
Это закон человеческого мышления, а вовсе не исключение. Физики относятся к физике точно так же, как большинство из нас относится к вещам, которые нас волнуют и в которых мы не разбираемся, – к политике, спорту, религии. Обычный сторонник какой-нибудь политической партии никогда даже не пытался найти лучшие аргументы для соперников, а обычный поклонник теории мультивселенной Эверетта не давал себе труд разобраться в теории Госвами или коллапса «просто так».
Научный мир твердит нам, что лучший способ проверить теорию – посмотреть, выдержит ли она столкновение с реальностью. Но в реальности лучший способ проверить теорию – посмотреть, выдержит ли она столкновение с научным миром. Со времени зарождения квантовой механики ничего не изменилось – устоявшиеся интересы по-прежнему определяют, для каких гипотез раскатывать ковровую дорожку, а из-под каких ее выдергивать. Эти интересы формируются под влиянием многих разных факторов – от правил академической политики, устанавливаемых ведущими исследователями и авторитетными профессорами, до политического контекста, который определяет ситуацию с финансированием науки.
Увы, все это относится не только к физике. Большинство смыслообразующих систем, которыми пользуется наше общество для решения самых больших своих проблем, зависят от тех же несовершенных академических структур, что так подводили физику в минувшем столетии.
И последствия этого мы только начинаем ощущать.
Глава 11
Будущее сознания
В предыдущей главе я выразил важную мысль, что сегодняшняя физика – это фундамент, на котором нам предстоит строить общество будущего. И это было сказано не просто ради красного словца – как мы уже видели, представления о физике формируют наше самоощущение, а самоощущение определяет, что мы думаем… обо всем остальном.
«Все остальное» – это куча всякого-разного. О многом мы уже поговорили: о чувстве справедливости и законах, о нашем понимании эволюционной истории, даже о самой идее смертности. Но теперь, когда время нашей встречи подходит к концу, я думаю, мне стоит сбросить мантию «разочарованного бывшего аспиранта-физика» и нацепить бейсболку «разработчика искусственного интеллекта, который может позволить себе не только лапшу быстрого приготовления».
И вот тогда я смогу без всякого преувеличения сказать:
И вот почему.
На пути к искусственному интеллекту, сопоставимому с человеческим
Я думаю, что человечество в ближайшие несколько десятилетий, а то и раньше разработает искусственный интеллект, который будет сопоставим с человеческим, а затем и превзойдет его. Звучит безумно, однако именно такой точки зрения придерживается сегодня большинство передовых исследователей ИИ. Я хочу объяснить, почему так думаю и почему это означает, что квантовая физика в XXI веке – ключевой элемент в игре с немыслимо высокими ставками.
Начнем с краткого, на 607 слов, обзора всей сферы ИИ, который, надеюсь, будет достаточно точным, чтобы не выбесить тех, с кем я работаю. Готовы? Включайте счетчик.
Искусственный интеллект – это просто хитрая компьютерная программа, которая сложным образом обрабатывает информацию. Разные ИИ часто используются для автоматизации задач, которые может выполнять и человек, – например для вождения машин или выявления подстрекательского контента в интернете. Но еще их можно использовать для мыслительных процессов, которые человеку не под силу: например, чтобы предсказывать, как именно свернется белок, или контролировать реакцию термоядерного синтеза.
Для нормальной работы ИИ нужны три вещи: данные, вычислительная мощность и модель. Чтобы понять, что это за ингредиенты и как они взаимодействуют, остановимся на минутку и рассмотрим три способа не осилить высшую математику.
Во-первых, можно не осилить высшую математику, если нет учебника по высшей математике. Учебник – это как данные, на которых учатся системы ИИ. Без учебника по высшей математике вы не освоите высшую математику, а без данных о свертывании белков искусственный интеллект не научится предсказывать, как свернутся те или иные белки.
Во-вторых, когда учебник все-таки есть, можно все равно не осилить высшую математику, если не приложить усилия, чтобы его прочитать и изучить. Усилия, которые вкладывает ИИ в чтение и изучение данных, – это его вычислительная мощность. Чем больше у системы данных для изучения, тем больше вычислительной мощности ей нужно, чтобы извлечь из этих данных все уроки, какие только возможно.
В-третьих, даже когда есть учебник и хватает прилежания, чтобы его изучить, все равно можно не осилить высшую математику – если ты птица. Дело в том, что у птиц крохотный мозг, который не способен вместить все знания, необходимые для овладения высшей математикой. Мозг системы ИИ называется моделью, и в модели хранится более или менее все, что ИИ успел узнать о мире.
Десятилетиями история ИИ была историей постепенного увеличения вычислительной мощности. Со временем стало понятно, как делать процессоры более производительными, и вычислительная мощность подешевела.
В конце концов у нас появилось достаточно мощных процессоров, чтобы заставить ИИ делать всякие интересные вещи. И вот в 2012 году кому-то пришла в голову блестящая мысль задействовать эту вычислительную мощность, чтобы построить искусственную нейросеть – своего рода модель, имитирующую структуру и функции человеческого мозга. Нейросеть обучили распознавать на изображениях объекты, например собак, самолеты, автобусы, и она замечательно справилась с этой задачей. Казалось, люди впервые нашли способ автоматизировать зрение – создать машины, способные видеть.