Эмерджентность: Связанная жизнь муравьев, мозга, городов и компьютерных программ - Стивен Джонсон

Ключевой момент здесь в том, что жизнь не сводится просто к переписыванию статичных фрагментов из нашего генетического писания. Клетки определяют, на какие фрагменты обратить внимание, наблюдая за сигналами окружающих клеток: только благодаря этому локальному взаимодействию могут возникать сложные «кварталы» типов клеток. Нобелевский лауреат Джеральд Эдельман называет этот процесс топобиологией, от греческого слова, означающего «место», — topos. Клетки во многом полагаются на код ДНК для развития, но для работы им также необходимо чувство места. Действительно, этот код абсолютно бесполезен без способности клетки определять свое место в организме в целом — задача, которая решается с помощью изящной стратегии: обращать внимание на своих соседей. Как пишет Ридли: «Величайшая прелесть эмбрионального развития — то, что людям так трудно постичь, — заключается в том, что это полностью децентрализованный процесс. Поскольку каждая клетка тела несет в себе полную копию генома, ни одной клетке не нужно ждать указаний от руководства; каждая клетка может действовать на основе собственной информации и сигналов, которые она получает от соседей». И вот мы вернулись к муравьям Гордон и их поразительной способности порождать скоординированное глобальное поведение из локальных взаимодействий.

*   *   *

Соседи и соседства. Эти слова кажутся более применимыми к сообществам человеческих поселений, чем к микроскопическим владениям мышечных клеток или муравьев-жнецов. Но как нам подняться еще на одну ступень выше по цепи жизни — к культурному «суперорганизму» города? Разумеется, поведение городов можно моделировать с помощью инструментов логики роя. Компьютерные симуляции могут невероятно многому научить нас в отношении сложных систем: если картинка стоит тысячи слов, то интерактивная модель стоит миллионы. Но беглый взгляд на списки бестселлеров программного обеспечения покажет вам, что симуляторы городов — это больше, чем просто образовательный инструмент. Франшиза SimCity Уилла Райта разошлась миллионными тиражами; вполне вероятно, что число виртуальных городов, созданных с помощью инструментов Райта, превышает число реальных городов, возникших в современной истории человечества. Одни игры привлекают наше внимание, взывая к нашей любви к историям, следуя линейной последовательности ходов и ответных действий, с четко определенным началом и концом; другие игры приковывают взгляд тем, что в них все взрывается. SimCity была одной из первых игр, использовавших поразительные, идущие снизу вверх силы эмерджентности. Гениальность Райта заключалась не просто в понимании того, как увлекательно симулировать целый мегаполис на экране. Он также наткнулся на блестящий программный трюк, который позволил городу развиваться более живым и естественным образом — трюк, который поразительно напоминает поведение муравьиных колоний и эмбрионов.

Много говорилось о том, что в SimCity невозможно «выиграть», но, пожалуй, еще важнее отметить, что в нее не совсем и «играют» — по крайней мере, в привычном понимании этого слова применительно к обычным играм. Пользователи выращивают свои виртуальные города, но города развиваются непредсказуемо, а контроль над их конечным обликом всегда остается косвенным. Вы можете создавать коммерческие зоны или строить шоссе, но нет никакой гарантии, что район начнет бурно развиваться, а уровень преступности снизится. (Конечно, это далеко не случайный процесс — опытные игроки учатся подталкивать своих виртуальных граждан в нужном направлении.) Для большинства людей зрелище того, как их первый цифровой городок обрастает фешенебельными кварталами и хронически депрессивными трущобами, кажется по-настоящему жутковатым — как будто строгая математика цифрового компьютера каким-то образом породила живую форму, нечто более органическое и изменчивое, находящееся где-то посередине между жесткими законами программирования и чистой случайностью.

Как Райт создал эту необычайную иллюзию? Спроектировав игру как эмерджентную систему — сеть ячеек, которые связаны с другими ячейками и меняют свое поведение в ответ на поведение других ячеек в сети. Каждый конкретный городской квартал в SimCity обладает рядом показателей — скажем, стоимостью земли или уровнем загрязнения. Как и в реальном городе, эти показатели меняются в зависимости от показателей соседних кварталов: если квартал на западе падает в цене, а у восточного соседа растет уровень преступности, то и стоимость данного квартала вполне может снизиться. (Опытный игрок в SimCity может противостоять этому упадку, разместив полицейский участок в пределах десяти кварталов от депрессивной зоны.) Сами алгоритмы относительно просты — посмотри на состояние соседей и измени свое состояние соответствующим образом, — но магия симуляции возникает потому, что компьютер производит тысячи таких вычислений в секунду. Поскольку каждая ячейка влияет на поведение других ячеек, изменения распространяются по всей системе подобно ряби, с такой плавностью и отчетливостью, что это можно описать только как живой процесс.

Сходство с нашими муравьями и эмбрионами поразительно. Каждый квартал в SimCity подчиняется набору жестких инструкций, определяющих его поведение, точно так же как наши клетки сверяются со шпаргалкой наших генов. Но выполнение этих инструкций зависит от сигналов, получаемых от других кварталов по соседству, точно так же как клетки «вглядываются» через щелевые контакты, чтобы оценить состояние своих соседей. Когда в игре всего горстка городских кварталов, она смертельно скучна и выглядит неубедительно механической. Но когда кварталов тысячи, и каждый реагирует на десятки переменных, симулированный городской пейзаж оживает, обрастая элитными районами и трущобами, осаждаемый виртуальными кризисами и переживающий внезапные подъемы. Как и в случае с муравьиными колониями, больше — значит иначе. «Великие города — это не просто разросшиеся городки, — пишет Джейн Джекобс. — Это не просто более плотно застроенные пригороды. Они принципиально отличаются от городков и пригородов». Разумеется, она писала о реальных городах, но с тем же успехом могла говорить о сетевых алгоритмах SimCity или о кишащих колониях аризонских муравьев-жнецов.

Экономисты и городские социологи также экспериментируют с моделями, способными симулировать то, как города самоорганизуются с течением времени. Хотя на реальные города сильное влияние оказывают силы, действующие сверху вниз, такие как законы о зонировании и комиссии по планированию, ученые давно признали, что силы, направленные снизу вверх, играют важнейшую роль в формировании городов, создавая обособленные районы и другие незапланированные демографические скопления. В последние годы некоторые из этих теоретиков — не говоря уже о ряде представителей традиционной экономической науки — разработали более точные модели, воссоздающие процесс формирования районов с поразительной точностью.

Лекции 1995 года экономиста (а ныне автора колонок в New York Times) Пола Кругмана «Самоорганизующаяся экономика» (The Self-Organizing Economy), опубликованные в виде книги на следующий год, содержат удивительно простую математическую модель, которая может объяснить «полицентричную структуру современного мегаполиса, напоминающую пудинг с изюмом». Опираясь на теоретико-игровые модели, разработанные Томасом Шеллингом для объяснения того, как формируются сегрегированные города, система Кругмана предполагает упрощенный город, состоящий исключительно