Вспомним сформулированное в рамках проекта одно из главных следствий модели парных вселенных Janus: теоретически до нас могут доноситься намеки на наше будущее. Проговорим еще раз эту логику, условно обозначив на нашей шкале времени моменты «сейчас» и «через год»:
- Состояние нашей вселенной в момент «сейчас» зависит, пусть и очень слабо, от состояния парной вселенной в момент «сейчас» – поскольку они вместе, соперничая и сотрудничая, искривляют пространство-время, то есть взаимодействуют через гравитацию. Понятно, что под «зависеть» я здесь имею в виду «сопряженность / взаимное влияние», а не жесткую цепочку причин и следствий.
- Состояние парной вселенной в момент «сейчас» формируется ee эволюцией вдоль ее стрелы времени – другими словами, обусловлено ее прошлым, то есть ее состоянием в момент «через год» по нашей шкале, которое соответствует нашему будущему.
- Состояние парной вселенной в ее прошлом – в момент «через год» по нашей шкале – будет зависеть (с нашей точки зрения) или уже зависело (с ее точки зрения) от тогдашнего состояния нашей вселенной: они будут (с нашей точки зрения) вместе искривлять пространство-время, то есть они уже его вместе искривляли (с точки зрения парной вселенной). Опять же, под «зависеть» я здесь имею в виду «сопряженность / взаимное влияние».
- Соответственно, мы видим, что состояние нашей вселенной в момент «сейчас» опосредованно зависит от состояния нашей вселенной в момент «через год» – то есть, между ними есть взаимная корреляция. Теоретически, имея правильный детектор, эту зависимость-корреляцию можно ощущать, а имея правильный декодер – интерпретировать. В книге «Человек-Cogito» высказывается и обосновывается гипотеза, что таким детектором-декодером может быть человеческий мозг – у некоторых, особо чувствительных индивидуумов.
Теперь попробуем вовлечь в эту логику большую, очень продвинутую ИИ-систему. Допустим, она натренирована на многолетних мультимодальных данных о строительстве частных домов – включающих фото, видео и текстовые материалы (заметки в местных газетах, посты в социальных сетях и т.д.). Далее, допустим, что в течение этих лет некоторые дома выпадают из процесса, не доставаясь заказчику – сгорают в пожарах или разрушаются из-за ошибок в проектировании – другие же успешно строятся и сдаются в законченном виде. ИИ-система в процессе обучения анализирует множество таких примеров – и, следуя описанной выше логике, можно допустить, что в обработанной ею информации о процессе строительства каждого дома уже содержатся намеки на судьбу этого дома – поскольку эта будущая судьба опосредованно (через взаимодействие двух вселенных) влияет на то, как об этом доме писали и снимали фото/видео в прошлом. Эти намеки-корреляции очень слабы и не распознаются людьми, но ИИ как раз и хорош в детектировании «размытых» по огромным массивам данных, едва заметных статистических сигналов. Где-нибудь в далеких десятичных знаках ее весовых коэффициентов это «едва» может отразиться – и тогда такая система, получая на вход уже не тренировочные, а актуальные данные, сможет (с какой-то степенью уверенности) предсказывать, что ждет тот или иной строящийся дом, как бы «ощущая» его будущее...
Теоретически это возможно. Намеки из будущего с точки зрения ИИ ничем не отличаются от прочих корреляций. ИИ, в отличие от человека, не имеет комплексов и не боится прослыть предсказателем-шарлатаном – если каузальная связь есть, он ее выловит и использует в ответах. Тут же отметим, что в текстовых данных «следы будущего» могут быть значительно заметнее, чем в фото/видео: статьи и заметки, написанные людьми, то есть продукты их когнитивной работы, отражают происходящее в Объектах Б, а те изолированы от «биологического шума» – который, наверное, маскирует корреляции с будущим в физических манипуляциях (таких, например, как процесс видео/фото-съемки).
