I

I

Разочарование в кибернетике после двух десятилетий ее существования – частично практического, а частично теоретического свойства. И поскольку теоретические «недомогания» более фундаментальны и труднее поддаются диагностике, начнем именно с них. Известно, что отцы кибернетики – Винер, Шеннон, фон Нейман – с самого начала предостерегали от чрезмерного оптимизма видеть в кибернетике универсальный ключ к познанию. Но известно также, что сами они не смогли избежать ни эйфории вследствие ее успехов, ни завышенных ожиданий по ее поводу.

Кибернетическая программа познания – представленная, кстати говоря, скорее в популярном изложении, чем в научных трудах – провозгласила возникновение нового языка, то есть системы абстрагирования понятий и тем самым системы нового уровня обобщений, благодаря которому стало бы возможно объединить множество до сей поры размежеванных, отделенных друг от друга непреодолимыми барьерами областей – естествознания и гуманитарных наук (например, биологии, геологии, физики – и антропологии, психологии, лингвистики, социологии, литературоведения, в конце концов). Для этого нового языка кибернетика располагает системными моделями, абстрактными в такой степени, что с их помощью можно рассматривать бесчисленные явления, исследуемые самыми различными науками при сохранении идентичности основных понятий – информации, ее источника, пользователя и каналов поступления, системы, снабженной «входами» и «выходами», обладающей положительными и отрицательными обратными связями, траектории системы, обозначенной модулем трансформации[36]. Предполагалось, что эти понятия, математически выверенные, станут как бы общим знаменателем для унифицированных дисциплин и одновременно дадут возможность конкретизировать ход исследования в тех областях, где до этого считались недопустимыми методы точных наук. Однако эта программа уже при самом своем возникновении не могла быть реализована полностью – по двум причинам. Во-первых, из-за несовершенства самой кибернетики – об этом ниже. Во-вторых, в связи с проблемами, или, если кому-то больше нравится, кризисными явлениями, которые переживает сама математика двадцатого века. А именно, человеческая история выдвинула на первое место в математике и тем самым сделала частью ее инструментария направления не из основ чистой математики, а побочные, как, например, теория вероятности – основа теории информации по Шеннону, которую собственно математики долгое время рассматривали в качестве «незаконнорожденной», или же теория алгоритмов и теория систем, которые – особенно последняя! – не были полностью формально разработаны, то есть они изначально оперируют понятиями, не вызывающими доверия у математика. Мы не можем здесь – да и не умеем – преподавать математику; достаточно сказать, что эта почва в основании фундамента кибернетики, математическая почва, не очень-то была надежной. Как теория вероятности, так и теория алгоритмов (теория систем, чрезвычайно существенная для кибернетики, и вовсе остается скорее областью пожеланий, собранием набросков и предложений, чем самостоятельной дисциплиной в конкретном понимании) имеют, образно говоря, четкое, явно выкристаллизовавшееся ядро и периферии, роящиеся нерешенными проблемами и сомнениями. Попытки расширения этих уже обоснованных областей приводят к серьезным затруднениям, связанным с неоднозначностью главных терминов – как «вероятность», так и «алгоритм». Можно заключить эти рассуждения афоризмом, что в обоих направлениях можно или достичь немногого совершенно надежным образом, или сделать много с очень спорным результатом. Для развития кибернетики недостаточно простого применения теории вероятности и теории алгоритмов, поэтому предполагалось, что этой новой науке придет на подмогу чистая математика; среди прочих такую надежду обнаруживал упомянутый фон Нейман, поскольку он видел несовершенство надежных, но не универсальных приемов комбинаторики, следующих из возрожденной и внезапно сделавшейся модной булевой алгебры. К сожалению, помощи оказалось недостаточно. Кроме того, над математикой витают свойственные только ей заклятия, порожденные понятиями из области бесконечности, от которых прикладная математика, применяемая в физике, отказаться не может, потому что физика, особенно классическая, применяет дифференциальное исчисление; а понятийный аппарат бесконечности, внедренный в теорию множеств, кибернетике ни к чему, таким образом, здесь столкнулись две противоречащие друг другу тенденции развития (финитная и инфинитная). Это привело к возникновению фундаментального сомнения: чем, собственно, является кибернетика – областью чистой математики или же математически интерпретированной моделирующей областью физики? Этот вопрос не является таким уж спекулятивно бесплодным, как может показаться. В качестве раздела физики кибернетика получила бы эмпирическое происхождение и, таким образом, подчинялась бы прежде всего экспериментальным исследованиям, представляя собой теорию или же сочетание неустойчивых теорий. В качестве раздела математики она была бы генератором моделей, то есть структур, которые по определению истинны в той степени, в какой непротиворечивы расчеты, их формирующие, а вопрос их познавательных возможностей в областях, не связанных с математикой, стоял бы отдельно и был бы для кибернетиков периферийным. Надо сказать, что сами кибернетики не могли определиться со статусом своей науки внутри указанной альтернативы. Какой-нибудь фрейдист истории науки, может быть, сказал бы, что они не хотели отказаться ни от некоей дедуктивной истинности, какой отличается математика, ни от инструментальной результативности, которая характеризует естественные дисциплины, таким образом, их «подсознание» мешало им осуществить соответствующий акт классификации. Однако такое утверждение было бы хуже, чем инсинуация, оно было бы упрощением – не от какой-то там ненасытной жадности, от недостатка знаний происходило это состояние нерешительности.

