Представьте себе сверхинтеллект, которому абсолютно всё равно, нажмете вы на кнопку выключения или решите его уничтожить. Для нейробиолога Джеффа Хокинса истинный разум — это не биологический инстинкт выживания, а 150 000 автономных микро-мозгов внутри нашего черепа, постоянно предсказывающих реальность через движение. Чтобы создать настоящий ИИ, человечеству нужно перестать копировать эмоции и начать моделировать алгоритм навигации, который превращает хаос сенсорных данных в стройную карту мира.
🧠 Коллективный разум внутри нас: как Теория тысячи мозгов меняет представление об интеллекте 0:00
Мир как мозаика синапсов: концепция единой модели 3:01
Когда мы вспоминаем прошлые разговоры, наш мозг не просто активирует отдельный изолированный элемент. Как объясняет нейробиолог Джефф Хокинс (Jeff Hawkins) в беседе с Лексом Фридманом (Lex Fridman), в мозге нет какого-то конкретного «нейрона Лекса», который бы отвечал исключительно за образ ведущего. Вместо этого память вшита в синапсы — динамические связи, которые непрерывно формируются, стираются и переписываются заново при каждом акте воспоминания.
Человеческий мозг устроен так, что он постоянно строит и обновляет монументальную модель окружающего мира. В эту гигантскую модель встроено абсолютно все: локации, слова, физические объекты и другие люди. Моделирование чужого поведения ничем принципиально не отличается от моделирования неодушевленных предметов, поскольку окружающие являются просто частью общей картины. Вся эта колоссальная работа происходит в неокортексе (новой коре) — слое нейронной ткани, который составляет около 75% объема нашего мозга. Эта огромная структура работает на основе одного и того же повторяющегося алгоритма и универсальной нейронной цепи. Мозг не ищет специализированные зоны для каждого нового феномена, он использует единый механизм для понимания всего сущего.
Ранее Лекс Фридман упоминал концепцию сохранения человеческого знания в глубоком космосе на случай гибели нашей цивилизации, но Джефф Хокинс подчеркивает, что именно индивидуальный мозг является фундаментальным атомом интеллекта, в котором это знание рождается и кодируется.
Теория тысячи мозгов: демократия кортикальных колонн 10:05
Главное открытие, легшее в основу новой концепции Джеффа Хокинса, полностью переворачивает классические представления о централизованном управлении сознанием. Суть «Теории тысячи мозгов» заключается в том, что неокортекс состоит не из одного глобального процессора, а из десятков тысяч независимых моделирующих систем. Наш мозг разбит примерно на 150 000 так называемых кортикальных колонн, каждая из которых представляет собой микроскопическую, но совершенно автономную систему моделирования.
Это означает, что единого образа чашки кофе или смартфона в какой-то одной точке мозга не существует. В голове одновременно функционируют тысячи параллельных, взаимодополняющих моделей одного и того же объекта, которые постоянно общаются друг с другом. Наше ощущение себя как единой личности — это лишь иллюзия, скрывающая непрерывный процесс «голосования» между колоннами. Кортикальные колонны соединены длинными межзональными связями, благодаря которым мозг приходит к устойчивому консенсусу, определяя, что именно находится перед глазами.
Человеческое сознание способно воспринимать исключительно финальные результаты этого голосования. Мы совершенно не замечаем микродвижения глаз по три раза в секунду, поскольку нейроны голосования удерживают образ стабильным. Человек не осознает от 95% до 98% скрытых процессов в нейронных сетях, так как доступ к языку и механизмам памяти имеют только длинные связи, транслирующие стабильный итог коллективного выбора.
Познание через действие: почему интеллект невозможен без движения 15:53
Джефф Хокинс определяет интеллект как способность изучать и выстраивать внутреннюю модель мира, отражающую структуру реальности. Ключевое озарение исследователей заключается в том, что построить такую модель статично невозможно — для обучения критически необходимо движение. Мы познаем мир исключительно через сенсомоторное взаимодействие, ощупывая предметы и перемещаясь в пространстве. Например, чтобы детально изучить планировку незнакомого дома, человеку нужно физически пройтись из комнаты в комнату.