Хорош ли этот пример с домами? Нет, он плох – прежде всего потому, что в нем очень трудно разделить «сигналы из будущего» и вполне понятные, традиционные факторы, потенциально влияющие на судьбу строящихся домов. ИИ-система в процессе обучения получает (видя, читая, сравнивая) прямые или косвенные данные о качестве материалов и выполнения строительных процедур, местоположении объектов, поведении и репликах начальства – и вообще всего, происходящего в непосредственной близости. Все это может так или иначе коррелировать с будущим конкретной стройки без всяких космологических фокусов. Убедить подобным примером никого нельзя, и я привел его лишь для контраста – с экспериментами, которые могут оказаться потенциально убедительными.
Рассмотрим первый из них – намеренно относящийся исключительно к «когнитивному» (то есть задействующему Объекты Б) каналу «намеков о будущем». Допустим, у нас есть очень много участников, каждый из которых получает задание: без всякой изначально заданной темы или цели написать четыре предложения, два о чем-то красном и два о чем-то синем – так чтобы прилагательные «красное» и «синее» встречались в этом коротком тексте ровно по три раза. При таких условиях написанное будет «цвето-симметрично» – не давая видимого структурно-статистического преимущества «текстам о красном» над «текстами о синем» и наоборот. Можно еще ужесточать условия симметричности, но для простоты ограничимся такими.
Как только текст написан, он помещается в базу данных и больше никогда не меняется. Все записи базы тщательно перемешиваются, а раз в сутки простой скрипт (написанный заранее, до начала эксперимента) в случайном порядке, по цифровому идентификатору, не связанному с содержанием текста, выбирает те из них, которые были занесены в базу ровно 30 дней назад и, опять-таки случайным образом (не «заглядывая» в сам текст, не зная имени его автора, названия файла и т.п.), приписывает каждой такой записи метку 1 (красное) или 0 (синее). Тут можно комбинировать генераторы случайных чисел, добиваясь как можно более полного «разрыва каузальности». Таким образом каждый текст как бы получает один из двух заголовков – «о красном» или «о синем» – которые полностью причинно-независимы от процесса создания текста и никак не могут быть связаны с его тоном, стилем, тематикой, автором и проч.
Затем эта информационная база используется для тренировки ИИ-системы, которая «видит» и сами тексты и их заголовки. В какой-то момент тренировка прекращается, база данных обнуляется, веса системы замораживаются, и она начинает предсказывать будущие заголовки новых текстов от новых участников сразу после создания этих новых текстов. Результаты предсказаний сохраняются отдельно от самих текстов – скрипт, приписывающий текстам заголовки, не имеет к ним доступа. Наконец, когда предсказанных результатов набирается достаточно, они сравниваются с теми заголовками, которые для новых текстов сгенерировал скрипт.
Что мы можем получить? Если ИИ-система не уловила никаких «намеков из будущего» (ввиду то ли их отсутствия, то ли своей недостаточной обученности), то ее предсказания должны быть случайны: будущие заголовки независимы от самих текстов с точки зрения обычной традиционной причинности. Если же система показывает стабильное (пусть небольшое) превышение успешных предсказаний над случайными, мы имеем право предположить, что она выявила как раз-таки искомые корреляции между будущим событием (приписыванием «красного» или «синего» заголовка) и процессом написания текста, происходившем за 30 дней до этого события. Что-то подсознательно подталкивает авторов к каким-то интонационным особенностям и стилистическим паттернам, склоняя их тексты (по признакам, понятным не нам, а лишь обученной ИИ-системе) в ту или иную сторону. И это был бы очень многообещающий результат!
Эксперимент «красное/синее» увязывает потенциальное влияние будущего с когнитивным процессом (написание текста) – то есть с деятельностью человеческого разума и, тем самым, с гипотетическими Объектами Б. Рассмотрим теперь другой пример, который, напротив, максимально избегает такой увязки. Попробуем исключить человека из логической цепочки «действие в настоящем – результат в будущем – его обратное влияние», сформировав ее исключительно из «неразумных» компонент.
