Закон Мура как таковой не может действовать вечно. Уже сегодня мы видим замедление развития. К концу этого или, может быть, следующего десятилетия процесс, возможно, полностью затормозится, и последствия этого, особенно для Кремниевой долины, могут оказаться весьма печальными.

Суть проблемы проста. В настоящий момент вы можете разместить сотни миллионов кремниевых транзисторов на кристалле размером с ноготь, но для плотности упаковки элементов существует конкретный предел. Сегодня самый тонкий слой кремния на микросхеме Pentium составляет примерно 20 атомов в толщину, к 2020 г. толщина такого слоя может уменьшиться до пяти атомов. Но тогда вступит в действие принцип неопределенности Гейзенберга: вы не сумеете определить в точности, где находится электрон, и он сможет потихоньку «просочиться», уйти с проводящего слоя (см. приложение, где мы обсуждаем квантовую теорию и принцип неопределенности подробнее), и в микросхеме произойдет короткое замыкание. К тому же такая микросхема будет выделять тепла достаточно много, чтобы поджарить яичницу. Утечки и тепло со временем непременно положат конец действию закона Мура. Необходима будет замена.

Если размещение транзисторов на плоской подложке подходит к пределу в смысле компьютерной мощности, то Intel ставит миллиарды долларов на то, что микросхемы вскоре захватят третье измерение и станут объемными. Время покажет, оправдаются ли их надежды (одна из серьезнейших проблем объемных микросхем состоит в том, что выделение тепла стремительно растет с толщиной чипа).

Microsoft рассматривает другие возможности, такие как увеличение площади микросхемы с параллельной обработкой данных. Один из вариантов — расположить чипы горизонтально в ряд. Затем нужно будет разбить решаемую проблему программным путем на части, решить каждую часть отдельно на небольшом чипе и в конце вновь собрать информацию. Однако это не так просто: возможности программного обеспечения растут куда медленнее, чем та экспонента, о которой мы привыкли говорить в связи с законом Мура.

Подобные меры могут продлить действие закона Мура на несколько лет. Но со временем все это неминуемо закончится: квантовая теория возьмет верх. Это означает, что физики уже экспериментируют с широким спектром альтернатив, призванных прийти на смену эре кремния; это могут оказаться квантовые или молекулярные, оптические или нанокомпьютеры, ДНК-компьютеры и т. п. Однако пока ни одна из этих технологий не доведена до реального воплощения.

Предположим на мгновение, что когда-нибудь человечество будет сосуществовать на планете с невероятно сложными роботами, основанными, возможно, на молекулярных, а не на кремниевых транзисторах. Хотим ли мы, чтобы роботы были похожи на нас? И насколько похожи? Япония — мировой лидер в создании роботов, похожих на симпатичных собачек и детей, но японские дизайнеры стараются не делать своих роботов слишком человекоподобными: людей это нервирует. Первым это явление, получившее название «зловещая долина», исследовал доктор Масахиро Мори в Японии в 1970 г. Суть его заключается в том, что у человека при виде робота, слишком похожего на человека, возникает чувство отторжения. (На самом деле такой эффект первым упомянул еще Дарвин в 1839 г. в своем «Путешествии на Бигле»; писал о нем и Фрейд в очерке «Жуткое».) С тех пор это явление тщательно исследовали не только специалисты по искусственному интеллекту, но и мультипликаторы, рекламщики и все, кто работал над продвижением какого-нибудь продукта, связанного с человекоподобными изображениями. К примеру, в рецензии на фильм «Полярный экспресс» журналист CNN заметил: «От героев-людей в фильме откровенно… ну, мурашки по коже бегают. Так что «Полярный экспресс» в лучшем случае смущает, а в худшем вызывает легкий ужас».

Если верить доктору Мори, чем сильнее робот похож на человека, тем более сильную эмпатию мы к нему испытываем, но только до определенного предела. Когда внешность робота реально приближается к человеческой, эмпатия резко снижается — отсюда и «зловещая долина». Если робот очень похож на нас, за исключением нескольких мелких деталей, которые представляются жуткими, он вызывает у человека чувство отторжения и страха. Если же робот полностью похож на человека и не отличим от вас или от меня, мы вновь проявляем положительные эмоции.

Из всего этого могут следовать вполне практические выводы. К примеру, должны ли роботы улыбаться? На первый взгляд представляется очевидным, что роботам следует улыбаться, приветствуя людей и демонстрируя им свое расположение. Улыбка — универсальный жест тепла и приязни. Но если улыбка робота будет слишком реалистичной, на людей она подействует, будто «мороз по коже». (Кстати говоря, маски для Хеллоуина часто изображают жутких вампиров с широкой ухмылкой на лице.) Так что улыбаться, наверное, должны только роботы, похожие на детей (т. е. с круглым лицом и большими глазами) или абсолютно неотличимые от человека, и больше никто. (Когда человек выдавливает из себя улыбку, он активирует лицевые мышцы при помощи команды от префронтальной коры. Но когда улыбка естественная, то нервами управляет лимбическая система и задействованы при этом немного другие мышцы. Человеческий мозг способен заметить тонкую разницу между тем и другим, и эта его особенность положительно сказалась на ходе эволюции.)

Этот эффект можно изучить и на снимках мозга. Скажем, можно поместить испытуемого в МРТ и показать ему видеозапись робота, который по виду неотличим от человека, но двигается немного иначе, чуть дергано и механически. Мозг, когда видит что-то, всегда пытается предсказать поведение объекта в будущем. Видя полностью человекоподобного робота, мозг предсказывает, что и двигаться тот будет как человек. Когда же робот начинает двигаться, как машина, возникает противоречие, которое вызывает у нас тревогу. В частности, активизируется теменная доля (особенно та ее часть, где двигательная кора граничит со зрительной). Считается, что в этой области теменной части присутствуют зеркальные нейроны. В этом случае зрительная кора принимает образ человекоподобного робота, а его движения предсказывает двигательная кора при помощи зеркальных нейронов. А орбитофронтальная кора, расположенная непосредственно за глазами, собирает все это воедино и объявляет: «Хм, что-то здесь не так».

Голливудские режиссеры прекрасно знают об этом эффекте. Расходуя миллионы долларов на фильм ужасов, они понимают, что самая страшная сцена — не та, где из кустов вылезает гигантский пузырь биомассы или чудовище Франкенштейна. Самая страшная сцена — та, где мы видим извращение обыденного. Вспомните фильм «Экзорцист». Во время какой сцены зрители испытывали сильнейший приступ тошноты и выбегали из зала или падали в обморок прямо на местах? Может быть, во время появления демона? Нет. Кинотеатры по всему миру взрывались дикими криками и громкими рыданиями в тот момент, когда Линда Блэр поворачивала голову задом наперед.

Этот эффект можно продемонстрировать на молодых обезьянах. При виде изображений Дракулы или Франкенштейна они смеются и рвут картинки. А вот изображение обезглавленной обезьяны вызывает у них вопли ужаса. Опять же самый сильный страх вызывает извращение обыденного. (В главе 2 мы упоминали о том, что пространственно-временная теория сознания объясняет природу юмора, поскольку мозг моделирует возможное развитие событий, а затем слышит коронную, самую главную и обязательно неожиданную фразу. Так же объясняется и природа ужасного. Мозг моделирует будущее обычного будничного события, а затем испытывает шок, когда обычное вдруг извращается.)