Annotation
**ВЫДАЮЩАЯСЯ КНИГА ПО ВЕРСИИ *NEW YORK TIMES*
ВХОДИТ В ТОП-25 КНИГ ГОДА ПО ВЕРСИИ *VOICE LITERARY
SUPPLEMENT* ЛУЧШАЯ КНИГА ГОДА ПО ВЕРСИИ ЖУРНАЛА
*ESQUIRE*** Продолжая традиции книг *«Цифровое бытие»* и
*«Переломный момент»*, Стивен Джонсон, которого газета *The
Village Voice* назвала «культурным критиком с сердцем поэта»,
приглашает читателей в удивительное путешествие по теории
эмерджентности и областям ее применения, заставляющее по-новому
взглянуть на мир. Объясняя, почему целое порой оказывается умнее
суммы своих частей, Джонсон приводит поразительные примеры
обратной связи, самоорганизации и адаптивного обучения. Как из
разрозненной группы лавочников, барменов и застройщиков вырастает
оживленный городской квартал? Как медийное событие начинает жить
собственной жизнью? Каким образом новые программы создадут
разумную Всемирную паутину? В ближайшие годы сила
самоорганизации — в сочетании со связующими технологиями
Интернета — положит начало революции, которая во всех отношениях
будет столь же...
Дополнительные отзывы о книге «Эмерджентность» Стивена
Джонсона.
Спасибо за покупку этой электронной книги издательства
Scribner.
СОДЕРЖАНИЕ
Схема человеческого мозга (предоставлена Миттермайером).
Новое предисловие к электронному изданию.
ВВЕДЕНИЕ.
Африканский муравейник (любезно предоставлено Corbis).
Встань предо мной, чудовищный муравейник на равнине.
1.

Моделирование слизевика в StarLogo (любезно предоставлено
Митчем Резником).
Пойди к муравью, ленивец,
2.
3.
4.
5.
Скриншот из SimCity 3000 (любезно предоставлен Maxis).
6.
7.
ДРУГИЕ КНИГИ СТИВЕНА ДЖОНСОНА
Надеемся, вам понравилось читать эту электронную книгу
издательства Scribner.
ПРИМЕЧАНИЯ.
БИБЛИОГРАФИЯ.
БЛАГОДАРНОСТИ.
УКАЗАТЕЛЬ.
SCRIBNER.

Дополнительные отзывы о книге
«Эмерджентность» Стивена Джонсона.
«Легко понять, почему нет других книг, подобных
„Эмерджентности“ Стивена Джонсона: только Джонсон знает, как их
писать... Настоящий шедевр».
— Харви Блюм, The American Prospect
«Прекрасная новая книга... умная, но живая».
— Эрик Дэвис, The Village Voice
«Глубокая, ясная, обаятельная и потрясающе умная — всё то, чего
я привык ожидать от Стивена Джонсона. Но, кроме того, мне кажется,
это важная книга — редкая возможность по-настоящему заглянуть в
будущее».
— Курт Андерсен, автор книги «Рубеж веков»
«Ясное обсуждение увлекательного и актуального круга идей».
— Стивен Пинкер, профессор психологии Массачусетского
технологического института и автор книг «Как работает разум» и
«Слова и правила»
«„Эмерджентность“
заставит
понимание
буквально
„возникнуть“ в вашей голове, ведь Стивен Джонсон объясняет
множество явлений, которых вы могли даже не замечать».
— Эстер Дайсон, автор книги «Release 2.0»
«Ясность мысли Джонсона — настоящий дар... Книга заставляет
задуматься — и глубоко импонирует внутреннему бунтарю».
— Kirkus Reviews
«Джонсон искусно сплетает воедино рост городов, организацию
протестных движений, а также возможности и ограничения
человеческого мозга».
— Дж. Г. Баллард, The Daily Telegraph
«Умная, остроумная и заставляющая о многом задуматься».
— Крис Лаверс, The Guardian
«Джонсон облекает в слова то, что мы только начинаем
интуитивно чувствовать».
— The Sunday Times (Лондон)

Спасибо за покупку этой электронной
книги издательства Scribner.
Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать специальные
предложения, доступ к бонусному контенту, а также информацию о
последних новинках и других замечательных электронных книгах от
Scribner и Simon & Schuster.
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, ЧТОБЫ ПОДПИСАТЬСЯ
или посетите наш сайт, чтобы подписаться:
eBookNews.SimonandSchuster.com

СОДЕРЖАНИЕ
Новое предисловие к электронному изданию
Введение: Сюда идут все!
ЧАСТЬ ПЕРВАЯ
Глава 1: Миф о муравьиной матке
ЧАСТЬ ВТОРАЯ
Глава 2: На уровне улиц
Глава 3: Распознавание образов
Глава 4: Прислушиваясь к обратной связи
Глава 5: Мастер контроля
ЧАСТЬ ТРЕТЬЯ
Глава 6: Чтецы мыслей
Глава 7: Посмотрим, что получится
Примечания
Библиография
Благодарности
Указатель
Моей жене

Схема человеческого мозга
(предоставлена Миттермайером).
Карта Гамбурга, около 1850 года
(предоставлена издательством Princeton
Architectural Press).

Больше
всего
нам
нужно
сохранить
абсолютную
непредсказуемость и полную невероятность наших взаимосвязанных
разумов. Только так мы сможем оставить открытыми все возможности,
как делали это в прошлом.
Было бы неплохо иметь более эффективные способы
отслеживания наших действий, чтобы распознавать изменения в
момент, когда они происходят... Возможно, в этом могли бы помочь
компьютеры, хотя я в этом сомневаюсь. Можно создавать
имитационные модели городов, но на практике оказывается, что они,
похоже, не поддаются рациональному анализу... Это любопытно, ведь
город — самое концентрированное скопление людей, каждый из
которых оказывает на него все возможное влияние. Кажется, город
живет своей собственной жизнью. Если мы не способны понять, как
это устроено, мы вряд ли далеко продвинемся в понимании
человеческого общества в целом.
И все же должен же быть какой-то способ подступиться к этому.
Связанная воедино, огромная масса человеческих разумов по всей
Земле, кажется, ведет себя как целостная живая система. Проблема в
том, что информационный поток идет в основном в одну сторону. Все

мы одержимы необходимостью поставлять информацию как можно
быстрее, но нам не хватает чувствительных механизмов, чтобы
получать сколько-нибудь значимую отдачу. Признаюсь, я понимаю
происходящее в разуме человечества ничуть не лучше, чем в разуме
муравья. Если подумать, пожалуй, с этого и стоит начать.
— ЛЬЮИС ТОМАС, 1973

Новое предисловие к электронному
изданию.
Эмерджентность — это книга о роях, муравьиных колониях и
городских кварталах; книга о толпах и сообществах — и о разуме,
которым эти группы способны обладать при надлежащих условиях. Но
сами книги — совсем иное дело. Да, существуют книжные клубы и
публичные чтения, однако процессы создания и восприятия книг
предполагают иную социальную архитектуру. Она не то чтобы
полностью уединенная, а скорее напоминает череду контактов один на
один: между писателем и редактором, писателем и читателем,
писателем и критиком. (Не говоря уже о личных интервью, столь
важных для работы над подобной книгой.) Я помню, как столкнулся с
этим внутренним противоречием, когда писал Эмерджентность в
2000-м и начале 2001 года; это была книга, страстно воспевавшая
коллективный разум, однако сама книга как медиум — формат,
который я любил больше всего и на основе которого только начинал
строить карьеру, — казалось, относилась к совершенно иному классу:
это был диалог между личностями, а не хор.
Но затем книга вышла в свет, и мир меня удивил: рой в истории
самой книги, Эмерджентности, проявил себя лишь тогда, когда
читатели начали как-то с ней взаимодействовать. В последующие годы
я стал узнавать о влиянии книги на удивительно разнообразные сферы
деятельности и профессии: от сторонников нового урбанизма,
реконструирующих городские кварталы и проектирующих новые
районы; от мэров городов в Бразилии, создающих новые модели
партисипаторной демократии; от политтехнологов, стоявших за
новаторским использованием Интернета Говардом Дином для
мобилизации низовой поддержки в его президентской кампании 2004
года; от веб-предпринимателей и геймдизайнеров; от экспертов по
теории управления, которые начали рассматривать цепочки поставок
как муравьиные колонии; и от художников, создающих новые формы
алгоритмического искусства, демонстрирующие непредсказуемый
творческий потенциал эмерджентных систем.

Произошел и еще один неожиданный поворот. Книга была
опубликована в Соединенных Штатах в первую неделю сентября 2001
года. Так совпало, что Эмерджентность завершалась обзором
децентрализованных, подобных рою протестных движений, которые
тогда только начали привлекать к себе внимание всего мира —
например, протестов 1999 года против ВТО в Сиэтле. А через неделю
после выхода книги мой родной город подвергся нападению
децентрализованной террористической сети. Вскоре я узнал, что
Эмерджентность активно читают в Министерстве обороны и ЦРУ,
поскольку эти ведомства изо всех сил пытались приспособиться к
новой реальности: ведению войны против сетей, а не государств.
Эмерджентность создавалась в более камерном пространстве
диалога между писателем и читателем. Но в конечном счете эти идеи
были выпущены на свободу и переосмыслены толпой. Некоторые из
новых способов их применения нравились мне больше других; одни
привели к подлинным прорывам, другие же оказались ложными
следами или тупиками. Но в этом и заключается странная правда обо
всех эмерджентных системах: они живут своей жизнью.
Другие мои книги расходились более крупными тиражами. Какието привлекали больше внимания и вызывали более бурные
общественные дискуссии. Но ни одна моя книга не отбрасывала столь
странной и эклектичной тени влияния. И я с нетерпением жду
возможности увидеть, какими удивительными путями это новое
цифровое издание Эмерджентности удлинит эту тень.
Стивен Джонсон
Август 2012 года
Округ Марин, Калифорния

ВВЕДЕНИЕ.
Все в сборе!
В августе 2000 года японский ученый по имени Тосиюки
Накагаки объявил, что обучил амебообразный организм под названием
слизевик находить кратчайший путь в лабиринте. Накагаки поместил
слизевика в небольшой лабиринт с четырьмя возможными
маршрутами и разложил кусочки пищи у двух выходов. Несмотря на
то что это невероятно примитивный организм (близкий родственник
обычных
грибов),
у
которого
полностью
отсутствует
централизованный мозг, слизевику удалось проложить наиболее
эффективный путь к пище, растянув свое тело по лабиринту так,
чтобы напрямую соединить оба источника питания. Не имея никаких
видимых когнитивных ресурсов, слизевик «разгадал» загадку
лабиринта.
Для столь простого организма слизевик обладает внушительной
интеллектуальной родословной. Заявление Накагаки было лишь
последним звеном в длинной цепи исследований тонкостей его
поведения. Для ученых, пытающихся понять системы, которые
используют относительно простые компоненты для создания
интеллекта более высокого уровня, слизевик когда-нибудь может стать
тем же, чем стали вьюрки и черепахи, которых Дарвин наблюдал на
Галапагосских островах.
Как столь невзрачный организм стал играть столь важную роль в
науке? Эта история начинается в конце шестидесятых годов в НьюЙорке с ученой по имени Эвелин Фокс Келлер. Доктор физики
Гарвардского университета, Келлер написала диссертацию по
молекулярной биологии и некоторое время занималась изучением
зарождавшейся области «неравновесной термодинамики», которая в
последующие годы станет ассоциироваться с теорией сложности. К
1968 году она работала научным сотрудником в Слоун-Кеттеринге на
Манхэттене, размышляя о применении математики к биологическим
проблемам. Математика сыграла колоссальную роль в расширении
нашего понимания физики, думала Келлер, так почему бы ей не
оказаться полезной и для понимания живых систем?

Весной 1968 года Келлер познакомилась с приглашенным ученым
по имени Ли Сегель, прикладным математиком, разделявшим ее
интересы. Именно Сегель впервые рассказал ей о причудливом
поведении слизевика, и вместе они начали серию исследований,
которые помогли изменить не только наше понимание биологического
развития, но и такие далекие друг от друга области, как наука о мозге,
разработка программного обеспечения и урбанистика.
Если вы читаете эти строки летом, находясь в пригороде или в
сельской местности, то велика вероятность, что где-то поблизости
растет слизевик. Прогуляйтесь в сухой и солнечный день по обычно
прохладному и влажному участку леса или разгребите мульчу из коры
в саду, и вы вполне можете обнаружить причудливую субстанцию,
покрывающую несколько дюймов гниющей древесины. На первый
взгляд эта красновато-оранжевая масса наводит на мысль, что
соседская собака съела что-то не то, но если понаблюдать за
слизевиком несколько дней — или, еще лучше, снять его с помощью
покадровой съемки, — вы обнаружите, что он медленно, едва заметно,
ползет по почве. Если погода станет более влажной и прохладной, вы
можете вернуться на то же место и обнаружить, что существо
полностью исчезло. Неужели оно уползло в другую часть леса? Или
каким-то образом растаяло в воздухе, словно испарившаяся лужица
воды?
Как выяснилось, слизевик (Dictyostelium discoideum) проделал
нечто куда более загадочное — биологический трюк, который ставил
ученых в тупик на протяжении веков, пока Келлер и Сегель не начали
совместную работу. Поведение слизевика было настолько странным,
что для его понимания требовалось выйти за рамки традиционных
дисциплин — возможно, именно поэтому для разгадки тайны
слизевика потребовался молекулярный биолог с интуицией доктора
физических наук. Ведь это вовсе не фокус с исчезновением на садовой
земле. Большую часть своей жизни слизевик проводит в виде тысяч
отдельных одноклеточных организмов, каждый из которых движется
независимо от остальных собратьев. При подходящих условиях эти
бесчисленные клетки вновь сливаются в единый, более крупный
организм, который затем начинает свое неторопливое движение по
саду, поглощая по пути гниющие листья и древесину. В менее
гостеприимной среде слизевик ведет себя как единый организм; когда

же погода становится прохладнее и у слизевика появляется много
пищи, «он» превращается в «они». Слизевик колеблется между
состоянием одиночного существа и роя.
Хотя клетки слизевика относительно просты, они привлекли
несоразмерно большое внимание со стороны самых разных дисциплин
— эмбриологии, математики, компьютерных наук, — поскольку
представляют собой интригующий пример скоординированного
группового поведения. Любой, кто когда-либо размышлял над великой
тайной человеческой физиологии — как всем моим клеткам удается
так слаженно работать вместе? — найдет нечто созвучное в роении
слизевика. Если бы мы только могли понять, как Dictyostelium это
удается, мы, возможно, приблизились бы к разгадке нашей
собственной поразительной сплоченности.
— Я работала в отделе биоматематики в Слоун-Кеттеринге, и это
был крошечный отдел, — со смехом вспоминает сегодня Келлер. Хотя
в конце шестидесятых годов область математической биологии была
относительно новой, у нее был интригующий, пусть и загадочный
прецедент — малоизвестная в то время статья Алана Тьюринга,
блестящего английского дешифровщика времен Второй мировой
войны, который также помог создать цифровой компьютер. В одной из
своих последних опубликованных работ, написанной перед смертью в
1954 году, Тьюринг исследовал загадку «морфогенеза» — способности
всех форм жизни развивать все более причудливые тела из невероятно
простых начал. Статья Тьюринга в большей степени фокусировалась
на повторяющихся числовых закономерностях у цветов, однако с
помощью математических инструментов она демонстрировала, как
сложный организм может формироваться сам по себе, без какого-либо
главного планировщика, отдающего команды.
— Я рассматривала агрегацию слизевика как модель для
осмысления процесса развития и наткнулась на статью Тьюринга, —
рассказывает Келлер сейчас из своего кабинета в Массачусетском
технологическом институте. — И я подумала: «Бинго!»
Уже некоторое время исследователи понимали, что клетки
слизевика выделяют некое общее вещество под названием акразин
(также известное как циклический АМФ (цАМФ)), которое каким-то
образом участвовало в процессе агрегации. Но до того как Келлер
начала свои изыскания, общепринятым было мнение, что рои

слизевиков формируются по команде клеток-«пейсмейкеров», которые
приказывают остальным клеткам начинать объединение. В 1962 году
Б. М. Шафер из Гарварда показал, как пейсмейкеры могли
использовать циклический АМФ (цАМФ) в качестве своего рода
сигнала для сбора войск; генералы слизевика выделяли эти соединения
в нужные моменты, запуская волны циклического АМФ (цАМФ),
которые прокатывались по всей колонии, поскольку каждая отдельная
клетка передавала сигнал своим соседям. Агрегация слизевика, по
сути, представляла собой гигантскую игру в «испорченный телефон»
— вот только первоначальный звонок совершали лишь несколько
элитных клеток.
Это казалось совершенно разумным объяснением. Мы от природы
склонны мыслить категориями «пейсмейкеров», идет ли речь о грибах,
политических системах или о наших собственных телах. Нашими
действиями по большей части управляют клетки-пейсмейкеры в
нашем мозге, и на протяжении тысячелетий мы выстраивали сложные
структуры «пейсмейкеров» в наших социальных организациях — будь
то короли, диктаторы или члены городских советов. Большую часть
окружающего мира можно объяснить с помощью командных систем и
иерархий — почему же у слизевиков все должно быть иначе?
Но у теории Шафера была одна маленькая проблема: никто не мог
найти эти самые пейсмейкеры. Хотя все наблюдатели соглашались с
тем, что волны циклического АМФ (цАМФ) действительно
прокатывались по колонии слизевика перед агрегацией, все клетки в
этой колонии были фактически взаимозаменяемы. Ни одна из них не
обладала какими-либо отличительными признаками, которые могли бы
возвысить ее до статуса пейсмейкера. Теория Шафера предполагала
существование клеточной монархии, управляющей массами, но, как
оказалось, все клетки слизевика были созданы равными.
В течение двадцати лет после публикации статьи Шафера
микологи полагали, что отсутствие неуловимых клеток-пейсмейкеров
— это лишь следствие нехватки данных или плохо спланированных
экспериментов. Ученые исходили из того, что генералы точно
скрываются где-то в общей массе — просто они еще не знали, как
выглядит их униформа. Но Келлер и Сегель применили другой, более
радикальный подход. В своей работе по морфогенезу Тьюринг наметил
математическую модель, в которой простые агенты, следующие

