Добавить в цитаты Настройки чтения

Страница 6 из 8

Исследования сложности превратились в одну из наиболее многообещающих областей научной мысли. Они по сути своей междисциплинарны, будучи плодом деятельности физиков, специалистов по теории информации, биологов и других ученых, которые вместе пытаются понять то, что нельзя охватить единственной областью исследований.

Количество, или уровень сложности, зависит от четырех факторов: это гетерогенность, сеть, взаимозависимость и адаптация. Представим их как четыре узла, предлагает Скотт Пейдж, директор Центра исследований сложных систем Мичиганского университета. В одной точке, говорит Пейдж, все эти узлы обращаются в ноль. Мы обитали в изолированных, однородных сообществах, плохо приспособленных для адаптации к быстро меняющимся условиям, но в течение тысяч лет этот факт мало что значил. Так, разрушение Римской империи заняло века. «За последние годы мы довели объем на всех этих узлах до 11, – утверждает Пейдж[38]. – И мы никак не уразумеем, каковы будут последствия»[39]. И именно незнание приводит нас к третьему фактору воздействия.

И снова мы возвращаемся к нашему вопросу на миллион (нет, на целый миллиард): что дальше? Никто не знает… Ни высокооплачиваемые консультанты McKinsey & Company, ни аналитики на каком-нибудь суперсекретном объекте АНБ, ни уж точно авторы этой книги – ответа не даст никто. Введение к книге мы начали с того, что за последние несколько сотен лет человечество продемонстрировало весьма прискорбные умения, когда дело заходило о предсказании будущего. На самом деле эксперты и футуристы лидируют в этом списке разочарований, уступая даже результатам случайных выборок[40]. (Wall Street Journal много лет вела популярную колонку, в которой предсказания финансовых аналитиков сравнивались с результатами случайных бросков дротиков дартс в страницы со списками ценных бумаг; дартс почти всегда выигрывали.) Если в прежние дни прогнозы напоминали игру в наперсток, всё еще более неопределенно сегодня, когда степень мировой сложности с нашей легкой руки начала расти со скоростью турбокомпрессора.

Климатологи постоянно твердят, что глобальное потепление – это неправильный термин. Не в каждом регионе температура растет. На самом деле то, что наблюдается во многих регионах, – это возрастание экстремальных погодных явлений[41]. Все дело в том, что масштабное повышение температуры вносит больше вариабельности в любой конкретный погодный паттерн, а в результате в некоторых областях становится суше, в других растет влажность, и почти везде увеличивается число ураганов. Глобальное потепление принесло отнюдь не одно лишь повсеместное повышение температуры – оно критически увеличило волатильность климатической системы; потепление в действительности – лишь начало возрастающей метеорологической неопределенности.

На протяжении большей части истории успехи человечества были напрямую связаны с умением давать точные прогнозы. Средневековый купец знал не так уж много; но если ему было известно, что в Рейнланде сильная засуха, он мог предсказать, что за пшеницу в этом регионе можно запросить хорошую цену. В эпоху сложности, однако, непредвиденное развитие событий может изменить правила игры за считаные дни.

И именно в этом месте наша книга отходит от простого описания условий асимметрии, неопределенности и сложности, чтобы дать некоторые советы о том, что с этим делать.

Незнание – благо. Действительно, мы вступили в эпоху, когда признание собственного невежества дает стратегические преимущества перед тратой ресурсов (подкомиссии, «мозговые центры», прогнозы объемов и рынков сбыта) на достижение все более неверной цели предвидения грядущих событий.

Как построить компанию, правительственное учреждение, факультет университета или даже карьеру на принципе незнания? Не правда ли, звучит как какой-нибудь замысловатый коан дзен – мистический и, в конечном итоге, не имеющий ответа. Но мы способны воспользоваться уроками людей, которые, чтобы вернуться к методу мышления Уильяма Гибсона, побывали в будущем, одновременно пребывая в настоящем. Специалисты из самых разнообразных сфер, таких как военное дело, науки о жизни, технологии и даже новостные СМИ, начали создавать организации, прямо завязанные на сложность и непредсказуемость. И у них гораздо больше общего, чем можно представить.

Так случилось, что Media Lab – отличный отправной пункт, откуда можно бросить взгляд на образ этого будущего разума, поскольку принципы более или менее встроены в ее ДНК. Термин «медиа» всегда толковали весьма свободно как «способ передачи информации» или «материал или форма, которую использует художник, писатель или музыкант», но также как «субстанция, которая где-то существует или растет» или просто как «нечто, используемое для определенной цели»[42].

Лаборатория нуждается в таком объемном «зонтике», потому что она всегда являлась этаким «островом заброшенных игрушек»[43] – местом для художников, творящих новые технологии, инженеров, занимающихся генетикой, и компьютерщиков, пытающихся заново изобрести систему образования. Культура в лаборатории не столько междисциплинарна, сколько горделиво «антидисциплинарна»[44]; профессора и студенты зачастую не столько занимаются междисциплинарным сотрудничеством, сколько исследуют области, лежащие между и за ними.