«Отцы» были по образованию математиками, но только Винер ближе всех был к чистой математике: фон Нейман, ум несомненно гениальный, занимался «всем понемногу» – квантовой механикой, теорией автоматов и информации, химией, биологией, даже нейрофизиологией; Шеннон, в свою очередь, был инженером связи.

Непонятными также были – и таковыми, собственно, и остались – отношения между кибернетикой в конкретном понимании (сюда относится теория систем, имеющих входы и выходы, с обратными связями, а также их всевозможными модификациями, с участками гомеостаза, самоорганизации) и т.п. ей и их относительно автономными областями, такими как теория информации Шеннона, а также еще менее связанными с кибернетикой и более независимыми направлениями – от теории динамического программирования до теории методов организации.

Главным упреком кибернетике с самого начала было утверждение, что она не открывает ничего нового и только переводит на собственный язык давно и хорошо известные, но представленные на других языках описания системы и процессы, тем самым обрекая себя на бесплодие; это не был полностью безосновательный аргумент. Плодотворность применения кибернетического понятийного аппарата во многих областях оказалась никакой. Она достаточно много проясняет – например, в теоретической биологии, – но сама по себе к новым значительным открытиям не ведет. Применение ее не то чтобы дает неправильные результаты, а только иногда применять ее преждевременно, иногда неэффективно, например, когда отсутствие в рассматриваемой науке соответствующих фактических данных делает невозможной подробную разработку предварительно введенных кибернетикой схем.

Потом обнаружилось, что теория информации несовершенна в своем постулированном на вырост универсализме применения; что понятие информации, даже асемантической, даже шенноновской чрезвычайно трудно применять адекватно вне системы отношений, установленных человеком в качестве системы соединений. Посвятим несколько слов этому очень важному аспекту. Правда, препятствия в развитии кибернетики не сводятся к информационным проблемам, но они необычайно важны, хотя бы потому, что трудно говорить конкретно об «управлении и связях в системе и в механизме», если не установлены конкретные понятия и параметры измерения информации, при помощи которых упомянутые связи и упомянутое управление можно было бы измерить.

Наибольшие восхищение и радость, как бы сопутствующие открытию современного философского камня, вызвало отождествление передающейся информации с термодинамической энтропией, поскольку таким образом был перекинут, как говорили «отцы», например фон Нейман, мост между логикой и физикой – впервые в истории познания. Информация оказалась «отрицательной энтропией», «негэнтропией», антитезой энтропии как физической величины, измеряющей «энергетическую диссипацию», «степень неупорядоченности» системы, понимаемой вероятностно (поскольку высшая гармония термодинамически всегда соответствует наименее вероятным состояниям физической системы). К сожалению, эта радость очень скоро принесла большое разочарование и озабоченность, поскольку, как оказалось, она была оптимизмом на вырост.

