Среднего более не дано. Как выйти из эпохи великой стагнации - Коуэн Тайлер (книга бесплатный формат .txt) 📗
На основании того, что я вижу, я прихожу к заключению, что большинство людей отказываются от запоминания части информации и вполне довольны отношениями симбиоза с современными методами ее поиска.
Какие еще функции нашего мозга будут переданы нами умным машинам? И как в итоге изменимся мы сами? Уже сейчас ясно, что гениальные машины отлично справляются с задачами, где требуются в основном расчеты. Поэтому логично предположить, что нас, людей, будут все меньше интересовать собственно расчеты, и мы все в меньшей мере будем способны производить вычисления. Именно это уже и происходит. Карманный калькулятор ослабил нашу способность производить безупречные вычисления лишь с помощью карандаша и бумаги. Зато теперь мы можем уделять больше времени развитию других наших навыков.
Следствием этого являются два различных результата, и мы можем использовать их, чтобы заглянуть туда, куда движется человечество. С одной стороны, многие добьются успеха, научившись мыслить, как мыслят умные машины, или научившись понимать принципы их функционирования и став состоятельными людьми с высоким социальным статусом. В этом мы будем весьма схожи с компьютерами — в любом случае, большое число специалистов с высокими заработками станут схожими с компьютерами, по крайней мере в плане когнитивных способностей. Тем не менее в личной жизни наше сходство с компьютерами, наоборот, уменьшится, поскольку в выполнении многих простейших действий мы опираемся на машины: они запоминают нужные нам числа, помогают с арифметическими расчетами и поиском информации в Интернете. Благодаря этому мы развиваем свою интуицию, более тонко чувствуем психологию и эмоции повседневной жизни и все больше полагаемся на спонтанность в своих творческих порывах.
Место машины
Среди людей найдется немного тех, кто, с точки зрения наблюдателей или потребителей культуры, желал бы конвергенции человека и машины. Даже когда машины превосходят своих оппонентов из числа людей, нам не очень интересно наблюдать за ними.
Например, нам не слишком интересны шахматные поединки между машинами. За ними почти никто не наблюдает, и почти никто не говорит о них. Соответствующих комментариев в сети Интернет почти не найдешь, большинство сайтов, посвященных шахматам — даже из числа сайтов, предназначенных для специалистов,— сыгранные между компьютерами партии не воспроизводят, и я никогда не встречал отчетов о таких матчах в изданиях для широкой публики. Шахматный матч между компьютерами Stockfish и Spark, о которых было рассказано в одной из предыдущих глав, состоялся по инициативе любителя шахмат из Норвегии по имени Мартин Торесен. Мартин организовал ряд интернет-турниров, в которых друг с другом состязались лучшие шахматные компьютеры, завершившихся финальным соревнованием между их победителями. Мартин пытался найти спонсоров, способных оплатить расходы на электричество, однако интереса никто так и не проявил, и весной 2011 г. Мартин принял решение данные турниры прекратить. Этого почти никто и не заметил. Несколько человек выразили сожаление в комментариях к его блогу, как, например, один парень, заявивший, что предпочитает время, отданное шахматам, времени, проведенному с женщиной. (Судя по всему, схожие турниры возобновятся в 2013 г. Что ж, посмотрим.)
Один из последних из организованных Мартином турниров прошел под звучным названием TCEC S3 Stage 2a.
В то же самое время, как проводился турнир TCEC S3 Stage 2a, в Лондоне проходило соревнование между претендентами на матч за мировую шахматную корону с тогдашним чемпионом мира Виши Анандом. Интерес к отборочным матчам между претендентами был достаточно невелик — по сравнению с обычным его уровнем,— поскольку любимец публики Магнус Карлсен, юное шахматное дарование из Норвегии, решил в них участия не принимать. Это все равно, как если бы Майкл Джордан решил на несколько лет прервать свою баскетбольную карьеру, что привело бы к падению интереса к финальным матчам НБА. Тем не менее в отличие от превосходных матчей между компьютерами многие тысячи зрителей наблюдали за поединками между шахматистами из числа людей, победителем из которых вышел Борис Гельфанд, уступивший впоследствии Ананду в матче за мировую шахматную корону.
