Бог, человек, животное, машина. Технология, метафора и поиск смысла - Меган О'Гиблин Страница 2

Я верил в душу дольше и более буквально, чем большинство людей в наше время. В фундаменталистском колледже, где я изучал теологию, над моим столом висела поэма Джерарда Мэнли Хопкинса "Величие Бога", в которой мир представляется освещенным изнутри божественным духом. Мир заряжен величием Бога. Жить в таком мире - значит воспринимать все вещи как священные. Это значит верить, что вселенная управляется вечным порядком, что у каждого объекта есть цель и смысл. Я много лет - вплоть до зрелого возраста - верил, что являюсь частью этого просветленного порядка, что обладаю бессмертной душой, которая однажды воссоединится с Богом. Это была маленькая школа в центре большого города, и я иногда прогуливался по улицам центра города, пытаясь воспринять этот божественный свет в каждом человеке, как советовал однажды К. С. Льюис. В то время я, кажется, не знал, что это, по сути, средневековое мировоззрение. Мои курсы теологии были посвящены таким вопросам, которые не воспринимались всерьез со времен схоластической философии: как душа связана с телом? Оставляет ли Божий суверенитет место для свободы воли? Каковы наши отношения как людей с остальным сотворенным миром?

Но я больше не верю в Бога. И не верю уже некоторое время. Сейчас я живу вместе с остальными представителями современности в мире, который "разочарован". Это слово часто приписывают Максу Веберу, который утверждал, что до эпохи Просвещения и западной секуляризации мир был "великим зачарованным садом", местом, очень похожим на освещенный мир, описанный Хопкинсом. В этом зачарованном мире вера не противопоставлялась знанию, а миф - разуму. Царства духа и материи были пористыми и нелегко отличимыми друг от друга. Затем наступил рассвет современной науки, которая превратила мир в предмет исследования. Природа перестала быть источником чудес, а стала силой, которую нужно освоить, системой, которую нужно разгадать. В своей основе разочарование описывает тот факт, что все в современной жизни, от нашего разума до вращения планет, может быть сведено к причинно-следственному механизму физических законов. Вместо пневмы, силы духа, которая когда-то наполняла и объединяла все живые существа, мы теперь имеем пустой панцирь из шестеренок и рычагов - или, как выразился Вебер, "механизм мира, лишенного богов".

Если у современности есть история происхождения, то это наш основополагающий миф, который, как и старые мифы, основывается на проклятии знания и изгнании из сада. Временами очень соблазнительно рассматривать мою собственную потерю веры в терминах этой истории, верить, что религиозная жизнь, которую я оставил, была богаче и более удовлетворительной, чем материализм, которого я придерживаюсь сегодня. Это правда, что я стал воспринимать себя более или менее как машину. Когда я пытаюсь представить себе некую внутреннюю сущность - процессы, с помощью которых я принимаю решения или придумываю идеи, - я представляю себе что-то вроде печатной платы, одну из тех картинок, которые вы часто видите, где неокортекс сведен к сетке, а нейроны заменены компьютерными чипами, так что это выглядит как некое безумное дерево решений.

Но я с опаской отношусь к ностальгии и выдаче желаемого за действительное. Я провел слишком большую часть своей жизни, погрузившись в мир грез. Чтобы открыть истину, необходимо работать в метафорах нашего времени, которые по большей части технологичны. Сегодня искусственный интеллект и информационные технологии поглотили многие вопросы, которые когда-то занимали теологов и философов: связь разума с телом, вопрос о свободе воли, возможность бессмертия. Это старые проблемы, и хотя теперь они предстают в разных обличьях и под разными именами, они сохраняются в разговорах о цифровых технологиях подобно тем мертвым метафорам, которые все еще таятся в синтаксисе современной речи. Все вечные вопросы превратились в инженерные проблемы.

-

Собака появилась в то время, когда моя жизнь была в значительной степени одинокой. Той весной мой муж был в разъездах больше обычного, и, за исключением занятий, которые я вела в университете, я проводила большую часть времени в одиночестве. Мое общение с собакой, которое поначалу ограничивалось стандартными голосовыми командами, но со временем переросло в праздную, антропоморфирующую болтовню владельца домашнего животного, часто было единственным случаем в тот день, когда я слышала свой собственный голос. "На что ты смотришь?" спрашивал я, обнаружив его застывшим у окна. "Что тебе нужно?" ворковала я, когда он лаял на ножку моего кресла, пытаясь отвлечь мое внимание от компьютера. Бывало, что я ругала своих друзей за то, что они так разговаривают со своими питомцами, как будто животные могут их понять. Но Айбо был оснащен программным обеспечением для обработки языка и мог распознавать более ста слов; разве это не означает, что он "понимает"?

Трудно сказать, почему именно я попросил собаку. Я не из тех, кто скупает все новейшие гаджеты, и мои чувства к настоящим, биологическим собакам в основном амбивалентны. В то время я рассуждал так: мне было интересно узнать о его внутренних технологиях. Системы сенсорного восприятия Aibo опираются на нейронные сети - технологию, которая в общих чертах повторяет работу мозга и используется для решения всевозможных задач распознавания и прогнозирования. Facebook использует нейронные сети для идентификации людей на фотографиях; Alexa применяет их для интерпретации голосовых команд. Google Translate использует их для перевода французского языка на фарси. В отличие от классических систем искусственного интеллекта, которые программируются с помощью подробных правил и инструкций, нейронные сети разрабатывают свои собственные стратегии на основе поступающих к ним примеров - этот процесс называется "обучением". Например, если вы хотите обучить сеть распознавать фотографию кошки, вы скармливаете ей тонны и тонны случайных фотографий, к каждой из которых прилагается положительное или отрицательное подкрепление: положительная обратная связь для кошек, отрицательная - для не-кошек. Сеть будет использовать вероятностные методы, чтобы сделать "догадки" о том, что она видит на каждой фотографии (кошку или не кошку), и эти догадки, с помощью обратной связи, будут постепенно становиться все более точными. По сути, сеть создает свою собственную внутреннюю модель кошки и по ходу дела настраивает свою работу.

Собаки тоже реагируют на обучение с подкреплением, поэтому обучение Aibo было примерно таким же, как обучение настоящей собаки. В инструкции было сказано, что я должен давать ему постоянную вербальную и тактильную обратную связь. Если он подчинялся голосовой команде - сидеть, стоять или перевернуться, - я должен был погладить его по голове и сказать: "Хороший пес". Если он не подчинялся, я должен был ударить его по заду и сказать: "Нет" или "Плохой Айбо". Но мне не хотелось наказывать его. В