Ученым это различие представляется вполне тривиальным. Джерри Каплан неизменно подчеркивает его в своих лекциях и интервью. Специалист по компьютерным наукам, занимавшийся самыми разными проблемами, предприниматель, основавший много фирм, профессор и эссеист, вечно находящийся в разъездах (на этот раз я вынужден довольствоваться разговором по скайпу), он не слишком жалует адептов сингулярности и регулярно напоминает о том, что программа «симулирует мышление, не воспроизводя процесса, который происходит в человеческом разуме». Знаменитый тест Тьюринга Каплан интерпретирует не в качестве вступительного экзамена в эпоху полностью искусственного интеллекта, который было бы невозможно отличить от интеллекта человеческого, а в качестве простой игры в имитацию. Напомним, что тест Тьюринга заключается в разговоре с удаленным собеседником, когда невозможно определить, кто он человек или компьютер. Алан Тьюринг своим тестом предвосхищает техники НЛП[23] и чат-боты[24], способные создавать иллюзию естественного общения. Однако он нигде не утверждает, что компьютер таким образом достигает уровня человеческого мышления. Главное это то, что машина может обмануть собеседника, демонстрируя все признаки наличия интеллекта. Тьюринг, как известно, был геем, и Каплан готов даже сравнить этот мысленный эксперимент с допросами, которым в те времена все еще подвергали гомосексуалов в Англии: они должны были убедить полицию в своей сексуальной добропорядочности. В самом деле, в опубликованном в 1950 году исходном сценарии Тьюринга, еще до того как на сцену выходит машина, применяется странная перестановка ролей мужчины и женщины. То есть компьютер притворяется разумным точно так же, как мужчина притворяется женщиной, а гомосексуал гетеросексуалом. В этой грандиозной игре зеркал достоверно известно лишь одно: существует истинное и ложное, подлинник и копия.
Конечно, можно заявить, что иллюзия смешивается с реальностью, что подражать мышлению это и значит мыслить: в конце концов, как мы могли бы убедиться в том, что наш собеседник-человек не компьютер в человеческой форме, или же в том, что наше собственное мышление не является запрограммированным? Этот вопрос на заре философии поставил еще Платон, когда определил софиста (в одноименном диалоге) в качестве подражателя, производящего иллюзии, отличные от самих вещей. Софист владеет наукой «кажимости», он производит копии. Но разве сами эти копии не должны считаться «реальными»? Как отличить истинное от ложного в полном, цельном мире, в котором невозможно отрицать существование того, что проявляется? «Ведь являться и казаться и вместе с тем не быть, а также говорить что-либо, что не было бы истиной, все это и в прежнее время вызывало много недоумений, и теперь тоже»[25]. Этот ответ Платона навсегда определит западную мысль: чтобы мыслить ложное, нужно допустить небытие, то есть нарушить запрет учителя Платона Парменида, согласно которому «бытие есть» (тавтология, ранее считавшаяся безупречным утверждением). Это платоновское отцеубийство, позволившее извлечь понятие истины из монолита Парменида, неподвижного и невыразимого, открывает возможность противопоставить исследование истины торговле иллюзией. Мысль приходит в движение. Так копия находит место между бытием и небытием, между неопровержимым и непроизносимым: это то, чего нет. Ложная речь возникает, следовательно, когда «говорится иное как тождественное, несуществующее как существующее». Вот что позволяет опровергнуть софиста. Философ же представляется тем, кто изгоняет иллюзии и, постоянно сталкиваясь с небытием, никогда не довольствуется окончательной истиной.
Наша задача опровергнуть софистов 2.0, бесконечным потоком вещающих со сцены TED Talks. Эти поклонники мыслящей машины, которые сами редко бывают специалистами в информатике, заставляют нас вернуться к досократическим временам, когда было трудно помыслить различие между бытием и иллюзией. Заявляя о полном тождестве между нейроном и силиконом, между искусственным интеллектом и человеческим, они воскрешают Парменида. То, что тест Тьюринга способен обмануть человека, показывает силу иллюзии, привлекающей на свою сторону небытие. А вот считать, что тест Тьюринга устанавливает функциональную равнозначность человека и машины, это современный вариант сказать, что «бытие есть». Даже если тест пройден успешно, мы не только имеем право, но и обязаны узнать, кто же все-таки находился в комнате: человек или ИИ?
Вот почему философ Джон Серл в своей знаменитой короткой статье смог с легкостью опровергнуть представление о том, что машина могла бы «понимать» производимые ею операции[26]. Он предлагает мысленный эксперимент, получивший название «Китайская комната». Представьте, что вас заперли в комнате и передают извне записки с китайскими иероглифами на языке, которого вы не знаете. Потом, теперь уже на французском, вам сообщают точные инструкции, определяющие, как связывать между собой эти иероглифы. Манипулируя этими символами в соответствии с твердыми правилами, вы сможете производить относительно сложные операции. Например, если бы вам передали вопрос на китайском, вы смогли бы в письменном виде дать на него правильный ответ, ничего при этом не понимая. Разумеется, вы также сможете ответить по-французски и на вопросы, заданные на французском, но в этом случае вся эта сложная работа вам не понадобится С точки зрения наблюдателя, помещенного вне этой комнаты, вы будете способны общаться как по-китайски, так и по-французски. Однако в первом случае вы ведете себя как компьютер, то есть выполняете серию определенных операций с формальными символами, а во втором применяете некоторую форму интенциональности, прячущуюся в нейронных процессах. Проецируя себя, таким образом, в жизнь компьютера, вы интуитивно понимаете что ничего не понимаете. Вы довольствуетесь лишь перестановкой символов, слепо следуя правилам.
Но разве мозг сам не работает как компьютер, разве он не обрабатывает входящую информацию и не выдает исходящую? Так ли уж велико различие между вычислением и пониманием? Не являются ли нейроны сами миллионами таких «китайских комнат»?
Но именно эти вопросы искусственный интеллект и не должен решать, поскольку был создан для воспроизведения операций разума, а не работы мозга. Иначе говоря, для «понимания» ИИ необходимо, чтобы он был наделен нейронными биохимическими механизмами, а потому и обладал определенной биологической формой, но тогда он перестанет быть «искусственным». И наоборот: компьютер по определению ограничивается символами и формальными корреляциями, поскольку сама суть цифровых систем в том, чтобы применять к реальности код (последовательность цифр и операций). Нет нужды проникать в механизмы мозга, поддерживающие интенциональность, чтобы сделать вывод, что она не имеет никакого отношения к роботам. Кроме того, можно вполне обоснованно утверждать, что роботы не мыслят, если, конечно, придерживаться полного материализма. Кстати, Серл предупреждает, что тот, кто хотел бы отделить производимые разумом операции от материи, из которой состоит мозг, и уподобить их формальным программам обработки информации, вернулся бы тем самым к метафизическому дуализму. А ведь информатика вроде бы его изобличает
Таким образом, мысленный эксперимент с «китайской комнатой» позволяет провести четкое различие между симуляцией, представляющейся целью искусственного интеллекта («Я манипулирую символами на китайском языке»), и пониманием («Я прямо отвечаю, используя свою интенциональность»). «Никто же не предполагает, что компьютерная симуляция пожара может сжечь район или что можно намокнуть под симуляцией ливня. Откуда же берется предположение, удивляется Серл, что цифровая симуляция мышления способна что-нибудь понимать?»