Шахматы стиля «адванс» тоже не пользуются особой популярностью — даже по меркам шахматного мира, — несмотря на участие в них людей. Некоторым любителям традиционных шахмат не нравится, что игроки стиля «адванс» не слишком хороши в игре в традиционные шахматы, однако полагаю, что главная проблема не в этом. Анонимность и постоянная смена названий команд не дает возможность болельщикам следить за соревнованиями и знать, кто из участников относится к числу фаворитов. Здесь трудно сочинять повествования об игроках, взлетах и падениях их игровой карьеры, их личностях и психологических проблемах. Существующее положение вещей не вписывается в стандартную модель героических подвигов и борьбы с превратностями судьбы.
Ограниченность зрительского интереса привела к тому, что турниры стиля «адванс» проводятся исключительно в Интернете, что затрудняет привлечение зрителей и спонсоров из числа компаний. У турниров есть один богатый покровитель из Объединенных Арабских Эмиратов, однако на настоящий момент финансовое будущее стиля «адванс» выглядит безрадостно. По оценкам Нельсона Эрнандеса, несколько лет назад в крупных турнирах «адванс» принимали участие около сотни команд, и около сотни же «зрителей» следили за игрой посредством онлайн-трансляций. Не скажешь, что мир сходит по этим турнирам с ума, хотя здесь предлагаются одни из самых качественных и зрелищных матчей в истории шахмат.
Возможно, любители шахмат предпочитают наблюдать за играми, где совершаются человеческие — слишком свойственные человеку — ошибки? Есть что-то притягательное в том, чтобы заранее угадывать, кто станет чемпионом, и видеть унижение игроков, обескураженных своим бессилием. Похоже, нас больше влечет драма, а не совершенство. Помните слова заставки к старому телешоу компании «Эй-би-си» «Огромный мир спорта?» ( Wide World of Sports) — «волнение момента победы, агония поражения»? В заставке было показано опасное падение с трамплина прыгающего лыжника, и именно это порой случается с иг-роками-людьми, но не компьютерами, за шахматной доской. Нам нравится зрелище. Если за чем людям и нравится наблюдать в шахматных играх с участием компьютеров, так это за ошибками людей, выявляемыми компьютерами.
Мы поступаем и переживаем по-другому, когда понимаем, что имеем дело с машиной, а не живым человеком. Кен Дженнингс заявил, что жалеет о том, что во время своего эпического противостояния в телевикторине Jeopardy! с компьютером Watson попробовал новые стратегии, чтобы «раскусить» машину. Стратегии эти ничего ему не дали. Подобной же критики — за то, что он позволил машинной природе своего оппонента «восторжествовать над ним» — удостоилось и поражение Гарри Каспарова в игре против компьютера Deep Blue корпорации IBM в 1997 г. У Каспарова не было возможности — в отличие от поединков против шахматистов из числа людей — выявить принципы мышления компьютера или нащупать его слабые места психологического характера. Свидетельства о первых состязаниях с участием шахматного аппарата «Механический турок» указывают на схожие недостатки у его оппонентов из числа людей. Один из исследователей истории аппарата писал: «Некоторые игроки начинали партию с чрезвычайной самоуверенностью, а когда обнаруживали высочайшее мастерство своего заводного соперника, то было уже поздно. Другие затевали необычные комбинации, надеясь, должно быть, сбить машину с толку, однако подобные попытки почти всегда были безуспешны».
Что все это может рассказать о нас как о зрителях и человеческих существах?
Мы не желаем относиться к людям и компьютерным программам одинаково, даже когда последние становятся необычайно искусными и умелыми, или именно в силу того, что они становятся необычайно искусными и умелыми. Мы желаем, чтобы гениальные машины служили нашим практическим целям, но не желаем передавать им те составляющие нашей жизни, которые обусловливают наше понимание жизни, управляют нашими эмоциями, определяют, зачем мы живем, и помогают нам отделять хорошее от плохого. Мы настроены сделать так, чтобы машины «знали свое место».