простым правилам, могли создавать поразительно сложные структуры;
возможно, агрегация клеток слизевика была реальным примером
такого поведения. Тьюринг фокусировался главным образом на
взаимодействии между клетками в едином организме, но было вполне
разумно предположить, что математика сработает и для скоплений
свободно плавающих клеток. И Келлер задумалась: а что, если Шафер
все это время ошибался? Что, если колония клеток слизевика
организуется самостоятельно? Что, если никаких пейсмейкеров не
существует вовсе?
Догадка Келлер и Сегеля блестяще подтвердилась. Хотя у них не
было продвинутых инструментов визуализации, доступных на
современных компьютерах, они с помощью ручки и бумаги вывели ряд
уравнений. Эти уравнения демонстрировали, как клетки слизевика
могут запускать процесс агрегации без какого-либо лидера — просто
меняя количество выделяемого ими индивидуально циклического
АМФ (цАМФ) и затем следуя по следам этого феромона, на которые
они натыкались, блуждая в своей среде. Если клетки выделяли
достаточное количество циклического АМФ (цАМФ), начинали
формироваться скопления. Клетки следовали по следам, оставленным
другими клетками, создавая петлю положительной обратной связи,
которая побуждала еще больше клеток присоединяться к группе. Если
каждая одиночная клетка просто выделяла циклический АМФ (цАМФ)
на основе собственной локальной оценки условий, утверждали Келлер
и Сегель в статье, опубликованной в 1969 году, то более крупное
сообщество слизевика вполне могло агрегироваться на основе
глобальных изменений в окружающей среде — и все это без какойлибо клетки-пейсмейкера, отдающей приказы.
— Реакция была очень интересной, — говорит сейчас Келлер. —
Для любого, кто понимал прикладную математику или имел опыт
работы в гидродинамике, все это было давно пройденным этапом. Но
для биологов это не имело никакого смысла. Я проводила семинары
для биологов, а они спрашивали: «И что? Где клетка-основательница?
Где пейсмейкер?» Это их совершенно не удовлетворяло.
Действительно, гипотеза пейсмейкера оставалась господствующей
моделью еще целое десятилетие, пока серия экспериментов
убедительно не доказала, что клетки слизевика организуются снизу

вверх. — Меня поражает, насколько людям трудно мыслить
категориями коллективных явлений, — говорит сегодня Келлер.
Спустя тридцать лет после того, как двое исследователей впервые
набросали свою теорию на бумаге, агрегация слизевиков признана
классическим примером поведения «снизу вверх». Коллега Келлер по
Массачусетскому технологическому институту Митч Резник даже
разработал компьютерную симуляцию агрегации клеток слизевика,
позволяющую студентам изучать призрачную, невидимую руку
самоорганизации, меняя количество клеток в среде и уровень
распределяемого циклического АМФ (цАМФ). Те, кто впервые
запускает симуляцию Резника, неизменно говорят, что изображения на
экране — яркие скопления красных клеток и зеленые шлейфы
феромонов — напоминают им видеоигры, и на самом деле это
сравнение раскрывает тайную родословную. Некоторые из самых
популярных сегодня компьютерных игр напоминают клетки слизевика,
поскольку в их основе лежат те самые уравнения, которые Келлер и
Сегель вручную вывели в конце шестидесятых. Нам нравится говорить
о том, что жизнь на Земле эволюционировала из первичного бульона.
С тем же успехом мы могли бы сказать, что самая интересная
цифровая жизнь на экранах наших компьютеров сегодня
эволюционировала из слизевика.
* * *
Прорыв Сегеля и Келлер можно представить как один из первых
камней, покатившихся в самом начале обвала. Вместе с ними пришли
в движение и другие камни — за траекториями некоторых из них мы
проследим на следующих страницах, — но это первоначальное
движение было ничем по сравнению с лавиной, сошедшей в
последующие два десятилетия. В конце своего пути этот обвал какимто образом вызвал к жизни несколько признанных научных дисциплин,
глобальную сеть исследовательских лабораторий и аналитических
центров, а также целый жаргон из модных словечек. Спустя тридцать
лет после того, как Келлер бросила вызов гипотезе пейсмейкера,
студенты слушают курсы по «исследованиям самоорганизации», а
программное обеспечение, работающее по принципу «снизу вверх»,
помогает организовывать самые оживленные виртуальные сообщества
Сети. Но вызов Келлер сделал больше, чем просто подтолкнул ряд
интеллектуальных трендов. Он также извлек на свет тайную историю

децентрализованного мышления — историю, которая долгие годы
оставалась погребенной под тяжестью гипотезы пейсмейкера и
традиционных границ научных исследований. Люди размышляли об
эмерджентном поведении во всех его разнообразных проявлениях на
протяжении веков, если не тысячелетий, но все эти размышления
неизменно игнорировались как единый корпус трудов — ведь в самом
этом корпусе не было ничего единого. Существовали изолированные
клетки, исследовавшие тайны эмерджентности, но не было их
агрегации.
Действительно, некоторые из величайших умов последних
нескольких столетий — Адам Смит, Фридрих Энгельс, Чарльз Дарвин,
Алан Тьюринг — внесли свой вклад в неведомую тогда науку о
самоорганизации, но поскольку эта наука еще не существовала как
признанная область знаний, их труды в итоге оказались разложены по
более привычным полкам. Под определенным углом зрения такая
систематика имела смысл, ведь ключевые фигуры этой новой
дисциплины и сами не осознавали, что бьются над пониманием
законов эмерджентности. Они решали локальные вопросы в четко
очерченных областях: как муравьиные колонии учатся добывать пищу
и строить гнезда; почему промышленные районы формируются по
классовому признаку; как наш разум учится распознавать лица. На все
эти вопросы можно ответить, не прибегая к наукам о сложности и
самоорганизации, однако все эти ответы объединяет общий паттерн,
отчетливый, как завитки отпечатка пальца. Но чтобы увидеть в этом
паттерн, нужно было столкнуться с ним в самых разных контекстах.
Лишь когда эта закономерность была обнаружена, люди начали
задумываться об изучении самоорганизующихся систем как таковых.
Келлер и Сегель увидели ее в скоплениях слизевика; Джейн Джекобс
— в формировании городских районов; Марвин Минский — в
распределенных сетях человеческого мозга.
Какие общие черты присущи всем этим системам? Проще говоря,
они решают задачи, опираясь на массы относительно глупых
элементов, а не на единый интеллектуальный «руководящий центр».
Это системы, работающие по принципу «снизу вверх», а не «сверху
вниз». Свой интеллект они черпают снизу. Выражаясь более
техническим
языком,
это
сложные
адаптивные
системы,
демонстрирующие эмерджентное поведение. В таких системах агенты,

находящиеся на одном уровне, начинают порождать поведение,
которое находится на один уровень выше них: муравьи создают
колонии; горожане создают районы; простое программное
обеспечение для распознавания образов учится рекомендовать новые
книги. Переход от низкоуровневых правил к сложности более высокого
порядка — это то, что мы называем эмерджентностью.
Представьте себе бильярдный стол, заполненный полуразумными
моторизованными бильярдными шарами, которые запрограммированы
исследовать пространство стола и менять характер своего движения на
основе определенных взаимодействий с другими шарами. По большей
части стол находится в постоянном движении: шары непрерывно
сталкиваются, ежесекундно меняя направление и скорость. Поскольку
они снабжены моторчиками, они никогда не замедляются, если только
это не предписано их правилами, а программа позволяет им совершать
неожиданные повороты при встрече с другими шарами. Такая система
представляла бы собой самую элементарную форму сложного
поведения:
систему
с
множеством
агентов,
динамически
взаимодействующих самыми разными способами, подчиняющихся
локальным правилам и не подозревающих о существовании какихлибо инструкций более высокого уровня. Но её нельзя было бы
считать по-настоящему эмерджентной, пока эти локальные
взаимодействия не приведут к какому-то заметному макроповедению.
Допустим, локальные правила поведения шаров в итоге привели к
тому, что они разделились на два скопления — шаров с четными
номерами и шаров с нечетными. Это ознаменовало бы начало
эмерджентности — паттерна более высокого уровня, возникающего в
результате параллельных сложных взаимодействий между локальными
агентами. Шары не запрограммированы явно на то, чтобы
группироваться в два скопления; они запрограммированы следовать
гораздо более случайным правилам: сворачивать влево при
столкновении с однотонным шаром, ускоряться после контакта с
шаром-тройкой, замирать на месте при ударе о шар-восьмерку и так
далее. И все же из этих низкоуровневых процедур складывается
упорядоченная структура.
Делает ли это наш механизированный бильярдный стол
адаптивным? Не совсем, поскольку стол, разделенный на два
скопления шаров, не слишком полезен ни для самих бильярдных

шаров, ни для кого-либо еще в бильярдной. Но, подобно пресловутым
обезьянам, печатающим «Гамлета», если бы в нашей бильярдной
было бесконечное количество столов, каждый из которых следовал бы
своему набору правил, один из этих столов мог бы случайно
наткнуться на такой набор правил, который выстроил бы все шары в
идеальный треугольник, оставив биток на другом конце стола готовым
к начальному удару. Это было бы адаптивным поведением в более
широкой экосистеме бильярдной — при условии, что в интересах
нашей бильярдной системы было привлечение игроков. Система
использовала бы локальные правила взаимодействия между агентами
для создания поведения более высокого уровня, хорошо
приспособленного к своей среде.
Эмерджентная сложность без адаптации подобна замысловатым
кристаллам снежинки: это красивый узор, но он не выполняет никакой
функции. Формы эмерджентного поведения, которые мы рассмотрим в
этой книге, обладают характерным свойством: со временем они
становятся умнее и реагируют на конкретные и меняющиеся
потребности своей среды. В этом смысле большинство систем,
которые мы изучим, гораздо более динамичны, чем наш адаптивный
бильярдный стол: они редко застывают в какой-то одной, неизменной
форме; они образуют паттерны как во времени, так и в пространстве.
Более подходящим примером мог бы стать стол, самоорганизующийся
в бильярдный хронометр: биток отскакивает от восьмерки шестьдесят
раз в минуту, а остальные шары перемещаются с одной стороны стола
на другую ровно каждый час, в начале часа. Может показаться
маловероятным, что подобная система способна возникнуть в
результате локальных взаимодействий между отдельными шарами,
однако ваше тело содержит множество органических часов,
построенных из простых клеток, которые функционируют
удивительно похожим образом. Бесконечное множество конфигураций
клеток или бильярдных шаров не создаст работающих часов — на это
способно лишь ничтожно малое их число. И тогда возникает вопрос:
как направить вашу эмерджентную систему к поведению, подобному
работе часового механизма, если в этом состоит ваша цель? Как
сделать самоорганизующуюся систему более адаптивной?
Этот вопрос стал особенно важным, поскольку за последние
несколько лет история эмерджентности вступила в новую фазу, которая

обещает быть куда более революционной, чем две предыдущие. На
первом этапе пытливые умы пытались понять силы самоорганизации,
даже не осознавая, с чем именно они столкнулись. На втором этапе
определенные круги научного сообщества начали рассматривать
самоорганизацию как проблему, выходящую за рамки отдельных
дисциплин, и попытались решить ее, отчасти сравнивая поведение
систем в одной области с поведением в другой. Наблюдая за клетками
слизевика параллельно с муравьиными колониями, можно было
обнаружить общие паттерны поведения, что было бы немыслимо при
изучении каждого объекта по отдельности. Самоорганизация
превратилась в самостоятельный предмет исследований, что привело к
созданию знаменитых научных центров, таких как Институт Санта-Фе,
посвятивших себя изучению сложности во всех ее многообразных
проявлениях.
Но на третьем этапе — том, что начался где-то в последнее
десятилетие и лежит в самой основе этой книги, — мы перестали
просто анализировать эмерджентность и начали ее создавать. Мы
стали встраивать самоорганизующиеся системы в наши программные
приложения, видеоигры, искусство и музыку. Мы создавали
эмерджентные системы для рекомендации новых книг, распознавания
голоса или поиска партнеров. Сколько существуют сложные
организмы, они живут по законам самоорганизации, однако в
последние годы наша повседневная жизнь оказалась наводнена
искусственной эмерджентностью: системами, построенными с четким
пониманием того, что это такое, системами, спроектированными для
использования этих законов так же, как наши ядерные реакторы
используют законы атомной физики. До сих пор философы
эмерджентности лишь пытались объяснить мир. Но теперь они
начинают его изменять.
* * *
То, что ждет вас дальше, — это экскурсия по областям знаний,
которые обычно не соседствуют под одной обложкой. Мы взглянем на
компьютерные игры, симулирующие живые экосистемы; цеховую
систему Флоренции XII века; первые деления клеток, знаменующие
самое зарождение жизни; и программное обеспечение, позволяющее
увидеть паттерны активности вашего собственного мозга. Все эти
столь непохожие явления объединяет повторяющийся паттерн, общая

форма: сеть самоорганизации разрозненных агентов, которые, сами
того не ведая, создают порядок более высокого уровня. На каждом
уровне можно разглядеть отпечаток тех самых сходящихся клеток
слизевика; на каждом уровне законы эмерджентности остаются в силе.
Книга в общих чертах следует хронологии этих трех
исторических фаз. В первом разделе рассказывается об одном из
главных триумфов эмерджентного мира — колониальном поведении
общественных насекомых, таких как муравьи и термиты, — а затем
автор возвращается в прошлое, чтобы проследить историю
децентрализованного мышления: от Энгельса на улицах Манчестера
до новых форм эмерджентного программного обеспечения,
разрабатываемого сегодня. Второй раздел представляет собой обзор
эмерджентности в ее современном понимании; каждая из четырех глав
этого раздела посвящена одному из ключевых принципов данной
области: взаимодействию соседей, распознаванию образов, обратной
связи и косвенному управлению. Заключительный раздел устремлен в
будущее искусственной эмерджентности: в нем высказываются
предположения о том, что произойдет, когда медиасреда и
политические движения будут в значительной степени формироваться
силами, действующими «снизу вверх», а не «сверху вниз».
* * *
Определенные формы и паттерны витают над разными
историческими эпохами, преследуя и вдохновляя людей, живущих в
эти периоды. Эпическое столкновение и последующее разрешение
диалектических противоречий определяли интеллектуальную жизнь
первой половины XIX века; дарвинизм и движения за социальные
реформы наполнили вторую половину столетия образами сетей и
паутин. Первые несколько десятилетий XX века нашли свое
предельное выражение в буйной анархии взрыва, в то время как
последующие десятилетия растворились в безликом порядке
регулярной сетки. Последние лет десять можно рассматривать как
возвращение к тем викторианским сетям, хотя я подозреваю, что образ,
выжженный на нашей сетчатке за последнее десятилетие, куда более
прозаичен: наложенные друг на друга окна на экране или, возможно,
щелчок мыши по иконке.
Эти формы — емкие символы определенного исторического
момента, способ вызвать в памяти эпоху и свойственные ей

причудливые увлечения. Для людей, живущих в эти периоды,
подобные формы служат когнитивными кирпичиками, инструментами
мышления: Чарльз Дарвин и Джордж Элиот использовали образ сети
для понимания биологической эволюции и социальной борьбы;
полвека спустя футуристы воспевали взрывы пулеметного огня, в то
время как Пикассо использовал их, чтобы воссоздать ужасы войны в
«Гернике». Формы — это способ интерпретации мира, и хотя ни одна
из них не способна полностью отразить свою эпоху, они остаются
неоспоримой составляющей истории человеческой мысли.
Когда я воображаю форму, которая будет витать над первой
половиной XXI века, мне приходит на ум вовсе не спиральное объятие
генома и не вытравленная решетка кремниевого чипа. Вместо этого
мне видятся пульсирующие красные и зеленые пиксели симуляции
слизевика Митча Резника: сначала они хаотично движутся по экрану, а
затем медленно сливаются в более крупные формы. Очертания этих
кластеров — с их живой неправильностью и отсутствием
пейсмейкеров — это и есть та форма, которая определит грядущие
десятилетия. Я вижу их на экране, растущих и делящихся, и думаю:
именно в этом направлении лежит будущее.

Африканский муравейник (любезно
предоставлено Corbis).
ЧАСТЬ ПЕРВАЯ

Встань предо мной, чудовищный
муравейник на равнине.
Слишком суетного мира! Предо мной
теки,
О бесконечный поток людей и всего,
что движется!
Твой будничный облик, когда он
поражает —.
С возросшим изумлением иль
благоговейным трепетом —.
Чужестранцев всех возрастов;
стремительный танец.
Цветов, огней и форм; оглушительный
гул;
Сходящихся лицом к лицу прохожих,.
Лицо за лицом...
— УОРДСВОРТ,
«ПРЕБЫВАНИЕ В ЛОНДОНЕ»
У городов нет центральных планирующих комиссий, которые
решали бы проблемы закупки и распределения припасов... Как же этим
городам удается избегать разрушительных колебаний между
дефицитом и избытком из года в год, из десятилетия в десятилетие?
Загадка
становится
еще
глубже,
когда
мы
наблюдаем

калейдоскопическую природу крупных городов. Покупатели,
продавцы, администрации, улицы, мосты и здания постоянно
меняются, так что целостность города каким-то образом удерживается
в непрерывном потоке людей и строений. Подобно стоячей волне
перед камнем в стремительном потоке, город — это узор во времени.
— ДЖОН ХОЛЛАНД

1.
Миф о муравьиной королеве.
В Пало-Альто начало осени, и мы с Деборой Гордон сидим в её
кабинете в Гилбертовском корпусе биологических наук Стэнфорда, где
она проводит три четверти года, изучая поведенческую экологию.
Оставшуюся четверть она посвящает полевым исследованиям местных
муравьев-жнецов на американском Юго-Западе, и при нашей встрече
на её лице всё ещё держится лёгкий загар, оставшийся после недавней
экспедиции в пустыню Аризоны.
Я приехал сюда, чтобы побольше узнать о коллективном разуме
муравьиных колоний. Гордон, аккуратно одетая в белую рубашку,
охотно отвечает на несколько почти философских вопросов о
групповом поведении и сложных системах, но я чувствую, что ей не
терпится перейти к наглядной демонстрации. После нескольких минут
непринужденных размышлений она порывисто поднимается со стула.
— Почему бы мне сначала не показать вам наших муравьев? —
говорит она. — А потом мы обсудим, что всё это значит.
Она проводит меня в сумрачную, похожую на склеп комнату
напротив по коридору, где бок о бок стоят три длинных стола. Первое
впечатление — полупустой и стерильный бильярдный зал, пока я не
подхожу достаточно близко к одному из столов, чтобы разглядеть
кипящую внутри крошечную цивилизацию. Эти конструкции Гордон,
больше похожие на лабиринты для хомяков Habitrail, чем на
традиционную муравьиную ферму, вмещают в себя сложную сеть
пластиковых трубок, соединяющих десяток пластиковых контейнеров,
каждый из которых выстлан влажным гипсом и покрыт тонким слоем
земли.
— Мы закрываем гнезда красным пластиком, потому что
некоторые виды муравьев не видят красный свет, — объясняет Гордон.
— Кажется, к этому виду это тоже относится. На секунду я теряюсь, не
понимая, что она имеет в виду под «этим видом», но тут мои глаза
привыкают к обстановке, и я от неожиданности вздрагиваю, понимая,
что слой «земли», покрывающий пластиковые контейнеры, — это на

