Мифология машины. История механизмов, которые нас пугают и очаровывают - Даниэль Штрассберг

возможных. Система связи должна одинаково хорошо работать со всеми возможными вариантами сообщения, а не только с тем, который будет выбран в действительности – на этапе разработки системы это еще не известно[422].

Коммуникация, совместимая с компьютером, не имеет ничего общего со смыслами, это игра между человеком и машиной, игра с ходами по установленным правилам.

До изобретения персонального компьютера компанией Apple в 1976 году понимание мышления как игры оставалось делом немногих ученых. В наши дни, похоже, это захватило всех. Компьютерная игра стала парадигмой нового образа мышления, потому что в ней особым образом переплетаются человек и машина.

Большинство компьютеров принимают решения самостоятельно исходя из условий, заданных в программе. При этом существуют программы, которые на некоторых ветвях оставляют решение о дальнейшем ходе за пользователем. Компьютерная игра – это алгоритм, который на некоторых ветках предоставляет пользователю несколько вариантов. Правда, не все варианты равноценны. Здесь, как и в садовом лабиринте эпохи барокко, (обычно) только один путь ведет к цели, остальные заканчиваются тупиками. Чтобы добиться успеха, игрок должен не только тренировать свою ловкость, но и распознавать лучшие пути, которые приведут его к цели[423].

Чтобы добиться успеха, игрок должен адаптировать свое мышление к программе. Только если он приспособится к логике программы, он сможет принять правильное решение за доли секунды. В идеале сторонний наблюдатель уже не сможет определить, кто играет в игру – человек или машина. Тогда тест Тьюринга будет пройден не потому, что компьютер может сопереживать человеку, а потому, что человек может сопереживать компьютеру.

Подобно тому, как велосипед и велосипедист сливаются в единое целое, игроки и компьютеры также сливаются в единую систему. Искусство игрока заключается в том, чтобы стать частью программы, то есть выполнять следующие ходы так, как их выполняла бы соответствующая программа. Поэтому требуется эмпатия к машине.

Успешный игрок мыслит алгоритмами: решение о следующем ходе зависит исключительно от текущей ситуации, он перебирает возможные решения по принципу «если – то».

Адаптация или подчинение?

Адаптация человека к машине началась не с компьютера. Уже Маркс заметил, что рабочий на фабрике полностью приспосабливает свое тело к машине, чтобы поддерживать работу фабрики. Он берет на себя те производственные операции, на которые машина (пока) не способна. В фильме Чарли Чаплина «Новые времена» (1936) показано, что происходит, когда адаптация не удается: рабочий буквально попадает под колеса.

По Марксу, рабочий распоряжается только своей физической силой и временем жизни, но не своим сознанием. Более того, противоречие, что он вынужден продавать свою жизнь, чтобы жить, обостряет в нем сознание необходимости революции. Чем больше ему приходится приспосабливать свое тело, тем более неприспособленным становится его сознание. Позднее Георг Лукач ввел возможность ложного сознания, то есть сознания, которое уже не сопротивляется, а приспосабливается, не осознавая этого[424].

Это приспособление иного рода, чем взаимодействие компьютера и человеческого разума или велосипеда и велосипедиста, которое мы обсуждали выше. На фабрике рабочий целиком ставит свои решения на службу машине: они навязываются функцией машины и потому служат выражением отчуждения рабочего, знаком его порабощения. Выбор игрока в отношении программы также не является следствием абсолютно свободной воли – он может выбрать только тот путь, который является частью программы, – однако связь между ними основана на логике взаимного обмена, а не подчинения[425]. Игрок реагирует на программу, программа реагирует на действия игрока. Чем лучше они адаптируются друг к другу, тем успешнее игра. Адаптация не всегда означает подчинение и ложное сознание, ее можно понимать и как живой обмен с окружающей средой. Является ли что-то обменом со средой или подчинением иностранной власти, зависит от реального соотношения сил, а не от технологии, даже в современной, в значительной степени цифровизированной индустрии.

Прогнозирующие машины

Отличительной чертой программируемого компьютера, по мнению Бэббиджа, является его способность предсказывать следующий ход. Действительно, сегодня главное занятие компьютеров и их алгоритмов – просчитывать желания людей.

Математическую основу для этого создал венгерско-американский ученый Джон фон Нейман. Кстати, он тоже служил в армии США.

Еще в юном возрасте, изучая квантовую физику, он познакомился с проблемой, которая затем сопровождала его на протяжении всей жизни: как заниматься математикой в условиях неопределенности? Это большая проблема не только квантовой механики, но и социальных наук. Конечно, для этого существуют статистические методы, но они пытаются минимизировать неопределенность с помощью закона больших чисел, тогда как Джон фон Нейман предлагает оперировать с неопределенностью. При этом он выдвигает простую и убедительную гипотезу: люди действуют на основе ожиданий относительно действий других. Зацепы, которые делает наш вражеский пилот, являются результатом его ожиданий в отношении поведения зенитчика, а тот, в свою очередь, целится туда, куда, как он ожидает, полетит пилот.

Впервые внутренний мир противника не просто постигается семантически, а становится математической задачей. Фон Нейману удается объединить дискурсивную рациональность социального с математической рациональностью машины. Он очень быстро понимает, какие возможности это открывает в области экономики: поведение индивида на рынке определяется не только его собственной предельной полезностью, как до этого утверждала Лозаннская экономическая школа Леона Вальраса, но в гораздо большей степени тем, какого поведения он ожидает от других, от своих конкурентов. Я покупаю акции Nestlé, потому что спекулирую на растущей цене. Но я делаю это не потому, что я убежден, что компания получает прибыль, а потому, что я предполагаю, что все остальные думают, как хорошо идут дела у компании, а значит, они будут покупать акции и цена акций продолжит расти. Но точно так же и все остальные спекулируют на желаниях друг друга.

Поэтому то, чего хочу я, не может быть независимым от того, чего хотят другие, а то, чего хотят они, в свою очередь, зависит от многих других игроков. Желание следует понимать не только как внутреннее событие, а скорее как цепочку желаний. Если желание представляет собой регулярный процесс, убежден фон Нейман, то для него должно существовать математическое решение. В результате они вместе с Оскаром Моргенштерном разработали теорию игр[426].

Суть этой теории заключается в том, что в первый раз из-за неопределенности игроки в системе принимают неоптимальное решение; к следующему разу они, подобно «Тесею» Шеннона, уже усвоили урок: каждый знает, чего хочет другой, поэтому теперь они в состоянии найти оптимальное решение. Здесь нет бессмысленного механического повторения, но результат первой ситуации в качестве обратной связи включается в расчеты второй: возникает алгоритм, способный вычислять ожидания от поведения других, сравнивая поведение одного с ожиданиями в отношении поведения других. Таким образом