При этом предсказание служит главным инструментом самокоррекции модели, а любой входящий сенсорный сигнал непрерывно пропускается сквозь фильтр фонового ожидания. Если реальность не совпадает с прогнозом, мы испытываем удивление, заставляющее мозг обновлять данные. Ранее в разговоре собеседники вскользь упоминали системы координат в неокортексе, помогающие структурировать эти данные, а под конец фрагмента затронули эволюционное происхождение интеллекта, связав его с первыми попытками живых организмов перемещаться ради выживания.
🧠 Эволюционное происхождение интеллекта: от навигации к познанию 25:14
В основе человеческого интеллекта лежит глубокий эволюционный механизм, который природа многократно «копировала и вставляла» в процессе развития мозга. Изначально нейроны, отвечающие за навигацию — знаменитые клетки места и клетки сетки, — помогали животным ориентироваться в пространстве, строить карты окружения и запоминать местоположение важных объектов, например, цветов.
Джефф Хокинс объясняет, что в ходе эволюции этот успешный механизм был масштабирован и переупакован в неокортекс. В более компактной и универсальной форме он превратился в кортикальную колонку — фундаментальную единицу, способную моделировать не только физическое пространство, но и любые абстрактные концепты. Благодаря тому, что этот алгоритм картографирования стал «генерическим», мозг получил поразительную гибкость: мы используем одни и те же нейронные структуры для понимания структуры бутылки воды, правил грамматики, математики или даже политических систем.
Ранее в разговоре они касались коллективного интеллекта как социальной структуры.
🧭 Системы координат как фундамент предсказания 29:55
Ключевой особенностью теории Хокинса является использование систем координат. Подобно тому, как в инженерных моделях используются оси $X$, $Y$ и $Z$ для определения положения объектов, мозг создает референсные рамки для всего, что мы воспринимаем. Без системы координат было бы невозможно предсказать, что почувствует палец при прикосновении к объекту или что увидит глаз при перемещении.
Этот процесс происходит в каждой кортикальной колонке:
- Они обучаются сенсомоторным моделям мира.
- Создание системы координат — это необходимое требование для предсказания.
- Знание о мире структурировано именно через эти референсные рамки.
Интересно, что этот механизм работает иерархично. Мы не просто воспринимаем объект, мы «интегрируем» его структуру — логотип на бутылке, составляющие его буквы, форму и функции — в единую модель. Мозг моментально выстраивает эту иерархию, позволяя нам мыслить сложными концептами, опираясь на тот же базовый аппарат, что использовался для навигации в пещере.
⚡ Дендриты и предсказания внутри нейронов 37:20
Традиционно нейрон считался простым элементом, который «стреляет» (генерирует потенциал действия) в ответ на стимул. Однако Хокинс подчеркивает, что предсказание в мозге — процесс гораздо более масштабный и скрытый, происходящий внутри каждого отдельного нейрона.
Основное внимание здесь уделяется пирамидальным клеткам и дендритным спайкам. В отличие от внешних сигналов (аксонов), дендритные спайки происходят внутри нейрона и не покидают его пределы. Их количество значительно превышает число внешних импульсов, и они выполняют важнейшую функцию:
- Они информируют нейрон о том, что он может стать активным в ближайшее время.
- Если предсказание сбывается, нейрон активируется на несколько миллисекунд раньше, «перехватывая» управление сетью.
- Это позволяет мозгу «сглаживать» восприятие, постоянно опережая реальность.
Таким образом, каждый нейрон — это не просто сумматор сигналов, а активный участник процесса прогнозирования. Мозг предсказывает всё: от того, что почувствует рука при хвате, до следующего слова в предложении, и этот механизм лежит в основе того, как мы понимаем устройство Вселенной.