Поначалу считалось, что несовершенство физикалистского определения информации связано только с особенностями его семантики, с тем, что качество информации невозможно соотнести с теорией Шеннона. Не прекращались также попытки разработать и семантическую теорию информации в духе, например, Карнапа и Бар-Гиллеля. Однако оказалось, что даже чисто ортодоксальная, из области передачи, выведенная из термодинамики теория информации страдает определенным несовершенством. Это стало очевидным, когда многочисленные исследователи в разных областях попытались установить хотя бы приблизительное количество информации, заключенной в живом организме, в яйцеклетке, в системе хромосом или же в генетическом наборе биоценозной популяции – или же определить, где содержится больше информации: в зиготе или в организме, который из нее возникает? Один из самых выдающихся лингвистов, логиков и информатиков, Дж. Бар-Гиллель, в конце концов оповестил всех, что вообще не имеет смысла в науке задавать вопросы о форме того, чем является Х (то есть чем является информация), что это в каком-то смысле метафизически сориентированные вопросы, которые ожидают «ультимативного» ответа, делающего нам доступной «сущность» такого определенного «бытия», как информация или гравитация – сущность, которой вечно самокорректирующаяся и эволюционирующая наука прочным и устойчивым образом достичь не в состоянии. Этот его постулат имеет прецеденты, как известно, существуют вопросы, prima facie[37] совершенно обоснованные, то есть правильные с точки зрения логики, которые нельзя ставить в квантовой механике в связи с опасностью получить ответ, внутренне противоречивый и тем самым бессмысленный. Тем не менее радикализм позиции Бар-Гиллеля может вызвать удручающие результаты. Поскольку мы не только теряем шанс выяснить, чем, собственно, является информация, что, может быть, она категориально принадлежит к семейству таких понятий, как энергия и масса, что, может быть, это некое «обособленное бытие», но, кроме того – и быть может, и это самое плохое, – мы утрачиваем понимание области ее применения, поскольку обнаруживается, что не определенная для оперирования информация вообще не является осмысленной мерой ни в биологии, ни в психологии – за исключением лингвистики ее нигде нельзя использовать за пределами узкой, с инженерной точки зрения, области техники связи, то есть в коммуникационных передатчиках, каналах и приемниках. Лингвистика же потому только остается верной служению информатике, поскольку рассматривается с точки зрения комбинаторики и теории вероятности одновременно. (Хотя, собственно, и там полная математизация трудна или даже невозможна, и приходится довольствоваться эвристически определенной апроксимацией, когда, например, есть задача – точно измерить частоту обнаружения букв в этническом языке, эту частоту можно вычислить с достаточной на практике степенью точности, но невозможно вывести теоретически завершенную формулу, потому что, когда доходит до проверки выведенной формулы на материале наблюдения за говорящими, мы снова возвращаемся к исходному пункту – к давнему противоречию между эмпирической вероятностью и математической теорией ожиданий.) Надо сказать, что ограничение деятельности информатиков (если они лингвисты) исследованием этнических языков следует рассматривать как значительный урон с непредвиденными последствиями, и это потому, что якобы такой спасительный для информатики ригоризм, или, говоря иными словами, предусмотрительное самоограничение, отрезает ей все пути к параллельному исследованию того «иного» языка, каким является хромосомный код в биологии. Эмпирически прямо-таки бросающееся в глаза подобие передачи наследственности и языковой артикуляции пробудило большие надежды в области познания; ожидалось, что появится обобщение нового типа, при синтезе которого понятие информации будет играть ведущую роль, поскольку как производное одновременно из области логики и термодинамики даст возможность рассматривать в идентичном ракурсе, с помощью идентичного терминологического аппарата как естественных (этнических) языков, приспособленных для того, чтобы договариваться между собой (для межличностной коммуникации), так и проверочных языков, то есть являющихся самореализующимися гипотезами, каковые представляют собой хромосомные артикуляции живых систем. И в то время как все, казалось бы, указывало эмпирикам-натурфилософам на общую в корне природу языков этих двух порядков – системы теоретических понятий, которые должны были эти факты, обнаруженные с таким триумфом, упорядочить и открыть простор для дальнейших исследований, именно в этот момент обнаружили свою беспомощность.

Миной замедленного действия, расторопно установленной на этом участке исследования, было понятие сложности. И ведь создали целую теорию систем, однако по-прежнему пытаются конструировать только для того, чтобы в конце концов конкретизировать туманное и не поддающееся определениям, особенно математическим, независимое, «не желающее» подчиниться четкому обобщению понятие. Предостаточно также было попыток наведения мостов между понятиями физической информации сложности таким образом, чтобы измерения информации автоматически свидетельствовали об уровне сложности исследуемого объекта. Попыток было много, о чем свидетельствует возникновение терминов, определяющих информацию, – структурная, метрическая, топологическая, алгоритмическая, даже вневероятностная, комбинаторная и т.п. К сожалению, результаты принесли больше разочарования, чем успехов. Поясним коротко, доступно, а следовательно, не по нашей вине приблизительно, в чем состоит обреченность и ненадежность понятия информации по отношению к понятию сложности.

