GPS стимулирует совсем другие мозговые цепи, нежели те, которые задействованы при естественном ориентировании, можно почти наверняка предсказать, что у более молодого поколения лондонских таксистов гипоталамус вряд ли окажется увеличен. Но не сократится ли у них объем гипоталамуса ниже порогового нормативного уровня для обычного взрослого человека? Об этой возможности упоминали некоторые нейробиологи, обеспокоенные тем, что в таком случае риску подвергнется не только естественная способность ориентироваться, но также и многие другие когнитивные навыки, зависящие от целостности человеческого гипоталамуса. Короче говоря, вполне возможно, что с проблемами такого рода в ближайшие десятилетия столкнутся сотни миллионов людей, использующих новые цифровые стратегии: произойдет свертывание органического нейронного аппарата, встроенного в наш мозг в результате селективного давления сотни тысяч или даже миллионы лет назад. И это ощутимый повод для беспокойства. Серьезного беспокойства.

Вообще говоря, хотя в сфере искусственного интеллекта пока не удавалось получить ничего похожего на сверхчеловеческий разум, полемика по этому вопросу создает для нашего мозга больше проблем в другом отношении: речь идет о нашей способности отличать реальное научное достижение от простой рекламы, направленной на продажу продукта. Успешная демонстрация искусственного интеллекта, как в случае поражения шахматистов и чемпионов мира по игре в Го, широко обсуждалась сторонниками искусственного интеллекта и помогала создавать общее ощущение, что в долгосрочном плане искусственный интеллект сможет сбросить с пьедестала человеческий разум. На самом деле все эти новые подходы основаны на старых алгоритмах, манипулируют известными статистическими идеями и в лучшем случае усиливают способность современных систем реализовывать функцию распознавания. Например, несмотря на свое помпезное название, Deep Learning — не что иное, как изобретенная в 1970-х годах искусственная сеть нейронов, в алгоритм которой добавлено намного больше вычислительных стадий (также называемых скрытыми слоями). Такой ход позволяет повысить качество распознавания системой искусственного интеллекта, но не ликвидирует основные недостатки, неизменно имеющиеся у подобных программ с самого момента их появления шестьдесят лет назад: системы искусственного интеллекта находятся в плену у старой информации и правил, использованных для построения их баз данных, а также заложенных в систему тренировочных данных. Они не могут создавать новых знаний. В этом смысле искусственный интеллект, по сути, отражает мечту Лапласа о полностью предсказуемой вселенной, в которой будущее целиком определяется прошлым. В таком случае, если подобная система, предназначенная для сочинения музыки, тренируется исключительно на симфониях Моцарта, она никогда не сможет создавать музыку другого плана, такую как музыка Баха, Бетховена, группы Beatles или Элтона Джона. Дело в том, что искусственный интеллект вообще ничего не создает; он ничего не понимает; он не делает выводов. Он лишь выдает обратно то, чем его накормили, — заметим, накормили человеческие руки. Если у «разумных систем» чего-то и не хватает, так это как раз разума — в человеческом понимании слова. Так что, если использовать человеческие критерии интеллекта в качестве золотого стандарта производительности, системы искусственного интеллекта неизбежно обречены на позорный провал.

Но проблема в том, что искусственному интеллекту сегодня и не требуется обойти человеческий интеллект, чтобы стать сильнее нас в будущем. Такое будущее может наступить в результате гораздо более хитрого и реального трюка — укрепления взаимодействия человеческого мозга с цифровыми системами до тех пор, пока, загнанный в угол Истинный творец всего не найдет другой рабочей альтернативы, кроме как самому стать одной из таких систем. Как тонко подметил писатель Николас Карр, «когда мы начинаем использовать компьютеры для помощи в понимании мира, наш собственный разум сжимается до искусственного».

Обратная ситуация, как мы видели (см. главу 6), невозможна. Следовательно, если произойдет самое худшее и следующие поколения людей не будут обладать истинным диапазоном человеческих возможностей в том виде, как это было до сих пор, нам останется винить только самих себя. Как часто бывает, прежде чем такие сценарии, как сингулярность или даже моя гипотеза цифрового хамелеона, становятся темой научных дискуссий, они разыгрываются самостоятельно и доходят до общества в виде научной фантастики. В книге «Как мы становимся постлюдьми» Хейлс описывает реализацию концепции постчеловеческой эпохи в нескольких популярных научно-фантастических книгах. Например, Хейлс анализирует основную интригу нейробиологического триллера Нила Стивенсона «Лавина», которая вращается вокруг того, что некий вирус инфицирует умы людей всей планеты и превращает их в биологические машины, лишенные даже следов истинного сознания, свободы воли, способностей к взаимопомощи или индивидуальности.

Эта чудовищная перспектива обретает смысл, если учесть предпосылку кибернетического движения, состоящую в том, что мозг просто подобен устройству по переработке шенноновской информации. Понятное дело, я так не думаю. Но я боюсь, что наше постоянное взаимодействие с цифровой логикой, особенно в тех случаях, когда оно завершается мощным гедоническим опытом, постепенно приведет к компромиссу или даже к уничтожению некоторых типов поведения и когнитивных возможностей, составляющих самые изобретательные и ценные атрибуты человеческого существа. Как это может произойти, если человеческий мозг не является машиной Тьюринга и при вычислениях не опирается на шенноновскую информацию? На самом базовом уровне многие гены в геноме человека, отобранные в результате множества эволюционных событий, взаимодействуют в рамках «генетической программы», ответственной за сборку естественной трехмерной структуры мозга в пренатальном и в раннем постнатальном периодах. Это генетическое программирование гарантирует, что исходная физическая конфигурация нашего мозга отражает эволюционный процесс, происходивший на протяжении миллионов лет, пока современный план строения центральной нервной системы человека не сформировал базовую нейронную структуру, возникшую у анатомически современного человека около сотни тысяч лет назад. После рождения программирование мозга продолжается за счет его двустороннего взаимодействия с телом и окружающей средой. Постоянное погружение в человеческую культуру и изобилие социальных связей дополнительно «программируют» центральную нервную систему. Однако это не единственный способ влияния на наш мозг. Механические, электронные и цифровые устройства также могут быть ассимилированы в вычисления нашего разума, как доказывает моя работа с интерфейсом «мозг-машина». Я же считаю, что мозг может не только ассимилировать функцию цифрового устройства, но и стать им.

В 1970-х годах Джозеф Вейценбаум был поражен удивительными результатами, которые получали люди, начавшие работать с его программой ELIZA. По мнению Вейценбаума, цифровые компьютеры были последним вкладом в длинную последовательность интеллектуальных технологий, таких как карты и часы, кардинально изменивших наше восприятие и ощущение реальности. Проникнув в нашу жизнь, эти технологии были ассимилированы в качестве «того самого материала, из которого человек строит свой мир». В этой связи Вейценбаум беспокоился, что «внедрение компьютеров в сложную человеческую деятельность может представлять собой необратимый шаг». По его мнению, «интеллектуальная технология [вроде компьютера] становится незаменимым компонентом любой структуры, и как только она основательно интегрируется в эту структуру и встраивается в разные жизненно важные подструктуры,