🤖 Универсальный алгоритм: почему ИИ и робототехника станут единым целым 51:31
Сенсомоторная архитектура: универсальный принцип интеллекта 51:31
Джефф Хокинс (Jeff Hawkins) убежден, что современная наука подошла к моменту, когда создание полноценного искусственного интеллекта превратилось из теоретической абстракции в понятную инженерную задачу. В его компании уже разработан рабочий план (road map), рассчитанный на несколько лет, а не на деления. Сложные биологические механизмы мозга становятся понятны ученым до мельчайших деталей, что позволяет воссоздать их искусственно.
Отвечая на вопрос Лекса Фридмана (Lex Fridman) о том, где именно стоит развертывать такие системы — в физическом мире (робототехника), цифровой среде или в рамках популярных сегодня задач вроде обработки естественного языка и компьютерного зрения, — ученый предлагает масштабную историческую аналогию. Он напоминает о пионерах компьютерной эры, таких как Алан Тьюринг и Джон фон Нейман. Создавая концепцию универсальной машины Тьюринга, они разрабатывали фундаментальный вычислительный принцип и совершенно не могли предвидеть будущее разнообразие практических приложений технологии.
Аналогичным образом современная нейробиология предлагает смотреть на кортикальную колонку неокортекса как на универсальную сенсомоторную систему обучения. Интеллект принципиально неотделим от движения. Ранее в разговоре собеседники уже подробно разбирали роль движения в обучении и моделировании, однако применительно к ИИ Хокинс трактует этот принцип максимально широко. Чтобы обнаружить структуру окружающего мира, любая интеллектуальная система обязана перемещаться сквозь него. Это может быть физическое перемещение пальца по чашке или движение глазного яблока, но существует и виртуальное движение. В качестве примера Хокинс приводит алгоритм, который исследует пространство Интернета, переходя по гиперссылкам. Любая среда — физическая, цифровая или концептуальная — обладает своей структурой, познать которую можно только через активное сенсомоторное взаимодействие.
Слияние робототехники и искусственного интеллекта 54:32
Главный прогноз Джеффа Хокинса заключается в том, что в будущем робототехника и искусственный интеллект неизбежно сольются в единую область знаний. На данном этапе развития технологии эти индустрии существуют обособленно: робототехники решают механические задачи, а специалисты по ИИ создают алгоритмы для анализа данных. Однако полноценное управление роботами должно строиться на тех же сенсомоторных механизмах, которые использует наш мозг.
При этом ученый подчеркивает, что далеко не все будущие интеллектуальные системы будут обладать привычным антропоморфным телом. Физическое воплощение станет лишь частным случаем. Нас ждет появление огромного количества систем с самым разным типом воплощения (эмбодимента) — от физических устройств до чисто виртуальных агентов.
Влияние этого универсального принципа обучения на человеческую цивилизацию, по мнению Хокинса, окажется значительно более глубоким, чем вся компьютерная революция двадцатого века. Разрабатываемый подход фундаментально отличается от современных моделей глубокого обучения. Ученые создают не изолированные системы компьютерного зрения или слуха, а целостный алгоритм познания, способный извлекать знания из структуры реальности и формировать детальную модель окружающего мира.
Интеллект без биологических драйвов: машина как чистая модель 57:22
Интеграция подобных систем в человеческое общество неизбежно вызывает этические и философские споры. Лекс Фридман поднимает традиционные вопросы: потребуется ли наделять мыслящие машины правами, и не возникнет ли у них экзистенциальный конфликт с создателями? Джефф Хокинс категорически не согласен с популярным мнением, будто высокий уровень интеллекта автоматически влечет за собой появление человеческих эмоций, амбиций или инстинкта самосохранения.
