Однако не все согласились с гипотезой, что алкоголь раскрыл истинную суть Мела Гибсона. Обозреватель National Review Джон Дербишир уверял: «Ради бога, парень был просто пьян. Все мы говорим и делаем глупости, когда выпили. Если судить меня по моим пьяным выходкам, меня бы точно исключили из приличного общества, равно как и вас, — если только вы не какой-нибудь святой». Консервативный еврейский деятель Давид Горовиц комментировал на канале Fox News: «Люди заслуживают сострадания, когда у них неприятности такого рода. Мне кажется, было бы крайне немилосердно отказывать ему в этом». Гордон Алан Марлатт, психолог, специализирующийся на алкогольной зависимости, отмечал в USA Today: «Алкоголь — это не сыворотка правды… Он может показывать, а может и не показывать истинные чувства».

На самом деле перед задержанием Гибсон провел вечер в доме своего друга, еврейского продюсера Дина Девлина. Девлин утверждал: «Мел, когда срывается, становится совершенно другим человеком. Это ужасно». Он также сказал: «Если Мел антисемит, то почему он проводит с нами [жена Девлина тоже еврейка] кучу времени; это нелепо».

Так каково же «истинное лицо» Гибсона? То, когда он выкрикивает антисемитские фразы? Или то, когда он раскаивается, стыдится и публично заявляет: «Я обращаюсь за помощью к еврейской общине»?

Многие люди предпочитают считать, что у человеческой природы есть истинная и ложная стороны; другими словами, у людей есть одно подлинное стремление, а остальное — декорация, увертки, маскировка. Это интуитивно понятно, но неполно. Изучение мозга предполагает более тонкий взгляд на человеческую природу. Как вы скоро убедитесь, мы состоим из множества нейронных субпопуляций; как заметил Уитмен, в нас «много разных людей». Даже если недоброжелатели Гибсона продолжат настаивать, что на самом деле он антисемит, а защитники — утверждать обратное, и то и другое может оказаться защитой их собственных предрассудков. А есть ли какие-то основания считать, что в мозге невозможны сразу и расистская, и нерасистская части?

В 1960-е годы пионеры искусственного интеллекта усердно работали, пытаясь создать простые программы для роботов, которые могли бы манипулировать маленькими деревянными блоками: находить, приносить, укладывать по образцам. Это одна из тех задач, что выглядят простыми, но оказываются исключительно трудными. Впрочем, неудивительно: чтобы найти блок, требуется выяснить, какие из пикселей камеры соответствуют блоку, а какие нет. Распознавать форму блока нужно вне зависимости от угла наблюдения и расстояния до него. Чтобы взять предмет, требуется визуальное управление захватом, который должен сжаться в нужное время, с нужного направления и с нужной силой. Укладка предполагает анализ оставшихся блоков и корректировку в соответствии с этой информацией. И все эти программы необходимо координировать, чтобы они реализовывались в нужное время и в нужном порядке. Как мы видели в предыдущих главах, для задач, которые выглядят простыми, может требоваться огромная сложная вычислительная работа.

Столкнувшись со столь трудной робототехнической проблемой несколько десятилетий назад, ученый Марвин Минский и его коллеги предложили прогрессивную идею: возможно, робот смог бы справиться с этой задачей, распределяя работу между специализированными субагентами — небольшими компьютерными программами, каждая из которых откусывает по небольшому кусочку проблемы. Одна компьютерная программа может отвечать за работу «Найти». Другая — решать проблему «Принести», а еще одна — заботиться о задаче «Уложить блок». Этих безмозглых субагентов можно соединить в иерархическую структуру, подобную компании, где они могли бы общаться друг с другом и со своим начальством. Благодаря иерархии программа «Уложить блок» не пыталась бы начать работать, пока не завершились «Найти» и «Принести».

Идея субагентов полностью не решила проблему, но помогла значительно продвинуться по пути познания работы нашего мозга. Минский предположил, что человеческий мозг может состоять из гигантского числа соединенных между собой машиноподобных субагентов, которые не функционируют отдельно друг от друга[174]. Ключевой мыслью было то, что множество небольших специализированных работников способны сформировать нечто вроде общества, со всем многообразием его характеристик, отсутствующих у любого из одиночных элементов. Минский писал: «Каждый ментальный агент сам по себе может выполнять только простые операции, для которых вообще не нужны разум или мышление. Но когда мы соединяем этих агентов в общества — каким-то специальным образом, то это ведет к интеллекту». Так что тысячи маленьких разумов лучше, чем один большой.

Чтобы оценить такой подход, давайте посмотрим, как работают заводы. Каждый человек у конвейера специализируется на отдельном аспекте производства. Ни один из них не умеет делать всё; и даже если бы все всё умели, это вовсе не эквивалентно эффективному производству. Так же работают и правительственные министерства: каждый чиновник выполняет одну задачу или несколько конкретных задач, а правительство достигает результата благодаря своей способности правильно распределять поручения. В больших масштабах цивилизации действуют таким же образом: они выходят на следующий уровень сложности, как только научатся разделять сферы деятельности, доверив одним специалистам сельское хозяйство, другим — искусство, третьим — войну и так далее[175]. Разделение труда обеспечивает специализацию и повышение уровня компетентности.

Идея разбивки задач на подпрограммы воодушевила юную область искусственного интеллекта. Вместо того чтобы разрабатывать одного универсального робота или компьютерную программу, специалисты по машинам сдвинули цели в сторону снабжения систем сетями из «локальных специалистов», которые умеют делать что-то одно, но делать хорошо[176]. В рамках такой структуры более крупная система должна только выполнять переключение, определяя, какой специалист в данный момент находится у руля. Теперь задача состоит не в том, как выполнить каждую маленькую работу, а как распределить, кто, что и когда делает[177].