самом деле тысячи муравьев-жнецов, набившихся в свои жилища так
плотно, что сначала я принял их за сплошную однородную массу.
Секунду спустя я вижу, что вся искусственная колония поразительно
жива,
и
скопления
муравьев
ритмично
пульсируют
непрекращающимся движением. Трубки, теснота и бурлящие толпы
сразу вызывают в голове одну ассоциацию: нью-йоркское метро в час
пик.
В основе работы Гордон лежит загадка развития муравьиных
колоний — загадка, значение которой выходит далеко за пределы
иссушенной земли аризонской пустыни и затрагивает наши города,
наш мозг, нашу иммунную систему и, всё чаще, наши технологии.
Работа Гордон сосредоточена на связи между микроповедением
отдельных муравьев и поведением всей колонии в целом, и часть этого
исследования включает отслеживание жизненного цикла конкретных
колоний год за годом, пока они прочесывают землю пустыни в поисках
пищи, соперничают с другими колониями за территорию и — раз в год
— спариваются с ними. Иными словами, она изучает особый вид
эмерджентных, самоорганизующихся систем. Раскопайте гнездо
местных муравьев-жнецов, и вы почти всегда обнаружите, что
королевы там нет. Чтобы выследить матриарха колонии, вам придется
исследовать дно только что вырытой вами ямы: там вы обнаружите
узкий, почти незаметный ход, уходящий еще на два фута под землю, к
крошечной, вырытой в грунте камере. Именно там вы найдете
королеву. Туда при первых же признаках беспокойства её укрывает
горстка «фрейлин». Иными словами, этот ход — аварийный люк, нечто
вроде бомбоубежища, спрятанного глубоко под Западным крылом
Белого дома.
Но несмотря на поведение в духе Секретной службы и
королевскую терминологию, в том, как мыслит муравьиная колония,
нет абсолютно ничего иерархического. «Хотя «королева» — это
термин, напоминающий нам о человеческих политических системах,
— объясняет Гордон, — королева вовсе не является правителем. Она
откладывает яйца, а рабочие муравьи кормят её и заботятся о ней. Она
не решает, какому рабочему чем заниматься. В колонии муравьевжнецов многие футы запутанных туннелей и камер, а также тысячи
муравьев отделяют королеву, окруженную внутренними рабочими, от
тех муравьев, которые трудятся снаружи гнезда и используют только

приповерхностные камеры. Для королевы было бы физически
невозможно направлять решения каждого рабочего о том, какую
задачу выполнять и когда». Муравьи-жнецы уводят королеву к
запасному выходу вовсе не потому, что получили приказ от своего
лидера. Они делают это потому, что королева дает жизнь всем членам
колонии, а значит, в интересах колонии — и её генофонда — сохранить
королеву невредимой. Гены велят им защищать мать точно так же, как
велят искать пищу. Иными словами, не матриарх обучает своих слуг
защищать её, а эволюция.
Поп-культура спекулирует на сталинских стереотипах о муравьях
(вспомните хотя бы авторитарный режим колонии в мультфильме
«Муравей Антц»), но на самом деле колонии представляют собой
полную противоположность плановой экономике. И хотя они
способны на удивительно скоординированное распределение
обязанностей, никаких пятилеток в муравьином царстве нет. Колонии,
которые изучает Гордон, демонстрируют один из самых
завораживающих примеров децентрализованного поведения в
природе: разум, индивидуальность и способность к обучению,
возникающие по принципу «снизу вверх».
Я все еще разглядываю хитросплетение пластиковых трубок,
когда Гордон обращает мое внимание на две широкие белые доски,
прикрепленные к основному пространству колонии — одна над
другой, соединенные рампой. (Представьте себе двухэтажный паркинг
рядом со станцией метро.) По каждой платформе лениво снуют
несколько муравьев: одни тащат на спинах крошкообразные предметы,
другие, похоже, просто вышли на прогулку. Если это Центральный
парк муравьиного мегаполиса Гордон, — думаю я, — то сейчас
наверняка рабочий день.
Гордон жестом указывает на ближний угол верхней доски, в
четырех дюймах от рампы, ведущей на нижний уровень. Там у самой
стенки аккуратно привалилась кучка пыли со странной текстурой,
усыпанная крошечной шелухой и чешуйками. «Это мидден, — говорит
она. — Городская свалка». Она показывает на трех муравьев,
марширующих вверх по рампе, каждый из которых едва виден под
комично огромной чешуйкой. «Эти муравьи дежурят на свалке: они
берут отходы, оставшиеся от собранной пищи — в данном случае
семена степных злаков, — и сносят их в мусорную кучу».

Гордон делает два быстрых шага к противоположному краю стола,
как можно дальше от рампы. Она указывает на то, что выглядит как
еще одна кучка пыли. «А это кладбище». Я всматриваюсь
внимательнее, пораженный. Она права: сотни муравьиных трупиков
свалены друг на друга и аккуратно втиснуты в самый угол стола.
Зрелище жутковатое и в то же время удивительно методичное.
Я достаточно знаю о поведении колоний, чтобы удивленно
кивнуть. «Значит, они каким-то образом коллективно решили
использовать эти две зоны под свалку и кладбище», — говорю я. Ни
один отдельный муравей не размечал эти участки, никакой
центральный планировщик не отводил одно место под мусор, а другое
— под мертвецов. «Это просто как бы случилось само собой, верно?»
Гордон улыбается, и становится ясно, что я упустил нечто важное.
«Все еще интереснее, — говорит она. — Посмотрите, что здесь
произошло на самом деле: они устроили кладбище в точке,
максимально удаленной от колонии. А с мидденом еще любопытнее:
они разместили его в месте, максимально удаленном как от самой
колонии, так и от кладбища. Похоже, они следуют какому-то правилу:
относить мертвых муравьев как можно дальше, а мусорку устраивать
как можно дальше, но так, чтобы она не оказалась рядом с
мертвецами».
Мне требуется пара секунд, чтобы мысленно прикинуть
геометрию, и — надо же! — муравьи все рассчитали верно. Я
невольно рассмеялся при этой мысли: они словно решили одну из тех
пространственных задач, что встречаются в стандартных тестах по
математике, выдав решение, идеально подходящее для их среды
обитания — решение, которое запросто поставило бы в тупик
восьмилетнего ребенка. Но вопрос в том, кто же здесь творец?
У этого вопроса долгая и почтенная история, и он отнюдь не
ограничивается коллективным поведением муравьиных колоний.
Сегодня мы знаем ответ благодаря мощным инструментам для
осмысления — и моделирования — эмерджентного интеллекта
самоорганизующихся систем, но этот ответ не всегда был столь
очевиден. Теперь мы знаем, что в таких системах, как муравьиные
колонии, нет настоящих лидеров, а само понятие «королева» вводит в
заблуждение. И все же стремление найти «водителей ритма» в таких
системах всегда было сильным — как в групповом поведении

общественных насекомых, так и в коллективном поведении людей,
созидающих живой город.
* * *
Сохранились сведения о римском форте, основанном в 76 году н.
э. у слияния рек Медлок и Ирвелл на северо-западной окраине
современной Англии, примерно в 150 милях от Лондона. Поселения
существовали там на протяжении трех столетий, пока не угасли вместе
со всей остальной империей около 400 года н. э. Историки полагают,
что это место пустовало полтысячелетия, пока там не начал
формироваться город под названием Манчестер, чье имя произошло от
названия римского поселения Мамуциум (в переводе с латыни —
«холм грудевидной формы»).
Большую часть тысячелетия Манчестер просуществовал как
неприметный североанглийский боро: получив городскую хартию в
1301 году, он в начале XV века обзавелся колледжем, но на
протяжении сотен лет оставался на вторых ролях по сравнению с
соседним Солфордом. В XVII веке Манчестерский регион стал узлом
торговли шерстью: местные купцы отправляли товары на континент
через крупные порты Лондона. В то время это было невозможно
разглядеть, но Манчестер — да и весь регион Ланкашир — оказался в
самом центре технологической и коммерческой революции, которая
безвозвратно изменит будущее планеты. Манчестер лежал на слиянии
нескольких рек всемирно-исторического масштаба: зарождающихся
промышленных технологий паровых ткацких станков, банковской
системы делового Лондона, глобальных рынков и резервов рабочей
силы Британской империи. История этого слияния рассказывалась не
раз, и споры о его последствиях продолжаются по сей день. Но
помимо колоссального влияния, которое он оказал на мировую
экономику, промышленный подъем, произошедший в Манчестере
между 1700 и 1850 годами, создал также новый тип города — город,
который буквально возник в результате взрывного роста.
Одна только статистика роста населения отражает силу этого
взрыва: по оценкам 1773 года в Манчестере проживало 24 000 человек;
первая официальная перепись 1801 года зафиксировала уже 70 000. К
середине века непосредственно в самом городе насчитывалось более
250 000 жителей — десятикратное увеличение всего за семьдесят пять
лет. Темпы этого роста были столь же беспрецедентными и

неистовыми, как и сами паровые двигатели. В самом буквальном
смысле город рос слишком быстро, чтобы власти успевали за ним. На
протяжении пятисот лет Манчестер формально считался «манором»
(поместьем), что с юридической точки зрения означало управление им
как феодальным владением, без какого-либо вменяемого местного
самоуправления — без градостроителей, полиции или органов
здравоохранения. До 1832 года Манчестер даже не отправлял своих
представителей в парламент, а статус самоуправляемой общины
получил лишь шесть лет спустя. К началу 1840-х годов недавно
сформированный муниципальный совет наконец начал проводить
реформы здравоохранения и градостроительства, но британское
правительство официально признало Манчестер городом только в 1853
году. В этом кроется одна из величайших ироний промышленной
революции, которая наглядно показывает, насколько стремительными
были перемены: город, который больше всего определял будущее
урбанизации в первой половине XIX века, юридически не признавался
городом до тех пор, пока этот великий взрывной рост не подошел к
концу.
Результатом этой бессистемности стал, пожалуй, наименее
спланированный
и
самый
хаотичный
город
за
всю
шеститысячелетнюю историю городских поселений. Шумный,
загрязненный, невероятно перенаселенный, в 1830-х годах Манчестер
привлекал непрерывный поток интеллектуалов и общественных
деятелей, которые тянулись на север, к этому промышленному
магниту, в поисках будущего современного мира. Один за другим они
возвращались с рассказами о крайней нищете и сенсорной перегрузке,
силясь подобрать слова, чтобы передать весь масштаб и уникальность
увиденного. «То, что я увидел, вызвало у меня безмерное отвращение
и изумление, — писал Диккенс после визита осенью 1838 года. — Я
намерен нанести самый сильный удар, на какой только способен, в
защиту этих несчастных созданий». Генерал-майор Чарльз Джеймс
Непир, назначенный в конце 1830-х годов командующим северными
округами, писал: «Манчестер — это дымовая труба мира. Богатые
мошенники, бедные плуты, пьяные оборванцы и проститутки
составляют его моральный облик... Ну и местечко! Воплощенный вход
в ад». Токвиль, посетивший Ланкашир в 1835 году, описал этот пейзаж
словами, которые будут эхом отзываться на протяжении следующих

двух столетий: «Из этого зловонного стока изливается величайший
поток человеческой индустрии, чтобы оплодотворить весь мир. Из
этой грязной клоаки течет чистое золото. Здесь человечество достигает
своего самого полного развития и своего самого животного состояния;
здесь цивилизация творит свои чудеса, а цивилизованный человек
превращается почти в дикаря».
Однако самым известным и влиятельным летописцем Манчестера
стал молодой человек по имени Фридрих Энгельс, который прибыл
туда в 1842 году, чтобы помогать в управлении семейной
хлопчатобумажной фабрикой и своими глазами увидеть, как
локомотивы истории приближают рабочий класс к самосознанию.
Хотя Энгельс исправно получал жалованье в фирме своего отца
«Эрмен и Энгельс», к моменту приезда в Манчестер он уже находился
под влиянием радикальных политических идей, связанных со школой
младогегельянцев. За несколько лет до этого он подружился с Карлом
Марксом, а к поездке в Манчестер его подтолкнул социалист Моисей
Гесс, с которым он познакомился в начале 1842 года. Таким образом,
три года, проведённые им в Англии, стали своего рода
разведывательной миссией на благо революции, профинансированной
классом капиталистов. Книга, которую Энгельс в итоге написал, —
«Положение рабочего класса в Англии», — по сей день остается одним
из классических трудов по истории городов и служит авторитетным
описанием манчестерской жизни XIX века во всем ее смятении и
динамизме. Диккенс, Карлейль и Дизраэли пытались запечатлеть
Манчестер в его эпическом буйстве, но их усилия превзошел
двадцатичетырехлетний юноша из Пруссии.
Но «Положение рабочего класса» — это не просто, как можно
было бы ожидать, документ промышленного хаоса Манчестера,
история о том, как «все сословное и застойное исчезает» (если
воспользоваться фразой, которую соратник Энгельса напишет
несколько лет спустя). Посреди этого городского безумия взгляд
Энгельса подмечает странный порядок; в одном замечательном
отрывке он увлекает читателя на пешую прогулку по промышленной
столице — прогулку, которая обнажает своего рода политику,
встроенную в саму топографию городских улиц. Этот отрывок
демонстрирует исключительную наблюдательность Энгельса, но я
цитирую его столь подробно еще и потому, что он отражает нечто иное

— то, насколько трудно мыслить категориями самоорганизации,
насколько сложно представить себе мир без регуляторов ритма.
Манчестер построен так своеобразно, что в нем можно прожить
годы, ежедневно ездить туда и обратно, ни разу не повидав рабочего
квартала и даже не встретив рабочих, — конечно, если заниматься
только своими делами или гулять ради удовольствия. Происходит это
главным образом потому, что вследствие бессознательного,
молчаливого соглашения, так же как и сознательного, намеренного
стремления, рабочие кварталы самым резким образом отделены от
частей города, предназначенных для среднего класса...
Я отлично знаю, что этот лицемерный способ застройки более или
менее свойствен всем большим городам; я знаю также, что лавочники
по роду своего дела должны нанимать помещения на больших улицах;
я знаю, что на таких улицах хороших домов больше, чем плохих, и что
стоимость земли вблизи них выше, чем в отдаленных кварталах. Но
все же мне ни разу не приходилось видеть столь систематического
обособления рабочего класса от больших дорог, такого деликатного
сокрытия всего, что могло бы оскорбить взор и нервы среднего класса,
как в Манчестере. А между тем именно Манчестер построен менее по
какому-либо плану, менее подчинен официальным предписаниям и
возник скорее случайно, чем какой-либо другой город. И все же... я не
могу отделаться от мысли, что либеральные промышленники,
манчестерские «тузы», не совсем уж непричастны к этому стыдливому
стилю застройки.
В этом отрывке вы почти физически слышите грохот
сталкивающихся друг с другом противоречий, подобно шуму «темных
сатанинских мельниц» самого Манчестера. Город выстроил
санитарный кордон, чтобы отделить промышленников от нищеты и
убожества, которые они обрушили на мир, скрывая деградацию
рабочих кварталов Манчестера, — и тем не менее этот фокус с
исчезновением происходит без «сознательного, намеренного
стремления». Кажется, будто город искусно спланирован так, чтобы
скрыть свои ужасы, и в то же время он «построен менее по какомулибо плану», чем любой другой город в истории. Как отмечает Стивен
Маркус в своем исследовании, посвященном пребыванию молодого
Энгельса в Манчестере: «Суть в том, что это поразительное и
возмутительное устройство нельзя полностью объяснить заговором

или даже намеренным замыслом, хотя те, в чьих интересах оно
работает, также его контролируют. Это положение дел поистине
слишком грандиозно и сложно, чтобы его можно было когда-либо
замыслить заранее, чтобы оно существовало до этого как идея».
Иными словами, эти широкие, сверкающие проспекты вызывают
ассоциации с потемкинской деревней без самого Потемкина. Это
смешение порядка и анархии — то, что мы сегодня называем
эмерджентным поведением. Урбанисты, начиная с Льюиса Мамфорда
и Джейн Джекобс, знали, что города живут собственной жизнью, а
районы формируются сами по себе, без какого-либо подобия Роберта
Мозеса, диктующего план сверху. Но это понимание вошло в
интеллектуальный мейнстрим лишь в последние годы — когда
Энгельс шагал по манчестерским улицам в 1840-х, он блуждал
вслепую, пытаясь найти виновника дьявольской организации города,
даже притом что сам признавал: город строился вопиюще
незапланированно. Как и большинство интеллектуальных историй,
развитие этого нового понимания — наук о сложности и
самоорганизации — представляет собой запутанный, многопоточный
сюжет со множеством действующих лиц, взаимодействовавших на
всем его протяжении. Вероятно, правильнее воспринимать его не как
линейное повествование, а как взаимосвязанную паутину, которая
становилась все более плотной за те полтора века, что отделяют нас от
первого визита Энгельса в Манчестер.
* * *
Сложность — слово, часто встречающееся в критических
исследованиях
городского
пространства,
но
для
города
фундаментальны два типа сложности, два опыта с совершенно
разными последствиями для людей, пытающихся их осмыслить.
Первый — это более традиционное понимание сложности как
сенсорной перегрузки, когда город напрягает человеческую нервную
систему до предела, попутно обучая ее новому набору рефлексов и
прокладывая путь к сопутствующим эстетическим ценностям, которые
нарастают, подобно струпу вокруг первоначальной раны. Немецкий
теоретик культуры Вальтер Беньямин пишет в своем незаконченном
шедевре «Пассажи»:
«Возможно, ежедневное зрелище движущейся толпы когда-то
представляло для глаза картину, к которой ему сначала нужно было

адаптироваться... тогда вполне допустимо предположение, что,
справившись с этой задачей, глаз с радостью искал возможности
подтвердить
обретение
своей
новой
способности.
Метод
импрессионистической живописи, при котором картина собирается из
буйства цветовых пятен, в таком случае явился бы отражением опыта,
ставшего привычным для глаза жителя большого города».
К этому пассажу ведет длинный приток урбанистической прозы
XIX и XX веков, от лондонских глав «Прелюдии» Вордсворта до
пеших размышлений в джойсовских «Дублинцах»: шум и
бессмысленность каким-то образом трансформируются в эстетический
опыт. Толпа — это то, во что бросаешься с головой ради чистой поэзии
момента. Но сложность — это не только вопрос сенсорной перегрузки.
Есть также понимание сложности как самоорганизующейся системы
— ближе к Институту Санта-Фе, чем к Франкфуртской школе.
Сложность такого рода живет уровнем выше: она описывает систему
самого города, а не то, как ее воспринимает горожанин. Город сложен
потому, что он ошеломляет, да, но еще и потому, что у него есть
целостная индивидуальность, которая самоорганизуется из миллионов
индивидуальных решений, — глобальный порядок, построенный на
локальных взаимодействиях. Именно эту «систематическую»
сложность Энгельс мельком увидел на бульварах Манчестера: не
перегрузку и анархию, которые он фиксировал в других местах, а
странный вид порядка, узор на улицах, который продвигал
политические ценности манчестерской элиты, не будучи ею намеренно
спланирован. Сегодня благодаря компьютерным моделям и
социологическим исследованиям — а также изучению сопоставимых
систем, создаваемых общественными насекомыми, вроде муравьевжнецов Гордон, — мы знаем, что более крупные структуры могут
возникать из нескоординированных локальных действий. Но для
Энгельса и его современников эти незапланированные городские
очертания, должно быть, казались чем-то потусторонним. Казалось,
город живет своей собственной жизнью.
Полтора века спустя те же методы, переведенные на язык
программного обеспечения — как в симуляции слизевика Митча
Резника, — вызывают похожую реакцию: жутковатое ощущение чегото живого, чего-то органического, формирующегося на экране. Даже
те, кто глубоко разбирается в самоорганизующихся системах, все