Этот подход ввел в действие сооснователь Лаборатории Николас Негропонте. Media Lab возникла из Группы машинной архитектуры (Architecture Machine Group), одним из основателей которой был Негропонте. В ней архитекторы MIT использовали продвинутые графические компьютеры для экспериментов с компьютерным дизайном, и Негропонте (вместе со Стивом Джобсом в Кремниевой долине) предвидел эру, в которой компьютеры станут персональными устройствами. Также Негропонте предсказал массовую конвергенцию, которая смешает все дисциплины воедино и свяжет вместе науки и искусства, – академическая программа Media Lab так и называется: «Медианауки и искусства» (Media Arts and Sciences).

К счастью для Негропонте и Media Lab, мир созрел для подобного послания, и Лаборатория сумела запустить уникальную модель, в рамках которой консорциум компаний (многие из которых конкурировали между собой) должен был давать средства для проведения работ и делиться всей интеллектуальной собственностью. Так было создано пространство свободных исследований с громадной степенью свободы для студентов, профессоров и приглашенных исследователей, при этом модель консорциума позволяла каждому делиться всем со всеми остальными в рамках Лаборатории[45].

В первые годы существования Media Lab нарисовала «дорожную карту» для мира с продвинутыми технологиями отображений, тач-скринами, виртуальной реальностью, голографией, пользовательскими интерфейсами, сенсорами, хептикой[46], научением, персональными роботами, искусственным интеллектом, программным обеспечением и компьютеризацией, 3D-печатью и производством и так далее. Долгие годы членом Инспекционной комиссии Лаборатории был Джон Скалли, глава Apple на протяжении большей части 1980-х годов. Недавно он рассказал: «Многие идеи, которые мы реализовали в Apple, вышли из Media Lab в MIT»[47].

Когда многие из предсказаний Негропонте воплотились в реальности, мир стал цифровым, компьютеры наделили людей и вещи возможностью контактировать друг с другом эффективно, дешево и изощренно; мир стал более открытым, сетевым и сложным, и Лаборатория вступила в неизведанные области – социальные сети, большие базы данных, экономику, гражданское право, города, криптовалюты и многое другое, что становилось более конкретным и доступным по мере того, как интернет, компьютеры и цифровые девайсы открывали эти царства новому мышлению и обновлению.

38

Страница ссылается на известный сюжет псевдодокументального фильма This Is Spinal Tap, в котором умственно отсталый ведущий гитарист Найджел Тафнель пытается объяснить важность усилителя с мощностью, превышающей традиционную десятку на шкале громкости: «Ну, ведь он же громче, правда?»

39

Указаны в Joichi Ito и Jeff Howe, “The Future: An Instruction Manual”, LinkedIn Pulse, October 2, 2012, https://www.linkedin.com/pulse/20121002120301-1391-the-future-an-instruction-manual.

40





Nate Silver, The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail (New York: Penguin, 2012); Louis Menand, “Everybody’s an Expert”, New Yorker, December 5, 2005, http://www.newyorker.com/magazine/2005/12/05/everybodys-an-expert; Stephen J. Dubner, “The Folly of Prediction”, Freakonomics podcast, September 14, 2011, http://freakonomics.com/2011/09/14/new-freakonomics-radio-podcast-the-folly-of-prediction.

41

National Council for Science and the Environment, The Climate Solutions Consensus: What We Know and What to Do About It, edited by David Blockstein and Leo Wiegman (Washington, D.C.: Island Press, 2012), 3.

42

Oxford Advanced Learner’s Dictionary, http://www.oxforddictionaries.com/us/definition/learner/medium.

43

Из названия мультипликационного фильма Rudolph the Red-Nosed Reindeer & the Island of Misfit Toys (2001). Прим. ред.

44

На самом деле этот термин – введенный в обращение в Media Lab – стоит пятым словом на странице веб-сайта под названием «О нас» (www.media.mit.edu/about). Он вмещает в себя культуру Media Lab, которая поощряет исследования, не только смело нарушающие все границы, что обычно для междисциплинарной деятельности, но и захватывающие совершенно новые пространства. По мнению Джоя, «антидисциплинарные исследования сродни известному наблюдению математика Станислава Улама, который заметил, что «изучение нелинейной физики» звучит как изучение «всех животных, кроме слонов». Антидисциплинарные науки как раз и занимаются «всеми животными, кроме слонов». Joi Ito, “Antidisciplinary”, October 2, 2014, http://joi.ito.com/weblog/2014/10/02/antidisciplinar.html; N. G. Cooper, Roger Eckhardt, and Nancy Shera, eds, From Cardinals to Chaos: Reflections on the Life and Legacy of Stanislaw Ulam (Cambridge University Press, 1989), 218.

45

На сайте Media Lab имеется всеобъемлющий обзор модели финансирования лаборатории, её текущих исследовательских проектов и истории. http://media.mit.edu/about/about-the-lab.

46

Хептика – технология виртуальной реальности, направленная на замену органов осязания дистанционно управляемыми датчиками. Прим. ред.

47

Olivia Va