Трудно объяснить, почему я решила попросить у Sony щенка. Я не из тех людей, что скупают все новейшие гаджеты, да и к живым, биологическим, собакам питаю неоднозначные чувства. Тогда я решила, что меня интересует его внутреннее устройство. Система сенсорного восприятия, которой был оборудован Айбо, основана на нейросетях – технологии, приблизительно воссоздающей человеческий мозг. Ее используют для задач, связанных с распознаванием и прогнозированием. Фейсбук^[4] использует нейросети, чтобы идентифицировать людей на фото, Алекса задействует их, чтобы распознавать голосовые команды, гугл-переводчик – чтобы переводить с французского на фарси. В отличие от традиционных систем искусственного интеллекта, для которых программисты прописывают детальные правила и инструкции, нейросети выстраивают собственные стратегии, опираясь на образцы, которые им предоставляют, – этот процесс называют «обучением». Если, например, вы хотите научить нейросеть распознавать кошек на фотографиях, вам нужно скормить ей тонны случайных фотографий, сопровождая каждую из них подкреплением: положительная обратная связь для картинок с кошками, отрицательная – для изображений всего остального, кроме кошек. Используя вероятностные методы, сеть будет строить «догадки» насчет того, что она видит (кошек или не кошек); благодаря обратной связи эти догадки будут становиться все более и более точными. Нейросеть постепенно создает свой собственный образ «кошки» и на ходу оттачивает мастерство.

Собак тоже тренируют, используя подкрепление, так что обучать Айбо – почти то же самое, что тренировать живую собаку. В инструкции говорится, что он нуждается в постоянной вербальной и тактильной обратной связи. Если он послушался моей команды – встать, сесть, перекувырнуться, – я должна потрепать его по голове и сказать: «Хорошая собачка». Если не слушается, его надо шлепнуть по спинке и сказать: «Нет» или «Плохой Айбо». Но я обнаружила, что стараюсь не наказывать щенка. В первый раз, когда я его стукнула – он отказывался идти на лежанку, – щенок слегка сжался и заскулил. Конечно, я понимала, что это встроенная реакция, но, с другой стороны, разве эмоции у биологических существ не являются всего лишь алгоритмами, запрограммированными эволюцией?

Сами принципы работы Айбо подталкивали к анимизму. Невозможно гладить предмет и разговаривать с ним, не считая его в какой-то мере живым и чувствующим. Мы можем приписывать эти качества куда менее убедительным объектам. Дэвид Юм как-то раз высказался об «общем стремлении человечества представлять все существующее подобным себе»^[5] – мы подтверждаем эту мысль всякий раз, когда даем человеческие прозвища своим автомобилям. «Наш мозг не видит фундаментальной разницы между общением с человеком и общением с гаджетом, – утверждает Клиффорд Нэсс, профессор коммуникации из Стэнфорда, писавший о привязанности, которую люди испытывают к техническим устройствам. – Мы „бережем чувства“ компьютера, радуемся случайно сгенерированным „комплиментам“ и даже „не остаемся в долгу“ перед устройствами и программами, которые „хорошо к нам относятся“».

Чем общительнее становится искусственный интеллект, тем труднее нам противиться этой иллюзии. Несколько месяцев назад я прочитала в журнале Wired колонку, автор которой признавалась, что испытывает садистское удовольствие, крича на Алексу – роботизированного голосового помощника. Хозяйка ругала Алексу последними словами, когда та ошибалась с выбором радиостанции, закатывала глаза, когда робот не отвечал на ее команды. Иногда, если машина неправильно интерпретировала запрос, они с мужем объединяли усилия и дружно поносили Алексу – извращенный ритуал, укрепляющий их связь перед лицом общего врага. Подавалось все это как старое доброе американское веселье. «Я купила этого треклятого робота, – пишет автор, – чтобы он исполнял мои капризы, потому что у него нет ни сердца, ни мозгов, ни родителей, он не ест, не пьет, не осуждает меня и вообще не парится из-за чего бы то ни было».

