Бог, человек, животное, машина. Технология, метафора и поиск смысла - Meghan O'Gieblyn
Это именно то современное напряжение, на которое Арендт обращает внимание в "Человеческом состоянии". С одной стороны, видимость порядка в мире - элегантность физических законов, полезность математики - заставляет нас верить, что наш разум создан по его образу и подобию, что "одни и те же закономерности управляют и макрокосмосом, и микрокосмосом". В зачарованном мире порядок рассматривался как доказательство вечного единства, свидетельство того, что Бог присутствует во всех вещах, но для современного человека эта симметрия неизбежно приводит к картезианскому сомнению - подозрению, что воспринимаемый порядок является следствием какого-то ментального обмана. У нас есть все основания для таких подозрений, утверждает Арендт. Со времен Коперника и Галилея наука опровергла самые основные представления о реальности и предположила, что наше сенсорное восприятие ненадежно. Этот вывод стал неизбежным после открытия общей теории относительности и квантовой физики, которые говорят о том, что "причинность, необходимость и законность - это категории, присущие человеческому мозгу и применимые только к здравому смыслу земных существ". Мы все время пытаемся вернуть архимедову точку, надеясь, что наука позволит нам выйти за пределы тюрьмы нашего восприятия и увидеть мир объективно. Но мир, который открывает нам наука, настолько чужд и причудлив, что всякий раз, когда мы пытаемся заглянуть за пределы нашей человеческой точки обзора, мы сталкиваемся с собственным отражением. "Мы действительно словно находимся в руках злого духа, - пишет Арендт, ссылаясь на мысленный эксперимент Декарта, - который насмехается над нами и расстраивает нашу жажду познания, так что всякий раз, когда мы ищем то, чем не являемся, мы сталкиваемся лишь с шаблонами нашего собственного разума".
Это не значит, что архимедова точка больше невозможна. В своем эссе 1963 года "Завоевание пространства и рост человека" Арендт рассматривает эту современную проблему в свете развивающихся технологий. Самое странное, отмечает она, что даже если наши теории о мире ограничены, упрощены и, возможно, ошибочны, они "работают", будучи реализованными в технологиях. Несмотря на то, что никто не понимает, что квантовая механика говорит нам о мире, вся компьютерная эра - включая все полупроводники, начиная с самого первого транзистора, построенного в 1947 году, - опирается на хорошо смоделированное квантовое поведение и надежные квантовые уравнения. Проблема не только в том, что мы не можем понять мир, но и в том, что теперь мы можем встраивать эту чуждую логику в наши устройства. Некоторые ученые, отмечает Арендт, утверждают, что компьютеры могут делать "то, что человеческий мозг не в состоянии постичь". Выделение курсивом поучительно: дело не только в том, что компьютеры могут превзойти нас в мощности мозга - решать теоремы быстрее, чем мы, находить решения эффективнее, - но и в том, что они действительно могут понять мир так, как мы не можем. Это предположение показалось ей особенно тревожным. "Если окажется правдой... что нас окружают машины, действия которых мы не можем понять, хотя мы их придумали и сконструировали, - пишет она, - это будет означать, что теоретические недоумения естественных наук на самом высоком уровне вторглись в наш повседневный мир". Этот вывод оказался удивительно прозорливым.
Глава 11
В 2008 году Крис Андерсон, редактор журнала Wired, призвал к концу современной науки. Такова была суть его прямолинейной и широко растиражированной статьи "Конец теории: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete". Андерсон рассмотрел некоторые тупиковые ситуации в физике и биологии, хотя его аргументы распространялись на все дисциплины, от квантовой механики до социальных наук. Мы давно знаем, утверждает он, что наши теории несовершенны, даже если они оказываются невероятно полезными для предсказания мира; как выразился статистик Джордж Бокс, "все модели ошибочны, но некоторые из них полезны". Но Андерсон считал, что этот прагматичный подход изменился с появлением больших данных. Сейчас мы живем в эпоху, которую он назвал "самой измеряемой эпохой в истории", эпоху, определяемую облачными вычислениями и петабайтами (единица данных, которая примерно эквивалентна 799 миллионам копий "Моби Дика"). Хотя эпоха Просвещения была построена на идее, что больше эмпирических данных даст больше знаний, этот проект достиг саморазрушительного конца. Информация теперь производилась и собиралась в таких огромных масштабах, что ее невозможно было "визуализировать во всей ее полноте". Ни один человеческий разум не мог ее осмыслить. Поток данных полностью поглотил нас, сделав бесполезными наши лучшие научные идеи.
Многие читатели сочли его доводы алармистскими - статья была написана в вычурном стиле, который, казалось, был специально придуман, чтобы вызвать споры, - но, если что, Андерсон преуменьшил значение. Только в 2001 году количество созданной информации удвоилось по сравнению со всей информацией, созданной за всю историю человечества. В 2002 году он снова удвоился, и с тех пор эта тенденция сохраняется каждый год. Как отметил Андерсон, исследователи практически во всех областях имеют столько информации, что трудно найти взаимосвязи между вещами или сделать прогнозы. Мир, содержащийся в этих данных, не работает по аккуратным ньютоновским правилам причинно-следственных связей, а закручивается в спираль с озадачивающей сложностью теории хаоса, в которой все связано со всем остальным и даже небольшие изменения имеют масштабные последствия. Вернее, это тот мир, который всегда существовал, скрываясь за пределами нашего ограниченного понимания. И только сейчас мы получили представление о его обескураживающих масштабах.
Андерсон не был фаталистичен в отношении такого развития событий; он просто призывал к принятию нового подхода. Такие компании, как Google, обнаружили, что при наличии данных такого масштаба теория больше не нужна. Можно просто ввести цифры в алгоритмы и позволить им делать прогнозы на основе замеченных закономерностей и взаимосвязей. Поисковая система Google может безошибочно находить неправильно написанные слова и предлагать исправления, хотя у программы нет никакой теории языка. Она просто узнала, какие предложения работают, наблюдая за тенденциями, возникающими из огромного
