Сам робот – неуклюжее соединение процессорных блоков компьютера с подвижным металлическим каркасом – путешествовал, не покидая здания. Его не пытались сделать красивым, но хотели сделать умным, его мощный компьютерный мозг содержал специальную программу, чтобы он мог «продумать» свой путь по комнате. Робот был также снабжен рудиментарным органом зрения: к его каркасу крепилась видеокамера, которая снабжала его компьютерный мозг «сенсорными» сигналами, помогавшими успешно перемещаться в пространстве.

Ученые разработали эту модель робота для выполнения весьма простых задач: с помощью «органа зрения» безопасно перемещаться по захламленной комнате, найти дверь, ведущую в коридор, и открыть ее. Несведущему человеку могло бы показаться, что эти задачи слишком примитивны для такой сложной машины, но ученые знали, что на их решение роботу придется до предела потратить все свои вычислительные способности. Они надеялись, что этот эксперимент позволит им лучше понять способность искусственного разума взаимодействовать с окружающей обстановкой в процессе движения.

Движение было главным элементом данного эксперимента, оно ставило перед компьютерным мозгом робота крайне трудные задачи буквально на каждом совершаемом им нелегком шагу: даже самому незначительному движению предшествовала мучительно долгая пауза, посвященная анализу, – скажем, решение проблемы, как обогнуть стол, могло сделать робота неподвижным на целые часы.

Чтобы понять, почему робот продвигался так медленно, нам надо вспомнить, насколько примитивны были его инструменты для восприятия окружения. У него был только один источник информации об окружающем мире, в котором он искал свой путь: визуальные образы, поступающие на компьютер с видеокамеры, прикрепленной к его каркасу. Эти образы помогали роботу ориентироваться в среде, но при малейшем перемещении вся картина менялась: углы и расстояния становились иными, тени сдвигались, одни предметы становились ближе, а другие оказывались дальше.

Предметы в комнате, разумеется, не двигались, менялись только пространственные отношения робота с каждым из них. Каждый раз, когда робот продвигался вперед, он видел иную картину мира. Она отличалась от старой немного, но этого было достаточно, чтобы умная машина замерла на месте. Ее процессорам не хватало мощности, а программам – сложности для понимания того, что мир, запечатленный в предыдущем наборе образов, просто-напросто – чуть измененная версия все того же мира.

Таким образом, для робота любое изменение было тотальным, так что каждый новый образ был для него отражением совершенно иной вселенной. Робот не мог перенести опыт «старого» мира в мир новый – для него реальность не перетекает плавно с одного момента в другой – таким образом, новый визуальный образ представляется для него совершенно незнакомой реальностью, с которой надо учиться обращаться заново.

Сопутствующая обработка информации оказалась крайне тяжелой нагрузкой для цифрового мозга робота, и в результате он передвигался крайне медленно. В итоге, через десять часов после запуска он дошел до двери, к которой изначально стремился, взялся своей механической лапой за ее ручку, потянул на себя и открыл ее.

По завершении этого путешествия сотрудники лаборатории устроили маленький праздник. Затем робота перекатили в отправную точку его маршрута и дали задание повторить путешествие. Робот добросовестно начал новую мучительную прогулку по загроможденному помещению и после многих часов тяжелой работы снова достиг конечного пункта. Однако, пока его камера искала дверь, а компьютер сравнивал полученные визуальные образы с образцами, хранящимися в памяти, робот постоянно резко прерывал движение. Кто-то взял липкую ленту и наклеил ее на дверь, сделав маленький черный знак Х., который все изменил. Робот ничего не знал о двери с таким знаком. Ничто в его кремниевых понятиях не намекало на то, что дверь со знаком Х может по-прежнему считаться дверью. Из-за этого Х дверь в восприятии лишалась характерных для нее признаков, так что ему оставалось продолжать искать ее в других местах.

* * *

Только что описанный эксперимент был проведен около двадцати лет назад, когда высокие технологии только начали развиваться, и ученые с энтузиазмом только взялись за изучение возможностей искусственного интеллекта. Затем создавались новые поколения компьютеров, у которых увеличивались объем памяти и скорость обработки потока информации. Такие удивительные новинки, как распознавание голоса или виртуальная реальность, стали обычным явлением, и сегодня наши самые совершенные компьютеры за один миг могут решить столько математических уравнений, сколько Ньютон едва успел бы решить в течение пяти своих жизней.

Но несмотря на два десятилетия стремительного развития новых технологий, даже самые мощные модели искусственного интеллекта не могут так плавно и гибко следить за изменениями реального мира, как это делает мозг. Когда перед подобными машинами ставят задачу обрабатывать информацию, не прекращая целенаправленного движения по комнате, даже самые совершенные роботы уступают в ловкости ребенку, кошке или хомяку.

Такое несовершенство искусственного интеллекта, разумеется, не затмевает блеска разума тех ученых, которые конструируют разумные машины. Но это позволяет нам понять, как трудно собрать миллиарды битов разрозненных данных в единое, динамичное и устойчивое представление о «мире», в котором может целенаправленно и безопасно перемещаться отдельный организм. Но эту неимоверно сложную задачу постоянно решают все живые существа, даже самые примитивные. Фактически это наиважнейшее условие выживания: любой организм должен постоянно обрабатывать лавину все время поступающих к нему сенсорных данных. Их надо сортировать и обрабатывать, чтобы они складывались в одну реальную картину действительности, а затем живое существо свободно движется в этой реальности таким образом, чтобы максимально обеспечить свой шанс на выживание.

По сути, выживание животного зависит от его способности взаимодействовать с его окружением так, чтобы максимально увеличить возможность найти себе пару и пропитание, одновременно сводя к минимуму риск сорваться со скалы или наткнуться на голодного хищника. Интересно, что дезориентированный робот, о котором речь шла ранее, был бы явно неспособен справиться со всеми этими задачами. Если бы он был съедобным живым существом, то стал бы легкой добычей хищника. В то же время обезьяны, кролики, мыши и любая другая подвижная живая тварь могут быстро заметить опасность и возможности, с которыми они постоянно сталкиваются в окружающем мире, и быстро на них отреагировать, что значительно повышает их шанс на выживание.

Почему живые существа способны обрабатывать сенсорную информацию успешнее, чем самые современные компьютеры? Самый вероятный ответ звучит так: потому что их сложные нейронные сети, которые занимаются интерпретацией поступающих сенсорных сигналов, были созданы не современными учеными, опирающимися на логику, а собирались, нейрон за нейроном, от самых примитивных до самых совершенных участков, методом проб и ошибок на протяжении миллионов лет эволюционного процесса[17]. Подобные неотложные конкретные проблемы выживания на протяжении бесчисленных поколений вели тонкую генетическую настройку нервной системы, которая в итоге достигла такой сложности и такой изящной целостности, что даже самые блестящие компьютерные программисты пока могут лишь мечтать о подобном уровне функционирования. Задача любого живого мозга, независимо от степени его неврологического совершенства – будь то крохотные нервные узлы, управляющие поведением насекомого, или невероятно сложный неокортекс человека – всегда оставалась одной и той же: увеличить шансы организма на выживание с помощью реакций на сырые сенсорные данные, которые при обработке складываются в рабочую картину мира.