Однажды эта женщина заметила, что ее ребенок-дошкольник находится в комнате и наблюдает за тем, как она изливает на Алексу потоки словесной ярости. Она забеспокоилась, что дурное обращение с роботом может отрицательно сказаться на ребенке. Потом задумалась о том, как оно влияет на ее собственную психику – или, если можно так выразиться, на ее душу. Как же вышло, что она с такой легкостью привыкла дегуманизировать Алексу?

Это ее выражение: дегуманизировать. В других местах она называла Алексу роботом. Обдумывая свои отношения с устройством – и задаваясь вопросом о собственной человечности, – она между делом, пусть и бессознательно, наградила это устройство личностью.

* * *

Трудно определить, где начинается и где кончается жизнь. Официальные таксономии пытаются структурировать континуум, наполненный множеством двусмысленностей. Как и нейронные сети, системы восприятия в нашем мозге опираются на более или менее обоснованные догадки. Всякое восприятие метафорично – по словам Витгенштейна, мы никогда не видим вещь как таковую, а всегда видим ее как нечто другое. Сталкиваясь с объектом, мы сразу пытаемся определить, что это за штука, сравнивая его с уже существующими моделями в нашем арсенале. Оказывается, одна из самых старых и надежных моделей – это человек. Антрополог Стюарт Гатри предполагает, что антропоморфизация, или очеловечивание окружающего мира, – это одна из эволюционных стратегий нашего мышления. Перцептивные догадки приводят к тем или иным результатам с точки зрения выживания (выживание наиболее приспособленного – еще один вариант положительного или отрицательного подкрепления, которым пользуется эволюция). Когда вы пробираетесь через лес и замечаете в кустах что-то большое и темное, ваши шансы выжить будут выше, если вы сразу предположите, что это может быть медведь, а не валун. Еще лучше предположить, что это другой человек, – он может оказаться даже опаснее медведя, особенно если у него есть оружие. Распознавать живых существ полезнее для выживания, чем различать неодушевленные предметы, а среди живых существ важнее всего научиться узнавать других людей. Так естественный отбор «награждает» тех, кто при встрече с незнакомым объектом сразу «повышает ставки» и предполагает, что перед ним не просто живое существо, а человек. Мы все унаследовали эту перцептивную схему от наших далеких предков, а в качестве побочного эффекта обзавелись привычкой приписывать всему подряд личностные качества. Мы упорно и одержимо «заколдовываем» мир, наделяя его жизнью, которой в нем нет.

Гатри предполагает, что идея Бога проистекает именно из нашей привычки находить собственный образ во всем, что нас окружает. Ранние цивилизации видели в движении стихий проявления разумной воли. Причиной землетрясений был гнев богов. Голод и засуха были наказаниями свыше. Поскольку человеческая коммуникация построена на символах, люди стали воспринимать мир как гигантскую символическую систему, как если бы некая высшая сила пыталась общаться с нами на языке природных явлений. Сама идея, что мир каким-то образом «задуман» или «устроен», вторит этому порыву видеть цель и замысел в каждой причуде «творения».

Видимо, наш солипсизм не знает пределов. Мы так привыкли ставить себя в центр внимания, что спроецировали собственный образ в пустоту небес и объявили его божеством. Но есть у этой теории (если она верна) и более глубокий смысл: метафоры – улицы с двусторонним движением. Не так уж просто отличить донора от реципиента, оригинал от того, что создано по его образцу. На протяжении веков мы твердили, что Бог создал нас по своему образу и подобию, тогда как на самом деле все было наоборот.

