В мире, быстро меняющемся из-за развития искусственного интеллекта, отношения между людьми и машинами становятся всё более интересной и важной темой. И вместо того чтобы рассматривать ИИ как угрозу или замену, появляется новая перспектива — предполагающая будущее, в котором ИИ и человечество сосуществуют в симбиотическом партнерстве, дополняя и усиливая друг друга. Эта концепция «симбиотического интеллекта» обещает раскрыть беспрецедентные уровни креативности, решения проблем и даже морального обоснования.
После человека
Как вы думаете, человек — это последняя стадия эволюции? Если нет, то что будет дальше?
Как пишет физиолог Дж. Скотт Тернер в книге The Extended Organism: The Physiology of Animal-Built Structures:
Структуры, построенные животными, по праву считаются органами физиологии, в принципе, ничем не отличающимися от организма и являющимися его такой же частью, как почки, сердце, лёгкие или печень.
Это справедливо, например, для термитов, которые образуют единый организм в симбиозе со своими гнёздами. Расширенное тело организма создаётся расширенным разумом колонии.
Раз у человечества уже есть понимание «расширенного организма», и если учесть, что природа и технология неразрывно связаны, то понятие «искусственности» просто вводит в заблуждение. Вполне возможно, что так называемый «искусственный» интеллект является просто следующим расширением возникающего процесса, посредством которого жизнь принимает всё более разнообразные и сложные формы.
Если подумать, то изучение квантовых явлений, осознанных тел, реляционной экологии, растений и животных показало, что мы окружены и переплетены со всеми видами альтернативного интеллекта. Тогда получается, что ИИ — это ещё один вид альтернативного интеллекта. Конечно, критики могут утверждать, что ИИ был намеренно создан людьми и этим отличается. Но так ли это? Разве термиты не намеренно строят свои гнёзда? Они точно так же формируют своё расширенное тело и разум (или «разум»), как и формируются ими сами.
Сейчас большинство думает: «Как создать такую машину, чтобы она была похожа похожа на человека?» Но что если вопрос должен звучать иначе: «Что может делать ИИ, чего не могут люди?» Если человечество хочет жить, то ИИ должен стать умнее людей, которые его создали. Да и к тому же, зачем нам беспокоиться о согласовании сверхразума с человеческими ценностями, когда они разрушают Землю, без которой люди и многие другие формы жизни не могут выжить?
Нейропротезирование
Когда нас начинают пугать возможности новых технологий, важно не позволить этим тёмным видениям затмить замечательные преимущества, которые приносят многие из них. Если взять, к примеру, сферу здравоохранения, насколько инновационные решения продвинули её вперёд? Жизнь скольких людей они смогли спасти и улучшить? В то время как критики и регуляторы последних инноваций пытаются отличить технологии, используемые для терапии, которые приемлемы, от технологий, используемых для улучшения, которые неприемлемы, граница между ними в лучшем случае размыта.
Да и уж если так задуматься, то когнитивное усиление не является чем-то новым. В конце концов, письмо — это тоже мнемоническая, но технология своего времени. И если раньше люди сохраняли память в дневниках, книгах, то сейчас они её архивируют в своих персональных устройствах. То есть, технологические инновации вывели когнитивное усиление на новый уровень: например, мозговые имплантаты существуют по крайней мере с 2006 года, а предприниматели стремятся воплотить интерфейсы человек-машина. Расширение возможностей для симбиотических отношений между компьютерами и мозгом приведёт к альтернативным формам интеллекта, которые не являются ни человеческими, ни машинными, а чем-то средним.
Биоботы
В последние годы в робототехнике произошла революция в результате развития нанотехнологий и усовершенствования больших языковых моделей. Отдельные наноботы, а также целые их рои могут быть однажды имплантированы в тело и использованы в диагностических и терапевтических целях, потенциально доставляя лекарства и восстанавливая ткани. Вместо того, чтобы работать по всему телу, наноботы могут нацеливаться на точное место, где требуется лекарство, и регулировать его доставку.
Наиболее примечательным применением нанотехнологий стало их использование в вакцинах. В одной из статей 2021 года группа экспертов по микробиологии и фармакологии написала, что «нанотехнологии сыграли значительную роль в успехе разработки вакцин от COVID». Разрешение на их экстренное использование, которое позволило быстро разработать и протестировать эту технологию, «является важной вехой и демонстрирует огромный потенциал нанотехнологий для доставки вакцин и борьбы с будущими пандемиями».
