Правда ли, что внутри ящика находился человек? А как он мог поместиться в таком узком пространстве? Джон следует этическому кодексу своей профессии: он отказывается рассказывать о том, как действует иллюзия. Он сомневается даже в том, стоит ли доверять свои открытия тексту; возможно, секрет турка исчезнет вместе с ним, разве что потом какой-нибудь его последователь будет исследовать Джона Гугана так же, как он сам изучал Вольфганга фон Кемпелена… Я стою перед турком, трогаю его, открываю дверцы ящика, но он все равно остается для меня непостижимым. Однако нужно как-то сохранить ту ничтожно малую иррациональную долю сомнения, допускающего, что машина и впрямь могла думать… Ведь парадокс в том, что именно это сомнение, эта потребность в магии и составляют нашу человечность.
«В моем ремесле, – рассказывает Джон, – меня поражает то, насколько первобытным остается человеческий разум». Как легко обмануть публику, отвлекая ее внимание довольно простыми сигналами. На самом деле сегодня это еще проще: в нашей цифровой среде полно постоянных отвлекающих факторов, все больше и больше снижающих способность к концентрации. «Но это не относится к детям», – уточняет Джон. Они менее чувствительны к кодексам нашего повседневного взаимодействия и еще не до конца прошли социальную дрессуру, поэтому не так доверчивы Фокусник показывает голубя, который взлетает с правой руки, но ребенок продолжает смотреть на левую, не обращая внимания на спектакль, а следуя лишь собственному размышлению. Чем старше ребенок, тем проще им манипулировать.
И что же тогда можно сказать об ИИ? «Это иллюзия, то есть моя вселенная». Полезная иллюзия. Да и, по словам Джона, разве турок не дал импульс промышленной революции? Машина порождает машину, магия питает прогресс.
Покидая кабинет Джона Гугана, я снова погружаюсь в истому калифорнийского лета: одинокий пешеход в городе, созданном исключительно для машин. Теперь я лучше понимаю ставки, сделанные на ИИ. Это иллюзия. Задача не в том, чтобы досконально понять, как он работает, а в том, чтобы вопреки всем бредовым идеям, которые он пробуждает, сохранить холодный рассудок. Рассудок ребенка, который смотрит в другую сторону…
Machine learning, deep learning, reinforcement learning, unstructured learning[13] – все эти термины смешивались в головокружении небоскребов Нью-Йорка, где я начал свои странствия. Кроме того, прибыв на самолете в Бостон, я слишком смело сразу полез купаться и заработал отит, что не упрощало мне задачу понимания ИИ. Беспрестанный гул Нью-Йорка заглушала канонада в моем левом ухе; я ходил на встречи, опустошая запасы анальгетиков и пытаясь поворачиваться к собеседникам здоровым ухом. Все, что я понял, свелось к тому, что пресловутый «ИИ» или, по крайней мере, последнее поколение алгоритмов может более или менее автономным образом копаться в массе данных, извлекая из них определенные закономерности и делая прогнозы. Говорите громче, пожалуйста.