язык и правила его использования. В случае же теории, которую «породит» машина, он не будет знать предварительно ни ее языка, ни законов его применения, всему этому он должен будет еще учиться. Вопрос в его окончательном виде ставится, следовательно, так: может ли читатель этому научиться?
В этом месте в наши рассуждения входит фактор времени. Ведь, пожалуй, вполне очевидно, что бактериальной клетке при делении нужно гораздо меньше времени, чем нам, для того, чтобы прочитать содержащуюся в ней информацию, закодированную на языке аминокислот и нуклеотидов. Пока мы «глазами и мозгом» один раз прочтем текст «формализованной и перекодированной бактерии», она успеет претерпеть сотни делений, потому что она-то при каждом своем делении «читает сама себя» несравненно быстрее. А в случае «теории общества» – или вообще какой-либо чрезвычайно сложной системы – время чтения может оказаться таким, что читателю не под силу будет ничего понять. Хотя бы потому, что он не сможет мысленно оперировать членами уравнений: из-за своей огромной длины они ускользают из его поля зрения, превышают возможности его памяти; такое чтение станет поистине сизифовым трудом. Но тогда вопрос прозвучит так: можно ли свести теорию, выданную машиной, к такой достаточно простой форме, чтобы человек мог эту теорию охватить? Боюсь, что это будет невозможно. Разумеется, упрощение само по себе возможно, но только всякая следующая форма теории после очередного упрощения окажется, с одной стороны, беднее оригинала за счет каких-то утраченных элементов, а с другой стороны, – все еще слишком сложной для человека.
Таким образом, производя упрощение, машина будет заниматься тем же, что делает физик, когда на публичной лекции излагает теорию гравитационных волн, обходясь скудным арсеналом школьной математики. Или тем, что делал мудрец из восточной сказки, который принес властелину, жаждавшему знаний, сначала библиотеку, занявшую целый караван верблюдов, потом сотню томов, навьюченную на мула, и, наконец, толстые фолианты, которые нес один раб, – ибо для властелина эти последовательные «упрощения» все еще были «слишком пространны».
Из сказанного видно, что уже нет надобности рассматривать такую (третью) возможность: машина способна превзойти интеллектуальный потолок человека как в том, что человек еще может, так и в том, чего он уже не может понять. Эта возможность появилась как следствие в ходе опровержения второй.
Там, куда человек сможет дойти своим умом, машина, вероятно, понадобится только в качестве «раба», который будет выполнять трудоемкие вспомогательные операции (расчеты, доставка нужной информации), то есть будет играть роль «ассистента» при «поэтапных операциях», роль «вспомогательной памяти» и т.п. Там, где разум человека будет уже недостаточен, машина представит готовые модели явлений, готовые теории. Тогда возникает вопрос-антиномия: «Как можно контролировать то, чего контролировать нельзя?» Может быть, следует создать машины-«антагонисты», которые взаимно контролировали бы результаты своих действий? Но что предпринять, если они дадут на выходе противоречивые результаты? В конце-то концов судьба теорий, порожденных машинами, зависит от нас; в особо конфликтной ситуации мы можем даже предать теорию огню. Иначе обстоит дело с управляющими машинами – такими машинами, которые являются наиболее вероятным воплощением усилителя умственных способностей Эшби. Роботов с квазичеловеческой индивидуальностью вряд ли кто-либо станет создавать. Зато, несомненно, возникнут и будут разрастаться кибернетические центры, управляющие производством, товарооборотом, распределением, а также научными исследованиями (координация усилий ученых, которым на начальной стадии работ «симбиотически» помогают вспомогательные машины).