Допустим, что в биолаборатории при одних и тех же условиях выращивается огромное количество одинаковых клеточных культур. Первые шесть дней полностью автоматизированные детекторы ежечасно фиксируют потоки данных для каждого образца: микро-фотографии, температуру, pH, уровень флюоресценции и т.п. Эти данные не показываются человеку, никак не интерпретируются и не обобщаются. На седьмой день генератор случайных чисел приписывает каждому образцу одну из группирующих меток, «стресс» или «контроль». После того, как распределение по группам закончено, отдельный робот впрыскивает в образцы с меткой «стресс» какой-то вредный химикат, убивающий клетки или подавляющий их рост.
Таким образом, без малейшего человеческого участия, создается массив информации «(1) данные от детекторов – (2) судьба образца», где обычная каузальность между (1) и (2) полностью исключена – метки «стресс/контроль» создаются строго после того, как данные собраны. На этом массиве обучается ИИ-система, которая потом делает предсказания о том, что случится с новыми образцами на основании их сенсорных данных, полученных в первые шесть дней. Если статистика предсказаний получается хоть немного лучше случайной, можно делать вывод о возможном влиянии будущих событий на то, что происходит в настоящем.
Конечно, ни «когнитивный» ни «роботизированный» эксперименты не являются строгим математическим доказательством «ретро-каузальности». Однако, если они дадут положительные результаты, это заставит сильно задуматься – и вложить ресурсы в дальнейшие исследования.
Самой интересной была бы ситуация заметного превышения «когнитивной обратной причинности» (эксперимент «красное/синее») над «роботизированной (эксперимент «стресс/контроль»). Это дало бы основания полагать, что влияние будущего на настоящее не только есть (и отражается в весовых коэффициентах развитого ИИ), но и что оно становится заметнее при участии человеческого разума. Это, в свою очередь, явилось бы серьезным аргументом в пользу гипотезы Объектов Б – как неких «внешних» компонент разумности, существующих вне биологического «шума» и потому выступающих в роли усилителей «невнятных сигналов мироздания». Представляю, какие перспективы открылись бы тогда – и в научном, и в прикладном плане.
Говоря о перспективах – особенно «прикладных». Можно ли получить реальные практические выгоды, «предсказывая будущее» с помощью ИИ – если в результате экспериментов окажется, что это в какой-то мере возможно? Не возникает ли при этом причинно-следственный конфликт? Краткий ответ такой: конфликт не возникает, но выгода в большинстве предметных областей будет недолгой.
Рассмотрим в качестве примера сразу приходящее всем на ум – финансовые рынки. Допустим, в результате нашего эксперимента «красное/синее» мы получили ИИ-систему, способную улавливать в «когнитивных продуктах» статистически значимые сигналы из будущего. Теперь мы хотим применить ту же технологию к обучению системы на текстах (новостях, комментариях в соцсетях, аналитических обзорах и т.д.), написанных человеком и имеющих отношение к поведению рынка акций. В них система должна «уловить» намеки на то, в каком направлении (вниз или вверх) сдвинется, скажем, индекс S&P 500 через две недели.
Может ли это у нас получиться? Да, вполне – хотя обучать такой ИИ «с нуля» на текстах о рынках бесполезно: тонкие ретро-каузальные корреляции утонут в около-рыночном шуме и в привычной статистике (процентные ставки, инфляция, отчетность больших компаний и т.д.). Однако, если сначала натренировать «базовую» модель-предсказатель на «чистых» данных, где обычная причинность намеренно разорвана (как в эксперименте «красное/синее») и затем дообучить ее на рыночных текстах, это может дать результат. Такой подход – перенесение специализированной «чувствительности» на другие задачи – часто используется, например, в ИИ-системах, распознающих аудио и видео. Конечно, даже в случае успеха «предсказательный» эффект наверняка будет слабым, но и небольшого статистического преимущества достаточно, чтобы такая информация теоретически давала прибыль. На практике, впрочем, все будет куда сложнее. Чтобы прибыль действительно была, необходимо выполнение как минимум двух условий: небольшие ставки и уникальность нашего «подсказывающего сигнала».