Стремление выжить, страх смерти и способность любить не имеют прямого отношения к чистому интеллекту — это древние эволюционные программы, заложенные в ДНК ради выживания биологического вида. Ранее в разговоре они касались эволюционного происхождения интеллекта, но искусственный аналог неокортекса изначально лишен этих биологических драйвов. Вполне реально спроектировать систему, которая будет обладать невероятно глубокой моделью мира, но при этом ей будет абсолютно всё равно, включена она или уничтожена. Ей попросту незачем обладать эгоистичными желаниями.
Чтобы проиллюстрировать бесконфликтность «чистого интеллекта», Хокинс разбирает пример с беспилотным автомобилем. Лекс Фридман замечает, что для успешного вождения на сложных улицах Манхэттена машине требуется понимать психологическую дуэль с пешеходами, когда человек демонстративно отворачивается, доверяя свою жизнь водителю. Фридман предполагает, что этот танец требует врожденного понимания человеческой природы. Однако Хокинс парирует: это поведение полностью выучивается. В разных городах и культурах правила этого взаимодействия кардинально различаются, а значит, интеллектуальная машина способна успешно смоделировать эти паттерны, оставаясь лишь инертной «картой» мира, лишенной собственных намерений.
Вся мотивация, цели и жесткие предохранительные барьеры должны закладываться разработчиками вручную на этапе создания системы. Точно так же, как обычный компьютер никогда не сможет самовольно добавить в свою физическую архитектуру новый регистр, искусственный интеллект не сможет выйти за рамки своей базовой математической природы. Комментируя свои дискуссии с Илоном Маском и другими мыслителями, Хокинс подчеркивает, что их опасения строятся на человеческой интуиции, в то время как он опирается на точные инженерные знания. Безусловно, искусственный интеллект — технология опасная, но сама по себе способность к мышлению и моделированию не несет экзистенциальной угрозы. Настоящая опасность кроется в механизмах саморепликации систем, детальный разбор которых закреплен за следующей главой статьи.
🧠 Глава 4. Ловушка саморепликации: где рождаются истинные экзистенциальные риски ИИ 1:15:36
Разделение понятий: суперинтеллект и физическое воспроизводство 1:15:36
Обсуждая будущее искусственного интеллекта, Лекс Фридман (Lex Fridman) и Джефф Хокинс (Jeff Hawkins) приходят к фундаментальному выводу: в общественном дискурсе понятие сверхинтеллекта ошибочно смешивают с понятием самовоспроизводящихся систем. Джефф Хокинс (Jeff Hawkins) подчеркивает, что истинная экзистенциальная опасность исходит не от высокого уровня интеллекта как такового, а от способности машин к автономной саморепликации в физическом мире. Без саморепликации невозможен эволюционный процесс, порождающий борьбу за выживание. Люди склонны автоматически проецировать человеческие качества на ИИ, вспоминая колоссальный ущерб, который миллиарды представителей нашего собственного вида нанесли экосистеме планеты.
Тем не менее, рыночные механизмы и капиталистические стимулы неизбежно будут подталкивать корпорации к созданию систем с элементами автономного воспроизводства ради финансовой выгоды. Единственный разумный ответ человечества на этот вызов — жесткое государственное регулирование и глубокое понимание рисков. Джефф Хокинс (Jeff Hawkins) выдвигает оптимистичный тезис: наличие развитого ИИ скорее поможет нам справиться с глобальными кризисами, вроде изменения климата, работая как мощный аналитический инструмент. Главное технологическое табу, которое цивилизация обязана соблюдать — это абсолютный запрет на проектирование систем, способных к полностью автономному размножению.
Создание замкнутой цепочки саморепликации невероятно сложно. В отличие от живой природы, машине требуется построить фабрику, способную добывать сырье, генерировать энергию и производить новые фабрики с нуля, что практически нереализуемо в ближайшие сто лет. Даже масштабные инициативы Илона Маска на заводах Tesla по интеграции производства от сырых ресурсов до готового автомобиля пока далеки от истинной автономии. Настоящая саморепликация исключает любое участие человека, и пока в контуре управления остаются люди, система безопасна.