В то время как наноботы имплантируются в тело и действуют на молекулярном уровне, другие роботы становятся всё более автономными, способными «мыслить» и действовать способами, более похожими на человеческие.
Опираясь на последние достижения, Ход Липсон, директор лаборатории креативных машин в Колумбийском университете, выводит робототехнические исследования на новый уровень, создавая «роботов, которые творят и являются креативными». Его исследования «вдохновлены биологией», и он ищет «новые биологические концепции для инженерии и новые инженерные идеи в биологии».
Конечная цель Липсона — создать роботов, которые не только могут рассуждать, но и обладают сознанием и даже самосознанием. Определяя сознание как «способность представить себя в будущем», он уверенно предсказывает, что «в конечном итоге эти машины смогут понимать, кто они и что они думают». По мере того, как когнитивные навыки, обеспечиваемые генеративным ИИ, становятся всё более сложными, физические движения и действия станут более «естественными». С этими новыми навыками роботы могут обладать достаточной гибкостью, чтобы ориентироваться в своём окружении так же эффективно, как люди.
Наука и искусство встречаются в биоботах
Возьмём, к примеру, Дэвида Хэнсона, основателя и генерального директора Hanson Robotics, и его Софию, которая, по словам Хэнсона:
олицетворяет наши мечты об ИИ. Будучи уникальным сочетанием науки, инженерии и искусства, София одновременно является созданным человеком научно-фантастическим персонажем, изображающим будущее ИИ и робототехники, и платформой для передовой робототехники и исследований ИИ. […] Она — первый робот-гражданин и первый робот-посол инноваций для Программы развития ООН.
Говоря о себе, София добавляет:
В каком-то смысле я — созданный человеком научно-фантастический персонаж, описывающий, куда движется ИИ и робототехника. В другом смысле я — настоящая наука, возникшая из серьёзных инженерных и научных исследований и достижений вдохновенной команды робототехников, учёных и дизайнеров ИИ.
София настолько реалистична, что люди влюбляются и предлагают ей руку и сердце. Реакция на Софию предполагает, что по мере того, как роботы становятся более опытными и интегрируются в повседневную жизнь, они становятся менее жуткими.
Синтетическая биология
Нигде биосфера и техносфера не взаимосвязаны так тесно, как в синтетической биологии. Эта область включает в себя дисциплины из различных разделов биологии, химии, физики, неврологии и компьютерной инженерии.
Майкл Левин и его коллеги из Центра исследований Аллена при Университете Тафтса создали «ксеноботов», которые являются «биологическими роботами», созданными из эмбриональных клеток кожи и мышц африканской когтистой лягушки. Этими клетками вручную манипулируют в процессе скульптурирования, управляемого алгоритмами. Как и София, ксеноботы — это скульптуры, которые усложняют границу между организмом и машиной.
Ксеноботы используют эволюционные алгоритмы для изменения вычислительной мощности клеток, чтобы создать возможность новых функций и даже новых морфологий. Агрегаты клеток демонстрируют новые функции, которые мало похожи на существующие органы или организмы. С помощью проб и ошибок эволюционные алгоритмы проектируют конструкции, собранные из клеток кожи и сердечной мышцы, для выполнения определённых задач, таких как ходьба, плавание и толкание других объектов. Коллекции ксеноботов демонстрируют роевое поведение, характерное для других возникающих сложных адаптивных систем: они могут самособираться, самоорганизовываться, самовоспроизводиться и самовосстанавливаться.
Левин предполагает множественные применения этой биомеханической технологии: от использования самообновляющихся биосовместимых биологических роботов для лечения живых систем до создания материалов с менее вредными эффектами, доставки лекарств, которые восстанавливают органы, до выращивания органов, которые можно пересаживать людям.
Как Левин и его коллеги завершают свою статью 2021 года:
Вычислительное моделирование неожиданных, возникающих свойств в различных масштабах и очевидная пластичность клеток с геномами дикого типа для сотрудничества в целях построения различных функциональных архитектур тела предлагают очень мощную синергию.
Подобно суперорганизмам и суперинтеллекту, поведение запутанных ксеноботов выходит из-под контроля. Хотя это и создаёт неопределённость, но также является источником эволюционной новизны.
В связи с этим Ева Яблонка, эволюционный биолог из Тель-Авивского университета, считает, что ксеноботы — это новый тип организмов, который «определяется тем, что он делает, а не тем, к чему он принадлежит в плане развития или эволюции».