Первое понятно: если вкладываться «по-крупному» (так, что рынок это замечает в смысле ценообразования), то любое преимущество очень быстро интегрируется в распределение цен и «размывается», нивелируя потенциальную выгоду. Рынок – с его легионом изощреннейших компьютерных алгоритмов-участников – моментально сводит на нет все альфа-сигналы, включая ценовые микро-движения, которые он может уловить. Если не брать откровенный инсайд (или очень узкие ниши), то в основном выигрывают не те, кто «знают», а те, кто «хорошо делают» – первыми приходят, первыми уходят и платят минимальную комиссию – то есть, очень большие игроки. «Отыграть» что-то у них можно только оставаясь вне их поля зрения.
Что же касается уникальности сигнала, с ней немного сложнее. Любые публичные данные – включая тексты, которые будем использовать мы – анализируются другими участниками рынка с максимальной скрупулезностью. Если корреляция, которую выявляет наша система, хоть чуть-чуть заметна, она будет найдена и учтена в многочисленных стратегиях – пусть ее и не будут называть «ретро-каузальностью». Рынкам безразлична философская или физическая природа «намека» – если он технически может быть использован, конкуренция быстро сведет его на нет. Однако, может случиться так, что мы, в результате множества инженерных проб и ошибок, получили весьма специфичную технологию, «вытаскивающую на свет» очень нетривиальную зависимость, которая, к примеру, воспринимается другими как «шум» или вообще «молчание», усредняясь с разнонаправленными фоновыми всплесками. Многие алгоритмы-трейдеры специально подавляют ультра-слабые и нестабильные сигналы, чтобы не переобучаться слишком часто – потому наша система может позволить нам «видеть» то, что не видят или не считают нужным видеть другие...
В таком случае мы сможем обращать наше уникальное статистическое преимущество в стабильную выгоду – если будем вести себя скромно. Однако, это не навсегда: до нашей «глубоко запрятанной» корреляции рано или поздно доберутся другие – опять же, даже и не заморачиваясь взаимодействием двух вселенных – и она станет «общим местом», известным многим.
Отсрочить неизбежное наверное можно, переместившись в менее людные ниши, где сигналы не обесцениваются каждую минуту соперничающими миллиардами долларов и самыми умными алгоритмами. В голову приходят предсказания спортивных событий – особенно их «второстепенные» рынки, типа «электронного спорта» (Counter-Strike, Valorant и проч.). Но и там, конечно, сохраняется условие «скромности» ставок – из-за регуляций, тщательного отслеживания больших частых выигрышей и т.д. – хотя, в отличие от финансовых рынков, ставки не влияют (напрямую) на конечный результат состязания.
Ну и немного о причинно-следственном конфликте типа «предсказание заставило само себя быть неверным» – то есть «знание будущего изменило будущее». Например: мы получили сигнал о росте рынка через две недели, стали покупать, за нами кинулись покупать остальные, потом, увидя это, большой игрок решил взять профит, в результате чего рынок к назначенному сроку упал вместо того, чтобы вырасти... На самом деле, как уже отмечено выше, никакого конфликта нет. Прогноз поведения рынка не делает сам себя неверным, он – нередко – является таковым ввиду своей «шаткости» и «хрупкости». «Намек» на будущие события, сделанный натренированной ИИ-системой – или же особо чувствительным человеком-«провидцем» – это не жесткое «предсказание факта», а всего лишь небольшое смещение вероятности, и возможность противоположного результата при этом отнюдь не падает до нуля. В тот конкретный день, когда мы приняли сигнал, он вполне мог оказаться ошибочным – а, к примеру, через четыре дня, после того, как мы и другие участники рынка совершили действия, ИИ-система могла сказать нам совершенно другое, на этот раз правильное – начальные условия для ее прогноза изменились и возможно даже корреляция стала более отчетливой (в том числе и благодаря нашим действиям четыре дня назад)...