Понятие информации как бы обладает для многих субъективизмом, чуждым типичным терминам физики, поскольку измерения информации всегда относительны. Прибывающая информация – это акт выбора одного состояния из числа всех возможных состояний – и поэтому она измеряется разностью вероятностей: до поступления предпочтительного сигнала и после его поступления. Тем самым, поступление информации в измерительном смысле адекватно понижению неопределенности состояния, каким фактически характеризуется наблюдаемая система. Данная система в этом случае всегда рассматривается как один из элементов замкнутого счетного множества, включающего все возможные состояния этой системы. Для лингвиста, например, нет ничего проще, чем определить границы множества, поскольку его элементы представлены языковой артикуляцией, всегда завершенной, а объем информации поддается точному комбинаторному определению – по количеству знаков (букв алфавита), которые можно обнаружить в сообщении. Простые операции комбинарики позволяют выполнить измерение, поскольку изображение букв, их размер, конструкция, то, что они, например, расположены горизонтально или вертикально, на плоскости или на поверхности геометрического тела, закодированы ли они на материальном носителе, как бумага, или передаются, например, как фонемы, колебаниями среды (воздуха) – не имеет никакого значения. Количество информации, содержащейся в напечатанной фразе, не изменится, если ее переписать палочкой на песке или вылепить буквы из глины, отлить из металла, высечь в скальном грунте или изготовить многотонные образцы из бетона и т.п. В то время как неизвестно, собственно говоря, каким образом можно аналогично ограничить информацию, то есть сделать ее независимой от носителя, – в случае с наследственным кодом. Совокупность фраз английского языка и совокупность «хромосомных высказываний» – как линейных артикуляций хромосомного «языка» – не поддается аналогичному подытоживанию в отношении информационной насыщенности, поскольку «отделимость» слов от эмиттента (источника информации) и рецептора (получателя) отличается самым решительным образом – ведь мы знаем, что представляет собой фрагмент из нескольких фраз на английском, но не знаем, чем, собственно, является «несколько хромосомных фраз». Мы можем обозначить отдельные единицы хромосомного кода – ДНК – буквами латинского алфавита. Мы всегда можем отличить нагромождение букв от фразы по-английски, однако мы не сможем отличить нагромождения «генных букв» от «фразы» на языке наследственности. Но то, что мы сейчас этого еще не умеем, не представляет непреодолимой трудности для информационного измерения. Ведь фразы на этнических языках – например, напечатанные – никогда не являются истинными системами в физическом смысле. Системность языковой фразы не является его физической характеристикой и даже составной частью подобной характеристики. Системность фразы возникает из ее подчиненности правилам синтаксиса, лексикографии и грамматики данного языка. Если же мы станем рассматривать напечатанную фразу как физическую систему и захотим измерить ее информацию, понимаемую термодинамически, то окажется, что та мера упорядоченности, какую привносит печать (вид фразы, напечатанной на бумаге) в целое энтропического баланса бумажного листа, ничтожна настолько, что практически равна нулю. С точки зрения термодинамики лист бумаги, покрытый пятнышками или подтеками типографской краски, и лист, заполненный осмысленным напечатанным текстом, почти идентичны информационно, то есть энтропически. Это потому, что одному биту информации соответствует десять – шестнадцать термодинамических единиц энтропии. Уровень упорядоченности физической системы, каковой является лист бумаги, практически не увеличивается посредством размещения на нем письма (напечатанного текста), поскольку на листе поместилось бы от силы несколько сотен битов, в то время как его энтропия в пересчете на биты является астрономической величиной (квинтиллионы или квадриллионы битов). Подобным образом выглядит термодинамический и одновременно информационный итог любой системы, созданной человеком, например, цифровая машина порядка ста миллионов элементов: машина может вместить самое большее 4 х 109 битов, или 4 х 107 термодинамических единиц, то есть опять-таки ничтожно мало. Ситуация меняется в случае с живыми системами, в виде зрелых организмов или же клеток, например, генеративных, поскольку количество упорядоченных элементов, составляющих подобную систему, насчитывает порядка 1012, и, таким образом, физическая энтропия клетки или системы обнаруживает зависимость от количества информации, содержащейся в этой системе и управляющей ее поведением (например, эмбриогенетическим процессом). Непреодолимые трудности появляются, однако, в ту же секунду, как только мы попробуем определить количество информации во «фразе», выступающей в виде хромосомной нити из-за того, что мы используем обычный статистический подход по отношению к «фразе», составленной из единиц ДНК (дезоксирибонуклеиновых единиц). Топологические особенности напечатанной фразы ни малейшего влияния не оказывают на ее информационную насыщенность, однако на информационное содержание хромосомной нити они влияют очень существенно. Поэтому нельзя отождествлять единицы ДНК, алфавита генного, с алфавитом буквенным. Следует четко осознавать, что та легкость процедуры, какая свойственна информационной трактовке языковых текстов, проистекает попросту из того, что мы опускаем вообще все связи, в какие фраза, воспринимаемая человеком, вступает с его мозгом; откуда-то нам известно, что фраза эта становится тогда системой команд (приказов) и одновременно субстратом сложной мозговой процедуры для принятия решений, подобно тому как хромосомная нить одновременно является и системой команд (приказов), сориентированных на протоплазму зиготы, а также – вместе с этой протоплазмой – субстратом сложной процедуры для осуществления процессов (а именно: развития плода). Таким образом, фразы естественного языка всегда выступают в виде кардинального исключения из всех операций их умственного восприятия, в то время как фразы языка наследственности аналогичной автономии не обнаруживают. Правда, мы считаем, что речь идет о трудностях, вызванных как бы технически, а не какими-то совершенно принципиальными различиями, но как раз эти-то технические трудности и сводят на нет применение простых методов статистики и теории вероятности в том ее элементарном виде, которого достаточно для создания информационных расчетов в языкознании. Попытки составления информационных