Изначально у Бэббиджа не было представления о вычислительной универсальности. Тем не менее его разностная машина оказалась замечательно близка к ней — не по набору производимых вычислений, а по физическому устройству. Чтобы запрограммировать её для печати заданной таблицы, нужно привести в исходное состояние определённые зубцы. В конце концов Бэббидж понял, что данный этап программирования тоже поддаётся автоматизации: настройки можно заготавливать на перфокартах, как у Жаккара, а затем механически передавать на зубцы. Таким путём не только исключался главный остающийся источник ошибок, но и расширялся набор действий машины. Затем Бэббидж понял, что если бы машина могла пробивать новые карточки для дальнейшего использования в ней же и могла бы управлять тем, какую карту считывать следующей (скажем, беря их из пачки в зависимости от положения шестерёнок), то могло бы получиться нечто качественно новое: скачок к универсальности.
Эту усовершенствованную машину он назвал аналитической. Он и его коллега, женщина-математик, графиня Ада Лавлейс знали, что эта машина сможет вычислять всё, что могут «люди-компьютеры», и не только производить арифметические операции: она сможет решать алгебраические уравнения, играть в шахматы, сочинять музыку, обрабатывать изображения и так далее. Она стала бы тем, что сегодня называется универсальным классическим компьютером. (В главе 11, в которой речь пойдёт о квантовых компьютерах, работающих на ещё более высоком уровне универсальности, я объясню, почему приписка «классический» так важна.)
Однако ни эти учёные, ни кто-либо другой в течение ещё столетия не представлял себе, для чего будут сегодня чаще всего применяться вычисления, а именно Интернет, обработка текстов, поиск по базам данных, игры. Но есть ещё одно важное применение, которое они предвидели, — это научные предсказания. Аналитическая машина могла стать универсальным моделирующим устройством, способным предсказать поведение любого физического объекта с любой желаемой точностью с учётом соответствующих законов физики. Это та универсальность, о которой я говорил в главе 3, благодаря которой в физических объектах, непохожих друг на друга и подчиняющихся разным законам физики (как, например, мозг и квазар), могут проявляться одинаковые математические зависимости.
Бэббидж и Лавлейс были людьми Просвещения, и они понимали, что универсальность аналитической машины откроет новую эру технологий. Но даже при этом, несмотря на огромные усилия, им удалось заразить своим энтузиазмом лишь небольшую группу людей, которым тоже не удалось передать его дальше. И аналитическая машина осталась в истории как трагическая память о скачке, который мог бы произойти, но, к сожалению, не произошёл. Если бы они поискали другие варианты реализации, то могли бы заметить прекрасную возможность, которая уже ждала своего применения: электрические реле (переключатели, работающие от электрического тока). Это было одно из первых приложений фундаментальных исследований в области электромагнетизма, вот-вот должно было начаться массовое производство таких реле, что в итоге привело к технологической революции в телеграфии. Переработанная аналитическая машина с кодированием двоичных знаков по принципу включения/выключения тока и с использованием электрических реле для осуществления вычислений работала бы быстрее механического компьютера Бэббиджа, и её было бы дешевле и проще построить. (О двоичных числах уже хорошо знали. В семнадцатом веке математик и философ Готфрид Вильгельм Лейбниц даже предлагал использовать их для механических вычислений.) Так что компьютерная революция могла случиться на сто лет раньше. И благодаря технологиям телеграфа и печати, которые развивались параллельно, за ней вскоре последовала бы и интернет-революция. В своём романе «Машина различий»
[34] (The Difference Engine) писатели-фантасты Уильям Гибсон и Брюс Стерлинг захватывающе описывают, как бы это могло быть. Журналист Том Стэндидж в своей книге «Викторианский Интернет» (Victorian Internet) утверждает, что уже в рамках телеграфной системы, даже без компьютеров, среди её операторов действительно существовало явление, похожее на Интернет, с «хакерами, сетевыми романами и свадьбами, чатами, горячими спорами в Сети… и так далее».
Бэббидж и Лавлейс также задумывались об одном применении универсальных компьютеров, которое до сих пор ещё не осуществлено, а именно о так называемом искусственном интеллекте. Поскольку человеческий мозг — это физический объект, подчиняющийся законам физики, а аналитическая машина — универсальное моделирующее устройство, то его можно запрограммировать так, чтобы оно думало так же, как может думать человек (хотя на это будет уходить очень много времени и запредельное количество перфокарт). Тем не менее Бэббидж и Лавлейс отрицали такую возможность. Лавлейс говорила, что «аналитическая машина не претендует на то, чтобы создавать что-то действительно новое. Машина может выполнить всё то, что мы умеем ей предписать. Она может следовать анализу; но она не может предугадать какие-либо аналитические зависимости или истины»
[35].
Впоследствии математик и пионер вычислительной техники Алан Тьюринг называл эту ошибку «возражением леди Лавлейс». Лавлейс недооценила не столько вычислительную универсальность, сколько универсальность законов физики. В то время наука практически ничего не знала о том, как устроен мозг с физической точки зрения. Теория эволюции Дарвина ещё не была опубликована, и преобладали сверхъестественные объяснения природы человека. Сегодня послаблений для той малой части учёных и философов, которые до сих пор считают, что искусственный интеллект недостижим, меньше. Например, философ Джон Серл рассматривает проект создания искусственного интеллекта в следующей исторической перспективе: на протяжении веков люди пытались объяснить разум техническим языком, используя сравнения и метафоры на основе сложнейших механизмов соответствующего времени. Сначала предполагалось, что мозг похож на чрезвычайно сложный набор шестерёнок и рычагов. Затем были гидравлические магистрали, паровые двигатели, телефонные коммутаторы, а сегодня, когда самой впечатляющей технологией считаются компьютеры, говорят, что мозг — это компьютер. Но это опять же не более чем сравнение, говорит Серл, и причин считать мозг компьютером не больше, чем паровым двигателем.
В действительности их больше. Паровой двигатель не является универсальным моделирующим устройством, а вот компьютер является, так что ожидать от него, что он сможет делать то же самое, что нейроны, — не метафора: это известное и проверенное свойство законов физики, какими мы их знаем. (И, кстати, из гидравлических контуров тоже можно сделать универсальный классический компьютер и из шестерёнок и рычагов, как показал Бэббидж.)
Как это ни парадоксально, но у возражения леди Лавлейс логика та же, что и у довода, который Дуглас Хофштадтер приводит в пользу редукционизма (глава 5), но Хофштадтер — один из активных современных сторонников того, что искусственный интеллект возможен. А всё потому, что оба опираются на ошибочное допущение о том, что низкоуровневые вычислительные шаги якобы не могут сложиться в высокоуровневое «Я», которое влияет на всё. Разница между ними в том, что они держатся противоположных альтернатив возникающей при этом дилеммы: Лавлейс ошибочно заключила, что искусственный интеллект невозможен, а Хофштадтер — что такого «Я» не существует.