Добавлю, что о взаимоотношении текущих и будущих событий – с точки зрения как модели парных вселенных, так и теории супер-детерминизма – я подробно писал в романе «Человек-Cogito» и рассуждал в другом разделе этого сайта. Было даже введено понятие «вектор причинности» – как раз-таки для описания «вероятностного давления» в сторону будущего, ощущаемого в настоящем. Финансовый рынок можно рассматривать как мощнейший ускоритель изменчивости такого вектора – уж очень рьяно все пихаются локтями, стремясь получить побольше дензнаков.
Вообще, на мой взгляд, рыночные zero-sum игры – не лучший пример использования ретро-каузального ИИ. «Намек из будущего» – это наверняка очень слабый сигнал, он не слишком подходит для конкурентной борьбы. Правильнее применять его там, где конкуренции нет, а малые статистические различия могут иметь значимые следствия. Там, где мы имеем дело с разветвленным лабиринтом возможностей: одно слово, одна интонация, один смысловой оттенок – и мы «сворачиваем» на другую «ветвь» событий, заметно меняя всю траекторию развития.
Рассмотрим в качестве иллюстрации некую само-дисциплинирующую практику – назовем ее «стремление к лучшей версии себя». Допустим, что вы – ежедневно, еженедельно, ежемесячно – формулируете в письменном виде некоторые само-настройки (планы, обещания самим себе, обязательства перед собой, сообщения близким людям), которые определяют разные аспекты вашей жизни в ближайшем будущем – и потом очень стараетесь им следовать. Тонкие различия в тоне, стиле, формулировках могут существенно повлиять на общий личностный «настрой» – и, как результат, изменить восприятие событий и свою реакцию на них. Это существенно нелинейная ситуация: малые девиации начальных данных – накапливаясь, наслаиваясь одна на другую – быстро приводят к сильной расходимости следствий. Потому, даже очень слабые «намеки», меняющие что-то в ваших письменных установках, могут сделать заметную, даже и судьбообразующую разницу.
Как это может быть реализовано на практике? Наверное, как и в случае финансовых рынков, начать нужно с базовой «ретро-каузальной» модели, обученной на «чистых» данных, где отсутствует обычная причинность (в духе эксперимента «красное/синее»). Затем ее необходимо «персонализировать» – донастроить на большом (существенно индивидуальном!) инфо-корпусе, содержащем, с одной стороны, ваши тексты, заметки, письма и т.п., а с другой – формальные описания и оценки следующих за ними жизненных обстоятельств, ситуаций, поступков: всего, что описывает «пошаговое» личностное развитие. Понятно, что такая формализация – и вообще создание подобного массива данных – это чрезвычайно сложная задача, но мы сейчас абстрагируемся от инженерных трудностей и рассматриваем лишь теоретическую идею. Допустим, что за какой-то обозримый срок такой инфо-массив удастся получить и натренировать с его помощью ИИ-систему, в которой общая «чувствительность к намекам из будущего» коррелирует с продуктами вашего разума и с тем, что происходило после их создания.
Такую систему можно использовать как персонального ассистента: допустим, вы создаете черновики ваших само-настроек, а система, для каждой из них, предлагает на выбор несколько чистовых вариантов с микроскопическими «различиями смыслов», связывая их с вероятностями «ваших поведенческих характеристик в ближайшем будущем» (общий ментальный тонус / тип реакции на стресс / настойчивость в отстаивании своей позиции / усидчивость / невнимательность – и т.д., и т.п.). Вы выбираете понравившиеся варианты и фиксируете их для себя как поведенческие «установки», которые потом стараетесь реализовывать по мере возможности – возвращаясь к ним, перечитывая, корректируя свои поступки в соответствии с ними...
