Мой взгляд на литературу

Лем Станислав

B) Машинное мышление может превзойти человеческий« интеллектуальный предел» в том смысле, в каком учитель математики «более разумен», чем его воспитанники. Но поскольку человек может понимать то, до чего не может дойти сам (дети понимают эвклидову геометрию, хотя сами ее не придумали), человеку не грозит потеря контроля над «познавательной стратегией машин», поскольку он всегда будет понимать, что они делают и почему.

В свою очередь, эта позиция кажется мне неприемлемой.

Что это вообще значит, что «машинное мышление может превзойти интеллектуальный предел человека»? Если может так, как учитель относительно детей, то пример плохой, потому что учитель тоже геометрию «не придумал». Речь идет об отношении творцов науки к другим людям – оно является здесь аналогом связи «машина – человек». И потому машина может создавать теорию, т.е. раскрывать инварианты классов явлений в большем диапазоне, чем человек.

Я упоминал, что Эшби отошел от этой формы своего «усилителя интеллекта»,

которая устанавливает, что «селекция – это все», зато «возможные решения» – ничто (потому что их может производить даже генератор шума). Работа ученого вовсе не равнозначна селекции, основанной на методе проб и ошибок (а так бы действовал этот усилитель). Машина Эшби могла бы делать элементами ситуации выбора одновременно намного большее количество альтернатив, чем это может человек. Такая система была бы в общем реальна и полезна, но только в ситуациях, в которых мы именно стоим на распутье и должны выбирать дальнейшую дорогу, а не в ситуациях, в которых мы должны только придумать, что некая дорога существует (например, «дорога квантования процессов»).

Следовательно, усилитель Эшби не может представлять даже первое приближение машине, автоматизирующей созидательную работу ученого. В принципе ученый не делает ничего другого, как только открывает то, что в явлениях изоморфно. Так, например, сейчас в явления газа плазменного и газа электронного в твердом теле «проецируются» явления, почерпнутые абсолютно из другой области, например, акустические. Когда говориться об акустической волне в электронном газе, речь идет о точной аналогии формы, о математическом, а также физическом изоморфизме определенных групп разноуровневых процессов. Это изоморфизм взаимоотношений.

Попробуем аналогичным способом поискать изоморфизм общественных явлений. Мы ищем инварианты, и значит, prima facie, подобия. Сопоставим один тип современного общества с обществом «пещерным». Начнем с изучения: играет ли роль и какую именно в функционировании «общественной машины» параметр «индивидуальной заменимости». Это значит, насколько «частная индивидуальность» данного индивидуума существенна в процессах материально-информационного вращения в пределах социальной группы.

В современном обществе аспект «частный», «персоналистический» личности сокращен почти до нуля. Если кто-то выполняет определенную функцию, его поведение детерминирует эта функция, а не его темперамент, пристрастия, характер. Результатом технологических давлений является градиент максимальной, деперсонализирующей личной заменяемости в пределах «мест работы», которые предоставляет социальная структура. Институты обращаются к институтам, личности к институтам и институты к личностям способом принципиально безличным, ожидая реагирования в соответствии с принятыми нормами (производственного, обслуживающего и т.п.). Зато в пещерном обществе «личность – это все» в очень простом и достаточно тривиальном понимании. При контакте каждый индивидуум подлежит классификации, согласно ключу «свой» или «чужой». Если «чужой», можно его съесть. «Свой» значит попросту «знакомый» – ибо социальная группа небольшая и все в ней знакомы.

Поэтому если в современном обществе начинают применять аналогичный критерий, если материально-информационное обращение зависит не от выполняемой безличной функции, а от того, знают ли друг друга индивидуумы, «знакомы» ли они – мы имеем явный изоморфизм современных отношений с тем, около 250 тысяч лет назад.

Однако, что же нам от открытия такого «изоморфизма»? В физике феноменологические понятия обычно дают основания для прогнозирования, например, типично феноменологическое применение рабочей гипотезы «квазичастиц» к явлениям сверхтекучести. В социологии феноменологические понятия лишены силы прогнозирования, представляя – как в приведенном выше примере – чисто идиографические констатации, с которыми неизвестно, что делать. Математизируемая социология действует основательно: или, применяя методы классического анализа к большим человеческим группам, рассчитывая как бы на усредняющее влияние большого числа, которое позволяет миновать сингулярные явления, или – в отношении к малочисленным коллективам – используя методы относительно новые – матричной репрезентации структурных связей, теории множеств, стохастических процессов и математической теории игр. Видны усилия объединения этих понятий, например, классический метод через системы дифференциальных уравнений (как в математической физике) ведет к установлению фазовых пространств, что в свою очередь, ведет к проблеме стабильности определенных состояний. Эти же вопросы увязываются с некоторыми существенными проблемами в рамках теории игр. Однако же весь этот математический инструментарий не позволяет пойти дальше, чем, допустим, аналогичный инструментарий, применяемый в теории естественной эволюции (начиная с Вольтерры).

