Меган О’Гиблин – Бог, человек, животное, машина. Поиски смысла в расколдованном мире (страница 36)

Алгоритм

11

В 2008 году Крис Андерсон, редактор журнала Wired, призвал оставить позади эпоху современной науки. В этом заключалась основная идея его довольно резкой, широко разошедшейся статьи «Конец теории: как научный метод устаревает в свете Великого потопа данных». Андерсон рассмотрел некоторые из неразрешимых противоречий в физике и биологии, хотя его аргументы распространялись на все дисциплины – от квантовой механики до социальных наук. Нам давно известно, утверждает он, что наши теории несовершенны, даже если они «работают» на практике; по остроумному выражению статистика Джорджа Бокса, «все модели ошибочны, но некоторые из них полезны». Однако Андерсон считает, что этот прагматичный подход утратил свое значение, когда на сцену вышли большие данные. Мы живем, пишет он, в «самую измеряемую эпоху в истории» – эпоху облачных вычислений, когда появляется слово «петабайт» (единица информации, эквивалентная примерно 799 миллионам копий «Моби Дика»). Если в эпоху Просвещения считалось, что накопление эмпирических данных даст больше знаний, то сейчас эта идея подошла к своему саморазрушительному пределу. Информация теперь производится и хранится в столь огромных масштабах, что ее невозможно «визуализировать во всей ее полноте». Ни один человеческий разум не может осмыслить такие объемы данных. Мы тонем в «Великом потопе данных», в этих масштабах наши научные методы оказываются бесполезны.

Многие читатели посчитали его аргументы алармистскими – статья была написана в нарочито вызывающем духе, и казалось, что автор специально провоцирует публику на споры. На самом деле Андерсон даже приуменьшил серьезность ситуации. Объем информации, произведенной в одном только 2001 году, вдвое превзошел совокупность информации, произведенной за всю историю человечества. В 2002 году этот объем снова удвоился, и такая тенденция оставалась стабильной все последующие годы. Как отметил Андерсон, исследователи практически во всех областях владеют таким объемом информации, что становится трудно находить взаимосвязи между разными явлениями или делать прогнозы. В мире больших данных не работают выверенные ньютоновские законы причинно-следственных связей – скорее он тяготеет к обескураживающей путанице теории хаоса, в которой все связано со всем и самые незначительные изменения могут привести к масштабным последствиям. Или, точнее, мир был таким всегда, но мы этого до сих пор не замечали в силу ограниченности нашего восприятия. Только теперь мы получили возможность хоть одним глазком заглянуть в эту головокружительную бездну.

Андерсон смотрит на подобное развитие событий без фатализма; в своей статье он просто призывает пересмотреть общепринятый подход. Такие компании, как Google, обнаружили: если вы располагаете данными подобного масштаба, теория в принципе больше не нужна. Вы просто скармливаете числа алгоритмам и позволяете им делать прогнозы на основе закономерностей и взаимосвязей, которые им удается обнаружить. Гугл-поисковик умеет определять неправильно написанные слова и предлагать исправления, хотя ни с какой теорией языка не знаком. Он просто научился замечать, какие исправления «работают», анализируя гигантский массив данных – реальные поисковые запросы. Гугл-переводчик «научился» переводить с английского на французский, обрабатывая канадские документы, написанные на обоих языках, – хотя алгоритм не «понимает» ни тот язык, ни другой. Питер Норвиг, глава отдела исследований в Google, как-то похвастался, что ни один из людей, разрабатывавших переводчик с китайского, не говорит по-китайски.

Для Андерсона это было доказательством того, что такие математические инструменты могут предсказывать и понимать мир более адекватно, чем любая теория. «В мире петабайта мы можем позволить себе сказать: достаточно одной корреляции, – пишет он. – Нам больше не нужно строить модели. Мы можем анализировать данные, не выдвигая гипотез о том, какие выводы из этих данных можно сделать. Мы можем закинуть цифры в самые гигантские компьютерные кластеры, которые когда-либо видел мир, и статистические алгоритмы найдут закономерности там, где наука не может их обнаружить». Конечно, сами по себе данные способны объяснить, почему что-то происходит (количество переменных в этом масштабе достигает астрономических значений), но, может быть, сама потребность спрашивать «почему?» была ошибкой, пишет Андерсон. Может быть, пора отказаться от попыток понять мир и вместо этого довериться мудрости алгоритмов? «Кто знает, почему люди делают то, что делают? – писал он. – Важно то, что они это делают, – а мы можем отслеживать и измерять их действия с беспрецедентной точностью».