Конечно, трудно представить, что у вас хватит терпения следовать такой практике постоянно. В реальной жизни так не бывает: мы устаем, забываем, ленимся, нас отвлекают; иногда нам просто не до «правильных само-установок». Но суть такого ретро-каузального эффекта в его кумулятивности: слабые вероятностные смещения, пусть и срабатывающие лишь время от времени, могут существенно менять вашу жизнь в масштабах месяцев и лет. Даже эпизодическая помощь подобного ассистента, который привносит чуть заметную, но систематическую «настройку на будущее», способна чаще подталкивать к верным важным решениям, чем советы «обычной» ИИ-модели, которая функционирует только как грамотный редактор стиля.
Реалистично ли подобное? Почему бы и нет. Если верна теория Janus, во что лично мне очень даже верится, то мы существуем в распределениях энергии и материи, сформированных во взаимовлиянии с их будущими распределениями. Если далее допустить, что в какой-то форме верна и гипотеза Объектов Б – внешних «образов» разума, участвующих в наших когнитивных процессах – то вполне можно себе представить, что «параметры» продуктов мышления (смысловые акценты, выбор слов и интонаций, те или иные стилистические особенности) коррелируют с будущим куда отчетливее, чем физические свойства белковых тел. Физика тела шумна и перегружена случайностями, а мышление «трансформирует» ее хаос в гораздо более структурированные пространственно-временные формы. В них тончайшие ретро-каузальные зависимости могут проявляться намного более внятно. Ну а тренированный ИИ потенциально способен улавливать их лучше, чем подавляющее большинство людей; это его главное умение – распознавать в безбрежном море примеров наислабейшие вероятностные сигналы.
Пример с персональным ассистентом может вновь спровоцировать вопросы о причинно-следственных аспектах типа: «Если мое будущее шлет мне сигналы, значит оно уже определено – независимо от того, по какой траектории я буду развиваться? Мои усилия ничего не изменят? Зачем тогда нужен какой-то там ретро-каузальный советчик?» Ответ на них все тот же: наличие «намека» (слабого смещения вероятностей) не означает жестко фиксированного (стопроцентно вероятного) финала. Некоторые «ветви» событий чуть более согласованы с текущей конфигурацией «граничных условий», чем другие. Движение по ним можно рассматривать как более комфортабельный путь туда, куда скорее всего случится прийти – и «комфортабельность» этого пути определяется в том числе и тем, какие решения мы примем сейчас и какие действия совершим. Лабиринт событий-опытов-смыслов строится с двух сторон!
Последнее утверждение принципиально важно. «Сигнал из будущего» не является чем-то внешним и отдельным по отношению к нам: он уже учитывает, что мы можем что-то предпринять – выбрать другие интонации, чуть по-другому сформулировать мысли, отказаться от импульсивного решения, вернуться к забытому обещанию... И «чувствующий» его ретро-каузальный ассистент выглядит не как попытка «обмануть будущее», а как инструмент, который, меняя микродинамику наших поступков, помогает нам гармоничнее участвовать в приближении того будущего, которое является наиболее вероятным при взгляде из нашего конкретного настоящего. И, кстати, эта «гармоничность» может быть вовсе не абстрактным понятием. Я не зря постоянно вспоминаю о взаимосвязи разума и физиологии, определяющей наше «я». Возможно, «комфортабельный» путь – это не метафора, а вполне предметная характеристика ощущения себя в реальности, включая и физическое самочувствие.
Вновь напомню, что тема предопределенности, причинности и смысла всех наших стараний и стремлений подробно обсуждается в другом разделе сайта. Повторяться не буду, лишь спрошу сам себя – как бы в шутку – пишу ли я все это, невольно следуя «намеку из будущего», навеянному мне через внешний «образ» моего разума, Объект Б? Из будущего, в котором AGI-системы научатся расшифровывать невнятные блики на стеклах вагона, мчащегося в лабиринте событий-опытов-смыслов, уже построенном нашими двумя вселенными?.. Ответа у меня нет – я не главный герой книги «Человек-Cogito».
Потому, на этом и закончим.