равно находят эти структуры тревожащими — в их сочетании
стабильности и изменчивости, в их способности к бесконечному
обучению. Стремление строить централизованные модели для
объяснения такого поведения остается почти столь же сильным, как и
во времена Энгельса. Когда мы видим повторяющиеся формы и
структуру, возникающие из кажущегося хаоса, мы невольно ищем
«водителей ритма».
Если понимать это в самом абстрактном смысле, то, что наблюдал
Энгельс, — это паттерны городского ландшафта, видимые потому,
что они обладают повторяющейся структурой, которая отличает их от
чистого шума, обычно ассоциирующегося с незапланированным
городом. Это паттерны человеческого движения и принятия решений,
которые впечатались в саму ткань городских кварталов, — паттерны,
которые затем возвращаются к самим жителям Манчестера
посредством обратной связи, меняя их последующие решения. (В этом
смысле они являются полной противоположностью традиционному
пониманию городской сложности: это сигналы, возникающие там, где
в противном случае вы ожидали бы увидеть лишь шум.) Город —
своего рода машина, усиливающая паттерны: его районы служат
способом измерения и выражения повторяющегося поведения
крупных сообществ, фиксируя информацию о групповом поведении и
делясь ею с самой группой. Поскольку эти паттерны возвращаются к
сообществу, небольшие изменения в поведении могут быстро
перерасти в масштабные процессы: элитные магазины заполняют
главные бульвары, в то время как рабочий класс незаметно ютится в
тупиках и на боковых улицах; художники живут на Левом берегу, а
инвестиционные банкиры — в Восьмом округе. Вам не нужны
предписания и градостроители, намеренно создающие эти структуры.
Все, что требуется, — это тысячи людей и несколько простых правил
взаимодействия. Яркие витрины магазинов притягивают новые яркие
витрины, вытесняя бедноту к скрытой от глаз глубине. В таком мире
нет нужды в бароне Османе — достаточно нескольких повторяющихся
паттернов движения, которые разрастаются в крупные, живущие
поколениями формы: кластеры, трущобы, районы.
* * *
Однако не все паттерны видны каждому жителю города. История
урбанизма — это также история более приглушенных сигналов,

создаваемых коллективным поведением небольших групп и редко
замечаемых посторонними. В Манчестере скрывается несколько таких
тайных кластеров, сохраняющихся на протяжении многих поколений,
подобно «стоячей волне перед камнем в быстром потоке». Один из них
находится чуть севернее Университета Виктории, в том месте, где
Оксфорд-роуд переходит в Оксфорд-стрит. Источники, восходящие к
середине девятнадцатого века, сообщают о мужчинах, фланировавших
по этим кварталам в поисках других мужчин — ради случайного секса,
более прочных отношений или даже просто ради товарищества и
общей идентичности в те времена, когда эта идентичность не смела
назвать своего имени. Некоторые историки предполагают, что
Витгенштейн бывал на этих улицах во время своего пребывания в
Манчестере в 1908 году. Почти сто лет спустя этот район окрестили
Гей-Виллидж; сегодня здесь активно рекламируют кофейни и бутики
как обязательную для посещения достопримечательность Манчестера
— наряду с Кристофер-стрит в Манхэттене и Кастро в Сан-Франциско.
Теперь этот паттерн транслируется на гораздо более широкую
аудиторию, но он не утратил своей формы.
Но даже при меньшей амплитуде этот сигнал оставался
достаточно
громким,
чтобы
привлечь
внимание
другого
прославленного иммигранта Манчестера — британского ученогоэнциклопедиста Алана Тьюринга. В рамках своего героического
вклада в победу Тьюринг занимался исследованием математических
закономерностей: он разрабатывал уравнения и машины, которые
взломали «неприступный» немецкий шифр устройства «Энигма».
После изнурительных трех лет работы в Национальной физической
лаборатории в Лондоне Тьюринг в 1948 году переехал в Манчестер,
чтобы помочь в работе зарождавшейся университетской лаборатории
вычислительной техники. Именно в Манчестере Тьюринг начал
размышлять о проблеме биологического развития на языке
математики, что привело его к созданию статьи «Морфогенез»,
опубликованной в 1952 году, которую Эвелин Фокс Келлер заново
откроет более десяти лет спустя. Военные исследования Тьюринга
были сосредоточены на поиске паттернов, скрытых в кажущемся хаосе
шифра, но в манчестерские годы его ум обратился к зеркальному
отражению этой задачи: как из простых правил могут возникать
сложные паттерны. Откуда семя знает, как вырастить цветок?

Статья Тьюринга о морфогенезе — буквально «зарождении
формы» — оказалась одной из его основополагающих работ, встав в
один ряд с его более известными трудами и гипотезами: работой над
проблемой неразрешимости Гёделя, машиной Тьюринга, тестом
Тьюринга, не говоря уже о его вкладе в физическую архитектуру
современного цифрового компьютера. Но статья о морфогенезе была
лишь началом формы — блестящий ум нащупал контуры новой
проблемы, но еще не осознал полностью все ее тонкости. Если бы
Тьюрингу было даровано еще несколько десятилетий для исследования
возможностей самосборки — не говоря уже о доступе к
вычислительным мощностям безламповых компьютеров, — нетрудно
представить, как сильно его разум мог бы продвинуть наше понимание
эмерджентного поведения. Но работа над морфогенезом была
трагически прервана его смертью в 1954 году.
Алан Тьюринг, скорее всего, стал жертвой жестоких гомофобных
законов послевоенной Великобритании, но его гибель также
пересеклась с теми самыми негласными паттернами жизни на
тротуарах Манчестера. Тьюринг знал об этом отрезке Оксфорд-роуд с
самого своего приезда в Манчестер; время от времени он заглядывал в
этот район, встречаясь с другими геями — некоторых он приглашал к
себе в квартиру для бесед и, по всей видимости, определенного
физического контакта. В январе 1952 года на этих улицах Тьюринг
познакомился с молодым человеком по имени Арнольд Мюррей, и
между ними завязался короткий роман, который быстро разладился.
Мюррей — или кто-то из его знакомых — ворвался в дом Тьюринга и
украл несколько вещей. Тьюринг заявил о краже в полицию и, со
свойственной ему прямотой, не стал скрывать своей связи с Мюрреем,
когда полицейские пришли к нему домой. Согласно британскому
законодательству, гомосексуальность была уголовным преступлением,
каравшимся тюремным заключением на срок до двух лет, поэтому
полиция незамедлительно предъявила Тьюрингу и Мюррею обвинение
в «грубой непристойности».
29 февраля 1952 года, пока власти Манчестера готовили судебное
дело против него, Тьюринг завершил доработку своей статьи о
морфогенезе и спорил о ее достоинствах с Ильей Пригожиным,
приехавшим с визитом бельгийским химиком, чья работа по
неравновесной термодинамике позже принесет ему Нобелевскую

премию. За один день Тьюринг закончил текст, который заложит
основы биоматематике и пятнадцать лет спустя вдохновит Келлер и
Сегеля на открытия в исследовании слизевиков, а также провел
оживленную дискуссию с человеком, который со временем обретет
всемирную
известность
благодаря
своим
исследованиям
самоорганизующихся систем. В тот зимний день 1952 года на всей
планете не было разума, более подготовленного к борьбе с тайнами
эмерджентности, чем разум Алана Тьюринга. Но мир за пределами
этого разума сговорился уничтожить его. В то самое утро местная
газета опубликовала новость о том, что герой войны и выдающийся
ученый был уличен в запретной связи с девятнадцатилетним юношей.
Через несколько месяцев Тьюринг был осужден и подвергнут
унизительному лечению эстрогенами, призванному «излечить» его от
гомосексуальности. Преследуемый властями и лишенный допуска к
сверхсекретным британским компьютерным проектам, в которые он
вносил свой вклад, Тьюринг умер два года спустя, судя по всему,
покончив жизнь самоубийством.
* * *
Карьера Тьюринга еще до тех роковых лет в Манчестере уже
несколько раз пересекалась с развивающейся сетью эмерджентности.
В начале сороковых годов, в самый разгар войны, он провел несколько
месяцев в легендарных Лабораториях Белла на Уэст-стрит в
Манхэттене, работая над рядом схем шифрования, включая
технологию передачи сложно закодированных звуковых волн, которые
можно было расшифровать как человеческую речь с помощью
специального ключа. В самом начале своего пребывания в
лабораториях Белла Тьюринг додумался использовать другое
изобретение Белла — вокодер (позже использовавшийся такими рокмузыкантами, как Питер Фрэмптон, для объединения звуков гитары и
человеческого голоса) — в качестве способа шифрования речи. (К
началу 1943 года идеи Тьюринга позволили осуществить первую
защищенную голосовую передачу через Атлантику, недоступную для
немецких подслушивающих устройств.) Лаборатории Белла были
базой для еще одного гения — Клода Шеннона, который впоследствии
станет основателем влиятельной дисциплины — теории информации,
и чьи работы исследовали границы между шумом и информацией.
Шеннона особенно интриговала способность машин обнаруживать и

усиливать паттерны информации в зашумленных каналах связи —
направление исследований, которое сулило очевидную выгоду
телефонной компании, но также могло спасти тысячи жизней в
условиях войны, столь сильно зависевшей от отправки и расшифровки
кодов. Шеннон и Тьюринг сразу поняли, что двигались параллельными
путями: на тот момент они оба были дешифровщиками по профессии,
и в своих попытках создать автоматические машины, способные
распознавать
паттерны
в
аудиосигналах
или
числовых
последовательностях, они оба мельком увидели будущее, населенное
еще более разумными машинами. Шеннон и Тьюринг провели немало
долгих обеденных перерывов в лабораториях Белла, обмениваясь
идеями об «электронном мозге», который мог бы совершать подобные
человеческим подвиги в распознавании паттернов.
Тьюринг представлял свою мыслящую машину прежде всего с
точки зрения ее логических возможностей, ее способности выполнять
бесконечное множество вычислительных программ. Но Шеннон
подталкивал его к тому, чтобы думать о машине как о чем-то более
близком к реальному человеческому мозгу, способном распознавать
более тонкие паттерны. Однажды за обедом в лаборатории Тьюринг
шутливо воскликнул, обращаясь к коллегам: «Шеннон хочет
скармливать мозгу не просто данные, а культурные вещи! Он хочет
играть ему музыку!» Музыкальные ноты тоже были паттернами,
понимал Шеннон, и если можно научить электронный мозг понимать
логические паттерны из нулей и единиц и реагировать на них, то,
возможно, когда-нибудь в будущем мы сможем научить наши машины
ценить
эквивалентные
паттерны
минорных
аккордовых
последовательностей и арпеджио. В то время эта идея казалась
фантастической — трудно было заставить машину делить в столбик,
не говоря уже о том, чтобы наслаждаться Девятой симфонией
Бетховена. Но распознавание паттернов, которое Тьюринг и Шеннон
предвидели для цифровых компьютеров, в последние годы стало
центральной частью нашей культурной жизни: машины как
генерируют музыку для нашего развлечения, так и рекомендуют нам
новых исполнителей. Связь между музыкальными паттернами и
устройством нашей нервной системы сыграет центральную роль в
одном из основополагающих трудов по современному искусственному
интеллекту — книге Дугласа Хофштадтера «Гёдель, Эшер, Бах». Наши

компьютеры все еще не обрели подлинного музыкального слуха, но
если они когда-нибудь его обретут, их мастерство будет восходить к
тем обеденным беседам между Шенноном и Тьюрингом в
лабораториях Белла. И это обучение тоже станет своего рода
эмерджентностью, порядком более высокого уровня, формирующимся
из относительно простых составляющих частей.
Через пять лет после общения с Тьюрингом Шеннон опубликовал
в Bell System Technical Journal длинную статью, которую вскоре
переиздали в виде книги под названием «Математическая теория
связи». Наполненная уравнениями и загадочными названиями глав
вроде «Дискретные системы без шума», книга сумела стать чем-то
вроде культовой классики, а порожденная ею дисциплина — теория
информации — оказала глубокое влияние на последующие научные и
технологические исследования как на теоретическом, так и на
практическом уровне. Книга «Математическая теория связи»
содержала элегантное, понятное неспециалистам введение в теорию
Шеннона, написанное уважаемым ученым Уорреном Уивером,
который одним из первых осознал значимость работы Шеннона. С
1932 года Уивер играл ведущую роль в отделении естественных наук
Рокфеллеровского фонда, а когда в конце пятидесятых годов он вышел
на пенсию, то составил для фонда подробный отчет, оглядываясь на
научный прогресс, достигнутый за предшествующую четверть века.
Этот повод предполагал размышления о прошлом, но документ,
созданный Уивером (основанный в общих чертах на статье, которую
он написал для American Scientist), оказался гораздо более
дальновидным, устремленным в будущее. Во многих отношениях он
заслуживает того, чтобы считаться основополагающим текстом теории
сложности — моментом, когда исследование сложных систем начало
осознавать себя как единую область. Опираясь на исследования в
области молекулярной биологии, генетики, физики, компьютерных
наук и теории информации Шеннона, Уивер разделил последние
несколько веков научных изысканий на три больших лагеря. Вопервых, изучение простых систем: задач с двумя или тремя
переменными, таких как вращение планет или связь между
электрическим током, его напряжением и сопротивлением. Во-вторых,
проблемы
«неорганизованной
сложности»:
проблемы,
характеризующиеся миллионами или миллиардами переменных, к

которым можно подступиться только с помощью методов
статистической механики и теории вероятностей. Эти инструменты
помогли объяснить не только поведение молекул в газе или паттерны
наследственности в генофонде, но и помогли компаниям по
страхованию жизни получать прибыль, несмотря на их ограниченные
знания о будущем здоровье каждого отдельного человека. Благодаря
работе Клода Шеннона статистический подход также помог
телефонным компаниям предоставлять более надежную и
разборчивую междугороднюю связь.
Но в этом поступательном движении существовала и третья фаза,
которую мы только-только начинали понимать. «Этот статистический
метод работы с неорганизованной сложностью, ставший столь
мощным шагом вперед по сравнению с прежними методами с двумя
переменными, оставляет нетронутой огромную область», — писал
Уивер. Существовала промежуточная область между уравнениями с
двумя переменными и задачами, включающими миллиарды
переменных. Традиционно считалось, что эта область имеет дело с
«умеренным» числом переменных, однако масштаб системы на самом
деле был второстепенной характеристикой:
Гораздо важнее самого количества переменных тот факт, что все
эти переменные взаимосвязаны... Эти проблемы, в отличие от
неорганизованных ситуаций, с которыми справляется статистика,
демонстрируют важнейшую черту организации. Поэтому мы будем
называть эту группу проблем проблемами организованной сложности.
Представьте эти три категории проблем в свете нашей аналогии с
бильярдным столом из введения. Задача с двумя или тремя
переменными — это обычный бильярдный стол, где шары
сталкиваются друг с другом по простым правилам, определяемым их
скоростями и трением о сукно стола. Это пример «простой системы»
— и действительно, в школьных учебниках физики бильярдные шары
часто используются для иллюстрации базовых законов. Система
неорганизованной сложности представляла бы собой тот же самый
стол, увеличенный настолько, чтобы вместить миллион шаров,
сталкивающихся друг с другом миллионы раз в секунду. Предсказать
поведение какого-то конкретного шара в этом хаосе было бы трудно,
но можно было бы сделать довольно точные прогнозы относительно
поведения стола в целом. При условии, что изначально в системе

достаточно энергии, шары распределятся так, что заполнят весь стол,
подобно молекулам газа в сосуде. Эта система сложна, поскольку в ней
много взаимодействующих агентов, но она неорганизованна, потому
что они не порождают никакого поведения более высокого уровня,
помимо общих статистических тенденций. Организованная сложность,
напротив, подобна нашему моторизованному бильярдному столу, где
шары следуют определенным правилам и в результате различных
взаимодействий создают отчетливое макроповедение, выстраиваясь в
определенную фигуру или формируя со временем особый узор.
Подобное поведение, с точки зрения Уивера, указывало на проблему
организованной сложности — проблему, которая внезапно оказывалась
вездесущей в природе, стоило лишь начать ее искать:
Что заставляет вечернюю примулу раскрываться именно тогда,
когда она это делает? Почему соленая вода не утоляет жажду? <...> Как
описать старение в биохимических терминах? <...> Что такое ген и как
исходная генетическая конституция живого организма выражается в
развившихся характеристиках взрослой особи?
Все это, безусловно, сложные проблемы. Но это не проблемы
неорганизованной сложности, ключом к которым служат
статистические методы. Все они представляют собой проблемы,
требующие одновременного рассмотрения значительного числа
факторов, взаимосвязанных в единое органическое целое.
Решение таких проблем требовало нового подхода: «К
важнейшим, центральным вопросам биологии... теперь подходят не
только сверху, с широким взглядом натурфилософа, обозревающего
весь живой мир, но и снизу, силами специалистов по количественному
анализу, которые измеряют лежащие в основе факты». Пользуясь
языком Томаса Куна, это был подлинный сдвиг парадигмы научных
исследований — революция не столько в интерпретациях, которые
выстраивала наука в попытках объяснить мир, сколько в типах
вопросов, которые она задавала. Как понимал Уивер, сдвиг парадигмы
был не просто новым образом мыслей; он также стал побочным
продуктом новых инструментов, появлявшихся на горизонте. Чтобы
решать проблемы организованной сложности, требовалась машина,
способная производить тысячи, если не миллионы вычислений в
секунду — скорость, немыслимая для человеческого мозга,
производившего расчеты с помощью ограниченных вычислительных

машин прошлых веков. Благодаря своим связям с группой из
лабораторий Белла, Уивер на раннем этапе разглядел перспективы
цифровых вычислений и понимал, что к тайнам организованной
сложности будет гораздо проще подступиться, если научиться
моделировать поведение систем в режиме времени, близком к
реальному. На протяжении тысячелетий люди использовали свои
навыки наблюдения и классификации для документирования
тончайшей анатомии цветов, но теперь они впервые оказались на
пороге ответа на более фундаментальный вопрос, который имел
отношение скорее к развивающимся во времени паттернам, нежели к
статической структуре: почему вечерняя примула раскрывается
именно тогда, когда раскрывается? И как, в конце концов, простое семя
знает, как вырастить примулу?
Алан Тьюринг сыграл важнейшую роль в создании как
аппаратного, так и программного обеспечения, которые питали эту
первую цифровую революцию, а его работа по морфогенезу стала
одной
из
первых
систематических
попыток
представить
индивидуальное развитие как проблему организованной сложности.
Одна из величайших трагедий этой истории заключается в том, что
Тьюринг не дожил до необычайного интеллектуального расцвета,
произошедшего на стыке этих двух путей, и тем более не смог принять
в нем участия.
* * *
Ирония судьбы заключалась в том, что призыв Уоррена Уивера к
действию привел к первому крупному прорыву в работе, которая не
имела никакого отношения к цифровым компьютерам, — в работе,
относившейся к области, обычно не причисляемой к точным наукам. В
послевоенные годы градостроители и государственные чиновники
боролись с проблемой трущоб в центральных районах городов,
используя решительный подход «сверху вниз»: сносили целые
кварталы и строили унылые многоэтажные жилые комплексы,
окруженные садами и детскими площадками, которые вскоре
приходили в запустение. В этих микрорайонах фактически пытались
решить проблему опасных городских улиц путем полной ликвидации
самих улиц, и хотя квартиры в новых высотках обычно представляли
собой улучшение жилищных условий и инфраструктуры, общая среда
этих жилых комплексов быстро превратилась в безликую зону боевых