расчетов, неоднократно предпринимаемые биологами при изучении клеток или организмов, приводят как к гигантскому разбросу количественных оценок, так и – что гораздо хуже – к принципиальным ошибкам и недоразумениям, поскольку в процессе подобных вычислений понятие информации попросту девальвируется, теряет всякий физический смысл, объяснимый происходящими процессами. Например, оказывается, что практически объем информации в живой и мертвой системах одинаков или почти одинаков, что количество информации в зиготе может быть меньшим, чем в организме, который из нее возникает, а это придает видимость истинности утверждению, что жизненные процессы протекали «против течения» вектора энтропии и тем самым не подчинялись законам термодинамики. Это, вне всякого сомнения, ложные выводы, которыми чреваты понятия, ложно – то есть вопреки физической реальности – сформулированные. Просто мы не можем так резко отгораживаться, исследуя с информационной точки зрения явления жизни, как при исследовании языковых фраз-одиночек. То, что можно опустить во втором случае, недопустимо в первом под угрозой впадения в абсурд. Когда Шеннон советовался с фон Нейманом, как назвать фундаментальную величину в его теории, последний предложил ему назвать ее энтропией не только для сохранения идентичности формулы (поскольку формулы информации и энтропии математически аналогичны), но и потому, что, как он язвительно заметил, никто, собственно, не знает, что такое энтропия. Когда через несколько лет Л. Бриллюэн писал книгу об информации в науке, то он назвал энтропию уровнем знания о физической системе, каким мы обладаем, – а не уровнем «неупорядоченности» этой системы вообще, что вызвало оживленные отклики и недоразумения, поскольку все решили, что Брюллюэн считает энтропию – и тем самым информацию – мерой чисто субъективной, определяющей, что мы знаем о предмете, а не то, что является частью свойственной ему характеристики состояния. Мы видим, что Джон фон Нейман действительно был прав. Понятие энтропии выводится из изучения различных состояний газа, особенно идеального, и из статистической механики; оно охватывает наши представления о системе в том смысле, что данная система – например, газ в сосуде – может находиться в одном из своих бесчисленных состояний, которые мы не способны различить, поскольку невозможно локализовать в один и тот же момент времени положение всех молекул газа. И тогда энтропия относится ко всем без исключения, не идентифицируемым в данный момент состояниям системы одновременно; поскольку они равновероятны, «с точки зрения энтропии» они являются как бы одним и тем же. Итак, это действительно субъективное знание, тесно сопряженное, однако, с объективным состоянием системы; когда же система переходит в состояния менее вероятные, все более высокого уровня координации, ее энтропия уменьшается, иными словами, совокупность равноправных по отношению друг к другу конфигураций газовых молекул утрачивает численную силу за счет измерения. Принципиально недостижимый энтропический ноль был бы состоянием, в котором о системе мы знаем все (в физическом, то есть локальном смысле, а не в каком-то там метафизическом понимании), поскольку в нем установилась целиком однозначная и, что еще более важно, единственно возможная в этот момент конфигурация частиц. (Этот ноль недостижим, поскольку неопределенность квантового происхождения неустранима в принципе.) Хромосомы являются системами с упорядоченностью очень высокого уровня – ведь в них каждая молекула должна находиться в определенном для нее месте; их энтропия очень мала, их информационное содержание – огромно, близкое, может быть, к максимальной вместимости макромолекулы полимерного типа; как уже было сказано, упорядоченность фразы, напечатанной буквами, относящейся к языку, в сравнении с «генной фразой» – почти нулевая с точки зрения термодинамики. Связующая (коммуникативная) способность языка является результатом его «спусковой» функции: по отношению к языковой артикуляции мозг является чрезвычайно мощным усилителем также и физического аспекта процессов. А это – поскольку проговоренная и услышанная фраза, энтропия которой термодинамически чрезвычайно мала, – приводит в действие в мозгу лавину скоординированных процессов, служащих «пониманию» переданной таким образом и притом – микроскопической порции энтропии. Фраза в этом случае является чем-то вроде курка или спускового крючка, который приводит в движение каскад амплификации и в энергетическом разрезе (мозг для «понимания» фразы потребляет такое количество энергии, какое с точки зрения термодинамического баланса самой фразы представляется просто гигантским, хотя оно и невелико в абсолютном измерении: вся мощность мозга достигает от силы полутора десятков ватт). «Фраза» же, построенная из генов, хромосомная нить, является не курком, а автоспуском, который приводит в движение и организует процесс развития плода; такое было бы невозможно, если бы эта нить уже в самом начале не располагала физической упорядоченностью не просто высокой, а высокой сверх необходимости. Одним словом, энергия лингвистов не является собственно энтропией термодинамики, поскольку исследуемые лингвистами системы не являются системами в физическом понимании: их физический аспект, хотя и несомненный (ведь полностью вне физики ничего не происходит), в процессах языковой коммуникации как передачи информации практически никакой роли не играет (особенно во время чтения, поскольку оптический канал нормально имеет очень большую вместимость и проводимость, не такую, как акустический). Фразы языка являются детонаторами, приводящими к эскалации высокоупорядоченных процессов в мозгу, и их восприятие становится как бы «все более физическим явлением» в том смысле, что физический аспект работы мозга уже невозможно игнорировать. Такое положение вещей как раз и облегчает применение простых до примитивности измерительных процедур в лингвистике, а аналогичные измерения в генетике делает неслыханно трудными. И это потому, что физический аспект хромосомных «фраз» никогда нельзя игнорировать при подытоживании их информационной насыщенности. По этой же причине для лингвистики достаточно простой комбинаторики в качестве элемента логического анализа, и в то же время именно поэтому комбинаторика неприменима в генетике, представленной в понятиях информатики: поскольку химические, атомные и квантово-топологические аспекты написанной фразы никакого значения не имеют, в то время как химические и квантово-топологические аспекты хромосомы являются главными характеристиками ее организации.