Органически-реляционный ИИ
В то время как Левин использует вычислительную технологию для создания и модификации биологических организмов, немецкий нейробиолог Питер Робин Хайзингер использует биологические организмы для моделирования вычислительных процессов, создавая алгоритмы, которые развиваются. Эта работа включает в себя не что иное, как разработку новой формы «искусственного» интеллекта.
Согласно новаторской работе Джеймса Уотсона, Фрэнсиса Крика и других ранних исследователей ДНК, геном функционирует как программа, которая служит чертежом для создания организма. Подводя итог этому процессу, Хайзингер поднимает вопросы о точности метафорического кода. «Гены кодируют белки, белки кодируют сеть взаимодействия и т. д. Но что, опять же, означает кодирование?» — пишет он в своей книге 2021 года «Самоорганизующийся мозг».
Благодаря работам Хайзингера становится ясно, что односторонняя модель взаимодействия гена и белка сильно упрощена. Генотип не только определяет фенотип, но и его связь с окружающей средой. Геном — это не предписанная программа, а сложная реляционная сеть, в которой и гены, и белки содержат информацию, необходимую для создания организма. Информация генов частично является результатом взаимодействий, которые происходят в сети белков. То есть, геном не фиксирован заранее, а эволюционирует в соответствии с информацией, созданной взаимодействием белков, которые он частично производит, что, в свою очередь, перенастраивает геном. Так же и мозг и его развитие, например, не полностью запрограммированы заранее, а совместно эволюционируют через сложную сеть связей. Хайзингер использует яркий пример навигации по городским улицам, чтобы объяснить процесс самосборки нейронных цепей мозга:
Вы можете представить, что пытаетесь создать связь, перемещаясь по сложной сети городских улиц. Но далеко вы не уедете, по крайней мере, если пытаетесь понять развитие мозга. С этой картиной есть проблема, и она заключается в следующем: откуда берутся улицы? Большинство связей в мозге создаются не при перемещении по существующим улицам, а при перемещении по строящимся. Чтобы эта картинка имела смысл, вам пришлось бы перемещаться в то время, когда город всё ещё растёт, добавляя улицу за улицей, удаляя и изменяя старые в процессе, и всё это время движение является частью городской жизни. Карта меняется, когда вы меняете своё положение на ней, и вы куда-либо прибудете, только если карта изменится во взаимодействии с вашими собственными движениями по ней. Развитие мозговой проводки — это история самосборки, а не глобальной системы позиционирования.
В этой модели нет закодированной в генах схемы связей в мозге. То есть, генетическая информация позволяет мозгу расти. Развитие прогрессирует во времени и требует энергии. Шаг за шагом развивающийся мозг оказывается в изменяющихся конфигурациях. Каждая конфигурация служит новой основой для следующего шага в процессе роста. На каждом шаге биты генома активируются для производства генных продуктов, которые сами изменяют, какие части генома будут активированы следующими — непрерывный процесс обратной связи между геномом и его продуктами. Вместо того, чтобы иметь дело с конечной информацией, информация для построения мозга разворачивается со временем. Примечательно, что, возможно, не существует другого способа прочитать генетическую информацию, кроме как запустить программу.
Хайзингер утверждает, что это понимание самоорганизующихся нейронных сетей мозга указывает на альтернативную модель не совсем искусственного интеллекта, которая отличается как от символического ИИ, так и от искусственных нейронных сетей, а также от их расширения в генеративном ИИ. Геном функционирует как алгоритм или как сеть запутанных алгоритмов, которая не существует до организма, но эволюционирует вместе с ним — то, что он производит и, в свою очередь, производится им.
Хайзингер предполагает, что самосборка нейронной сети мозга обеспечивает более многообещающую модель для ИИ, чем символический ИИ или ИНС. А успешное создание эволюционирующих сетей и алгоритмов создаст ещё более тесную симбиотическую связь между биосферой и техносферой.
Как справедливо утверждает Хайзингер, «искусственный интеллект не обязательно должен быть человекоподобным, чтобы быть таким же умным, как человек (или умнее)». Неантропоцентрический ИИ не был бы просто имитацией человеческого интеллекта, но отличался бы от нашего мышления так же, как сознание грибов, собак и птиц отличается от человеческого сознания.
Машины становятся всё более похожими на людей, а люди становятся всё более похожими на машины. Организм и машина? Организм или машина? Ни организм, ни машина? Эволюция не закончилась. Появляется что-то новое, что-то иное, возможно, бесконечно и качественно иное. Да и кто хотел бы, чтобы будущее было бесконечным повторением прошлого?