Они узнали много, не известного ранее, усовершенствовали старые и придумали новые методы и технологии, но, прежде всего, они позволили понять, насколько трудна и драматична была задача по созданию свободного, творческого, открытого новому человеческого разума. Мечта о закодированном по собственному разумению, организованном и подчиняющемся командам, эффективном бюрократе и всезнайке, ходячей (или хотя бы разговаривающей) энциклопедии если еще и не полностью отброшена, однако, по мере того как размеры задачи представали в своей реальной огромности, внимание постепенно смещалось в сторону разработки разных стратегий: технологий обработки больших баз данных Big Data[63], статистических методов поиска паттернов анализа и интеллектуальной обработки данных, т. н. data mining[64] с использованием методов машинного обучения, направленных на получение нужной информации на основе восходящего способа.
Я должен буду в дальнейшем рассказать об этих усовершенствованиях подробнее; в настоящий момент уже можно признать, что существенное увеличение скорости и размеров компьютеров открыло возможности для внедрения более «расточительных», «бессмысленных», менее «бюрократических», более похожих на эволюционные подходы процессов обработки информации, и в этих направлениях уже достигнуты впечатляющие результаты. Благодаря этим новым перспективам мы можем уже обдумывать даже в некоторых деталях, каким образом относительно простые системы, контролирующие бактерий, червяков, термитов, к примеру, смогли эволюционировать в результате восходящих, случайных, жестких и грубых процессов естественного отбора. Другими словами, мы хотели бы понять, как эволюция умудряется играть роль Лесли Гровса и организовывать невежественные силы в эффективные команды, в отсутствие Гровсовских познаний и предвидений.
Нисходящее интеллектуальное созидание работает. Опережающее планирование, обсуждение проблем, корректировка задач и четкое понимание причин каждого шага – эта стратегия демонстрировала эффективность в трудах изобретателей и реформаторов на протяжении тысячелетий; она доказала эффективность через бесчисленные победы изобретательности и предвидения во всех областях человеческой деятельности, начиная с науки и инженерного дела, и заканчивая политическими кампаниями, кулинарией, сельским хозяйством и мореплаванием. До открытий Дарвина люди были уверены, что существует только один способ созидания: созидание без разумного творца считалось невозможным. Однако нисходящий путь созидания на самом деле приложил руку к гораздо меньшему количеству вещей в нашем мире, чем принято считать, и некоторые «творения» – процитируем в очередной раз Беверли – не имеют к нему никакого отношения. «Странная инверсия причинности» Дарвина и не менее революционная инверсия Тьюринга были двумя сторонами одного и того же открытия: существования «компетентности без понимания», «умения без разумения». Разумность, понимание – это вовсе не божественный дар, который должен сопровождать любое созидание; это результат взаимодействия систем, лишенных разума, но способных действовать: естественный отбор с одной стороны, бездумные вычисления – с другой. Эти две теории были полностью доказаны и не подлежат никаким сомнениям, однако до сих пор вызывают смятение и недоверие у некоторых людей. Я постарался переубедить их в этой главе. Креационисты не найдут ни в одном из живых организмов программный код с комментариями, а картезианцы не обнаружат нематериальный res cogitans, «в котором сконцентрировано все знание».
5. Эволюция понимания
Животные, сконструированные для использования
Животные появились в процессе естественного отбора, несомненно, однако такое признание в том, что я верю в эволюцию, не особенно информативно. Как эволюции все-таки удалось провернуть этот трюк? Одним из плодов нашего отступления про создание автоматического лифта и его рукотворных родственников стало более четкое понимание того, насколько научно-технический прогресс отличается от эволюционного естественного отбора. Компьютер, с помощью которого современные творцы – программисты – тестируют и внедряют свои решения, сам по себе является продуктом разумного творения, как мы уже отмечали, и его изначальный набор умений, на которых базируется система – арифметика и обусловленный выбор, – предполагает, что все потенциальные программисты вынуждены рассматривать задачу сверху вниз и предлагать методы решения, в которых они стараются воплотить свое понимание задачи, над решением которой работают.
63
Большие данные (англ. big data) – обозначение структурированных и неструктурированных данных очень большого объема, характеризующихся значительным многообразием.
64
Data mining – собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.