И если объяснения дают информационные технологии, то родственная область искусственного интеллекта подтверждает, что обыкновенная материя может выполнять трюки, которые раньше считались подвластными только мыслящей материи. В 1950-х годах прошлого века компьютеры уже называли «электронным мозгом», потому что они могли производить вычисления, упорядочивать данные и доказывать теоремы. Вскоре компьютеры научились исправлять орфографические ошибки, классифицировать, решать уравнения и заменять экспертов в таких узких областях, как формирование фондового портфеля или диагностика заболеваний. Десятилетиями мы, психологи, оберегали хвастливую уверенность людей в собственной исключительности, рассказывая нашим ученикам, что ни один компьютер не может читать текст, распознавать речь, различать лица, но сегодня это уже не так. Сегодня приложения для распознавания текста и речи устанавливаются на обычных домашних ПК. Элементарные программы, которые понимают и переводят предложения, доступны в большинстве поисковых систем и программ-помощников, и они постоянно совершенствуются. Системы распознавания лиц достигли такого уровня, что борцы за гражданские права беспокоятся, что их использование в камерах наружного наблюдения в общественных местах может нанести вред гражданским свободам.

«Человеческие шовинисты» могут все еще не принимать всерьез эти слабые угрозы. Да, говорят они, процессы ввода-вывода могут быть встроены в вычислительные модули, но вы все еще нуждаетесь в человеке-пользователе с его способностями к анализу, принятию решений и творчеству. Однако, согласно вычислительной теории разума, все эти способности сами по себе есть формы информационных процессов и могут быть внедрены в вычислительную систему. В 1997 году компьютер фирмы IBM Deep Blue обыграл в шахматы чемпиона мира Гарри Каспарова, и, в отличие от своих предшественников, он не просто перебирал триллионы ходов, но и был оснащен стратегиями, позволяющими разумно реагировать на различные игровые комбинации. Журнал Newsweek назвал матч «последней битвой мозга», а Каспаров – «концом человечества».

Вы все еще можете возразить, что шахматы – искусственный мир с дискретными ходами, постижимыми правилами и явным победителем, идеально подходящий для компьютера. А люди живут в беспорядочном мире, где ходы не ограниченны, а цели расплывчаты. Без сомнения, здесь нужна человеческая креативность и интуиция – и поэтому все знают, что компьютеры никогда не смогут сочинить симфонию, написать книгу или нарисовать картину. Но все могут и ошибаться. Новейшие системы искусственного интеллекта уже сочиняют правдоподобные истории{83}, пишут убедительные симфонии в духе Моцарта{84}, рисуют приятные пейзажи и портреты{85} и предлагают остроумные идеи для рекламы{86}.

Все это не означает, что мозг работает как электронная вычислительная машина, что искусственный интеллект когда-нибудь повторит разум человека или что компьютеры разумны в том смысле, что обладают субъективным восприятием от первого лица. Но это действительно предполагает, что мышление, интеллект, воображение и креативность – это формы информационного процесса, хорошо изученного и вполне материального. С помощью вычислительной теории разума когнитивные науки изгнали по крайней мере одного «духа из машины».

Вторая идея: разум не может быть «чистым листом», потому что «чистый лист» ничего не может. Пока люди имели лишь самые туманные представления о том, что есть разум и как он может работать, метафора «чистого листа», заполняемого окружением, не казалась такой уж из ряда вон выходящей. Но стоило задуматься серьезно о том, какие же вычисления позволяют системе видеть, думать, говорить или планировать, проблема с «чистым листом» становилась очевидной: они ничего не делают. Надписи будут оставаться там без движения до скончания времен, если только «что-то» не заметит в них паттерны, не сравнит их с паттернами, усвоенными ранее, не использует комбинации для того, чтобы записать на листе новые мысли и не прочтет результат, чтобы направить поведение к достижению цели. Локк видел эту проблему и ссылался на нечто, называемое «пониманием», которое смотрит на надписи на белой бумаге и выполняет распознавание, анализ и ассоциацию. Но конечно, объяснение понимания через нечто, называемое «пониманием», – это хождение по кругу.

Этот аргумент против «чистого листа» был резонно выдвинут в ответ Локку Готфридом Уильямом Лейбницем (1646–1716). Лейбниц повторил кредо эмпирика: «Нет ничего в разуме, чего не было бы прежде в чувствах, – а затем добавил: – Кроме самого разума»{87}. Даже если разум – это всего лишь механизмы научения, что-то в нем должно быть врожденным. Что-то должно быть в состоянии видеть мир объектов, а не калейдоскоп мерцающих пикселей. Что-то должно понимать смысл предложения, а не просто бессмысленно повторять слова. Что-то должно толковать поведение других людей как их попытки достичь цели, а не как судорожное мелькание конечностей.

Было бы в духе Локка приписать эту способность абстрактному имени существительному – возможно, не «пониманию», но «научению», «интеллекту», «пластичности» или «адаптивности». Но, как отмечал Лейбниц, сделать так – значит «[сохранить лицо], выдумывая способности или мистические качества… и представляя их как маленьких демонов или бесенят, которые могут без хлопот сделать все необходимое, как если бы карманные часы сообщали время с помощью некой времяизмерительной способности, не нуждаясь в колесиках и пружинках, или как если бы мельница молола зерно дробительной способностью без помощи жерновов»{88}. Лейбниц, как и Гоббс (который повлиял на него), опередил свое время в понимании того, что интеллект – это форма обработки информации и нуждается в сложных инструментах для ее осуществления. Как мы знаем сейчас, компьютеры, сходящие со сборочной линии конвейера, не понимают речь и не распознают текст; кто-то должен вначале установить программное обеспечение. То же самое, похоже, справедливо и для гораздо более сложных требований к функционированию человеческого существа. Создатели когнитивных моделей обнаружили, что повседневные задачи, такие как обойти предмет мебели, понять высказывание, вспомнить факт, распознать чьи-то намерения, – сложные инженерные проблемы, которые находятся на грани или за гранью возможностей искусственного интеллекта. Предположение, что они могут быть решены куском умного пластилина, слегка тронутого чем-то, называемым «культурой», просто ни в какие ворота не лезет.

Я не хочу сказать, что когнитивисты полностью решили дилемму природа/воспитание; они до сих пор не пришли к единому мнению о том, насколько человеческий разум оснащен стандартным оборудованием. На одном конце континуума мнений – философ Джерри Фодор, который предположил, что вообще все понятия должны быть врожденными (даже «дверная ручка» и «пинцет»), и лингвист Ноам Хомский, убежденный, что слово «научение» вводит в заблуждение и вместо этого надо говорить, что дети «развивают» речь{89}. А на другом конце – коннекционисты, включая Румельхарта, Маклелланда, Джеффри Элмана и Элизабет Бейтс, которые строят довольно простые компьютерные модели и вытрясают из них душу экспериментами{90}. Шутники относят первую из крайних точек зрения, зародившуюся в Массачусетском технологическом институте, к Восточному полюсу – несуществующему месту, из которого куда ни пойдешь, везде запад. А вторую, родом из Калифорнийского университета в Сан-Диего, – к Западному полюсу – несуществующему месту, откуда все дороги ведут на восток. (Названия были предложены Фодором на семинаре MIT, где он яростно выступал против «теоретиков с Западного побережья», и кто-то заметил, что сам Фодор работает в Йеле, который находится на Восточном побережье.){91}