Эмоции: великолепная история человечества - [95]

Второй отвечает: «Что такое черепаха?»

Алан Тьюринг встает и объявляет: «Участник номер два — компьютер». Он выиграл. Тест окончен.

Конечно, этого никогда не происходило с настоящим Аланом Тьюрингом. Однако самый известный дешифровщик Второй мировой, отец современных компьютерных технологий и настоящий гений придумал похожий тест. Его цель — определить, стал ли искусственный интеллект неотличим от человеческого. Если человек не способен догадаться, что один из участников эксперимента — компьютер, считается, что компьютер прошел тест. Реальный Тьюринг мог не осознавать, что для успеха эксперимента ему придется использовать вопросы в духе Войта-Кампфа, как это сделал я. Эти вопросы помогают выявлять андроидов-репликантов в культовом фильме «Бегущий по лезвию»[378]. Я уверен, некоторые из вас их узнали. В чем-то Филип Дик был прав. Именно такие вопросы нужно задавать, чтобы определить, человек ваш собеседник или машина. Чтобы обмануть вас и выдать себя за человека, компьютеру придется убедить вас в том, что он способен считывать и испытывать эмоции. Главный вопрос: возможно ли это?

Один из разработчиков The Vault, историк Томас Диксон, сказал мне, что «поскольку каждой культуре (и человеку) [присущ] собственный уникальный репертуар чувств», то нет «никаких причин, по которым искусственный интеллект не освоит эти шаблоны»[379]. Барретт утверждает, что выражения лица, интонации и эмоциональное поведение вполне могут меняться не только от культуры к культуре, но и, едва уловимо, от человека к человеку[380]. Создадим ли мы когда-нибудь машину, способную видеть мельчайшие нюансы во всем многообразии человеческого эмоционального опыта, если различия между выражением эмоций в двух разных культурах иногда так велики, что не поддаются переводу? Или машину, которая сможет распознавать небольшую часть этого разнообразия и, случайно или нет, заставит пользователей подстраиваться под ее навыки?

Компьютеры способны работать гораздо быстрее людей. Например, они мгновенно находят в базах данных миллионы единиц информации, на поиск которых у человека ушли бы годы. Однако компьютеры могут делать только то, что им говорят. Когда Алан Тьюринг пытался взломать немецкий код с помощью компьютера 1940-х годов, ему приходилось сначала вносить в компьютер все данные о коде конкретного дня. Затем требовалось изучить результаты и решить, какие детали бесполезны, а о каких следует незамедлительно доложить командованию. Компьютер не мог самостоятельно перехватить и обработать немецкие шифровки, а также не мог понять, какие из сообщений важны. То же самое актуально для всех современных компьютеров, то есть было актуальным до XXI века.

Компьютер, оснащенный искусственным интеллектом (ИИ), экономит людям время. ИИ способен читать миллионы документов и, что особенно важно, в процессе узнавать об этих документах что-то новое. Например, с 2020 года системы ИИ используют в Восточной Африке ученые Кембриджского университета и угандийского Института инфекционных заболеваний. Их задача — обрабатывать миллионы рукописных медицинских карт пациентов с ВИЧ и выявлять закономерности в таких факторах, как социальный бэкграунд, место жительства, племенная принадлежность, возраст. ИИ почти мгновенно выявляет особенности, из-за которых одни пропускают прием лекарств, а другие получают необходимые препараты. Люди также способны замечать эти закономерности — вообще-то, они посвятили их поиску уже много лет, — но на это требуется очень много времени. Подобный ИИ может спасать жизни, но для этого ему не нужны эмоции. Более глубинные причины того, почему люди не принимают лекарства, все еще находятся за пределами понимания простейшего ИИ, и обусловлены они именно эмоциями.

Многие решения невозможно принять, не опираясь на чувства. Представьте, что вы выбираете, какое мороженое купить. Это не то решение, которое принимается исключительно логически. Вы выбираете мороженое, вспоминая, какое удовольствие вам доставил его вкус (и, может, вкус других продуктов), когда вы пробовали его раньше. Абсолютно логичный андроид никогда бы не смог сделать этот выбор. И у него уж точно не было бы любимого вкуса.

Однако эмоции помогают нам не только определиться с десертом. Нейробиолог Антонио Дамасио продемонстрировал, что почти каждое принятое нами решение связано с воспоминаниями о хорошем и плохом опыте[381]. Если мы сделали что-то в прошлом и нам не понравился результат, мы не будем делать это снова. Если все прошло хорошо, мы повторим опыт. Это относится и к тому, как мы кривимся от мороженого с чесночным вкусом, и к тому, как мы выбираем место в автобусе. Спросите себя, почему вы сидите там, где сидите, в автобусе, самолете или поезде. Если бы не эмоции, мы были бы неспособны принимать открытые, небинарные решения и стояли бы столбом, не зная, какое место занять.

Несмотря на эти проблемы, существует целая область, посвященная созданию эмоциональных машин, — эмоциональные вычисления. Термин ввела в 1995 году специалистка по теории вычислительных машин Розалинд Пикард, которая по сей день активно занимается исследованиями. В область ее научных интересов входит решение двух задач. Она стремится разработать, во-первых, компьютер, который распознавал бы чувства, а во-вторых, компьютер, который сам мог бы испытывать эмоции. Последнее — кроличья нора, и я сейчас не собираюсь в нее спускаться, однако первое — создание машин, распознающих человеческие эмоции, — одна из причин, по которым в 2084 году мы все будем чувствовать одно и то же, если допустить, что доктор Пикард и ее коллеги преуспеют.