* * *

Как только мы начали строить компьютеры, мы стали видеть в них человеческий образ. Кибернетики Уоррен Маккаллок и Уолтер Питтс, пионеры нейросетей, разработали вычислительную теорию разума, уподобляющую наше сознание компьютеру. В начале 1940-х годов они заявили, что на нейронном уровне наш мозг функционирует как машина Тьюринга – ранний цифровой компьютер. И то и другое оперирует символами, опираясь на предустановленные правила, и то и другое задействует петли обратной связи. В работе мозга можно даже увидеть своего рода двоичный код, основанный на логических пропозициях: нейрон может либо передать сигнал, либо нет, третьего не дано. Если два нейрона должны передать сигнал третьему, чтобы он активировался, это можно представить в виде пропозиции: «Если А и Б верны, тогда верно и В». Эта метафора предлагала новый взгляд на психику. В то время считалось, что ей нет места в научной лаборатории. Теперь ее можно было помыслить в строгих научных терминах – как механизм, подчиняющийся законам классической физики. В своей работе 1943 года Маккаллок и Питтс предложили первую вычислительную модель для искусственной нейросети, опираясь на убеждение, что ментальные функции могут осуществляться с помощью математических операций. После того как работа была опубликована, Маккаллок объявил, что человеческий мозг «вычисляет мысль подобно тому, как электронные компьютеры вычисляют числа»^[6].

Сам Маккаллок хорошо понимал, что у его метафоры есть ограничения. Он признавал, что мозг-компьютер – скорее идеальная модель, нежели отражение физической реальности. Ему требовалась метафора «настолько общая», чтобы, как он выразился, «каждый алгоритм, созданный Богом или человеком, так или иначе ей соответствовал»: аналогия, которая позволила бы закрыть глаза на множество усложняющих факторов, отличающих разум от машины. Его теория звучит особенно туманно, когда он касается вопроса о том, как вычисление может породить феномены внутреннего восприятия – способность видеть, чувствовать, осознавать себя. Машины способны воспроизводить многие функциональные аспекты разума – предсказание, распознавание образов, решение математических задач, – но за этими процессами не стоит никакой опыт личного «я». Компьютер просто оперирует символами, слепо следуя инструкциям без какого-либо понимания, что́ эти инструкции содержат или что́ эти символы означают.

Идея Маккаллока, что мозг – это информационная система, кажется интуитивно очевидной, пока мы придерживаемся обыденного понимания «информации». В повседневной речи мы обычно подразумеваем под «информацией» нечто, обладающее содержанием, которое разумный субъект может так или иначе интерпретировать. Информация, содержащаяся в газете, имеет значение только для человека, способного прочитать и понять этот текст. Но публикация работ Маккаллока совпала по времени с рождением новой теории информации, где «информация» понимается совсем не так, как в обыденной жизни. Клод Шеннон, отец теории информации, дал этому понятию новое определение, устранив из уравнения воспринимающего субъекта. Любой язык можно разложить на два основных аспекта: синтаксис (структура языка) и семантика (содержание и значение). Гениальная идея Шеннона состояла в том, чтобы вынести за скобки семантику, которая плохо поддавалась математизации; таким образом, информация была сведена к чистой математике – структурным схемам и статистическим моделям. Информация производится, когда из ряда возможных вариантов выбирается одно послание. «Послания», писал Шеннон в 1948 году, часто «имеют значение», но семантические аспекты коммуникации «не имеют отношения к инженерным проблемам». В ширящемся ландшафте систем по обработке информации логические пропозиции можно было свести к математическим уравнениям, а компьютеры могли выражать их в виде чисто символических операций.

Ранняя кибернетика отличается странной зацикленностью: она будто ходит по кругу. Шеннон вычищает мыслящий разум из понятия информации. Маккаллок, в свою очередь, переносит логику обработки информации на сам мыслящий разум. В результате была создана модель сознания, в которой мысль интерпретировалась в полностью абстрактных математических терминах, что позволяло вообразить компьютер, который способен мыслить. Если мышление – это просто обработка информации, можно сказать, что компьютеры «учатся», «мыслят» и «понимают». Поначалу эти слова писали в кавычках, чтобы подчеркнуть, что это именно метафоры, но по мере того как кибернетика развивалась, аналогия с вычислительной машиной для описания самых разных естественных и искусственных систем использовалась все активнее. Границы метафоры начали размываться, и стало все сложнее и сложнее нащупать разницу между формой и материей, медиумом и посланием, метафорой и реальностью. И особенно сложно стало описывать те аспекты разума, которые не укладывались в эту метафору.