Очевидно, что совокупно труды Гёделя и Хайтина логически противоречат гипотезе о том, что если бы человеческий мозг был устройством компьютерного типа со сложностью X, он мог бы создать нечто (вроде сверхразумного искусственного устройства) с уровнем сложности выше X.

Поскольку эталоном в этом сравнении является цифровой компьютер, имеет смысл начать наш рассказ с возвращения к историческим корням этой удивительной машины. Любой современный цифровой компьютер представляет собой одно из множества возможных конкретных воплощений абстрактного вычислительного устройства, впервые предложенного британским математиком и логиком Аланом Тьюрингом в 1936 году. Этот ментальный конструкт, названный в его часть универсальной машиной Тьюринга (УМТ), и сегодня описывает функционирование любой цифровой машины — от портативного компьютера до самого мощного суперкомпьютера планеты. Универсальная машина Тьюринга работает на основании встроенной таблицы запрограммированных пользователем инструкций, последовательно считывая и оперируя символами с поступающей в машину пленки. По мере прочтения символов на пленке, последовательно одного за другим, машина Тьюринга использует внутреннюю таблицу инструкций (программу) для выполнения различных логических операций, а затем записывает результаты.

Звучит просто, не правда ли? Но, к лучшему или к худшему, большинство технологических прорывов последних восьмидесяти лет, включая появление самого революционного инструмента массовой коммуникации в истории нашего вида — интернета, можно рассматривать в качестве побочного продукта абстрактной ментальной игрушки, возникшей в глубинах разума гениального математика.

Идея о том, что все природные явления можно симулировать на цифровом компьютере, во многом почерпнута из своеобразной и ошибочной интерпретации так называемого тезиса Чёрча — Тьюринга, исходно сформулированного Тьюрингом и американским математиком Алонзо Чёрчем. По сути, этот тезис гласит, что, если известна серия строго определенных этапов решения конкретного математического уравнения или задачи (эта серия этапов называется алгоритмом), цифровой компьютер способен воспроизвести эту операцию и найти решение данного уравнения. Такое уравнение относят к исчислимым функциям.

Здесь-то и начинается путаница.

Исходная гипотеза Чёрча — Тьюринга относилась исключительно к вопросам, связанным с формальным математическим моделированием. Однако с тех пор многие авторы интерпретировали гипотезу Чёрча — Тьюринга в таком ключе, как если бы она устанавливала предел вычислений для всех природных явлений. В целом эти авторы считали, что ни одно физическое вычислительное устройство не может превзойти по способностям машину Тьюринга. Звучит безобидно, но, игнорируя тот факт, что вычисления по Тьюрингу относятся только к области формальной математики, мы рискуем породить множество проблем и ошибочных выводов. На самом деле, если задаться вопросом о том, является ли мозг человека или других животных просто машиной Тьюринга, мы обнаружим, что вычислительная теория Тьюринга предполагает серию допущений, исключающих ее прямое приложение к сложным биологическим системам, таким как мозг. Например, в машине Тьюринга представление информации является формальным (т. е. абстрактным и синтаксическим, как 1+1), а не физическим и семантическим, как в большинстве биологических систем. В таком мозге, как наш, особый тип информации — информация Гёделя — физически записывается в нервную ткань, из которой состоит центральная нервная система (см. главу 3). Семантический анализ показывает, что даже простая фраза типа «Да ты меня ограбил!» приобретает разные значения в зависимости от контекста: это может быть дружеская шутка или серьезное обвинение. Люди легко улавливают правильный смысл, но машина Тьюринга, основанная на битах, испытывает большие трудности при анализе такого предложения.

Тем не менее многие программисты и нейробиологи использовали тезис Чёрча — Тьюринга в качестве главного теоретического основания для предположения, что мозг любого животного, включая нас, может быть приведен к алгоритму и симулирован на цифровом компьютере. Эти ученые полагают, что успешный подход к использованию симуляций механических систем можно беспрепятственно распространить на изучение биологических систем, сложность которых намного превосходит сложность любого созданного человеком устройства. Эта философская позиция называется компьютационализмом: данный термин связывают с именем Хилари Патнэма, который предложил его в 1963 году в книге «Мозг и поведение», но затем его защищали многие другие философы, такие как Джерри Фодор. Критики компьютационализма рассматривают этот тезис исключительно в качестве мистической фантазии. Поскольку множество людей ныне считают, что мозг похож на цифровой компьютер, использование моего определения органического компьютера при обсуждении мозга животных приобретает в нашем контексте особый смысл.

В экстремальной форме компьютационализм не только постулирует, что весь спектр человеческого опыта можно воспроизвести и инициировать с помощью цифровой симуляции, он также подразумевает, что в ближайшем будущем благодаря экспоненциальному росту мощности компьютеров машины смогут полностью заменить мыслительные способности человека. Это последнее утверждение, высказанное Реем Курцвейлом и другими, называют гипотезой сингулярности. В книге «Эпоха духовных машин: когда компьютеры превзойдут человеческий разум» Курцвейл выдвигает радикальную версию тезиса Чёрча — Тьюринга: «Если проблема не решается с помощью машины Тьюринга, она также неразрешима для человеческого разума». Однако истоки такого видения восходят к 1940-м и 1950-м годам, когда несколько прежних коллег Клода Шеннона из Массачусетского технологического института, такие как Норберт Винер и Уоррен Маккалок, а также многие другие уважаемые ученые, среди которых был и Джон фон Нейман, начали шире смотреть на многие спорные вопросы, чтобы сформулировать совершенно новую парадигму для определения человеческого разума и процесса обработки информации человеческим мозгом. Это движение было названо кибернетикой и на протяжении следующего десятилетия или около того обеспечивало интеллектуальные основы и обоснования той сферы исследований, которую теперь называют сферой искусственного интеллекта.

Как пишет в своей великолепной книге «Как мы становимся постлюдьми» моя коллега из Университета Дьюка Н. Кэтрин Хейлс, эта группа провела серию встреч, названных конференциями Мэйси по кибернетике[14], чтобы создать совершенно новую сферу исследований. Они объединили теорию информации Клода Шеннона, модель Уоррена Маккалока с индивидуальными нейронами в качестве единиц обработки информации, новую архитектуру цифровых компьютеров на основе бинарной логики и цифровых сетей Джона фон Неймана и концепцию Норберта Винера о восприятии машин и человеческих существ в качестве представителей одного класса автономных самонаправляющих устройств. Хейлс пишет: «Результатом этого революционного предприятия стало не что иное, как новый способ восприятия человеческих существ. С этих пор людей стали воспринимать в первую очередь как обрабатывающих информацию субъектов, по сути напоминающих разумные машины».

Людей вдруг стали воспринимать так, как будто они состоят из огромного числа битов, и в таком случае их разум, историю жизни, уникальный перцептивный опыт и воспоминания, их вкусы и решения, любовь и ненависть, вплоть до составляющей их органической материи, могут воспроизвести (и в какой-то момент воспроизведут) машины. Как считали кибернетики, цифровые машины будущего смогут загружать, ассимилировать, повторять, воспроизводить по своему желанию и, главное, симулировать все, что делает человека человеком. Таких разумных