Хотя пока неизвестно, улучшит ли иллюзия свободы воли взаимодействие роботов с роботами, в плане взаимодействия роботов с людьми неуверенности гораздо меньше. Для естественного общения с людьми сильному ИИ, безусловно, потребуется понимать вокабуляр возможностей и намерений, и, следовательно, имитировать иллюзию свободной воли. Как я объяснил выше, им также выгодно самим «верить» в свою свободную волю — чтобы иметь возможность осознать собственное намерение и изменить действие.

Способность рассуждать о своих убеждениях, намерениях и желаниях представляет серьезный вызов для исследователей ИИ и определяет понятие свободы действий. Однако философы изучают эту способность как часть классической проблемы самосознания. Такие вопросы, как «Могут ли машины иметь сознание?» или «Чем программа со свободой действий отличается от обычной программы?», занимали и занимают лучшие умы многих поколений, и я не буду притворяться, что готов дать на них полные ответы. Тем не менее я считаю, что алгоритмизация контрфактивного — важный шаг к пониманию этих вопросов и к превращению сознания и действия в вычислительную реальность. Методы, описанные для оснащения машины символическим представлением окружающей среды и способностью представить гипотетическое возмущение этой среды, могут быть расширены, чтобы включить в среду саму машину. Ни одна машина не способна обработать полную копию собственного программного обеспечения, однако ей можно дать схему его основных компонентов. Другие компоненты затем станут рассуждать об этой схеме и имитировать состояние самосознания.

Чтобы создать ощущение свободы действий, мы также должны оснастить этот программный пакет памятью для записи прошлых активаций, на которые он будет ссылаться, когда его спросят: «Почему ты это сделал?» Действия, которые проходят через определенные паттерны при активации пути, получат аргументированные объяснения, например: «Потому что альтернатива оказалась менее привлекательной». Другие ответы будут бесполезными или уклончивыми: «Хотел бы я знать почему» или «Потому что ты меня так запрограммировал».

Подводя итог, я считаю, что программный пакет, который даст мыслящей машине преимущества свободы воли, будет состоять как минимум из трех частей: из причинной модели мира, причинной модели собственного программного обеспечения, пусть и поверхностной, и памяти, в которой будет записано, как намерения в ее уме соответствуют событиям во внешнем мире.

Возможно, именно мы сами начинаем понимать причины в раннем детстве. У нас в сознании присутствует что-то вроде генератора намерений, который говорит нам, что мы должны предпринять действие X = x. Но дети любят экспериментировать — бросать вызов родителям, учителям и даже собственным изначальным намерениям — и делать что-то новое, просто для удовольствия. Полностью осознавая, что мы должны сделать X = x, мы игриво делаем X = x¢. Потом мы смотрим, что происходит, повторяем процесс и ведем отчетность о том, насколько хорош наш генератор намерений. Наконец, когда мы начинаем настраивать собственное программное обеспечение, именно тогда мы и берем на себя моральную ответственность за свои действия. Эта ответственность выступает иллюзией на уровне нейронной активации, но не на уровне программного обеспечения самосознания.

Вдохновленный этими возможностями, я считаю, что сильный ИИ с пониманием причин и способностями к самостоятельным действиям — это реально. И отсюда вытекает вопрос, который писатели-фантасты задают с 1950-х годов: стоит ли нам волноваться? Является ли сильный ИИ ящиком Пандоры, который мы не должны открывать?

Недавно публичные персоны вроде Илона Маска и Стивена Хокинга заявили, что у нас есть причины беспокоиться. Маск написал в «Твиттере», что ИИ «потенциально опаснее ядерного оружия». В 2015 году на веб-сайте Джона Брокмана Edge.org был задан ежегодный вопрос, и он выглядел так: «Что вы думаете о машинах, которые думают?». На него дали 186 вдумчивых и провокационных ответов, которые потом были собраны в книге под названием «Что думать о машинах, которые думают» (What to Think About Machines That Think).

Намеренно расплывчатый вопрос Брокмана подразделяется как минимум на пять связанных между собой:

1. Мы уже создали мыслящие машины?

2. Можем ли мы создать мыслящие машины?

3. Будем ли мы создавать мыслящие машины?

4. Стоит ли создавать мыслящие машины?

И наконец, незаданный вопрос, который лежит в основе наших тревог:

5. Можем ли мы создать машины, способные отличать добро и зло?

Ответ на первый вопрос будет отрицательным, но я полагаю, что на все остальные можно ответить утвердительно. Мы точно еще не создали машины, которые думают, интерпретируя мир как люди. До этого момента реально всего лишь симулировать человеческое мышление в узко определенных областях, где есть только самые примитивные каузальные структуры. Для них действительно удается создавать машины, которые превосходят людей, но это не должно удивлять, ведь в этих областях вознаграждается единственная вещь, которую компьютеры делают хорошо, а именно вычисления.

Ответ на второй вопрос почти точно положительный, если определять способность думать как способность пройти тест Тьюринга. Я утверждаю это на основании того, что мы извлекли из мини-теста Тьюринга. Умение отвечать на запросы на всех трех уровнях Лестницы Причинности создает основу для «самосознающего» ПО, которое позволяет машине думать о своих намерениях и размышлять о своих ошибках. Алгоритмы для ответа на каузальные и контрфактивные запросы уже существуют (во многом благодаря моим студентом), и чтобы их внедрить, не хватает только трудолюбивых исследователей искусственного интеллекта.

Третий вопрос, конечно, зависит от событий в человеческой истории, которые трудно предсказать. Но исторически люди редко отказывались от того, чтобы создавать или практиковать вещи, если это позволяет развитие техники. Отчасти это объясняется тем, что мы не в состоянии узнать, на что способны наши технологии, пока не используем их на практике, будь то клонирование животных или отправка людей на Луну. Однако поворотным пунктом в этом процессе стал взрыв атомной бомбы: многие люди считают, что эту технологию лучше было бы не создавать.

Хороший пример того, как ученые отказались от вполне возможного на практике в послевоенный период, подала Асиломарская конференция 1975 года о рекомбинации ДНК — новой технологии, которая освещалась в СМИ в весьма апокалиптических тонах. Ученым, работающим в этой области, удалось прийти к консенсусу относительно разумных методов обеспечения безопасности, и достигнутое ими тогда согласие сохранялось в течение следующих четырех десятилетий. Сейчас рекомбинантная ДНК — обычная зрелая технология.

В 2017 году Институт будущего жизни (Future of Life Institute) организовал в Асиломаре похожую конференцию об искусственном интеллекте, где на месте было достигнуто соглашение о 23 принципах для будущих исследований «полезного ИИ». Хотя большинство из собранных в нем указаний не относится к темам, обсуждаемым в этой книге, рекомендации по этике и ценностям определенно достойны внимания. Например, рекомендация 6: «Системы ИИ должны быть безопасными и надежными в течение