действий, что привело как к росту уровня преступности в этом районе,
так и к уничтожению того духа добрососедства, который существовал
здесь прежде.
В октябре 1961 года Комиссия по городскому планированию НьюЙорка объявила о своих выводах, согласно которым значительная
часть исторического Вест-Виллиджа «отмечена упадком и пригодна
для расчистки, перепланировки, реконструкции или восстановления».
Жители Виллиджа — бурлящая смесь художников, писателей,
пуэрториканских иммигрантов и италоамериканцев из рабочего класса
— отреагировали на это с возмущением, и в самом центре протестов
оказалась страстный урбанист по имени Джейн Джекобс. Джекобс
только что возглавила успешную кампанию по блокированию плана
градостроительного магната Роберта Мозеса построить скоростную
автомагистраль через самое сердце Сохо, и теперь она обратила свое
внимание на безумие новых микрорайонов. (Предлагаемое
«восстановление» затрагивало и собственный дом Джекобс на Хадсонстрит.) В своей отважной и в конечном счете победной борьбе против
сноса Вест-Виллиджа Джекобс утверждала, что способ улучшить
городские улицы и восстановить динамичную культуру городской
жизни заключается не в том, чтобы сносить бульдозерами проблемные
зоны, а в том, чтобы присмотреться к тем городским улицам, которые
работают успешно, и поучиться у них. Где-то в процессе написания
книги, которая впоследствии получит название «Смерть и жизнь
больших американских городов» и выйдет в свет вскоре после
противостояния в Виллидже, Джекобс прочитала эссе Уоррена Уивера
для Фонда Рокфеллера и сразу же увидела собственные устремления в
его призыве исследовать проблемы организованной сложности.
Под кажущимся беспорядком старого города — везде, где этот
старый город живет успешно, — скрывается удивительный порядок,
поддерживающий безопасность улиц и свободу города. Это сложный
порядок. Его суть — в высокой интенсивности использования
тротуаров, приносящем с собой постоянную смену наблюдающих глаз.
Этот порядок целиком состоит из движения и перемен, и хотя это
жизнь, а не искусство, мы можем в воображении назвать его
художественной формой города и уподобить танцу — не
примитивному синхронному танцу, где все одновременно вскидывают
ноги, кружатся в унисон и гурьбой раскланиваются, а сложному

балету, в котором отдельные танцоры и ансамбли исполняют свои
особые партии, чудесным образом подкрепляющие друг друга и
составляющие упорядоченное целое.
Джекобс дала заключительной главе «Смерти и жизни»
запоминающееся название «Какого рода проблемой является город» и
начала ее с обширного цитирования эссе Уивера. Понимание того, как
устроен город, утверждала Джекобс, требует, чтобы вы подходили к
нему как к проблеме снизу вверх, начиная с уровня улицы. «В тех
частях городов, которые в одних отношениях функционируют хорошо,
а в других плохо (как это часто и бывает), мы не можем даже
проанализировать достоинства и недостатки, диагностировать
проблему или обдумать полезные изменения, если не будем подходить
к ним как к проблемам организованной сложности», — писала она. —
«Мы можем желать более простых, универсальных методов анализа и
более простых, волшебных, универсальных лекарств, но желания не
могут превратить эти проблемы во что-то более простое, чем
организованная сложность, как бы мы ни пытались уйти от реальности
и обращаться с ними как с чем-то иным». Чтобы понять сложный
порядок города, необходимо было понять этот вечно меняющийся
балет; там, где городские улицы утратили свое равновесие, нельзя
было решить проблему волевым указом и сровнять с землей целые
кварталы.
Книга Джекобс произведет революцию в наших представлениях о
городах. Опираясь на идеи Уивера, она представила видение города
как чего-то гораздо большего, чем просто сумма его жителей, — чегото более близкого к живому организму, способному к адаптивным
изменениям. «Жизнеспособные города обладают удивительной
врожденной способностью понимать, передавать информацию,
выдумывать и изобретать то, что необходимо для борьбы со своими
трудностями», — писала она. Они обретают свой порядок снизу; они
представляют собой обучающиеся машины, распознаватели образов —
даже когда паттерны, на которые они реагируют, оказываются
нездоровыми. Спустя век после того, как Энгельс мельком увидел
систематическое «исчезновение» манчестерской городской бедноты,
самоорганизующийся город наконец обрел четкие очертания.
* * *

«Организованная
сложность»
оказалась
конструктивным
способом осмысления городской жизни, но книга Джекобс была
трудом по социальной теории, а не по естественным наукам. Было ли
возможно смоделировать и объяснить поведение самоорганизующихся
систем с помощью более строгих методов? Можно ли было
эффективно применить развивающиеся технологии цифровых
вычислений для решения этой проблемы? Отчасти благодаря работам
Шеннона в конце сороковых годов, к моменту публикации шедевра
Джекобс биологические науки совершили ряд значительных прорывов
в понимании распознавания образов и обратной связи. Вскоре после
своего назначения в Гарвардский университет в 1956 году энтомолог
Эдвард О. Уилсон убедительно доказал, что муравьи общаются друг с
другом — и координируют поведение всей колонии — благодаря
распознаванию следов феромонов, оставляемых их сородичами, что
очень похоже на сигналы циклического АМФ (цАМФ) у слизевика. В
Брюссельском свободном университете в пятидесятых годах Илья
Пригожин делал уверенные шаги в понимании неравновесной
термодинамики — сред, в которых законы энтропии временно
преодолеваются, а порядок более высокого уровня может спонтанно
возникать из глубинного хаоса. А в Линкольновской лаборатории
Массачусетского технологического института двадцатипятилетний
исследователь по имени Оливер Селфридж экспериментировал с
моделью, призванной научить компьютер учиться.
Между компьютером, пассивно принимающим предоставляемую
вами информацию, и компьютером, который активно учится
самостоятельно, лежит огромная пропасть. Самое первое поколение
компьютеров, такое как ENIAC, обрабатывало информацию, вводимую
их создателями, и было способно производить различные вычисления
с этими данными на основе запрограммированных в них наборов
инструкций. Это было достаточно поразительным достижением во
времена, когда слово «компьютер» означало человека с
логарифмической линейкой и ластиком. Но даже в те ранние дни
пионеры цифровых технологий представляли себе машину, способную
к более свободному самообучению. Тьюринг и Шеннон во время
обеденного перерыва в Bell Labs спорили о будущих музыкальных
вкусах «электронного мозга», а их коллега Норберт Винер написал

ставший бестселлером гимн саморегулирующим силам обратной связи
в своем манифесте 1949 года «Кибернетика».
«По большей части мое участие во всем этом — просто большая
удача для меня», — говорит сегодня Селфридж, сидя в своем тесном
офисе без окон в MIT. Рожденный в Англии, Селфридж поступил в
Гарвард в возрасте пятнадцати лет, а три года спустя начал писать
докторскую диссертацию в Массачусетском технологическом
институте, где его научным руководителем был Норберт Винер.
Будучи не по годам развитым двадцатиоднолетним юношей,
Селфридж предложил несколько поправок к статье, которую его
наставник опубликовал о трепетании предсердий, — поправок,
которые Винер с благодарностью упомянул на первых страницах
«Кибернетики». «Думаю, теперь я имею честь быть одним из
немногих ныне живущих людей, упомянутых в этой книге», — смеясь,
говорит Селфридж.
После периода работы над проектами военного управления в
Нью-Джерси Селфридж вернулся в MIT в середине пятидесятых годов.
Его возвращение совпало со всплеском интереса к искусственному
интеллекту (ИИ) — событием, которое свело его с тогда еще младшим
научным сотрудником Гарварда по имени Марвин Минский. «В
области ИИ меня интересовали, — говорит сейчас Селфридж, — не
столько сами процессы обработки данных, сколько то, как системы
меняются, как они развиваются — словом, как они учатся».
Исследование возможностей машинного обучения всколыхнуло в
памяти Селфриджа воспоминания о его учебе в Англии. «В школе в
Англии я читал «Потерянный рай» Джона Мильтона, — рассказывает
он, — и меня поразил образ «Пандемониума» — по-гречески это
означает „все демоны“. Затем, после рождения моего второго сына,
Питера, я снова обратился к «Потерянному раю», и вопли демонов
пробудили во мне какую-то мысль». Встроенный в мозг Селфриджа
механизм распознавания образов натолкнулся на способ научить
компьютер распознавать эти самые образы.
«Мы предлагаем модель процесса, который, как мы утверждаем,
способен адаптивно совершенствоваться для решения определенных
задач распознавания образов, не поддающихся адекватному
предварительному описанию». Это были первые слова, произнесенные
Селфриджем на симпозиуме в конце 1958 года, проходившем в той

самой Национальной физической лаборатории, откуда Тьюринг бежал
десятилетием ранее. Доклад Селфриджа носил запоминающееся
название ««Пандемониум»: парадигма обучения», и хотя он не
произвел большого эффекта за пределами зарождающегося
сообщества компьютерных наук, идеи, изложенные Селфриджем в тот
день, со временем стали частью нашей повседневной жизни —
каждый раз, когда мы вводим имя в наши КПК PalmPilot или
используем программы распознавания голоса, чтобы запросить
информацию по телефону. «Пандемониум», каким его описал
Селфридж в своем выступлении, был не столько конкретным
программным обеспечением, сколько подходом к решению проблемы.
Проблема эта была весьма амбициозной, учитывая ограниченные
вычислительные ресурсы того времени: как научить компьютер
распознавать нечеткие или хаотичные образы — например, звуковые
волны, составляющие устную речь.
Гениальность новой парадигмы Селфриджа заключалась в том,
что она опиралась на распределенный интеллект, работающий по
принципу «снизу вверх», а не на единый, управляемый «сверху вниз».
Вместо того чтобы создавать одну умную программу, Селфридж
создал рой ограниченных мини-программ, которые назвал демонами.
«Идея заключалась в том, что у нас есть куча этих демонов, вопящих
вверх по иерархии, — объясняет он. — Демоны более низкого уровня
вопят демонам более высокого уровня, те вопят еще более высоким».
Чтобы понять, что означает этот «вопль», представьте себе
систему с двадцатью шестью отдельными демонами, каждый из
которых обучен распознавать одну букву алфавита. Этой группе
демонов показывают серию слов, и каждый демон «голосует» за то,
соответствует ли очередная показанная буква его выбранной букве.
Если первая буква — a, то демон, распознающий a, сообщает, что с
высокой долей вероятности он обнаружил совпадение. Из-за сходства
начертания распознаватель o может заявить о возможном совпадении,
в то время как распознаватель b категорически объявит, что буква ему
непонятна. Все демоны, распознающие буквы, отчитываются перед
главным демоном, который подсчитывает голоса за каждую букву и
выбирает того демона, который выразил наибольшую уверенность.
Затем программа переходит к следующей букве в последовательности,
и процесс начинается заново. В конце передачи у главного демона

будет рабочая интерпретация переданного текста, основанная на
собранных голосах этой демократии демонов.
Конечно, точность этой интерпретации зависела от точности
распознавателей букв. Если вы пытались научить компьютер читать, то
предполагать с самого начала, что у вас есть двадцать шесть
безошибочных распознавателей букв, было жульничеством. Селфридж
преследовал более масштабную цель: как вообще научить машину
распознавать буквы — или гласные звуки, минорные аккорды,
отпечатки пальцев? Ответ заключался в добавлении еще одного уровня
демонов и механизма обратной связи, с помощью которого можно
было бы оценивать различные догадки демонов. Этот более низкий
уровень был заполнен еще менее сложными мини-программами,
обученными распознавать только базовые физические очертания (или
звуки, в случае с азбукой Морзе или устной речью). Одни демоны
распознавали параллельные линии, другие — перпендикулярные.
Некоторые демоны искали круги, другие — точки. Ни одно из этих
очертаний не ассоциировалось с какой-то конкретной буквой; эти
обитающие на нижнем уровне демоны были подобны двухлетним
детям — способным сообщить об очертаниях, которые они видят, но
не воспринимающим их как буквы или слова.
Используя этих минимально оснащенных демонов, систему
можно было обучить распознавать буквы, вообще заранее ничего «не
зная» об алфавите. Рецепт был относительно прост: покажите букву b
демонам нижнего уровня и посмотрите, какие из них отреагируют, а
какие нет. В случае с буквой b, могут среагировать распознаватели
вертикальных линий, а также распознаватели кругов. Эти демоны
более низкого уровня сообщат об этом распознавателю букв,
находящемуся на одну ступень выше в цепочке. На основе
информации, собранной от своих «лейтенантов», этот распознаватель
сделает предположение о том, что это за буква. Затем программа
«оценивает» эти предположения. Если догадка неверна, программа
учится разрывать связь между этими конкретными лейтенантами и
данной буквой; если же догадка оказывается верной, она укрепляет
связь между лейтенантами и буквой.
Сначала результаты близки к случайным, но если повторить этот
процесс тысячу или десять тысяч раз, система учится связывать
определенные наборы распознавателей очертаний с конкретными

буквами и довольно скоро оказывается способна переводить целые
предложения с поразительной точностью. Система не имеет никаких
заранее заданных представлений о форме букв — вы обучаете ее
связывать буквы с конкретными очертаниями на этапе оценки. (Вот
почему программы распознавания рукописного ввода могут
адаптироваться к самым разным почеркам, но не могут
приспособиться к почерку, который меняется изо дня в день.) Эта
смесь случайного начала, организующегося в более сложные
результаты, напоминала Селфриджу другой процесс, чей собственный
базовый код как раз тогда расшифровывался в виде ДНК.
«Набросанная схема — это действительно естественный отбор среди
обрабатывающих демонов», — объяснял Селфридж. «Если они
выполняют полезную функцию, они выживают и, возможно, даже
становятся источником для других субдемонов, которых, в свою
очередь, оценивают по их заслугам. Вполне разумно представить себе,
что это происходит в более широком масштабе... вместо всего одного
«Пандемониума» у нас могло бы возникнуть целое их множество,
устроенных примерно одинаково, и мы могли бы применить
естественный отбор ко всему этому множеству».
Система, описанная Селфриджем — с ее обучением «снизу вверх»
и оценивающими петлями обратной связи — по праву вошла в
историю как первое практическое описание эмерджентной
компьютерной программы. Сегодня наш мир кишит миллионами его
демонов.
* * *
Среди студентов МТИ в конце сороковых годов был
перебравшийся туда уроженец Среднего Запада по имени Джон
Холланд. Холланд также был учеником Норберта Винера, и в
студенческие годы он проводил массу времени, урывая часы для
работы на первых прототипах компьютеров, которые тогда собирали в
Кембридже. Его незаурядное мастерство в программировании привело
к тому, что в пятидесятых годах компания IBM наняла его для помощи
в разработке своего первого коммерческого калькулятора модели 701.
Как ученик Винера, он естественным образом тяготел к
экспериментам с методами, которые заставили бы неповоротливую
машину 701 обучаться более органичным путем, по принципу «снизу
вверх» — подобно «Пандемониуму» Селфриджа. В итоге Холланд с

группой единомышленников даже запрограммировали грубую
симуляцию взаимодействия нейронов. Но в те времена IBM
занималась продажей счетных машин, а потому работа Холланда
осталась практически незамеченной и лишенной финансирования.
Спустя несколько лет Холланд вернулся к академической
деятельности, чтобы получить докторскую степень в Мичиганском
университете, где только что была создана группа Logic of Computers
(«Логика компьютеров»).
В шестидесятых годах, став первым в стране обладателем
докторской степени по компьютерным наукам, Холланд начал
исследования в направлении, которое определило всю его дальнейшую
научную деятельность. Как и Тьюринг, Холланд хотел исследовать,
каким образом простые правила могут приводить к сложному
поведению; как и Селфридж, он стремился создать программное
обеспечение, способное к свободному самообучению. Величайшим
прорывом Холланда стало использование сил другой открытой
системы, работающей по принципу «снизу вверх» — естественного
отбора. Опираясь на модель «Пандемониума» Селфриджа, Холланд
взял логику дарвиновской эволюции и воплотил ее в коде. Свое новое
творение он назвал генетическим алгоритмом.
Традиционная компьютерная программа представляет собой
последовательность инструкций, которые указывают компьютеру, что
делать: залить экран красными пикселями, перемножить ряд чисел,
удалить файл. Обычно эти инструкции закодированы в виде
ветвящихся путей: сначала сделай это, и если получится результат А,
сделай одно; если получится результат Б — сделай другое. Искусство
программирования заключалось в том, чтобы придумать, как
выстроить наиболее эффективную последовательность инструкций —
такую, которая выполняла бы максимум задач при минимальном
объеме кода и с наименьшей вероятностью сбоя. Обычно это делалось
за счет чистой интеллектуальной мощи человеческого разума — ума
программиста. Вы размышляли над задачей, набрасывали наилучшее
решение, вводили его в компьютер, оценивали результат, а затем
дорабатывали код, чтобы сделать его лучше. Но Холланд вообразил
иной подход: создать генофонд потенциального программного
обеспечения и позволить успешным программам эволюционировать из
этого «бульона».

Система Холланда строилась на ряде изящных параллелей между
компьютерными программами и земными формами жизни.
Существование и тех, и других зависит от главного управляющего
кода: нулей и единиц в компьютерном программировании и
закрученных спиралей ДНК, скрывающихся в каждой нашей клетке
(что принято называть генотипом). Эти два типа кода определяют
форму или поведение более высокого уровня (фенотип): например,
рост рыжих волос или перемножение двух чисел. В случае с
организмами на основе ДНК естественный отбор работает за счет
создания огромного пула генетических вариаций с последующей
оценкой успешности различных видов поведения, порожденных всеми
этими генами. Успешные вариации передаются следующему
поколению, в то время как неудачные исчезают. Половое размножение
гарантирует, что новые инновационные комбинации генов найдут друг
друга. Время от времени в генофонде возникают случайные мутации,
открывающие совершенно новые пути для развития системы.
Запустите этот процесс на достаточное количество циклов, и вы
получите рецепт для создания таких шедевров инженерной мысли, как
человеческий глаз — притом что никакого реального инженера и
близко не было.
Генетический алгоритм был попыткой воссоздать этот процесс в
кремнии. Программное обеспечение уже обладает генотипом и
фенотипом, осознал Холланд: существует сам код, и существует то,
что этот код фактически делает. Что, если создать генофонд из
различных комбинаций кода, а затем оценивать успешность
фенотипов, отсеивая наименее удачные цепочки? Естественный отбор
опирается на блестяще простой, но отчасти тавтологичный критерий
оценки успеха: ваши гены передаются следующему поколению, если
вы проживете достаточно долго, чтобы произвести это следующее
поколение. Холланд решил сделать этот этап оценки более точным: его
программы допускались в следующее поколение, если они лучше
справлялись с выполнением конкретной задачи — скажем, решали
простые математические примеры или распознавали образы на
изображениях. Программист мог определять саму задачу, но не мог
напрямую указывать программе, как именно ее решать. Он или она
задавали параметры, определяющие генетическую приспособленность,
а затем позволяли программе эволюционировать самостоятельно.