В то время многие представители технологической индустрии посчитали этот вывод тревожным. Наука опирается на проверяемые гипотезы. Само по себе наличие корреляции между двумя явлениями ничего не объясняет, но и не считается достаточным, чтобы списать обнаруженную закономерность на простое совпадение. Задача ученого состоит в том, чтобы определить, какой механизм стоит за этой закономерностью, чтобы объяснить, почему она существует. Как отметил специалист по компьютерным технологиям Джарон Ланье в ответной статье, некоторые средства народной медицины работают, хотя никто не может объяснить почему. Но именно поэтому народная медицина не считается наукой. «Наука есть там, где есть понимание», – пишет он.

Читая подобные возражения, трудно отделаться от ощущения, что это бессмысленный спор. «Понимание», как и «смысл», – это антропоцентрическое понятие, а информационные технологии намеренно их избегают. Благодаря статье Андерсона стало очевидно, до какой степени эта техническая логика определяет реальный мир, в котором мы теперь живем: даже когда информация декодируется и предоставляется нам на выходе в «читаемом» виде, мы не всегда можем сделать из нее какой-то внятный вывод или понять, почему машина пришла к такому умозаключению. Логично было бы предположить, что для нас такое положение вещей неблагоприятно. Но мы, наоборот, поступили именно так, как рекомендовал Андерсон, создавая сложные и во многом непонятные нам самим инструменты, чтобы восстановить свою нарушенную связь с абсолютом. В 2017 году писатель Дэвид Уайнбергер, тоже автор Wired, отметил, что, хотя и десяти лет не прошло, возмущенные отклики на статью Андерсона уже «звучат странно». Появившиеся с тех пор технологии не только подтвердили бесполезность наших теорий, но и показали, что машины способны генерировать собственные модели мира, «хотя они могут быть не очень похожи на те, что создают люди».

По словам Уайнбергера, этот подход знаменует собой возвращение к эпистемологии досовременной эпохи. Если вы предсказываете погоду, исходя из законов движения воздушных потоков, выпадения осадков и так далее, пишет он, вы опираетесь на характерное для Нового времени представление о том, что мир – это механистическое пространство порядка, законов и правил. Но если вы предсказываете погоду по внутренностям птиц, как это делали древние греки, то «видите мир как место, где все происходящее определяется таинственными смысловыми взаимосвязями». С его выводом согласен писатель Джеймс Брайдл, который объявил, что с приходом эпохи облачных вычислений мы вступаем в «новые Темные века», возвращаемся ко временам, когда знание можно было получить просто через откровение, без реального понимания. Но самое меткое описание этого возвращения в заколдованный мир принадлежит нейробиологу Келли Клэнси, которая обращается к еще более древней истории, задолго до Темных веков и греческих оракулов, где из грозовых облаков грохотал глас гневного божества. Если мы больше не можем спрашивать, почему что-то происходит, пишет она, нам остается только слепо соглашаться с решениями алгоритмов, подобно Иову, покорно принимающему наказание.

«Поймем же, – писал протестантский богослов Жан Кальвин в толковании на книгу Иова, – что для нас правильно, хотя и очень трудно, подчиниться единой воле Бога, не спрашивая о причинах его дел, особенно тех, что превосходят наше разумение и возможности». История Иова – праведника, жизнь которого была полностью разрушена и который тщетно умоляет Бога объяснить ему, почему так произошло, – была для Кальвина примером того, как христианин должен покориться непостижимой божественной воле. Книга Иова была гимном «страшному и повергающему в трепет могуществу» Бога, который «поражает людей, открывая им глаза на их невежество, слабость и испорченность».

Мне следовало догадаться, что мои рассуждения приведут меня сюда – к точке, где зародились мои первые сомнения в вере, а они как раз начались более или менее с Кальвина. Тем, что призывы отвергнуть наши антропоцентрические интересы вызывают у меня тревогу, и тем, что меня до сих пор беспокоит вопрос о пределах человеческого разума, я во многом – если не целиком и полностью – обязана его учению. Трудно найти богослова, который хуже относился бы к человеческому роду. Кальвин считал людей «червями», «сухим и бесплодным древом», «порочными созданиями», «гнилью». Именно поэтому он осудил и запретил все иконы и изображения, где Бог был уподоблен человеку. Образ Божий в человеке был настолько поруган и испорчен, что любое антропоморфное изображение лишь оскорбляло Божье величие. Неудивительно, что он обожал историю Иова: однажды он прочитал 159 проповедей по этой книге подряд, по одной каждый день в течение шести месяцев, – дань почтения абсолютному господству Бога. Бог – абсолютно Иной, и «так же отличен от плоти, как огонь от воды», писал он. Мы, люди, всего лишь букашки, которым никогда не понять резонов Бога – «непостижимых» и «скрытых от человеческого разумения».