Я розпочав спроби «знайти» їх знову. Вони вже виникли один раз, тож здавалося, що має існувати можливість вивести їх знову. Вони переслідували мене, неначе втрачений акорд. Я блукав Землею біоморфів, пробираючись нескінченним ландшафтом дивних створінь та об’єктів, але знайти своїх комах не міг. Я знав, що вони мають десь там ховатися. Я знав гени, з яких почалася еволюція минулого разу. Я мав зображення тіл моїх комах. Я навіть мав зображення еволюційної послідовності тіл, що дуже повільно веде до моїх комах від предка-крапки. Але я не знав їхньої генетичної формули.
Ви, мабуть, гадаєте, що відтворити цей еволюційний шлях можна доволі легко, але це було не так. Причиною, до якої я ще повернуся, є просто астрономічна кількість можливих біоморфів, яку пропонує достатньо довгий еволюційний шлях, навіть коли варіюють лише дев’ять генів. Декілька разів упродовж своїх подорожей Землею біоморфів я, здавалося, наближався до попередника своїх комах, але потім, попри всі мої зусилля як чинника відбору, еволюція збивалася на манівці. Урешті-решт під час моїх еволюційних блукань Землею біоморфів – навряд чи відчуття тріумфу було меншим, ніж першого разу, – я таки загнав їх у кут знову. Я не знав (і досі не знаю), чи були ці комахи точно такими самими, як попередні, «втрачені акорди Заратустри», чи вони були лише поверхово «конвергентними» (див. наступний розділ), але був цілком задоволений. Цього разу я вже не припустився помилки: я записав їхню генетичну формулу й тепер можу «еволюціонувати» комах щоразу, як захочу.
Так, я трохи драматизую, але тут простежується одна важлива річ. Суть цієї історії в тому, що, хоча комп’ютер програмував я сам, дуже детально вказуючи йому, що робити, тим не менш я не планував тварин, які виникли внаслідок еволюції, і був надзвичайно здивований, коли вперше побачив їхніх попередників. Я був настільки неспроможний контролювати цю еволюцію, що, навіть коли дуже хотів відтворити конкретний еволюційний шлях, зробити це виявилось абсолютно неможливим. Я не вірю, що колись знайшов би своїх комах знову, якби не мав повного набору роздрукованих зображень їхніх еволюційних попередників, і навіть за їх наявності це виявилося складним і виснажливим процесом. Чи не здається вам парадоксальною неспроможність програміста контролювати чи передбачати хід еволюції в комп’ютері? Чи не означає це, що всередині комп’ютера відбувається щось загадкове, навіть містичне? Звісно ні. Як і в еволюції справжніх тварин і рослин. Ми можемо використати для розв’язання цього парадоксу комп’ютерну модель, дізнавшись у процесі дещо про справжню еволюцію.
Забігаючи наперед, скажу, що виявиться основою розв’язання цього парадоксу. Існує певний набір біоморфів, кожен з яких постійно займає своє власне унікальне місце в математичному просторі. Він постійно сидить там – у тому сенсі, що, знаючи його генетичну формулу, його одразу можна знайти; більше того, його сусідами в цьому особливому типі простору є біоморфи, що відрізняються від нього лише одним геном. Тепер, знаючи генетичну формулу моїх комах, я можу відтворити їх за бажанням і наказати комп’ютеру «еволюціонувати» до них з будь-якої довільної відправної точки. Коли ви вперше виводите нове створіння шляхом штучного відбору в комп’ютерній моделі, це переживається як творчий процес. По суті, так воно й є. Але насправді ви лише шукаєте це створіння, бо в математичному сенсі воно вже сидить на своєму власному місці в генетичному просторі Землі біоморфів. Причина ж того, що це справді творчий процес, полягає в тому, що пошук будь-якого конкретного створіння – надзвичайно складне завдання хоча б тому, що Земля біоморфів дуже й дуже велика, а загальна кількість створінь, що там «сидять», мало не нескінченна. Немає сенсу просто шукати його безцільно й навмання. Для цього слід задіяти якусь ефективнішу (творчу) пошукову процедуру.
Деякі люди наївно вірять, що комп’ютери для гри в шахи працюють, послідовно випробовуючи всі можливі комбінації шахових ходів. Ця віра втішає їх, коли комп’ютер перемагає, але вона абсолютно помилкова. Можливих шахових ходів надто багато – зона пошуку в мільярди разів перевищує ту, яка дала б змогу досягти успіху за сліпого добору. Мистецтво написання гарної шахової програми полягає в продумуванні ефективних коротких шляхів крізь цю зону пошуку. Накопичувальний відбір (чи то штучний, як у комп’ютерній моделі, чи природний – у реальному світі) є ефективною пошуковою процедурою, і його результати дуже нагадують плоди творчого інтелекту. Саме на цьому, зрештою, і ґрунтується аргумент від задуму Вільяма Пейлі. З технічного погляду, граючи в комп’ютерну гру за участю біоморфів, ми лише шукаємо тварин, які в математичному сенсі тільки й чекають, аби їх знайшли. І схоже це на процес художньої творчості. Пошук у невеличкому просторі, де є лише кілька сутностей, зазвичай не викликає переживання творчого процесу. Дитяча гра «Знайди наперсток» не сприймається як творча. Перевертання речей навмання в надії наштовхнутися на предмет пошуку зазвичай спрацьовує, коли зона пошуку мала. У міру того, як вона розширюється, стають необхідними дедалі складніші пошукові процедури. Ефективні ж процедури, коли зона пошуку є достатньо великою, неможливо відрізнити від справжньої творчості.
Читать дальше