Холланд разрабатывал свои идеи в шестидесятых и семидесятых
годах, пользуясь в основном бумагой и карандашом — даже самая
передовая техника той поры была слишком медлительной, чтобы
прокручивать тысячи поколений эволюционного времени. Но
массивно-параллельные высокоскоростные компьютеры, появившиеся
в восьмидесятых годах — такие как Connection Machine Дэнни
Хиллиса, — идеально подходили для исследования возможностей
генетических алгоритмов. И одна из самых впечатляющих систем
генетических алгоритмов, созданных для Connection Machine, была
целиком посвящена моделированию поведения муравьев.
Это была программа под названием Tracker, разработанная в
середине восьмидесятых двумя профессорами Калифорнийского
университета в Лос-Анджелесе (UCLA), Дэвидом Джефферсоном и
Чаком Тейлором. (Джефферсон работал на факультете компьютерных
наук, а Тейлор был биологом.) «Идея пришла мне в голову после
прочтения первой книги Ричарда Докинза «Эгоистичный ген»,» —
рассказывает сегодня Джефферсон. «Эта книга действительно меня
изменила. Он утверждает, что для того, чтобы наблюдать
дарвиновскую эволюцию в действии, вам нужны лишь объекты,
способные
воспроизводить
себя,
причем
воспроизводить
несовершенно, и имеющие какие-то ограничения в ресурсах,
порождающие конкуренцию. И больше ничего не имеет значения —
это крошечная абстрактная аксиома, необходимая для того, чтобы
запустить эволюцию. И тогда мне пришло в голову, что программы
обладают этими свойствами — программы могут воспроизводить себя.
За исключением того, что обычно они воспроизводят себя абсолютно
точно. Но я понял: если бы нашелся способ заставить их
воспроизводиться с ошибками, и если бы у вас была не одна
программа, а целая популяция, то можно было бы моделировать
эволюцию с помощью софта, а не живых организмов».
После нескольких мелкомасштабных экспериментов Джефферсон
и Тейлор решили смоделировать поведение муравьев, которые учатся
следовать по феромоновому следу. «Я постоянно думал о муравьях —
я искал простых существ, а тут как раз вышел фундаментальный труд
Э. О. Уилсона о муравьях», — объясняет Джефферсон. «На самом деле
мы искали простую задачу, которую выполняют простые существа, но
при этом было неочевидно, как заставить программу ее решать.

Каким-то образом нам пришла в голову идея следования по следу — и
не просто по чистому следу, а по зашумленному, прерывистому следу».
Ученые создали виртуальную сетку из квадратов, начертив на ней
извилистый путь длиной в восемьдесят два квадрата. Их цель состояла
в том, чтобы вывести простую программу — виртуального муравья,
способного пройти весь этот путь за ограниченное время, располагая
лишь скудной информацией об изгибах и поворотах тропы. На каждом
цикле у муравья был выбор: «принюхаться» к квадрату впереди,
продвинуться вперед на один квадрат или повернуться на девяносто
градусов вправо или влево. Джефферсон и Тейлор дали своим
муравьям сто циклов на прохождение пути; как только муравей
расходовал свои сто циклов, программа подсчитывала количество
квадратов на тропе, на которые он успешно наступил, и выставляла
ему оценку. Муравей, сбившийся с пути после первого же квадрата,
получал оценку 1; муравей, успешно прошедший весь путь до
истечения ста циклов, получал высший балл — 82.
Система начисления баллов позволила Джефферсону и Тейлору
создать критерии приспособленности, определявшие, каким муравьям
дозволено размножаться. Работа программы Tracker началась с
моделирования шестнадцати тысяч муравьев — по одному на каждый
процессор Connection Machine — с шестнадцатью тысячами более или
менее случайных стратегий прохождения тропы. Один муравей мог
начать со стратегии прямолинейного движения по сетке, другой —
чередуя повороты на девяносто градусов и обнюхивание пространства,
третий — следуя еще более замысловатым правилам. Подавляющее
большинство этих стратегий оказывалось полным провалом, но
некоторые позволяли случайно набрести на более длинный отрезок
тропы. Этим более успешным муравьям позволяли спариваться и
давать потомство, создавая новое поколение из шестнадцати тысяч
муравьев, готовых преодолеть тропу.
Путь, названный «Тропой Джона Мьюра» в честь знаменитого
защитника природы, начинался с относительно простого участка с
несколькими правыми поворотами и длинными прямыми отрезками, а
затем постепенно усложнялся. Сейчас Джефферсон говорит, что
спроектировал его таким образом из опасения, что первые поколения
будут настолько беспомощными, что более сложный путь введет их в
полный ступор. «Нужно помнить, что, когда мы начинали этот

эксперимент, мы понятия не имели, достаточно ли популяции в
шестнадцать тысяч особей для запуска дарвиновской эволюции», —
объясняет он. «И я не знал, потребуется ли для этого десять
поколений, сто или десять тысяч. Не существовало никакой теории,
которая могла бы дать нам количественные ориентиры относительно
размера популяции в пространстве или продолжительности
эксперимента во времени».
Прохождение ста поколений занимало около двух часов;
Джефферсон и Тейлор настроили систему так, чтобы получать в
реальном времени отчеты о самых талантливых муравьях каждого
поколения. Подобно биржевому тикеру, Connection Machine в конце
каждого поколения выдавала обновленное число: если лучшему
ходоку по следу в одном поколении удавалось пройти пятнадцать
квадратов за сто циклов, Connection Machine сообщала, что 15 — это
текущий рекорд, и переходила к следующему поколению. После
нескольких фальстартов из-за программных ошибок Джефферсон и
Тейлор наладили работу системы Tracker — и результаты превзошли
даже самые оптимистичные их ожидания.
«К нашему удивлению и полнейшему восторгу, — вспоминает
Джефферсон, — все получилось с первого раза. Мы сидели и
смотрели, как поступают эти цифры: одно поколение выдавало
двадцать пять, затем снова двадцать пять, потом двадцать семь, затем
тридцать. В конце концов, всего через сто поколений, мы увидели
идеальный результат. Это было просто невероятно». Программа
вывела целую популяцию экспертов по прохождению тропы, несмотря
на то, что Джефферсон и Тейлор изначально не наделили свое первое
поколение муравьев вообще никакими навыками. Вместо того чтобы
проектировать решение задачи по прохождению тропы, два
профессора из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе
вырастили это решение; они создали случайный пул возможных
программ, а затем выстроили механизм обратной связи, который
позволил появиться более успешным программам. Более того,
эволюционировавшие программы оказались настолько успешными,
что выработали решения, идеально адаптированные под окружающую
среду. Когда Джефферсон и Тейлор «препарировали» одного из
финальных муравьев-чемпионов, чтобы посмотреть, какую стратегию
прохождения тропы он выработал, они обнаружили, что программа

развила склонность к поворотам направо — в ответ на три начальных
правых поворота, которые Джефферсон заложил в «Тропу Джона
Мьюра». Это было похоже на наблюдение за тем, как у водного
организма вырастают жабры: даже на грубой абстрактной сетке
Tracker виртуальные муравьи выработали стратегию выживания,
уникально приспособленную к их среде обитания.
По любым меркам Tracker стал настоящим прорывом. Наконец-то
инструменты современных вычислений развились до такой степени,
что стало возможным моделировать эмерджентный разум, наблюдая за
его развитием на экране в реальном времени, как мечтали Тьюринг,
Селфридж и Шеннон много лет назад. И было вполне закономерно,
что Джефферсон и Тейлор решили смоделировать именно тот
организм, который больше всего славится своим эмерджентным
поведением, — муравья. Начали они, конечно, с самой элементарной
формы муравьиного интеллекта — поиска по запаху феромоновых
следов, — но возможности, которые открывал успех Tracker, были
безграничны. Инструменты эмерджентного программного обеспечения
были задействованы для моделирования и понимания эволюции
эмерджентного разума у реальных организмов. И действительно, глядя
на то, как эти виртуальные муравьи эволюционируют на экране
компьютера, самостоятельно обучаясь и приспосабливаясь к своей
среде, нельзя было не задаться вопросом, не становится ли граница
между реальным и виртуальным все более зыбкой.
* * *
В компьютерной симуляции поведения слизевика, созданной
Митчем Резником, есть две ключевые переменные — два элемента,
которые вы можете изменять в процессе взаимодействия с моделью.
Первый — это количество клеток слизевика в системе; второй —
физическая протяженность и время существования феромонового
следа, оставляемого каждой клеткой по мере ее перемещения по
экрану. (Вы можете задать длинные следы, испарение которых
занимает минуты, или короткие, исчезающие за секунды.) Поскольку
клетки слизевика коллективно принимают решение о слиянии на
основе встреч с феромоновыми следами, изменение этих двух
переменных может оказать колоссальное влияние на симулируемое
поведение системы. Если оставить следы короткими, а клеток мало, то
слизевики будут упорно отказываться объединяться. Экран будет

напоминать оживленную галактику падающих звезд, где не возникает
никаких крупных структур. Но стоит увеличить время жизни следов и
количество агентов, как в определенный, чётко очерченный момент
внезапно сформируется скопление клеток. Система совершает
фазовый переход, перейдя из одного дискретного состояния в другое
на основе «организованной сложности» клеток слизевика. Это
происходит не постепенно, а мгновенно, словно кто-то щёлкнул
выключателем. Но здесь нет ни тех, кто щёлкает выключателем, ни
задающих ритм лидеров — только рой изолированных клеток,
сталкивающихся друг с другом и оставляющих свои феромоновые
следы.
Истории интеллектуального развития — возникновения и
распространения новых идей — обычно сводятся к одной из двух
концепций. Это либо теория «великих людей», согласно которой
одинокий гений переживает момент озарения в лаборатории или
библиотеке и мир мгновенно преображается; либо теория «сдвига
парадигм», когда обитатели храмов науки, проснувшись,
обнаруживают, что прямо над ними надстроен целый этаж, и через
несколько лет все уже работают в новых кабинетах. Обе теории
несостоятельны: история о «великом человеке» игнорирует
распределённые, совместные усилия, которые стоят за любым важным
интеллектуальным прорывом, а модели сдвига парадигм трудно
объяснить, как именно надстраивается этот новый этаж. Подозреваю,
что симуляция слизевика Митча Резника может оказаться лучшей
метафорой для объяснения того, как происходят революции в мире
идей. Представьте эти клетки слизевика в виде полевых
исследователей; представьте их следы как своего рода
институциональную память. Когда какую-то проблему изучают лишь
несколько умов, клетки остаются разобщёнными, блуждая по экрану
как изолированные элементы, каждый из которых следует своим
хаотичным маршрутом. При быстро испаряющихся феромоновых
следах клетки не оставляют следов своего продвижения — подобно
статье, опубликованной в журнале, который годами пылится
непрочитанным на библиотечной полке. Но стоит подключить к
системе больше умов и сделать след их работы более длинным и
прочным — публикуя их идеи в книгах-бестселлерах или основывая
исследовательские центры для изучения этих идей, — и вскоре

система совершит фазовый переход: разрозненные догадки и личные
одержимости сливаются в новый взгляд на мир, разделяемый
тысячами людей.
Именно это и произошло с мышлением «снизу вверх» за
последние три десятилетия. После долгих лет разрозненных
исследований разнообразные труды Тьюринга, Шеннона, Винера,
Селфриджа, Уивера, Джекобс, Холланда и Пригожина положили
начало революции в том, как мы воспринимаем мир и его системы. К
тому времени, когда в середине восьмидесятых Джефферсон и Тейлор
начали возиться со своими виртуальными муравьями, следы
интеллектуального поиска стали достаточно длинными и
взаимосвязанными, чтобы породить порядок более высокого уровня.
(Назовем
это
эмерджентностью
эмерджентности.)
Область
исследований, для которой прежде были характерны лишь единичные
изыскания на ранних стадиях, в одночасье расцвела, превратившись в
густонаселенный и разнообразный ландшафт, преобразив десятки
существующих дисциплин и породив несколько новых. В 1969 году
Марвин Минский и Сеймур Пейперт опубликовали книгу
«Перцептроны» (Perceptrons), которая опиралась на разработанную
Селфриджем
модель
«Пандемониум»
для
распределенного
распознавания образов, что проложило путь к созданной Минским в
течение следующего десятилетия теории «Общества разума»,
построенной по принципу «снизу вверх». В 1972 году профессор
Рокфеллеровского университета по имени Джералд Эдельман получил
Нобелевскую премию за расшифровку структуры молекул антител, что
открыло путь к пониманию иммунной системы как самообучающегося
механизма распознавания образов. Пять лет спустя последовала
Нобелевская премия Пригожина. В конце десятилетия Дуглас
Хофштадтер опубликовал книгу «Гёдель, Эшер, Бах», связав воедино
искусственный интеллект, распознавание образов, муравьиные
колонии и «Вариации Гольдберга». Несмотря на сложный характер
темы и витиеватую риторическую структуру, книга стала бестселлером
и получила Пулитцеровскую премию в категории нехудожественной
литературы.
К середине восьмидесятых революция была в самом разгаре. В
1984 году был основан Институт Санта-Фе; три года спустя вышла
книга Джеймса Глейка «Хаос», встреченная всеобщим восторгом, а

вскоре за ней последовали две научно-популярные книги, каждая из
которых называлась «Сложность». Исследования искусственной
жизни процветали, отчасти благодаря успеху таких компьютерных
программ, как Tracker. В гуманитарных науках такие теоретики, как
Мануэль Де Ланда, начали экспериментировать с концептуальным
инструментарием самоорганизации, отказываясь от модной тогда
парадигмы постструктурализма или культурологии. Фазовый переход
завершился; призыв Уоррена Уивера к изучению организованной
сложности получил решительный отклик. «Срединная область»
Уоррена Уивера наконец-то была занята научным авангардом.
* * *
Сейчас мы переживаем третью фазу этой революции. Ее начало
можно отнести к тому дню в начале девяностых, когда Уилл Райт
выпустил программу под названием SimCity, которой суждено было
стать одной из самых продаваемых франшиз в истории видеоигр.
SimCity также ознаменовала новый этап в развивающейся истории
самоорганизации: эмерджентное поведение перестало быть сугубо
объектом исследования, чем-то, что можно лишь интерпретировать и
моделировать в лаборатории. Теперь это было нечто такое, что можно
построить, с чем можно взаимодействовать и что можно продавать. И
хотя SimCity родилась из развивающейся сети мировоззрения «снизу
вверх», она открыла совершенно новые горизонты: SimCity была
произведением культуры, а не науки. Она была призвана развлекать, а
не объяснять.
Спустя десять лет после того, как Райт выпустил SimCity, мир
переполнен этими искусственными системами: интернет-магазины
используют их для распознавания наших культурных вкусов;
художники создают с их помощью новые виды адаптивного искусства;
веб-сайты применяют их для регулирования своих онлайн-сообществ;
маркетологи с их помощью выявляют демографические паттерны
среди населения. Сама индустрия видеоигр выросла до колоссальных
масштабов, превзойдя Голливуд по чистым объемам продаж, причем
многие из самых популярных хитов опираются на возможности
цифровой самоорганизации. И этот массовый успех принес за собой
тонкий, но важный сопутствующий эффект: мы начинаем мыслить
категориями систем «снизу вверх». Подобно метафорам часовщика в
эпоху Просвещения или диалектической логике в девятнадцатом веке,

эмерджентное мировоззрение принадлежит нашему времени,
формируя наши мыслительные привычки и окрашивая наше
восприятие мира. По мере того как наша повседневная жизнь все
больше наполняется искусственной эмерджентностью, мы будем все
чаще ловить себя на том, что полагаемся на логику этих систем — как
в корпоративной Америке, где «интеллект снизу вверх» начинает
вытеснять «управление качеством» в качестве главного лозунга дня,
так и в радикальных антиглобалистских протестных движениях,
которые явно моделируют свои распределенные структуры, лишенные
лидеров, по образцу муравьиных колоний и слизевиков. Бывший вицепрезидент Эл Гор и сам является приверженцем теории сложности и
может часами рассуждать о том, как парадигма «снизу вверх»
способна помочь переосмыслить государственное управление. Спустя
почти два века после того, как Энгельс пытался осмыслить
призрачную упорядоченность улиц Манчестера, и через пятьдесят лет
после того, как Тьюринг размышлял над загадкой цветения, круг
наконец замкнулся. Наш разум, возможно, и устроен так, чтобы искать
тех, кто задает ритм, но мы неуклонно учимся мыслить снизу вверх.

Моделирование слизевика в StarLogo
(любезно предоставлено Митчем
Резником).
ЧАСТЬ ВТОРАЯ

Пойди к муравью, ленивец,
посмотри на действия его, и будь
мудрым.
Нет у него ни начальника, ни
приставника, ни повелителя;
но он заготовляет летом хлеб свой,
собирает во время жатвы пищу свою.
— ПРИТЧИ 6:6–8.