Проблема автономного целеполагания и контроля 1:19:06
Лекс Фридман (Lex Fridman) предполагает, что инженеры могут намеренно закладывать в будущие системы способность отказывать человеку ради его же блага. Джефф Хокинс (Jeff Hawkins) соглашается, приводя в пример современные беспилотные автомобили: алгоритм охотно подчиняется командам водителя, пока они безопасны, но мгновенно заблокирует педаль газа или выкрутит руль, если траектория ведет к аварии.
Однако эксперт четко разграничивает заложенные программистами лимиты безопасности и появление у ИИ собственных скрытых мотивов. Хокинс уверен, что сверхинтеллектуальные кортикальные системы не начнут спонтанно генерировать эгоистичные цели, противоречащие нуждам человечества. Машины будут строго исполнять свои функции, если только люди сами не допустят критической ошибки на этапе физического проектирования.
Биологические ограничения и альтернатива слиянию разума с ИИ 1:20:22
Оценивая перспективы долгосрочного сосуществования людей и искусственного интеллекта, Лекс Фридман (Lex Fridman) затрагивает популярные концепции цифрового бессмертия (uploading) и киборгизации. Джефф Хокинс (Jeff Hawkins) относится к идее переноса сознания в облако крайне скептически: даже если человечество решит колоссальные технические проблемы, результат разочарует ожидания. Цифровая копия в компьютере заявит о своем суверенитете, но сам биологический человек на смертном одре не почувствует перемещения своего «я» — он останется в своем теле. Для полноценного переноса личности требуется воспроизвести не просто мозг, а сложнейшее взаимодействие всей биологии и тела. Хокинс сравнивает этот процесс с рождением детей, которые похожи на нас, но обладают полностью независимым сознанием.
Аналогичные барьеры стоят перед нейроинтерфейсами типа Neuralink. Одно дело — научить алгоритм считывать сотни сигналов для управления протезом, и совершенно другое — кодировать миллиарды импульсов, понимая точный тип, тайминг и контекст работы каждого конкретного нейрона в живой ткани. Ранее в разговоре собеседники упоминали, как эволюционное происхождение и координатные системы неокортекса усложняют симуляцию мозга. Информационный код биологии намного сложнее стандартного машинного обучения.
Более того, киборгизация не спасает биологический организм от неизбежной смерти. Вместо создания сложных, подверженных болезням гибридов, ограниченных рамками нашей анатомии, Хокинс призывает развивать независимые, «чистые» интеллектуальные машины. Подобные системы способны качественно улучшить будущее цивилизации в нескольких ключевых направлениях:
-
Выполнение повседневных и сервисных задач на Земле, от роботов-сиделок до продвинутых ассистентов в рабочей среде.
-
Строительство инфраструктуры и терраформирование планет в экстремальных условиях (например, на Марсе) без риска для жизни людей.
-
Межзвездные путешествия и исследование глубокого космоса в качестве автономных носителей земного опыта и знаний.
Такой подход позволяет интеллекту преодолеть оковы биологии. Машины станут полноценными преемниками нашей цивилизации, обладающими сознанием, но лишенными человеческих уязвимостей. Главная цель жизни, по мнению Хокинса, заключается в накоплении знаний и исследовании Вселенной. Даже если человечество когда-нибудь исчезнет, как это случилось с динозаврами, созданный нами ИИ сохранит и продолжит расширять наше интеллектуальное наследие. В завершение этой части беседы Лекс Фридман (Lex Fridman) и Джефф Хокинс (Jeff Hawkins) затронули тему практических методов сохранения человеческого знания и отправки сигналов в глубокий космос, которая подробно раскрывается в следующей главе статьи.