Но очевидно, что подобные локальные координаторы нуждаются в сверхкоординаторах в масштабе, например, государства или континента. Возможны ли между ними конфликты? Как нельзя более возможны. Конфликты будут возникать в связи с капиталовложениями, исследованиями, энергозатратами. Ведь всякий раз будет необходимо установить приоритет тех или иных действий и шагов с учетом целого «муравейника» взаимосвязанных факторов. Такие конфликты необходимо будет разрешать. Мы, разумеется, спешим сказать: это будут делать люди. Отлично. Вспомним, что конфликты будут касаться проблем огромной сложности и людям – контролерам Координатора, чтобы обрести ориентировку в открывшемся перед ними математическом море, придется прибегнуть к помощи других машин – машин, оптимизирующих решение. Над всем этим высится глобальный аспект экономики – ее тоже нужно координировать. Всепланетный Координатор – тоже машина, со своим «консультативным советом», состоящим из людей, которые проверяют локальные решения системы «машин-контролеров» на отдельных континентах. Но как будут проводить такую проверку члены «консультативного совета»? Для этого у них будут собственные машины, оптимизирующие решения. Тогда возникает вопрос: возможно ли, что их машины при контрольном дублировании работы континентальных машин дадут иные результаты? Это вполне возможно: ведь каждая машина при выполнении определенной цепочки шагов, из которых слагается решение задачи (например, по методу последовательных приближений из-за огромного числа переменных), становится в каком-то смысле «пристрастной» – тем, что на английском философском жаргоне выражается словом «biased». Известно, что человек в принципе не может не быть пристрастным; но почему должна быть пристрастной машина? Дело в том, что пристрастность отнюдь не обязана вытекать только из эмоционального предубеждения, она возникает в машине уже тогда, когда конфликтующим членам альтернативы машина придает различный «вес». Возможно ли, что при расстановке оценок несколько независимо работающих машин дадут результаты, отличные друг от друга? Конечно же, ведь эти машины будут по объективным причинам вероятностными устройствами и поэтому не смогут действовать одинаково. С алгоритмической точки зрения процесс управления представляет собой «дерево решений» или целый класс таких «деревьев»; нужно согласовывать противоречивые потребности, различные стремления, интересы, нужды и невозможно ввести заранее такой «ценник» для всех мыслимых конфликтных ситуаций, чтобы эти «оценки в баллах» сами по себе, несмотря на применение статистических методов, приводили к одинаковым результатам при повторных решениях одной и той же проблемы. При этом очевидно, что степень различия результатов есть функция сложности решаемых задач.
Ситуация, возможно, станет более выразительной, если мы заметим, что ее удается частично описать на языке теории игр. Машина – это как бы игрок, ведущий игру против некой «коалиции», которая состоит из огромного числа различных группировок, производственных и рыночных, а также транспортных, относящихся к сфере обслуживания и т.п. Задача машины, образно говоря, состоит в том, чтобы сохранить оптимальное равновесие внутри коалиции, чтобы ни один из ее «членов» не был обижен в сравнении с остальными и ни один не получил бы выигрыша за счет других. При таком подходе коалиция – это просто экономика всей планеты в целом, которая должна развиваться гомеостатично и в то же время «справедливо и равномерно», а игра машины против коалиции состоит в том, что машина систематически поддерживает внутри этого динамически развивающегося хозяйства такое состояние равновесия, которое приносит всем выигрыш, либо, если уж это неизбежно, – убытки, но минимально возможные. Если теперь такую «партию» против нашей «коалиции» будут разыгрывать поочередно различные машинные партнеры (следовательно, если каждый из них будет иметь дело с одной и той же исходной ситуацией внутри коалиции), то было бы совершенно невероятным, если бы все партии протекали одинаково и имели бы одинаковый результат. Это все равно что утверждать, будто разные люди, играющие поочередно против одного и того же шахматиста, будут играть в точности одинаково только потому, что перед всеми один и тот же противник.
Итак, что же все-таки делать с различными «оценками» машин, которые должны были помочь человеку, собирающемуся разрешить спор локальных координаторов? Продолжать описанную процедуру без конца невозможно – это будет regressus ad infinitum[57], нужно что-то предпринять. Но что? Дело выглядит так: либо электронные координаторы не могут учитывать большего числа переменных, чем человек, – и тогда их незачем строить; либо могут – но тогда человек уже сам не может разобраться в результатах, то есть не может принять какое-либо решение независимо от машины, исходя из «собственной оценки ситуации». Координатор управляется со своим заданием, а вот человек-«контролер» в действительности ничего не контролирует, это ему лишь кажется. Разве это не ясно? Машина, к услугам которой обращается человек-контролер, является в определенном смысле дублером Координатора, а человеку в этой ситуации достается роль мальчика на побегушках, который переносит ленту с записью информации с места на место. Если же две машины дают неодинаковые результаты, то человеку ничего иного не остается, как только «бросать монету», чтобы осуществить выбор, – из «верховного контролера» он превращается в механизм случайного выбора! И вот снова, теперь уже при допущении только управляющих машин, мы получаем ситуацию, в которой машины оказываются «способнее» человека. Prima fade[58] следовало бы им это запретить, установив,
