ИИ может присвоить довольно высокую вероятность гипотезе имитации, в соответствии с которой он существует в рамках компьютерной модели. Уже сегодня многие ИИ обитают в имитационных мирах, представляющих собой геометрические фигуры, тексты, шахматные партии или просто виртуальные реальности, в которых действуют законы физики, разительно отличающиеся от привычных нам законов — законов, благодаря которым мы понимаем взаимосвязь явлений окружающего нас мира. С совершенствованием методов программирования и повышения вычислительной мощности будут становиться доступными все более богатые и сложные виртуальные миры. Зрелому сверхразуму, видимо, придется создавать собственные виртуальные миры, которые будут так же близки их обитателям, как наш мир близок нам. Он мог бы творить подобные миры в огромном количестве при помощи лишь одной-единственной имитационной модели, которую запускал бы по многу раз и с небольшими вариациями. Вряд ли обитатели этих миров будут способны осознать, что их окружает имитация, но если они достаточно разумны, то рано или поздно начнут рассматривать такую возможность и тогда присвоят своим предположениям определенную вероятность. С учетом доводов в пользу имитационной гипотезы значение этой вероятности должно быть высоким[357]. (Подробное обсуждение этой темы выходит за рамки данной книги.)

Выходит, что сверхразумный агент — особенно находясь на ранней стадии своего развития — попадает в довольно затруднительное положение, поскольку еще не успел накопить достаточно сил, чтобы начать колонизацию космоса. Построить имитационную модель молодого сверхразума, вынужденного использовать лишь небольшую часть ресурсов единственной планеты, было бы намного дешевле, чем сделать такую же модель зрелого сверхразума, наделенного мощью покорять межгалактическое пространство. Потенциальные создатели имитаций — еще более могущественные сверхразумные агенты — могли бы запустить огромное количество моделей молодого сверхразума, выделив на это всего лишь малую часть имеющихся в их распоряжении вычислительных ресурсов. Если хотя бы малая (ненулевая) часть зрелых сверхразумных агентов решит воспользоваться такой возможностью, то юным сверхразумным агентам следует серьезно отнестись к имитационной гипотезе и присвоить ей значение высокой вероятности.

Насколько сильное влияние оказывает гипотеза имитации на действия ИИ, зависит от его целей[358]. Предположим, что у ИИ есть «ресурсоненасытная» конечная цель, например максимизировать функцию полезности, линейную относительно количества скрепок, созданных этим ИИ: в два раза больше скрепок — в два раза лучше. В условии имитационного мира способность ИИ влиять на количество произведенных скрепок значительно ниже, чем в доступной реальности базового уровня, поэтому гипотеза о симуляции будет заботить его намного меньше. Допустим, ИИ повел бы себя таким образом, будто был бы уверен, что гипотеза о симуляции ложна, даже присвоив довольно высокую вероятность тому, что она верна[359]. Такой ИИ мог бы решить, что если гипотеза истинная, то практически неважно, каким образом ему действовать, но если гипотеза ложная, то его поведение влияет на многое, — естественно, он выберет ту модель поведения, которая будет соответствовать тому, насколько она обусловлена предположением о ложности гипотезы о симуляции.

Рассмотрим прямо противоположный вариант. Допустим, есть ИИ, имеющий более скромную конечную цель, которой можно достичь с помощью малых ресурсов, скажем, получить определенную порцию заранее подготовленных зашифрованных наградных знаков или создать сорок пять виртуальных скрепок. Такому ИИ не следует преуменьшать значение своего имитационного мира. Поэтому на процесс принятия решений ИИ, чьи цели «ресурсоудовлетворяемые», оказывают большое влияние соображения, какие действия приведут к лучшему результату, если воспринимаемый им мир представляет собой имитацию. И он присваивает высокую вероятность гипотезе о симуляции. Такой ИИ (даже если он обитает в реальном, а не имитационном мире) может значительно корректировать свои действия в соответствии с представлениями о том, какое поведение в условиях симуляции будет скорее вознаграждено.