Иначе говоря, то, что удается представить чисто идеографически, т.е. «рассказать словами» об определенных социальных явлениях, в некоторых случаях можно и формализовать математически. Однако речи нет о том, чтобы удалось, скажем, сформализовать вместо явления относительно простого, вроде возникновения дискриминации некоего типа или лавинного распространения паники или слуха, например такое явление, как некий общественный переворот (речь шла бы, следовательно, о некоей «математически понимаемой и интерпретированной французской революции» или т.п.). В физике области явлений можно отделять друг от друга (атомная физика, ядерная, твердого тела, элементарных частиц). В социологии это невозможно,

поскольку решающими в динамическом пути системы могут оказываться попеременно различные уровни (сингулярный, плюральный). Главное затруднение заключается в количестве переменных, существенных для учета. Все же, если бы «гностическая машина» сумела создать «теорию социальной системы», эта теория должна была бы учитывать большое количество переменных и этим отличалась бы от известных нам физических формализмов. Такая «машина» может создать языковую или материальную модель общества. Если бы это была языковая модель, то вся проблема заключается в том, сможет ли человек постичь языковую систему, которую создала машина, чтобы с ее помощью сконструировать эту теорию? А если это не языковая модель, но машина моделирует социальные процессы в какой-то, например, эмульсии самоорганизующихся частиц, то, собственно говоря, каким образом человек должен бы был эту модель понять? Машина имеет входы и выходы; через входы она получает информационные материалы, через выходы доставляет нам теории, но это не система уравнений, только сосуд с «ферментирующим информационным супом». Этот суп является динамичным планом развития общества, или его генотипом, в том самом смысле, в каком динамичный план онтогенеза находится в оплодотворенной яйцеклетке. Похоже на то, что во второй раз, с достойным лучшего упорством, я повторяю за книгой то, что в ней написал. Все же, быть может, никакого информационного выращивания никогда не будет, однако я хочу обратить внимание на факт, что если мы должны учиться у Природы, прежде всего надо изучить, каким образом она справляется с ситуациями чрезвычайно сложными – как она «интегрирует эмпирически». Оплодотворенная клетка является «теорией» организма, который из нее появится: как известно, одной теории недостаточно, обязательны еще граничные условия, следует подставить реальные измеримые величины в уравнениях, чтобы они – в соответствии с прогнозом – исполнились. Клетка – это теория: ее выходом становится через определенное время организм, и он становится эмпирически проверенным – своим возникновением – прогнозом. Следовательно, клетка является «прогнозом» организма, который из нее родится, а граничные условия накладывает мир, реальное окружение. И если бы нашей целью была оптимальная модель социальной структуры, «информационный суп» мог бы оказаться теорией этого желаемого состояния.

Но откуда взялась эта материальная «теория социального организма» в машине? Она возникла благодаря процессам противоречащих друг другу явлений самоорганизации. Потому что обучение у Природы приводит нас к выводу, что Природа не отделяет процессов формальных от эмпирических, как мы, что она делает «одно и другое одновременно», поскольку она также производит «уравнивания», такие информационные сообщения, элементы которых могут непосредственно входить друг с другом в реакции (физические, химические), и таким образом «формальный» язык генов есть одновременно материал для подстановки в определенных местах «генных уравнений». Может мы не сумеем создать ни одного «выращивания информации», но Природа его создала. Я думаю, что иначе это решить было нельзя. Природа должна была разгрызть твердый математическо-информационный орех, и она действительно разгрызла его так, будто читала Оккама, поскольку дальше, чем до молекулярного уровня записи информации, да такой, что сама с собой вступает в реакцию, будучи собственным строительным материалом, нельзя уже продвинуться для экономии средств и «существований».

Тем самым на выходах обеих систем, которые являются «гностическими творцами», мы получаем теорию, один раз в виде закодированной «неформально», и скорей – не только формально, а другой раз – в виде, к которому мы привыкли – определенной системы уравнений.

Различие, в конце концов, мало существенно, поскольку также и то, что закодировано в «теории – генотипе», можно декодировать. Однако же полцарства тому, кто, имея перед собой эти уже «расшифрованные» уравнения, мог бы их «понять»!

Если информационная вместимость яйцеклетки человека равняется количеству информации энциклопедии, то такую энциклопедию, в которой наверняка когда-то будет представлен генотип, можно будет прочитать только потому, что читатель будет знать физику, химию, биохимию, теорию эмбриогенеза, теорию самоорганизующихся систем и т.д. и т.п. Одним словом, будет знать язык и правила его применения. В случае теории, которую «родит» машина, он не будет знать ни языка, ни его правил; первое и второе он должен будет изучать. И вопрос в окончательной форме, звучит так: может ли он научиться?

Таким образом, в этом месте в наши рассуждения вмешивается фактор времени, поскольку вроде ясно, что надо больше времени, чтобы прочесть всю информацию, содержащуюся в бактериальной клетке и перекодированную на язык аминокислот или нуклеотидов, чем надо времени клетке, чтобы она поделилась. Во время одного прочтения, которое мы выполняем «глазами и мозгом», текста «сформализованной и перекодированной бактерии», она тем временем поделится сотни раз, ибо прочитает «сама себя» несравнимо быстрей в очередных делениях. В случае «теории общества», или в общем – системы чрезвычайно сложной – время чтения может оказаться таким, что читатель попросту уже потому только не поймет, что читает, что будет не в состоянии мысленно оперировать элементами «уравнений» – они слишком большие, ускользают у него из поля сознания, переступают диапазон его сконцентрированного внимания – это воистину труд данаид и сизифов одновременно – и проблема звучит тогда: будет ли сокращена теория в виде, представленным машиной, до формы достаточно простой, чтобы человек смог ее постичь?