Фраза этнического языка является корректной при условии построения ее согласно правилам лексикографии, грамматики и синтаксиса (согласно правилам семантики – не обязательно: ведь фраза: «Английские булавки отличным образом переночевали в кратерах штопоров» корректна, поскольку с лингвистической точки зрения построена правильно, хотя ее смысл весьма сомнителен).

Генная «фраза» корректна, если представляет собой систему команд, направленных на создание определенной законченной системы, обладающей всеми свойствами системы; эта система и является зрелым организмом. Она не может быть хорошо сконструирована синтактически и при этом плохо – прогностически (на деле, то есть телеологически), поскольку синтактической моделью генного кода является эмбриогенезис. Если цепочка генов (единиц ДНК) никакого вида эмбриогенезиса не инициирует, то мы не считаем, что речь идет о геноме; мы скорее предположим, что это было химически осуществимое нагромождение элементов ДНК (ведь оно представляло собой характерную спираль, хромосомную нить), на деле, однако, – эмбриогенетически – бесплодное. Теоретически можно было бы вычислить все химически возможные комбинации соединений ДНК в виде набора макромолекул размеров, сопоставимых с величиной (длиной) настоящих (встречающихся в природе) геномов; количество комбинаций получилось бы внушительным (примерно 10 в 3000-й степени, то есть в Космосе нет такого количества электронов, чтобы этот набор создать), но беспредметным, и то, что это технически неосуществимо, не имеет никакого значения. Такой набор представлял бы схему того, как можно комбинировать «кирпичики наследственности» также и в том случае, когда они вовсе не обладают функцией «кирпичиков наследственности». Задача эта беспредметна, поскольку биолог-генетик не собирается измерять «полную информацию», какую включают гены (как молекулы, как атомные конгломераты, как электронные облака, как системы, исследуемые квантовой механикой, et cetera[38]), его интересует только та часть их конструкции, которая реализует эмбриогенезис. То есть для него важны не «все биты», а только некие «биобиты», кванты, ответственные за развитие эмбриогенезиса. Но такие «биобиты» имеют не много общего с энтропией лингвистов и Шеннона. И это затрудняет создание этакой «обобщенной лингвистики», частными случаями которой оказались бы все этнические языки, с одной стороны, и все генные коды – с другой.

Поэтому не прекращались попытки спасти ситуацию путем изменения базовых понятий теории информации, об этом мы уже упоминали, однако все не-вероятностные теории информации обладают той общей неприятной особенностью, что не имеют прекрасного и естественного перехода от понятия информации к понятиям из области термодинамики, то есть из области физики, которые нам открыл Шеннон. Одновременно становится очевидным, что признание информации созданием субъективного характера (к чему склонны, например, информатики-лингвисты) безосновательно, поскольку не подлежит никакому сомнению, что зиготы, как и развитие плода, а также трансформация геномомов в органические системы существовали за миллиарды лет до возникновения человека и его этнической речи на Земле. Видимо, математический инструментарий, с помощью которого осуществлялись попытки преодоления кризиса, слишком прост. Я считаю, что от чистой математики помощь будет невелика, поскольку она никогда не приведет нас к понятию порога минимальной сложности системы, а оно должно быть существенным, если вообще не центральным в понимании явлений жизни. До сих пор мы только интуитивно отдавали себе отчет в том, что количество информации, содержащейся в объекте, не является однозначной функцией его сложности, попытка же (предпринятая уже Бриллюэлом) разделения информации на «свободную», то есть не интерпретированную физически, и «связанную», или отражающую информационную насыщенность объекта в физическом смысле, является не решением проблемы, а ее игнорированием. Также только интуитивно мы понимаем, что система, способная к самовоспроизводству, должна характеризоваться определенным минимумом сложности, ниже уровня которого она функционировать не в состоянии – независимо от конструкции. (Вопросы, связанные с этими рассуждениями, я затронул в другом контексте в опубликованном в «Философских исследованиях» эссе о ценностях в биологии, и предполагая, что его наличие в примечаниях к новому изданию «Диалогов» может быть полезным, включил эссе в эту книгу.)

Наряду с неудачами в области теории познания – внутри программы унификации различных дисциплин естествознания, выдвинутых на кибернетический «метауровень», – кибернетику постигло фиаско и на других направлениях. Относительно многие исследователи считают, что понятие информации Шеннона как бы зависло в пустоте или же осталось «недоработанным», причем надлежит стремиться к синтезу: так объединить это понятие с другими, производными от физики, mutatis mutandis[39], как теория относительности объединила категории времени и пространства в четырехмерный континуум; боюсь, что это представление по природе своей ошибочно и вводит в заблуждение, поскольку в этой области коротко, просто, ясно, конкретно и при этом точно, то есть имея возможность измерения, ничего сделать не удастся. Это совсем не означает, что я пессимист по отношению к будущему кибернетики, я просто не верю в то, что какое-нибудь терминологическое или концептуальное изобретение, какая-нибудь там революция в области понятий могут способствовать радикальному перелому, сделать кибернетику многосторонне результативной гностически – и тем самым с лихвой отдать долги, каких она понаделала, провозглашая амбициозные лозунги и программы у истоков своего возникновения.

