Теоретически мы в состоянии представить интерфейс, на который было бы можно переложить когнитивную работу по артикуляции и интерпретации мыслей. Он будет должен уметь каким-то образом считывать состояния нейронов в мозге-передатчике и переводить их в понятные модели активации нейронов в мозге-приемнике. Даже если оставить в стороне (очевидные) технические трудности организации надежного одновременного считывания состояния миллиардов отдельных нейронов и записи в них, создание такого интерфейса, вероятно, само по себе является AI-полной задачей искусственного интеллекта. Интерфейс должен включать компонент, способный (в режиме реального времени) ставить в соответствие возникающим в одном мозгу моделям семантически эквивалентные модели в другом мозгу. Для выполнения этой задачи потребуется подробное многоуровневое понимание механизма нейронных вычислений, которое может привести непосредственно к созданию нейроморфного ИИ.
Несмотря на эти оговорки, движение в сторону улучшения интеллектуальных способностей по пути создания киберорганизмов не кажется совершенно бесперспективным. Впечатляющие результаты работ с гиппокампом крыс показали возможность создания нейронного протеза, который может повысить эффективность выполнения простой задачи на запоминание75. На сегодняшний день имплантат считывает информацию с электродов в количестве от одного десятка до двух десятков, размещенных в области CA3 гиппокампа, и передает ее на такое же количество нейронов, расположенных в области CA1 гиппокампа. Микропроцессор способен различать две модели возбуждения в первой области (соответствующие двум видам информации — «правый рычаг» и «левый рычаг») и научиться тому, как эти модели передаются во вторую область. Такие протезы могут не только восстановить функционирование мозга в ситуации, когда нормальное нейронное взаимодействие между двумя областями нейронов нарушено, но и за счет направленной активации требуемой модели во второй области способны повысить эффективность выполнения задачи по сравнению с обычным для крыс уровнем. Хотя по современным стандартам это и весьма впечатляющее в техническом плане достижение, эксперимент оставляет без ответа множество вопросов. Насколько хорошо этот подход масштабируется? Ведь число комбинаций взаимодействующих областей мозга, а также нейронов на входе и выходе из них, очень велико, поэтому сможем ли мы избежать комбинаторного взрыва при попытке картировать взаимодействия в мозгу? Не получится ли, что хотя эффективность решения тестовой задачи растет, этому сопутствуют некие скрытые издержки, например снижение способности обобщать стимулы или неспособность забыть определенную ассоциацию, после того как среда изменилась? Получит ли человек — располагающий, в отличие от крыс, внешними носителями памяти вроде бумаги и ручки — какую-либо выгоду от появления таких возможностей? Насколько легко будет применить подобный метод к другим областям мозга? В то время как работе описанного протеза помогает сравнительно простая структура областей гиппокампа, обеспечивающая последовательную передачу сигнала в одну сторону (по сути, однонаправленная связь между зонами СА3 и СА1), другие структуры в коре головного мозга используют рекуррентные циклы обратной связи, что значительно повышает сложность схемы связей и, видимо, затруднит расшифровку набора функций встроенных в нее групп нейронов.
В плане развития киборгов есть надежда, что мозг, снабженный имплантатом, поддерживающим связь с внешней средой, со временем научится сопоставлять свое внутреннее состояние и получаемые внешние сигналы. В этом случае имплантату не обязательно обладать интеллектом, скорее, мозг должен будет интеллектуально настроиться на интерфейс, примерно как мозг ребенка постепенно обучается интерпретировать сигналы, поступающие из внешнего мира через рецепторы органов зрения и слуха76. И снова возникает естественный вопрос: принесет ли это какую-нибудь реальную пользу? Предположим, пластичность мозга окажется настолько достаточной, что он научится распознавать модели в рамках некоего нового потока входных сигналов, проецируемых на его кору посредством некоего нейрокомпьютерного интерфейса, — но почему тогда просто не спроецировать ту же самую информацию непосредственно на сетчатку глаза в виде зрительных образов или на улитку в виде звука? Применение низкотехнологичных методов поможет избежать множества проблем — хотя и в том и в другом случаях нашему мозгу, чтобы научиться понимать информацию, придется задействовать механизмы распознавания образов и присущее ему свойство пластичности.
Сети и организации
Еще один потенциальный путь, ведущий к сверхразуму, — постепенное совершенствование сетей и организаций, соединяющих умы людей друг с другом и с различными искусственными объектами и ботами, то есть программами, автоматически выполняющими действия вместо человека. Смысл не в том, чтобы усовершенствовать когнитивные способности отдельных людей и в итоге вывести популяцию сверинтеллектуалов. Идея заключается в другом: создать некое объединение индивидуумов, организованных таким образом, чтобы эта появившаяся сеть по своему развитию могла бы достигнуть сверхинтеллектуального уровня — сеть, которую в следующей главе мы назовем «коллективный сверхразум»77.
В доисторические и исторические времена коллективный интеллект помог человечеству добиться многого. Источники успеха были самые разные: нововведения в средствах связи — причем сюда надо включить изобретение письменности и печатного дела, не говоря уже о возникновении самих языков; рост населения и увеличение его плотности; усовершенствование форм институциональной организации и стандартов познания; постепенное накопление институционального капитала. Фактически система коллективного интеллекта ограничена возможностями интеллекта ее членов, затратами на передачу информации между ними и различными недостатками и неэффективностью, присущими любым человеческим сообществам. По мере снижения расходов на все виды связи (имеется в виду не только стоимость оборудования, но и время ожидания ответа, затраты времени и внимания, а также другие факторы) появляется возможность создавать более крупные и более сплоченные организации. То же самое происходит и в случае успешной борьбы с отдельных ведомственными крайностями, деформирующими любую организационную жизнь, — разорительные имиджевые игры и статусные притязания; распыление ресурсов; несоблюдение сроков выполнения заданий; сокрытие фактов; фальсификация информации и прочие проблемы, связанные с выбором между свободой воли и навязанными условиями. Даже частичная ликвидация перекосов приносит коллективному интеллекту внушительную пользу.
Существует множество технологических и институциональных новаторских идей, способных влиять на рост нашего коллективного интеллекта. Например, современные рынки прогнозов относительно политики распределения дотаций благоприятствуют утверждению норм справедливости и способствуют выработке перспективных оценок по спорным научным и социальным вопросам78. Детекторы лжи (если удастся наладить выпуск надежных и удобных в применении полиграфов) смогут понизить уровень мошенничества в деятельности людей79. Более мощным инструментом могут стать детекторы самообмана80. Но и без новоиспеченных игр разума некоторые формы обмана перестают быть актуальными, утрачивая свою привлекательность из-за ряда причин, таких как: доступность информации, рассказывающей о репутации и прошлом человека; промульгация строгих гносеологических правил[12]; приоритет здравого смысла в культуре организаций. В результате систем наблюдения, осуществляемых на добровольной или обязательной основе, будут накоплены огромные объемы информации о поведении человека. На сайтах социальных сетей делятся своей личной информацией уже больше миллиарда людей; совсем скоро все пользователи — с помощью микрофонов и видеокамер, встроенных в смартфоны или оправы очков, — получат возможность загружать непрерывную трансляцию своей жизни. Автоматизированный анализ этих потоков данных породит множество новых применений — разумеется, как во благо, так и во зло81.