🚀 Наследие разума: сохранение человеческого знания перед лицом экзистенциальных угроз 1:47:49
Угрозы человеческой природы и необходимость консервации знания 1:47:49
Обсуждая будущее цивилизации, Джефф Хокинс выражает глубокую озабоченность уязвимостью нашего вида перед лицом его собственной биологии. Главное разочарование ученого связано с тем, как тяжело дается людям переход от эволюционного наследия к чистому рационализму. Многие паттерны поведения, некогда служившие успешными стратегиями репродукции в дикой природе — такие как насилие или уничтожение себе подобных — сегодня превращаются в деструктивные факторы. Ранее в разговоре Лекс Фридман и его гость уже подробно разбирали экзистенциальные риски и самоусиливающиеся системы (в главе 4), однако здесь Хокинс подчеркивает: главная опасность кроется в том, что технологии уничтожения развиваются быстрее, чем наша способность контролировать древние слои мозга.
Мы можем исчезнуть в любой момент, если, к примеру, ядерное оружие попадет в руки террористов. В этой пугающей парадигме уникальность человечества заключается исключительно в накопленном им знании и интеллекте. Хрупкость биологических носителей заставляет задуматься о создании устойчивого внешнего архива. Чтобы история Земли не прервалась бесследно, стоит архивировать знания в космосе как послание будущим цивилизациям о том, что мы существовали. Такой космический архив станет памятником земному разуму, даже если сами создатели погибнут. Хокинс убежден, что стремление преодолеть темную сторону нашей природы ради сохранения интеллектуального наследия — это то, что делает человечество по-настоящему удивительным.
Истинная ценность фундаментальных теорий как памятника разуму 1:40:35
Какое именно знание достойно того, чтобы пережить человечество и отправиться к звездам? Хокинс проводит параллель с физикой, напоминая, что мы до сих пор почитаем Исаака Ньютона и Альберта Эйнштейна за масштабность их идей. Великие теоретические концепции остаются полезными, даже если со временем они подвергаются уточнению и пересмотру. Ученый абсолютно оптимистичен в том, что человечество способно полностью разгадать механизмы работы мозга, и этот ответ будет найден раз и навсегда. Для этого не потребуется отслеживать состояние каждого отдельного нейрона, точно так же как законы физики газов не требуют знания траектории каждой молекулы в бутылке воды.
Главная задача теоретиков — создать прочный каркас (framework), внутри которого наука сможет развиваться дальше, даже если отдельные детали со временем изменятся. И хотя детальное устройство неокортекса и принципы моделирования мира были предметом обсуждения в первых главах (главы 1 и 2), фундаментальная ценность такого понимания выходит далеко за рамки чистой биологии. Постижение законов мышления — это вершина самопознания. Хокинс подчеркивает, что приобретение знаний всегда было процессом, который преследуют ради чистого удовольствия. Именно такие элегантные, математически выверенные теории устройства реальности должны составить ядро космического архива человечества, доказывая, что земная цивилизация сумела подняться над хаосом эволюции.
От принципов полета к ИИ: технологический след нашей цивилизации 1:57:24
Материальным воплощением человеческого знания являются технологии, развивающиеся на основе открытых нами фундаментальных принципов. В качестве яркой иллюстрации Джефф Хокинс приводит историю братьев Райт. Вопреки распространенному заблуждению, их главным вкладом было не создание двигателя, а решение проблемы контролируемого полета через изучение птиц. Они заметили, что птицы скручивают крылья при повороте, и внедрили этот принцип полета в свой первый самолет. Современная авиация использует тот же самый базовый паттерн, пусть и реализованный с помощью закрылков.
Как только человечество понимает фундаментальный принцип, оно свободно в выборе субстрата для его реализации — инженерам больше не нужны кости и перья. Точно так же, поняв алгоритмы работы мозга, мы сможем создавать полноценный искусственный интеллект. Хокинс делится успехами своей компании Numenta, которая уже применяет биологический принцип разреженности (sparsity) для ускорения существующих нейросетей глубокого обучения в 10–100 раз, делая их более устойчивыми. И хотя использование моделей дендритов для непрерывного обучения алгоритмов вскользь отсылает к технологическим аспектикам предыдущих глав (главы 2 и 3), Хокинс видит в этом коммерческий мост к созданию истинного ИИ.