Фиаско в других областях – более практического свойства: крах надежд создания «усилителя интеллекта», машины для перевода, машины, имитирующей, в конце концов (хотя бы только в сфере лингвистики), человека (это была программа Тьюринга) – связано, я думаю, с теми не предвиденными вначале трудностями, с какими столкнулась теория автоматов – или, если говорить менее возвышенно, попросту компьютерная техника. Крах надежд был обусловлен тем, что компьютерное программирование сталкивается с трудностями непредвиденными и вообще не существовавшими по мере того, как необходимые программы становятся все более сложными. И не столько объем машинной памяти, не столько общее направление развития – согласно оппозиции «цифровая машина параллельного действия» versus «машина последовательного действия», не столько другие аспекты технических характеристик сильнее всего ограничивают достижения в этой области – сколько сама проблема написания программ, поскольку именно эту проблему должно бы сделать частью физически интерпретированной теории алгоритмов, а до этого, к сожалению, очень далеко, и на этом пути громоздятся трудности поистине ужасающие. Коротко говоря – то есть говоря безапелляционно и упрощая, – оптимизм первых кибернетиков основывался на обычно не высказываемом explicite мнении, что интеллектуальная деятельность может быть автоматизирована путем замены умственных процессов типа поиска уже на ранней стадии бессмысленными процедурами с помощью ввода соответствующих алгоритмов. Мы признаем, что так откровенно этот проект никто не формулировал. Однако чем является поиск оптимальной программы шахматной игры, если не попыткой составления – методом очередных прикидок, проб и ошибок – функциональной аппроксимации алгоритма шахмат, который до сих пор невозможно составить чисто математически? Должны были возникнуть и программы, способные к самообучению... но, наверное, тоже благодаря тому, что их обучением управлял бы соответствующий алгоритм. А чем иным должен был бы быть регулирующий селектор в усилителе интеллекта Эшби, если не фильтром с алгоритмической характеристикой? Каждый раз дело заключалось в представлении механизма, осуществляющего разного рода умственную деятельность, – в самом упрощенном виде; обоснование должно было бы быть всесторонним, с включениями в структуру сетевых соединений. По умолчанию в основе этих проектов лежало убеждение о несущественной в принципе, раз можно ее проигнорировать, сложности структуры мозга. Однако не обладаем ли мы косвенным доводом в пользу утверждения, подвергающего сомнению этот чрезмерный оптимизм? Если бы тактика выживаемости поддавалась в земных обителях алгоритмизации или хотя бы ее не до конца сформализованному соответствию, то эволюция, несомненно, протекала бы иначе, чем в действительности. Она совсем неплохой конструктор. То, что она предлагает земным популяциям в качестве собственного производного гомеостаза, очень хорошо приспособлено для этих популяций – в определенном плане гомеостаза. Если бы была достижима еще какая-нибудь форма алгоритмизации техники выживания, то совокупность таких алгоритмов создала бы для спецработы эволюции поглощающий экран: потому что там, где алгоритм уже действует оптимально как процесс, осуществляющий реальные задания, не может возникнуть ничего «еще лучшего». Эволюция способности выживания свелась бы, таким образом, к подбору и селекции алгоритмов, вводимых в жизнь повсеместно. То же, что отдельные виды не являются «окончательными», что представляют собой звенья созидательной цепи организационных улучшений в нейрообласти, то, что они «пропускают» более «правильные» решения проблемы гомеостаза, раз им подчиняются, то, что мозг человека так обширен, свидетельствует в пользу утверждения, что процесс выживаемости не укладывается в алгоритмы ни в чисто математическом виде, ни в виде аппроксимации, достигаемой методом проб и ошибок.

Идей, на которых основывались планы создания искусственного мозга, выдвигалось в пятидесятые годы колоссальное количество – но никто как-то не пытался даже соорудить, основываясь на этих идеях, хоть бы простенькую действующую модель. Странной была эта утопия кибернетиков! Завороженные первым шагом, какой они совершили по пути имитации умственного процесса, они поверили в повторяемые операции как в тактику бездумности, способную функционально заменить мышление. Они говорили об этом несколько иначе, но именно к этой цели стремились – напрасно. Значит ли это, что они попросту ошибались? И да, и нет. Еще фон Нейман, сравнивая мозг и цифровую машину, сосредоточивался на разнице размера и качества функций составляющих элементов – в эпоху катодных ламп расхождения были в миллионы раз, но сегодня, когда существует мономолекулярная память, транзисторы, нейристоры, микроминиатюрные системы, интегральные схемы, блок-схемы, – они растворились в перспективе технологического прогресса – и несмотря на это, мы нисколько не приблизились к возможности сконструировать «заменитель мозга». Различия в измерениях и функциональные возможности переработки информации отдельными частями исходного образца оказались малосущественными!