2.
Уличный уровень.
Что бы вы ни говорили о глобальном потеплении или Моне Лизе,
«Аполлоне-9» или каналах Венеции — человечество на первый взгляд
может казаться самым успешным видом на планете, однако у муравьев
есть все шансы оспорить это первенство. Если мерить исключительно
численностью, муравьи — и другие общественные насекомые, такие
как термиты, — доминируют на планете в таких масштабах, что
человеческая популяция кажется лишь запоздалой мыслью эволюции.
Муравьи и термиты составляют 30 процентов биомассы дождевых
лесов Амазонии. Насчитывая почти десять тысяч известных видов,
муравьи соперничают с современным человеком по широте своего
глобального распространения: единственные крупные участки суши,
где нет коренных видов муравьев, — это Антарктида, Исландия,
Гренландия и Полинезия. И пусть они еще не изобрели аэрозольные
баллончики, муравьи оказывают колоссальное влияние на
окружающую среду, перемещая огромные объемы почвы и
распределяя питательные вещества даже в самых суровых условиях
обитания. Разумеется, у них нет нашего развитого переднего мозга,
однако человеческий интеллект — лишь один из критериев
эволюционного успеха.
Все это неизбежно порождает вопрос: если эволюция не сочла
нужным наделить муравьев вычислительными мощностями
человеческого мозга, как им удалось занять столь доминирующее
положение на планете? Хотя единого секрета успеха общественных
насекомых не существует, коллективный разум колонии как системы
определенно сыграл здесь важнейшую роль. Назовем это роевой
логикой: десять тысяч муравьев — возможности каждого из которых
ограничены скудным запасом феромонов и минимальными
когнитивными способностями — сообща решают сложнейшие задачи,
гибко приспосабливаясь к обстоятельствам. Находящаяся в полевых
условиях колония муравьев-жнецов способна не только определить
кратчайший путь к источнику пищи, но и распределить приоритеты

между источниками в зависимости от их удаленности и доступности.
В ответ на меняющиеся внешние условия рабочие муравьи
переключаются со строительства гнезда на сбор корма или на уход за
куколками. Их способности к инженерному делу и социальной
координации могут показаться поистине жутковатыми — в
особенности потому, что ни один конкретный муравей не руководит
процессом. Именно эта связь между микро- и макроорганизацией в
свое время и побудила Дебору Гордон заняться изучением муравьев.
«Меня интересовали системы, в которых отдельные особи,
неспособные оценить глобальную ситуацию, тем не менее действуют
слаженно и скоординированно», — говорит она теперь. «И им удается
этого достичь, опираясь исключительно на локальную информацию».
Локальное оказывается ключевым понятием для понимания силы
роевой логики. Мы наблюдаем эмерджентное поведение в таких
системах, как муравьиные колонии, когда отдельные агенты системы
обращают внимание на своих непосредственных соседей, а не ждут
приказов сверху. Они мыслят локально и действуют локально, однако
их коллективные действия порождают глобальное поведение. Возьмем,
к примеру, взаимосвязь между сбором корма и размером колонии.
Колонии муравьев-жнецов постоянно регулируют численность
активно фуражирующих особей на основе ряда переменных: общего
размера колонии (и, соответственно, количества ртов, которые нужно
прокормить); запасов пищи в гнезде; обилия корма в окрестностях; и
даже присутствия других колоний поблизости. Ни один муравей не
способен оценить какую-либо из этих переменных в одиночку. (Я
намеренно использую местоимение «она» — все рабочие муравьи
женского пола.) Иными словами, воспринимаемый муравьем мир
ограничен уличным уровнем. Здесь нет взгляда на колонию с высоты
птичьего полета, нет возможности воспринять систему в целом — и,
более того, нет когнитивного аппарата, способного осмыслить
подобную картину. «Видение целого» для любого представителя
муравьиного племени невозможно ни на сенсорном, ни на понятийном
уровне.
Да и вообще в мире муравьев, пожалуй, было бы ошибкой
говорить о каком-либо «видении». Хотя некоторые виды муравьев
обладают
удивительно
развитыми
органами
зрения
(у
южноамериканского
муравья-формицина
Gigantiops
destructor

огромные глаза), в подавляющем большинстве случаев обработка
информации у муравьев опирается на химические соединения —
феромоны, также называемые семиохимиками из-за того, что они
образуют среди муравьев функциональную знаковую систему. Для
общения друг с другом муравьи выделяют строго определенный набор
химических веществ из ректальных и стернальных желез, а иногда
срыгивают частично переваренную пищу. Именно эти химические
сигналы и оказываются ключом к разгадке роевой логики. «Вся
совокупность имеющихся на сегодняшний день данных, — пишут Э.
О. Уилсон и Берт Хёлльдоблер в своем фундаментальном труде
«Муравьи», — указывает на то, что феромоны играют центральную
роль в организации колоний».
По сравнению с человеческими языками коммуникация муравьев
может показаться примитивной — обычно она насчитывает всего
десять-двадцать знаков. Общение между рабочими особями в колониях
красных огненных муравьев Solenopsis invicta, которых Уилсон
активно исследовал в начале шестидесятых годов, опирается на
словарь из десяти сигналов, девять из которых основаны на
феромонах. (Единственное исключение — тактильный контакт
непосредственно между муравьями.) Помимо прочего, эти
семиохимические вещества кодируют распознавание задач («я занят
сбором корма»); привлечение к следу («еда здесь»); сигнал тревоги
(«спасайся кто может!»); и некрофорическое поведение («давайте
избавимся от этих мертвых товарищей»).
Несмотря на простоту словаря и невозможность сложных
синтаксических структур, языку муравьев все же присущи некоторые
интригующие особенности, расширяющие его выразительные
возможности. Многие семиохимические сигналы работают по
относительно простому бинарному принципу — например, сообщая,
является ли другой муравей другом или врагом. Однако муравьи
способны также улавливать градиенты феромонов, определяя, в каком
направлении запах усиливается, что весьма напоминает обонятельные
способности ищеек. Способность распознавать градиенты крайне
важна для выстраивания тех линий доставки пищи, которые так
прочно закрепились в массовом представлении о муравьиной жизни:
казалось бы, бесконечный поток муравьев, комично нагруженных
семенами, упорно марширующих по тротуару или земле. (Как мы

увидим в главе 5, программа Митча Резника StarLogo способна
моделировать то, как колонии обнаруживают источники пищи и
транспортируют груз обратно в муравейник.) Градиенты феромонного
следа определяют разницу между фразами «где-то здесь есть еда» и
«еда находится строго к северу отсюда».
Как и большинство их сородичей, муравьи-жнецы, которых
изучает Дебора Гордон, также особенно искусны в измерении
частоты определенных семиохимических веществ — талант, который
также расширяет семантический диапазон муравьиного языка.
Муравьи способны почувствовать разницу между встречей с десятью
муравьями-фуражирами за час и встречей со ста. Гордон полагает, что
этот конкретный навык имеет решающее значение для поразительной
способности колонии регулировать распределение задач в зависимости
от размера колонии или запасов пищи — иными словами, локальное
умение, которое порождает глобальное поведение.
«Я не думаю, что муравьи оценивают размер колонии, — говорит
она мне, — но я думаю, что размер колонии влияет на то, что
испытывает отдельный муравей, а это совсем другое дело. Я не думаю,
что муравей следит за тем, насколько велика вся колония, но полагаю,
что муравей в большой колонии получает иной опыт, нежели муравей
в маленькой колонии. И это может объяснять, почему крупные старые
колонии ведут себя иначе, чем маленькие». Муравьи, по мнению
Гордон, проводят своего рода статистическую выборку общей
численности популяции на основе своих случайных встреч с другими
муравьями. Муравей-фуражир может ожидать встречи с тремя
другими фуражирами в минуту — если он встречает больше трех, то
может последовать правилу, которое велит ему вернуться в гнездо.
Поскольку более крупные и старые колонии производят больше
фуражиров, в больших колониях муравьи могут вести себя иначе
просто потому, что у них больше шансов столкнуться с другими
муравьями.
Эта локальная обратная связь вполне может оказаться секретом
децентрализованного планирования в мире муравьев. У отдельных
муравьев нет возможности узнать, сколько фуражиров, строителей
гнезд или сборщиков мусора заняты работой в данный момент, но они
могут отслеживать, сколько членов каждой группы им довелось
встретить во время своих ежедневных перемещений. На основе этой

информации — как самого феромонного сигнала, так и его частоты во
времени — они могут соответствующим образом корректировать
собственное поведение. Колонии берут проблему, которую
человеческие общества могли бы решить с помощью командной
системы (какой-нибудь трансляции из центра управления,
объявляющей о избытке фуражиров), и вместо этого решают ее с
помощью статистических вероятностей. При достаточном количестве
муравьев, хаотично перемещающихся в ограниченном пространстве,
колония сможет точно оценить общую потребность в фуражирах или
строителях гнезд. Конечно, всегда есть вероятность того, что
отдельный муравей случайно наткнется на непропорционально
большое количество фуражиров и, следовательно, переоценит общую
ситуацию со сбором пищи и соответствующим образом изменит свое
поведение. Но поскольку процесс принятия решений распределен
между тысячами особей, погрешность оказывается ничтожно малой.
На каждого муравья, который случайно переоценит число работающих
фуражиров, найдется тот, кто его недооценит. В достаточно большой
колонии эти два отклонения в конечном итоге компенсируют друг
друга, и на выходе сложится точная картина.
Если вы создаете систему, предназначенную для обучения «снизу
вверх», систему, в которой макроинтеллект и адаптивность
проистекают из локальных знаний, вам необходимо следовать пяти
фундаментальным принципам. Муравьи-жнецы Деборы Гордон
наглядно демонстрируют все эти принципы в действии:
Больше — значит иначе. Этот старый лозунг теории сложности
на самом деле имеет два значения, применимых к нашим муравьиным
колониям. Во-первых, статистический характер взаимодействия
муравьев требует наличия критической массы особей, чтобы колония
могла разумно оценивать свое глобальное состояние. Десять муравьев,
блуждающих по пустыне, не смогут точно оценить общую
потребность в фуражирах или строителях гнезда, но две тысячи
справятся с этим блестяще. Принцип «больше — значит другое»
относится также к различию между микромотивами и
макроповедением: отдельные муравьи не «знают», что они
расставляют приоритеты для путей между различными источниками
пищи, когда прокладывают градиент феромонов рядом с кучей
питательных семян. На самом деле, если бы мы изучали только

отдельных муравьев в изоляции, мы бы никак не смогли узнать, что
эти химические выделения были частью общих усилий по созданию
линии массового снабжения, переносящей сравнительно огромные
объемы пищи обратно в гнездо. Глобальное поведение становится
очевидным только при наблюдении за всей системой в действии.
Неведение полезно. Простота муравьиного языка — и
относительная глупость отдельных муравьев — это, как выражаются
программисты, не баг, а фича. Эмерджентные системы могут стать
громоздкими и неуправляемыми, если их составные части окажутся
чрезмерно сложными. Лучше построить плотно взаимосвязанную
систему из простых элементов и позволить более сложному поведению
постепенно подниматься наверх. (Это одна из причин, почему
компьютерные чипы работают на упрощенном языке нулей и единиц.)
Наличие индивидуальных агентов, способных напрямую оценивать
общее состояние системы, может стать серьезной помехой в роевой
логике — по той же причине, по которой вы бы не хотели, чтобы один
из нейронов вашего мозга вдруг обрел разум.
Поощряйте случайные встречи. Децентрализованные системы,
такие как муравьиные колонии, в значительной степени опираются на
случайные взаимодействия муравьев, исследующих заданное
пространство без каких-либо предварительных указаний. Их встречи с
другими муравьями в каждом отдельном случае случайны, но
поскольку в системе очень много особей, эти встречи в конечном итоге
позволяют им оценивать и изменять макросостояние самой системы.
Без таких случайных столкновений колония не была бы способна
натыкаться на новые источники пищи или адаптироваться к новым
условиям окружающей среды.
Ищите закономерности в знаках. Хотя муравьям не нужен
обширный словарный запас и они неспособны к синтаксическим
конструкциям, они сильно полагаются на закономерности в
улавливаемых ими семиохимических веществах. Градиент в
феромонном следе ведет их к источнику пищи, в то время как
столкновение с высоким соотношением строителей гнезда к
фуражирам побуждает их переключаться на другие задачи. Эта
способность
к
распознаванию
закономерностей
позволяет
метаинформации циркулировать в разуме колонии: знаки о знаках.
Запах феромонов одного муравья-фуражира мало что значит, но запах

феромонов пятидесяти фуражиров в течение часа несет в себе
информацию о глобальном состоянии колонии.
Обращайте внимание на соседей. Пожалуй, это самый важный
урок, который могут преподать нам муравьи, и урок с самыми далеко
идущими последствиями. Его можно сформулировать иначе:
«Локальная информация способна приводить к глобальной мудрости».
Основным механизмом роевой логики является взаимодействие между
соседними муравьями на местности: муравьи натыкаются друг на
друга или на феромонные следы друг друга, патрулируя территорию
вокруг гнезда. Добавление муравьев в общую систему порождает
больше взаимодействий между соседями и, как следствие, позволяет
самой колонии эффективнее решать проблемы и саморегулироваться.
Если бы соседние муравьи не сталкивались друг с другом, колонии
были бы просто бессмысленным скопищем отдельных организмов —
роем без логики.
* * *
Колонии муравьев-жнецов Гордон таят в себе еще одну загадку.
Даже если мы понимаем, как локальные взаимодействия могут
приводить к глобальному решению задач, у нас все еще нет ответа на
вопрос, как колонии развиваются со временем. Это один из тех
научных вопросов, которые никому не приходило в голову задать,
потому что само явление оставалось незамеченным. А незамеченным
оно оставалось потому, что люди думали о муравьях — и наблюдали за
ними — в неверном масштабе. До недавнего времени энтомологи
изучали поведение колоний «моментальными снимками», исследуя
конкретное гнездо в течение нескольких дней или месяцев, а затем
переключаясь на другие гнезда или возвращаясь в лабораторию. Но
успешные колонии могут жить до пятнадцати лет — таков срок жизни
откладывающей яйца царицы, чья гибель знаменует собой
окончательную смерть и самой колонии. Энтомологи смотрели на
отдельные колонии в масштабе недель или месяцев. Но чтобы понять,
как развиваются колонии, нужно было работать в масштабе
десятилетий.
В середине восьмидесятых, когда она только начинала полевые
исследования в Аризоне, Гордон сделала смелую научную ставку,
которая в ретроспективе оказалась гениальной: она решила
отслеживать отдельные колонии из года в год, наблюдая за ними от

самого рождения в конце успешного брачного полета до
пятнадцатилетнего старения. Примерно через полдесятилетия работы
над этим трудоемким проектом начали поступать первые результаты, и
они оказались поразительными. Подобно покадровой съемке
вьющейся вокруг ветки лозы, исследование Гордон изменило наши
представления о муравьях, изменив временной масштаб, в котором мы
их воспринимали. За пятнадцать лет своего существования колонии
проходили через четко выраженные фазы младенчества, отрочества и
зрелости. «Я никогда не думала об этом и ничего об этом не читала,
потому что без долгосрочных данных никто толком не знает возраста
своих колоний, — говорит она сейчас. — И только когда я стала
наблюдать за одними и теми же колониями из года в год и смогла
подсчитывать их возраст, я начала замечать, что молодые колонии
более активны». По мере продолжения наблюдений обнаружился
целый ряд различий между колониями разного возраста, различий,
которые странным образом напоминали другие циклы развития в
животном мире.
Во-первых, молодые колонии более непостоянны. «Я проводила
эксперименты, имитирующие изменения в окружающей среде, с
которыми колония обычно сталкивается, — например, изменение
доступности пищи, — рассказывает мне Гордон. — Если я провожу
один и тот же эксперимент неделю за неделей со старыми колониями,
я получаю одинаковые результаты: они реагируют одинаково раз за
разом. Если же мы проводим тот же эксперимент неделю за неделей с
молодой колонией, она на этой неделе отреагирует одним образом, а на
следующей — другим. Таким образом, молодые колонии более
чувствительны к любым отличиям этой недели от предыдущей».
— Типичные подростки, — смеюсь я.
— Возможно, — улыбается она. — И еще одна вещь, которая,
пожалуй, еще более характерна для подростков, — это разница в том,
как старые и молодые колонии реагируют на своих соседей. Соседние
колонии муравьев-жнецов сталкиваются, когда зоны активности их
фуражиров пересекаются и они ищут пищу в одних и тех же местах.
Если старые колонии встретят соседа в один день, то на следующий
они скорее повернут назад и пойдут в другую сторону, чтобы избежать
встречи. Молодые же колонии гораздо более упорны и агрессивны,
хотя они и меньше по размеру. Так что они встречаются в один день и

возвращаются на то же место на следующий — даже если им придется
драться.
Циклы развития колоний интригуют уже сами по себе, но
обратите внимание на еще один факт: в то время как вся колония в
целом развивается и адаптируется на протяжении пятнадцати лет,
составляющие ее муравьи живут не дольше двенадцати месяцев.
Действительно, несчастные самцы, которые появляются всего раз в год
для брачного полета, живут всего один день. (Их жизнь настолько
коротка, что естественный отбор даже не потрудился снабдить их
челюстями для еды, ведь они просто не успевают проголодаться.)
Только царица живет дольше года, но она не делает ничего, кроме
откладывания яиц, и совершенно не участвует в деятельности рабочих
муравьев на местности. По мере развития колония становится более
стабильной и менее порывистой, и все же население колонии каждый
год обновляется с нуля. Как у целого может вырабатываться
жизненный цикл, если его части столь недолговечны?
* * *
Не будет ошибкой сказать, что понимание эмерджентности
начинается с разгадки этой головоломки. Сохранение целого во
времени — глобальное поведение, которое переживает любую из
своих составных частей, — это одна из определяющих характеристик
сложных систем. Поколения муравьев приходят и уходят, но сама
колония зреет, становится более стабильной, более организованной.
Разум, естественно, пасует перед этой смесью постоянства и
нестабильности. Мы можем понять это, когда натыкаемся, скажем, на
тюдоровский дом в Котсуолдсе, в котором каждая доска, балка и
кирпич были заменены по крайней мере один раз за время его
существования, потому что эти кирпичи заменяются «главными
планировщиками»: ремесленниками или жильцами, которые знают, как
должен выглядеть сам дом, и намеренно следуют первоначальным
чертежам. Муравьиные колонии Гордон больше похожи на дом,
который автоматически меняет свою кожу раз в год, без чьей-либо
помощи. Или даже лучше, учитывая, что муравьиные колонии со
временем становятся более прочными, это похоже на дом, в котором
через пять лет спонтанно появляется более надежная система
теплоизоляции, а через десять вырастает новый гараж.

Муравьиная колония может поражать нас своей способностью
расти и развиваться, избавляясь от целых поколений рабочих
муравьев, но, как оказывается, мы не так уж сильно отличаемся от
общественных насекомых, таких как муравьи, термиты или пчелы. Как
отмечает научный писатель Мэтт Ридли: «Отношения между клетками
тела действительно очень похожи на отношения между пчелами в улье.
Предки ваших клеток когда-то были отдельными сущностями, и их
эволюционное „решение“ сотрудничать, принятое около шестисот
миллионов лет назад, почти полностью эквивалентно такому же
решению, принятому, возможно, пятьдесят миллионов лет назад
общественными насекомыми, сотрудничать на уровне организма;
близкие генетические родственники обнаружили, что могут
размножаться более эффективно, если будут делать это опосредованно,
делегируя эту задачу половым клеткам в случае обычных клеток или
царице в случае пчел».
Человеческое тело состоит из нескольких сотен различных типов
клеток — мышечных, кровяных, нервных и так далее. В любой момент
времени в вашем организме трудятся около 75 триллионов этих
клеток. В самом буквальном смысле вы являетесь суммой их действий;
без них нет вас. И тем не менее эти клетки постоянно умирают!
Тысячи из них, вероятно, погибли за то время, пока вы читали
предыдущее предложение, а к следующей неделе вы будете состоять
из миллиардов новых клеток, которых не было здесь, чтобы
насладиться чтением этого предложения, не говоря уже о том, чтобы
радоваться вашему первому шагу или школьному выпускному балу.
Клетки в вашем теле умирают постоянно — и большинство из них
заменяются с огромной скоростью. (Оказывается, даже клетки мозга
регенерируют в зрелом возрасте.) И все же каким-то образом,
несмотря на это колоссальное обновление клеток, вы по-прежнему
чувствуете себя самим собой от недели к неделе и из года в год. Как
такое возможно?
Некоторые читатели могут возразить, что люди на самом деле
ближе к тому бесконечно перестраиваемому тюдоровскому дому, чем к
муравьиной колонии, поскольку в случае развития человека у нас
действительно есть главный планировщик и чертеж, которому мы
можем следовать: эти спирали ДНК, аккуратно свернутые в каждой
клетке нашего тела. Наши клетки знают, как строить наши тела,

потому что естественный отбор наделил их скрупулезно
детализированным планом и позаботился о том, чтобы 75 триллионов
копий были распределены по всему нашему организму в любой
момент времени. Казалось бы, тирания ДНК противоречит принципам
эмерджентности: если все клетки читают одно и то же руководство к
действию, то это вовсе не система, работающая снизу вверх; это
абсолютная централизация. Это было бы похоже на муравьиную
колонию, где каждый муравей начинал день с тщательно
спланированного графика: сбор пищи с шести до десяти; дежурство на
мусорной куче до полудня; обед; а во второй половине дня — уборка.
Это командная экономика, а не система, работающая снизу вверх.
Значит ли это, что наши гены — это тайные Сталины, раздающие
фиксированный план роста стахановцам наших клеток? Неужели мы
больше похожи на социалистический жилой комплекс, чем на
муравьиную колонию? Никто не спорит, что ДНК оказывает
колоссальное влияние на развитие наших клеток и что каждая клетка в
нашем теле содержит один и тот же генетический чертеж. Если бы
каждая клетка просто считывала инструкции из хромосомного
руководства и вела себя соответствующим образом, действительно
можно было бы утверждать, что наши тела функционируют не так, как
муравьиные колонии. Но клетки делают больше, чем просто следуют
диктату ДНК. Они также учатся у своих соседей. И без этого
локального взаимодействия генеральный план нашего генетического
кода был бы абсолютно бесполезен.
Клетки избирательно используют чертеж ДНК: ядро каждой
клетки содержит весь геном организма, но каждая отдельная клетка
считывает лишь крошечный сегмент этих данных: мышечные клетки
читают строки кода, относящиеся к мышечным клеткам, в то время как
клетки крови обращаются к фрагментам, связанным с клетками крови.
Это кажется довольно простым, пока вы не зададитесь вопросом: а как
мышечная клетка вообще стала мышечной? И этот вопрос лежит в
основе одной из самых глубоких тайн эмерджентности: как сложные
организмы с огромным разнообразием строительных блоков могут
развиваться из столь простых зачатков. Все мы начинаем жизнь как
одноклеточные организмы, и все же к концу цикла развития мы какимто образом состоим из двухсот разновидностей клеток, тесно

