Ричард Фейнман был легендой в научных кругах. Будучи одним из самых выдающихся физиков 20 века — даже другие светлые умы считали его волшебником — он так же хорошо известен своими шутками, как и новаторскими открытиями.

Когда Фейнман был молодым ученым, Юджин Вигнер сравнил его с Полем Дираком, другим гигантом физики, известным своей аутичностью, отметив: «Это 2 Дирак, только в этот раз человек».

Хотя Дирак точно был гением, Фейнман был абсолютно трансцендентным. Фейнман получил Нобелевскую премию по физике, был пионером в области нанотехнологий и вычислительной техники, проделал важную работу в области вирусологии и прослыл хорошим художником. Почти как в случае с Фейнманом, поскольку роботы должны подменить людей на работе, нам нужно научиться делать их заново, только в этот раз людьми.

Что такое интеллект?

Интеллект всегда было трудно определить. IQ-тесты существуют сотни лет. И хотя они что-то да показывают — 30-50-процентную корреляцию с профессиональным успехом — в общей картине они неизменно обречены на провал. Сам Фейнман, как говорят, обладал коэффициентом интеллекта 125. Хорошо, но не исключительно.

Если интеллект человека сложно определить, еще сложнее сделать это с компьютерами. Мы знаем, что компьютеры могут выполнять  определенные задачи, но в какой момент мы можем точно утверждать, что они обладают человеческим интеллектом? Это поразительно сложный вопрос, который обсуждается в течение десятилетий.

Наиболее признанный ответ дал в 1950 году Алан Тьюринг. Он разработал простой тест, называемый тестом Тьюринга. Все просто. Машина и человек разговаривают с человеком-судьей, а тот должен уверенно определить, кто есть кто.

Увы, тест Тьюринга крайне ненадежен. 1 из программ под названием ELIZA дурачит людей с 1966 года. Другая — PARRY — заводит в тупик даже опытных психологов. Тем не менее, кроме прохождения теста эти программы больше ни на что не способны. Имитация интеллекта не так сложна, как казалось.

Теорема о бесконечных обезьянах

Многие считают, что настоящий тест на человечность должен быть не на логику или вычисления, а на способность творить. Тем не менее, давно известно, что даже великие работы, вроде «Войны и мира» Толстого, могут быть созданы совершенно бездумно.

Понятие, известное как теорема о бесконечных обезьянах, утверждает, что если бесконечное число обезьян будет бесконечно стучать по клавишам компьютера, они в конечном счете создадут не только творения Шекспира и Толстого, но и любой писательский труд, созданный людьми за много веков. При достаточной вычислительной мощности, создание великих произведений будет проблемой курирования, а не созидания.

Конечно, это уже давно не теория. Компьютеры уже могут выполнять творческие задачи, писать статьи и сочинять музыку. По сути, они могут делать это так хорошо, что даже самые упертые критики будут в шоке.

Толстой и Шекспир творили не потому, что выполняли работу, а потому что имели определенные намерения связать человеческий опыт. Фейнман был одержим похожими мотивами, которые он ясно описал в своих мемуарах.

Мы достигаем величия не благодаря нашей способности выполнять задачи, а благодаря конкретным намерениям. Именно наши способности воображать и мечтать делают нас особенными.

Эпичный провал технологий

Компьютеры делают то, что они делают не потому, что замотивированы опытом, а потому что мы разрабатываем их для выполнения конкретных задач определенным образом. Поэтому неудивительно, что они преуспевают в выполнении задач, которые мы им ставим. Они даже делают это лучше людей.

Тем не менее, они далеко не совершенны, и очень часто людям приходится их поправлять. Компьютеризированные методы, вроде анализа крупных массивов данных, хороши для ответа на вопрос «что», но не «почему».

Если мы попросим машину найти ряд корреляций, она моментально зароется в миллионах точек данных и разработает рабочую модель. Эти модели (Google — хороший пример) могут быть полезными, но не совершенными. Корреляция — это не причинно-следственная связь, и в определенный момент нам приходится самим зарываться в данные, чтобы решить важные вопросы.

Не будьте роботами

Дирак стал известным, благодаря решению довольно очевидной проблемы. (Уравнение Дирака примиряет ОТО Эйнштейна с квантовой механикой). Тем не менее, Фейнман преуспел потому, что он задумался о вопросах, которые еще никто не задавал. Он был гений не только вычислений, но и воображения.

К примеру, когда он представил концепцию нанотехнологий на конференции по физике в 1959 году, он не использовал никаких сложных формул — всю его речь мог прочитать образованный школьник, — а просто указал на возможность существования «комнаты на дне».

Наша проблема сегодня заключается не в том, что мы сталкиваемся с миром растущей автоматизации, а в том, что слишком многие из нас привыкли действовать как роботы, стремясь выполнить задачи эффективно и точно. Мы умеем давать ответы, а не задавать вопросы, поэтому когда входим в рабочий ритм, оцениваемся точно так же.

Сегодня у нас есть смартфоны, которые намного быстрее решают задачи, чем Фейнман и Дирак вместе взятые. Мы можем выбрать роботов для того, чтобы быстрее и дешевле проделать определенную работу, чем если бы за дело взялся человек. Тем не менее, все это — работа с инструментами, вместе с их плюсами и минусами. Роботы не могут прожить жизнь за нас.

Очевидно, так не может продолжаться дальше. Нам придется кардинально сменить путь развития.