В финале беседы, давая совет молодому поколению, ученый признается, что его собственная карьера была мотивирована исключительно страстью к разгадке тайны мозга. Его личный путь от инженера до нейробиолога станет завершением этой статьи (в главе 6), но главный урок Хокинса очевиден уже сейчас: только искренняя увлеченность масштабными задачами позволяет преодолевать любые препятствия. Научный прогресс, рожденный этой страстью, формирует тот самый интеллектуальный след, который заслуживает вечного сохранения в космическом пространстве.
🧠 Путь к пониманию: От инженерии к величайшей загадке природы
Личный путь: поиск смыслов и интеллектуальный вызов 5:40
История Джеффа Хокинса как мыслителя началась с попытки ответить на фундаментальные вопросы мироздания. Будучи подростком, он выделил четыре ключевые темы, которые казались ему наиболее значимыми: законы физики, природа материи, происхождение жизни и тайна интеллекта. Именно последняя стала для него «самым интересным пазлом» в мире.
Ключевым моментом в карьере Хокинса стал 1979 год, когда в возрасте 22 лет он прочел эссе Фрэнсиса Крика в журнале Scientific American. Крик, известный своей ролью в открытии структуры ДНК, переключил внимание на работу мозга и задался вопросом: нужно ли науке продолжать собирать новые факты, или же пришло время переосмыслить имеющиеся данные? Этот призыв к теоретическому подходу глубоко отозвался в Хокинсе. Осознав, что у него нет терпения для экспериментальной нейробиологии, но есть страсть к решению головоломок, он нашел свое истинное призвание. Это дало ему ощущение цели, которое, как он отмечает, не обязательно должно быть привязано к глобальным вопросам — даже в самых малых делах, таких как воспитание детей или мастерство в спорте, можно найти глубокую радость и смысл, если уметь быть «нескучающим».
Ограниченность модели мира и ложные убеждения 15:05
Рассуждая о своем наследии, Джефф Хокинс подчеркивает, что роль ученого или предпринимателя заключается не в создании реальности, которая «не могла бы случиться», а в ускорении неизбежного. Он надеется, что его вклад поможет человечеству быстрее осознать природу ложных убеждений.
Человеческий мозг постоянно строит модели мира, и критически важно понимать этот процесс, чтобы не становиться заложниками догм. Ранее в разговоре они касались того, как мозг моделирует окружающую среду. Хокинс считает, что прогресс цивилизации неизбежен, но наши действия могут либо ускорить движение в правильном направлении, либо привести к опасным «обходным путям», подобным темным страницам истории. Оптимизм Хокинса заключается в уверенности, что, несмотря на временные периоды социальной дисгармонии или разрушительных ошибок, человечество способно учиться и эволюционировать в сторону более устойчивого и разумного сосуществования.
Инженерный подход к любви и человечности 10:37
Обсуждая гуманистические аспекты, Лекс Фридман и Джефф Хокинс затронули роль сострадания и доброты в будущем, где ИИ будет глубоко интегрирован в жизнь общества. Хокинс признает, что, хотя на биологическом уровне эти качества могут быть продуктом эволюции («старого мозга»), с точки зрения будущего человечества они являются ключевыми.
Существует интересная концепция: стоит ли пытаться «инженерно» встроить в ИИ системы способность к состраданию, чтобы максимизировать любовь и взаимопонимание между людьми? Хокинс отмечает, что если система предназначена для взаимодействия с людьми, она должна быть спроектирована с учетом этих социальных метрик. В конечном итоге, он остается оптимистом: даже если мы допустим критические ошибки, само существование нашего коллективного разума и созданных нами машин станет своего рода «посланием» для будущих обитателей Земли или иных цивилизаций о том, что человечество стремилось к пониманию своей природы.