Эволюция – ленивый на первый взгляд конструктор. Будучи строителем, она выжимает из своих материалов все возможности, упорно придерживаясь раз сконструированной модели, только повторяя ее во всевозможных вариантах. На радикальное изменение модели она решается один раз в сто миллионов лет или еще реже. Хочу заметить: если бы системы, значительно более простые, чем человеческий мозг, могли бы справиться с заданиями, какие обнаруживает человек в своей экологической нише, то его нервная система как раз и стала бы именно такой, значительно более простой системой. Потому что прославленная, разрекламированная, повсеместно признанная «безмерность» мозга есть фикция. Безмерен мозг в том отношении, что хотя он и утрачивает каждый день около ста тысяч нейронов, гибнущих безвозвратно, он продолжает функционировать и в глубокой старости, когда индивид располагает 60—70 процентами изначальной нейронной мощности. Он безмерен в возможности самокомпенсации, поскольку справляется с потерями своей субстанции. Однако он вовсе не безмерен относительно резервов, никогда не использованных в какой-нибудь деятельности, относительно наличия как бы спящих областей, разработка которых резко и блестящим образом повысила бы уровень индивидуального интеллекта. Ибо мозг создан согласно тому же праксеологическому правилу, которое лежит в основе всей биоэволюционной деятельности, его же безмерность есть наше заблуждение как исследователей. Заблуждение это проистекает из того, что у нас в голове не умещается, как это орган, сформированный под воздействием таких критериев естественного отбора, которые относились к области первобытного антропогенеза, в эолите, и таким образом адекватный с точки зрения заданиям «пещерного» уровня трудностей, мог, не обладая латентной в пещерную эпоху избыточностью, справляться в дальнейшем с задачами всего исторического развития: от построения пирамид и эпициклов – вплоть до создания теории относительности и компьютеров. Однако речь идет именно о заблуждении, вызванном нашим невежеством, поскольку точно так же маловероятным, точно так же неправдоподобным представляется нам, что механизм, ответственный за размножение микробов, амеб и трилобитов мог бы в принципе таким же образом создавать – миллиарды лет спустя – и гигантозавров, китов и палеопитеков, самого человека, в конце концов, но именно так оно и было, раз генный код возник однажды и по единому образцу и в своей лексикографии, синтаксисе, грамматике он один и тот же для всего, что только жило и живет на Земле. Таким образом, мозг, возникший для преодоления совокупности «пещерных» трудностей, отлично справился с решением задач тензорной алгебры и теории групп. Он совсем не изменился; изменились только каноны его индивидуального программирования, возникшие в результате аккумуляции, причем культурной, а не наследственной. И тогда, если алгоритмизация процесса познания в принципе возможна, если можно автоматизировать процессы умственной деятельности, то подобные алгоритмы не смогут составить гипотетические устройства, создание которых по сложности задачи соотносимо с созданием мозга. Такие алгоритмы, если только они вообще возможны, могут составить устройства, значительно более сложные, чем мозг, и именно потому не реализованные в прогрессивном движении эволюции – поскольку она всегда выбирает и решает задачи более простые. По-видимому, или такие устройства невозможно сконструировать вообще, или затраты на их конструирование, измеряемые временем и примененной в это время частотой креативной комбинаторики, должны превышать те средства, которые эволюционный процесс инвестировал в нас. Есть еще одна, третья возможность – вот когда бы структурно-функциональное целое, унаследованное нашим мозгом от видов из группы человекообразных оказалось бы в сильнейшем конструктивном противоречии со схемой механизма алгоритмизированного гнозиса, то и тогда эволюция не смогла бы создать такой механизм, поскольку эволюция производит изменения не резкими скачками, но нарастанием медленных изменений, ползком. Для порядка только упоминая о такой возможности, следует, однако же, признать, что она маловероятна, поскольку интеллект в земной среде является ценностью, почти полностью подчиненной выживанию, и поэтому каждый вид, который бы ею обладал, был бы предпочтительнее в селекции: и несмотря на это, никто вне ареала человекообразных не создал развитого интеллекта, то есть, иными словами, на эту территорию нет выходов в форме короткого замыкания или пролома в стене; и это следует для получения окончательного диагноза перемножить на количество всех наделенных нервной системой видов животных, какие только возникали на нашей планете в течение последних нескольких сотен миллионов лет. Таким образом, создается впечатление, что царского пути к интеллекту, понимаемого в данном случае как автоматизированное упрощение его завоевания способом применения повторяемых операций вроде алгоритма, вообще не существует.

А ведь именно люди, которые конструировали по крайней мере оригинальные и логически выверенные схемы типа логических сетей, должны были бы проложить этот путь – и фиаско их начинаний также косвенно доказывает справедливость альтернативного тезиса.