Гарвардский Некромант

Как гласит закон Мерфи, «все, что может пойти не так, пойдет не так».

Симуляция, которая извлекает знание из своих частей, которые больше не используются, — вот истинная богиня смерти

Согласно поговорке, хорошая научная фантастика должна объяснить парадокс Ферми — почему инопланетяне молчат

Я уже заметил, что вы неплохо разбираетесь в кинематографе.
— Да.
— «Феноменальная космическая сила и м-а-а-а-а-ленькое жилое пространство…»
— Отличная отсылка. Не жалеете, что потерли лампу?
— Нисколько. Правда, теперь не могу не спросить: смотрят ли боги порно?
— Я смотрю его не так, как это делают люди. В последнее время они создают его в огромном количестве. Кажется, порно — один из основных продуктов ваших цивилизаций. Поэтому я придумала, как использовать его в некоторых расчетах. Для вас порнография — это захватывающее зрелище, а для меня — решение уравнений.
— Вы используете ее так же, как люди используют квантовые компьютеры для взлома шифров?
— Вроде того. Хотя скорее как люди используют слизевика Physarum polycephalum, чтобы найти самый короткий путь между двумя источниками пищи в лабиринте. Если закодировать математическую задачку, используя форму лабиринта и положение еды, плесень решит ее за вас.
— Интересный подход к человеко-вычислению

Самая высокая скорость передачи электрических сигналов у животных составляет около 120 метров в секунду, или 432 километра в час. Если многоножка бежит быстрее, у нее нет способа сообщить своим задним ногам, что их ждет впереди

Посмотрим на наши симуляции. Созданные нами виртуальные ИИ легко обходят нас во многих интеллектуальных задачах. Зачем создавать сложную программу для задачи, которую человек выполнит лучше и быстрее? Если бы мы моментально перемножали гигантские цифры в уме, разве бы нам понадобился калькулятор? Разумеется, нет. Зачем нужны квантовые компьютеры? Потому что они решают задачи, с которыми не справляются обычные вычислительные системы, например расшифровывают сложные коды. Люди создают думающие инструменты затем, что нуждаются в них.
При этом мы создаем нейронные сети, которые не имеют вложенных функций, но способны эволюционировать. И они учатся решать сложнейшие задачи, вытворяя такое, что людям и не снилось.
Симуляция, способная породить разум, подобный человеческому, оказалась бы крайне полезна тому, кто ее запустил. Но только при условии, что люди в чем-то превосходят «создателя», хотя бы при решении некоторых задач или собравшись в коллектив. Для всезнающего и всемогущего Бога нет никаких причин создавать нечто, способное к вычислениям или мышлению, включая людей. А вот у ограниченного и неидеального программиста мотивов полно.

Но если бы авторы были последовательны в своих методах, их вывод выглядел бы так: «гуманизированные жертвоприношения мышей с человеческими крестообразными ламининами оказывают глубокое влияние на верность как у самцов, так и у самок мышей. Это подтверждает библейскую точку зрения, что Бог предпочитает мужскую гомосексуальность и открывает истинную ЛГБТ-силу святого символа христианства».

Программа называлась РКК — в честь нейробиолога Родриго Киан Кироги, который недавно получил Нобелевскую премию за открытие в мозге человека «клеток концепций» и объяснение того, что такое «поток сознания». Мозг — это нейронная сеть, которая ритмически переходит от одной комбинации активных нейронов к другой. Понятия и концепции, о которых мы думаем и рассуждаем, например «человек», «красное», «яблоко» или «Дарт Вейдер», представлены подобными скоординированными ансамблями. Концепции, которые в результате накопленного жизненного опыта мы стали ассоциировать друг с другом, например «море» и «пляж», кодируются перекрывающимися и взаимосвязанными комбинациями подобных групп нейронов. Поэтому мысли о море легко уводят нас к фантазиям о пляже. Часть нейронов, которые должны включиться, чтобы мы задумались об одном из этих понятий, уже активна, когда мы мечтаем о втором.
Таким образом, ассоциации между концепциями кодируются через физическое перекрытие нейронных подсетей, которыми они представлены в мозге. Разумеется, я сейчас все сильно упрощаю. Так или иначе, мы умеем создавать виртуальные нейронные сети с очень похожей архитектурой. Один из подходов называется глубоким обучением — он включает создание многослойных иерархических нейронных сетей, которые анализируют большие массивы данных. Слои более высокого уровня учатся представлять все более сложные и абстрактные концепции, закономерности или взаимодействия между ними

За миллиард лет до конца света»

Позже другие ученые показали, что при нормальных условиях водородные связи в воде перемешиваются полностью быстрее чем за сотню фемтосекунд. Фемтосекунда — это одна миллионная миллиардной доли секунды. То есть у жидкой воды никакой долгоиграющей памяти нет