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

уже сейчас больше напоминает выращивание сада, чем вождение автомобиля или чтение книги. В скором будущем, однако, вы будете трудиться бок о бок с миллионом других садовников. У нас появятся такие мощные инструменты персонализации, о возможности которых мы даже не догадывались, — но создавать их будут огромные группы людей, разбросанные по всему миру. Когда Патти Маэс в начале девяностых только начинала разрабатывать рекомендательный софт в MIT, она назвала этот процесс «коллаборативной фильтрацией». Со временем этот термин зазвучал еще более весомо. В ближайшие несколько лет мы получим персонализированные фильтры, превосходящие наши самые смелые ожидания. Но при этом мы будем сотрудничать в таких масштабах, с которыми могут соперничать разве что города, которые мы начали строить шесть тысяч лет назад.

В результате этого сотрудничества возникнут не просто инструменты музыкальных рекомендаций и персонализированные газеты. Наша новая способность воплощать силу эмерджентности в программном коде будет сродни революции, начавшейся сто лет назад, когда люди научились распределять электричество. Энергосети преобразили практически все сферы нашей культурной жизни; сила самоорганизации — в сочетании со связующими технологиями Интернета — положит начало столь же грандиозной революции. Прикладная эмерджентность пойдет далеко за рамки создания более удобных приложений. Она изменит само наше представление о медийном опыте и бросит вызов многим привычным убеждениям касательно разделения публичной и частной жизни. Через несколько десятилетий силы, высвобожденные революцией «снизу вверх», вполне могут заставить нас переосмыслить само понятие интеллекта, поскольку компьютеры начнут убедительно симулировать способность человека к непрерывному обучению. Но даже в ближайшие пять лет нас ждет достаточно перемен, чтобы не заскучать. Наши компьютеры, телевизоры и холодильники не начнут мыслить самостоятельно, но они будут очень хорошо представлять себе, о чем думаем мы.

*   *   *

Технологические аналитики не устают напоминать, что порнография всегда идет в авангарде освоения новых технологий. Иными словами, секс-индустрия усваивает новые технологии быстрее, чем мейнстрим; так было с печатным станком, видеомагнитофонами и широкополосным Интернетом. Однако видеоигры бросают вызов этой старой поговорке. Поскольку часть их притягательности кроется в обещании новых впечатлений, а аудитория готова преодолевать колоссальные трудности в обучении ради этих впечатлений, игры часто демонстрируют самые передовые технологии задолго до того, как те добираются до квартала красных фонарей. Именно так, безусловно, и произошло с эмерджентным программным обеспечением. Геймеры экспериментируют с самоорганизующимися системами по меньшей мере со времени выхода SimCity в 1990 году, в то время как мир цифрового порно остается, так сказать, структурой, управляемой «сверху вниз», — вопреки всей шумихе вокруг якобы «интерактивных» DVD.

На самом деле культура видеоигр — это сегодня единственная сфера, где можно увидеть «теорию чужого разума», интегрированную в по-настоящему захватывающий медийный опыт. Сыграйте против компьютерных оппонентов в любой современный шутер от первого лица вроде Quake или Unreal, и вы увидите поразительно реалистичное поведение сражающихся с вами виртуальных стрелков. Они научатся предугадывать ваши индивидуальные особенности как игрока; они будут выстраивать сложные паттерны стайного поведения с другими компьютерными «ботами»; они будут осваиваться в новых пространствах по мере их исследования. В этих талантах мало искусства, ведь служат они в основном тому, чтобы взрывать всё вокруг, однако компьютерные противники обладают неоспоримым интеллектом — интеллектом, который лишь косвенно контролируется первоначальными программистами игры.

Игры Уилла Райта исторически первыми начали использовать алгоритмы «снизу вверх», но даже такая продвинутая игра, как The Sims, не дотягивает до его собственных амбиций в этой сфере. Жители Симсвилля могут демонстрировать удивительно реалистичные черты характера и поведенческие особенности, однако они вряд ли спонтанно освоят какой-то новый навык, который Райт изначально не заложил в игру. Вы можете увидеть, как они влюбляются или впадают в прострацию перед телевизором, но вы не увидите, чтобы кто-то из них запел йодлем или стал серийным убийцей, если только человек-программист специально не добавил такое поведение в систему. Но мечта Райта — создать таких симов, которые действительно вырабатывали бы уникальное поведение самостоятельно, симов, превосходящих воображение своих создателей. «Меня уже некоторое время завораживают адаптивные вычисления, — говорит он. — Однако здесь приходится преодолевать довольно сложные проблемы. Некоторые из наиболее многообещающих технологий кажутся одновременно и наиболее параллельными — например, генетические алгоритмы, нейронные сети. Эти системы, как правило, обучаются за счет накопления опыта на основе огромного количества отдельных случаев». Вспомните здесь программу сортировки чисел Дэнни Хиллиса. Хиллису действительно удалось выжать из программного обеспечения оригинальное и незапланированное решение, но для этого потребовались тысячи итераций (не говоря уже о суперкомпьютере Connection Machine). Ни один геймер не захочет сидеть и ждать, пока персонажи на экране завершат свою симулированную эволюцию, прежде чем начать вести себя естественно. «В такой игре, как The Sims, — говорит Райт, — обучение в „пользовательском времени“ лучше всего осуществлять, предоставив персонажам форму гипотетического моделирования. Иными словами, в своих маленьких головах они могли бы постоянно запускать „микросимуляции“ — моделируя часть основной симуляции, — чтобы найти способы улучшить процесс принятия решений».

Но это обучение не обязательно должно ограничиваться вымышленной вселенной самой игры. «Другая возможность — дать игре некоторое представление о том, насколько пользователь вовлечен и получает ли он удовольствие, — рассуждает Райт. — Если бы мы могли как-то это измерить — скажем, анализируя поток вводимых данных и сравнивая его с историей профиля пользователя, — мы могли бы спроектировать игру так, чтобы она понимала, что вам нравится и приносит удовольствие. Каждая копия игры обучалась бы и эволюционировала под конкретного игрока. Допустим, вам надоедает оригинальный геймплей; игра обнаруживает это и пытается добавлять новые элементы, каждый раз действуя всё радикальнее, пока не наткнется на то, что вам по душе. Затем она возьмет это за основу и продолжит развивать и совершенствовать в том направлении, которое покажется вам интересным». Стоит ввести в это уравнение настоящую обратную связь — помимо простого ввода с джойстиков и трекболов, — как жанр внезапно становится более гибким, наделенным подобием чужого разума. Игра становится гораздо более похожей на живого артиста, который подстраивается под свою аудиторию, усиливая одни приемы и сглаживая другие. Видение Райта — это значительный шаг вперед по сравнению с концепцией «выбери свой путь» в гипертекстовой литературе, которую защищали в начале девяностых. «Автор» не предлагает «читателю» набор готовых сюжетных нитей для следования; интересы и склонности читателя порождают совершенно новые ветви, вплоть до того, что правила игры меняются от игрока к игроку. Интерактивные повествования первого поколения в конечном счете сводились исключительно к выбору одной из нескольких утвержденных ссылок, предпочтению одного пути другим. Будущее, которое предвидит Райт, будет связано с созданием нового пути