связанных друг с другом и выполняющих потрясающе сложные
задачи. Как яйцо ухитряется знать, как построить курицу?
Ответ не так уж отличается от решения, на которое полагаются
муравьиные колонии. Клетки самоорганизуются в более сложные
структуры, учась у своих соседей. Каждая клетка вашего тела
содержит сложный набор инструментов для определения состояния
окружающих клеток и для общения с ними с помощью различных
химических посредников. Там, где муравьи использовали феромоны,
чтобы сообщать друг другу о своих действиях, клетки общаются
посредством солей, сахаров, аминокислот — и даже более крупных
молекул, таких как белки и нуклеиновые кислоты. Сигналы частично
передаются через клеточные «контакты» — узкие проходы, которые
пропускают молекулы из цитоплазмы одной клетки в другую. Это
общение играет важнейшую роль во всей клеточной активности, но
оно особенно критично для эмбрионального развития, во время
которого одноклеточный организм самоорганизуется в мышь, круглого
червя или человека.
Все мы начинаем жизнь как одноклеточный эмбрион, но спустя
считаные секунды после зачатия эмбрион делится на две части:
«голову» и «хвост». В этот момент организм пополняет ряды
многоклеточной жизни, состоя теперь из двух отдельных клеток. И у
этих двух клеток — головной и хвостовой — в ДНК закодированы
разные инструкции по росту: одна клетка открывает главу «головная
клетка», другая — главу «хвостовая клетка». На этой ранней стадии
развития инструкции следуют предсказуемому шаблону: разделиться
на еще одну «голову» и «хвост». Таким образом, на втором этапе
эмбрионального развития образуются четыре клетки: голова головы,
хвост головы, голова хвоста и хвост хвоста. Эти четыре единицы
могут показаться незначительными, но цикл деления клеток
продолжается со стремительной скоростью. Эмбрион лягушки делится
почти на десять тысяч клеток всего за несколько часов. Неудержимая
сила геометрической прогрессии — это не просто математическая
причуда, это также основа самого зарождения жизни.
Как только эмбрион достигает определенного размера, начинают
формироваться клеточные «коллективы», и здесь все становится
сложнее. Одна группа клеток может положить начало руке, в то время
как другая группа может оказаться первыми зачатками серого

вещества мозга. Каждая клетка должна каким-то образом понять, где
она находится в общей схеме вещей — и все же, подобно муравьям, у
клеток нет возможности видеть картину целиком, и у них нет
фиксированного адреса, начертанного на них при появлении на свет,
нет заводского серийного номера. Но хотя у клеток нет возможности
взглянуть на содержащий их организм с высоты птичьего полета, они
могут оценивать ситуацию на «уличном» уровне с помощью
молекулярных сигналов, передаваемых через клеточные контакты. В
этом и заключается секрет самосборки: клеточные коллективы
возникают потому, что каждая клетка ищет у своих соседей подсказки
о том, как себя вести. Эти подсказки напрямую контролируют то, что
биологи называют «экспрессией генов»; они служат шпаргалкой,
позволяющей каждой клетке сообразить, к какому сегменту ДНК
обратиться за инструкциями. Это своего рода микроскопическое
стадное чувство: клетка оглядывается на своих соседей и видит, что
все они дружно трудятся над созданием барабанной перепонки или
сердечного клапана, что, в свою очередь, заставляет и её начать
работать над той же задачей.
Ключевой момент здесь в том, что жизнь не сводится просто к
переписыванию статичных фрагментов из нашего генетического
писания. Клетки определяют, на какие фрагменты обратить внимание,
наблюдая за сигналами окружающих клеток: только благодаря этому
локальному взаимодействию могут возникать сложные «кварталы»
типов клеток. Нобелевский лауреат Джеральд Эдельман называет этот
процесс топобиологией, от греческого слова, означающего «место», —
topos. Клетки во многом полагаются на код ДНК для развития, но для
работы им также необходимо чувство места. Действительно, этот код
абсолютно бесполезен без способности клетки определять свое место
в организме в целом — задача, которая решается с помощью изящной
стратегии: обращать внимание на своих соседей. Как пишет Ридли:
«Величайшая прелесть эмбрионального развития — то, что людям так
трудно постичь, — заключается в том, что это полностью
децентрализованный процесс. Поскольку каждая клетка тела несет в
себе полную копию генома, ни одной клетке не нужно ждать указаний
от руководства; каждая клетка может действовать на основе
собственной информации и сигналов, которые она получает от
соседей». И вот мы вернулись к муравьям Гордон и их поразительной

способности порождать скоординированное глобальное поведение из
локальных взаимодействий.
* * *
Соседи и соседства. Эти слова кажутся более применимыми к
сообществам человеческих поселений, чем к микроскопическим
владениям мышечных клеток или муравьев-жнецов. Но как нам
подняться еще на одну ступень выше по цепи жизни — к культурному
«суперорганизму» города? Разумеется, поведение городов можно
моделировать с помощью инструментов логики роя. Компьютерные
симуляции могут невероятно многому научить нас в отношении
сложных систем: если картинка стоит тысячи слов, то интерактивная
модель стоит миллионы. Но беглый взгляд на списки бестселлеров
программного обеспечения покажет вам, что симуляторы городов —
это больше, чем просто образовательный инструмент. Франшиза
SimCity Уилла Райта разошлась миллионными тиражами; вполне
вероятно, что число виртуальных городов, созданных с помощью
инструментов Райта, превышает число реальных городов, возникших в
современной истории человечества. Одни игры привлекают наше
внимание, взывая к нашей любви к историям, следуя линейной
последовательности ходов и ответных действий, с четко определенным
началом и концом; другие игры приковывают взгляд тем, что в них все
взрывается. SimCity была одной из первых игр, использовавших
поразительные, идущие снизу вверх силы эмерджентности.
Гениальность Райта заключалась не просто в понимании того, как
увлекательно симулировать целый мегаполис на экране. Он также
наткнулся на блестящий программный трюк, который позволил городу
развиваться более живым и естественным образом — трюк, который
поразительно напоминает поведение муравьиных колоний и
эмбрионов.
Много говорилось о том, что в SimCity невозможно «выиграть»,
но, пожалуй, еще важнее отметить, что в нее не совсем и «играют» —
по крайней мере, в привычном понимании этого слова применительно
к обычным играм. Пользователи выращивают свои виртуальные
города, но города развиваются непредсказуемо, а контроль над их
конечным обликом всегда остается косвенным. Вы можете создавать
коммерческие зоны или строить шоссе, но нет никакой гарантии, что
район начнет бурно развиваться, а уровень преступности снизится.

(Конечно, это далеко не случайный процесс — опытные игроки учатся
подталкивать своих виртуальных граждан в нужном направлении.) Для
большинства людей зрелище того, как их первый цифровой городок
обрастает фешенебельными кварталами и хронически депрессивными
трущобами, кажется по-настоящему жутковатым — как будто строгая
математика цифрового компьютера каким-то образом породила живую
форму, нечто более органическое и изменчивое, находящееся где-то
посередине между жесткими законами программирования и чистой
случайностью.
Как Райт создал эту необычайную иллюзию? Спроектировав игру
как эмерджентную систему — сеть ячеек, которые связаны с другими
ячейками и меняют свое поведение в ответ на поведение других ячеек
в сети. Каждый конкретный городской квартал в SimCity обладает
рядом показателей — скажем, стоимостью земли или уровнем
загрязнения. Как и в реальном городе, эти показатели меняются в
зависимости от показателей соседних кварталов: если квартал на
западе падает в цене, а у восточного соседа растет уровень
преступности, то и стоимость данного квартала вполне может
снизиться. (Опытный игрок в SimCity может противостоять этому
упадку, разместив полицейский участок в пределах десяти кварталов
от депрессивной зоны.) Сами алгоритмы относительно просты —
посмотри на состояние соседей и измени свое состояние
соответствующим образом, — но магия симуляции возникает потому,
что компьютер производит тысячи таких вычислений в секунду.
Поскольку каждая ячейка влияет на поведение других ячеек,
изменения распространяются по всей системе подобно ряби, с такой
плавностью и отчетливостью, что это можно описать только как живой
процесс.
Сходство с нашими муравьями и эмбрионами поразительно.
Каждый квартал в SimCity подчиняется набору жестких инструкций,
определяющих его поведение, точно так же как наши клетки
сверяются со шпаргалкой наших генов. Но выполнение этих
инструкций зависит от сигналов, получаемых от других кварталов по
соседству, точно так же как клетки «вглядываются» через щелевые
контакты, чтобы оценить состояние своих соседей. Когда в игре всего
горстка городских кварталов, она смертельно скучна и выглядит
неубедительно механической. Но когда кварталов тысячи, и каждый

реагирует на десятки переменных, симулированный городской пейзаж
оживает, обрастая элитными районами и трущобами, осаждаемый
виртуальными кризисами и переживающий внезапные подъемы. Как и
в случае с муравьиными колониями, больше — значит иначе.
«Великие города — это не просто разросшиеся городки, — пишет
Джейн Джекобс. — Это не просто более плотно застроенные
пригороды. Они принципиально отличаются от городков и
пригородов». Разумеется, она писала о реальных городах, но с тем же
успехом могла говорить о сетевых алгоритмах SimCity или о кишащих
колониях аризонских муравьев-жнецов.
Экономисты и городские социологи также экспериментируют с
моделями, способными симулировать то, как города самоорганизуются
с течением времени. Хотя на реальные города сильное влияние
оказывают силы, действующие сверху вниз, такие как законы о
зонировании и комиссии по планированию, ученые давно признали,
что силы, направленные снизу вверх, играют важнейшую роль в
формировании городов, создавая обособленные районы и другие
незапланированные демографические скопления. В последние годы
некоторые из этих теоретиков — не говоря уже о ряде представителей
традиционной экономической науки — разработали более точные
модели, воссоздающие процесс формирования районов с
поразительной точностью.
Лекции 1995 года экономиста (а ныне автора колонок в New York
Times) Пола Кругмана «Самоорганизующаяся экономика» (The SelfOrganizing Economy), опубликованные в виде книги на следующий год,
содержат удивительно простую математическую модель, которая
может объяснить «полицентричную структуру современного
мегаполиса, напоминающую пудинг с изюмом». Опираясь на
теоретико-игровые модели, разработанные Томасом Шеллингом для
объяснения того, как формируются сегрегированные города, система
Кругмана предполагает упрощенный город, состоящий исключительно
из коммерческих предприятий, каждое из которых принимает решение
о своем местоположении на основе расположения других
предприятий. Определенные центростремительные силы сближают
предприятия друг с другом (поскольку фирмы могут стремиться
разделить клиентскую базу или другие местные услуги), а
центробежные силы отдаляют их друг от друга (так как фирмы

конкурируют за рабочую силу, землю и, в некоторых случаях,
клиентов). В этих условиях модель Кругмана опирается на две
основные аксиомы:
1. Между центростремительными и центробежными силами
должно существовать противоборство, причем ни одна из них не
должна быть слишком сильной.
2. Радиус действия центростремительных сил должен быть
меньше радиуса действия центробежных: предприятиям должно
нравиться, когда другие предприятия находятся совсем рядом, но не
нравиться, когда они находятся на некотором отдалении.
(Специализированному магазину нравится, когда другие магазины
открываются в том же торговом центре, потому что они привлекают
больше потенциальных покупателей; но ему не нравится, когда
магазины открываются в конкурирующем торговом центре в десяти
милях от него.)
«И это все, что нам нужно, — продолжает Кругман. — В любой
модели, отвечающей этим критериям, любое первоначальное
распределение предприятий по территории, каким бы равномерным
(или случайным) оно ни было, спонтанно организуется в структуру со
множеством четко обособленных деловых центров».
Кругман
даже
приводит
график,
демонстрирующий
самоорганизацию города во времени — изображение, отражающее
изящество этой модели. Расположите тысячу предприятий на этой
территории случайным образом, затем запустите часы и наблюдайте,
как они перемещаются по пространству. В конце концов, независимо
от первоначальной конфигурации, фирмы соберутся в цепочку
обособленных кластеров, расположенных на равном расстоянии друг
от друга. Не существует никакого правила группировки, которому
предприятия подчинялись бы напрямую: их мотивы сугубо локальны.
Но эти микромотивы тем не менее объединяются, формируя
макроповедение — порядок более высокого уровня, существующий на
уровне самого города. Локальные правила ведут к глобальной
структуре — но к структуре, которую вы не обязательно смогли бы
предсказать, исходя из самих правил.
Кругман говорит о своем полицентризме по принципу «пудинга с
изюмом» как о черте современного «окраинного города», но его
модель может также объяснить и более старую традицию:

формирование районов внутри более крупного мегаполиса. Районы
сами по себе представляют собой полицентрические структуры,
рожденные тысячами локальных взаимодействий; это очертания,
формирующиеся внутри более крупных очертаний города. Подобно
муравьиным колониям Гордон или клеткам развивающегося эмбриона,
районы — это узоры во времени. Никто не создает их по своей
единоличной воле; они возникают в силу некоего молчаливого
консенсуса: художники селятся здесь, инвестиционные банкиры —
здесь, американцы мексиканского происхождения — здесь, геи и
лесбиянки — здесь. Подавляющее большинство горожан живут по
этим законам, без какого-либо правового органа, предписывающего их
соблюдение. Именно тротуар — общественное пространство, где
взаимодействия между соседями наиболее выразительны и часты, —
помогает нам создавать эти законы. В народной демократии
формирования районов мы голосуем ногами.
* * *
Один мой друг, переехавший в Калифорнию несколько лет назад,
как-то заметил мне с совершенно серьезным видом: «Классовая
сегрегация в Лос-Анджелесе далеко не так ужасна, как принято
думать. Ты удивишься, сколько бедных районов я проезжаю по
автостраде, когда еду на работу».
Это было одно из тех замечаний, в которых раскрывается целое
мировоззрение. «Это не "встреча с рабочим классом", — прогремел я в
ответ, — если ты взираешь на них сверху вниз с эстакады». Но доля
истины
в
его
словах
была.
В
рассредоточенном,
автомобилецентричном городе вроде Лос-Анджелеса шоссе служат
соединительными узлами, одной из немногих зон, где разные группы
населения сталкиваются друг с другом — пусть даже на скорости
шестьдесят пять миль в час.
С тех самых пор как в начале шестидесятых была впервые
опубликована книга «Смерть и жизнь», критики, вдохновленные
идеями Джекобс, нещадно критиковали разрозненные сообщества ЛосАнджелеса и Финикса, а также их еще более безликих потомков —
«окраинные города», которые вырастали вокруг удобных развязок
автострад или огромных парковок подобно тому, как некогда города
теснились у гаваней или крупных рек. Прогрессивные урбанисты
оплакивали превращение американских городов в сплошные торговые

центры, когда оживленные общественные улицы уступали место
безликим частным торговым комплексам. Карнавальная стихия
тротуаров, столь живо запечатленная Вордсвортом и Бодлером в
прошлом веке, казалось, уходила в прошлое вслед за конными
экипажами, и в каждом случае виновник оказывался одним и тем же:
автомобиль, который повлек за собой все беды городского расползания
— жесткое функциональное зонирование, закрытые охраняемые
кварталы, пустынные или вовсе отсутствующие тротуары.
В самом центре этой прискорбной трансформации находилась
сама улица и те взаимодействия между незнакомцами, которые когдато на ней происходили. Гениальность «Смерти и жизни» заключалась
в том, что Джекобс поняла — еще до того, как в науке появился
понятийный аппарат для описания этого явления, — что именно эти
взаимодействия позволяют городам создавать эмерджентные системы.
Она так страстно боролась против градостроительного планирования,
уводившего людей «с улиц», потому что понимала: и порядок, и
жизнеспособность функционирующих городов проистекают из
свободных, импровизированных объединений людей, населяющих эти
улицы. Города, как понимала Джекобс, создавались не центральными
планировочными комиссиями, а низовыми действиями едва знакомых
друг с другом людей, занимающихся своими делами в общественной
жизни. Городское пространство принято воображать в виде панорамы
небоскребов, но настоящая магия городской жизни рождается внизу.
Частью этой магии является базовая человеческая потребность в
безопасности. Во второй главе «Смерти и жизни» исследуется то, как
густонаселенные городские поселения коллективно «решают»
проблему обеспечения собственной безопасности — решение, которое
целиком и полностью зависит от локальных взаимодействий
незнакомцев, делящих между собой общественное пространство
тротуаров:
Под кажущимся беспорядком старого города везде, где он
успешно функционирует, скрывается удивительный порядок,
поддерживающий безопасность улиц и свободу города. Это порядок
сложный. Его суть — в тесном контакте при использовании тротуаров,
влекущем за собой постоянную смену наблюдающих глаз. Этот
порядок целиком состоит из движения и изменений... Балет хорошего

городского тротуара никогда не дублирует себя в разных местах, а в
каком-то одном месте он всегда полон новых импровизаций.
После долгого и потрясающе детального описания хореографии
одного дня Джекобс завершает главу одним из величайших пассажей в
истории культурной критики:
В моем описании ежедневный балет на Гудзон-стрит выглядит
более лихорадочным, чем на самом деле, поскольку письменное
изложение спрессовывает его во времени. В реальной жизни все иначе.
В реальной жизни, конечно, постоянно что-то происходит, балет
никогда не останавливается, но общее впечатление мирное, а общий
ритм даже неторопливый. Люди, хорошо знающие такие оживленные
городские улицы, поймут, о чем речь. Боюсь, те, кто их не знает, всегда
будут представлять себе это не совсем верно — подобно старинным
гравюрам с изображением носорогов, сделанным по рассказам
путешественников.
На Гудзон-стрит, как и в Норт-Энде в Бостоне или в любых
других оживленных районах больших городов, мы вовсе не наделены
от природы большим умением обеспечивать безопасность тротуаров,
нежели люди, пытающиеся выживать в условиях враждебного
перемирия за территорию в слепом городе. Нам просто
посчастливилось обладать таким городским порядком, при котором
сохранять мир относительно легко, потому что на улицу устремлено
множество глаз. Но в самом этом порядке или в ошеломляющем
количестве составляющих его компонентов нет ничего простого.
Большинство этих компонентов так или иначе специализированы. Но
они объединяются в своем совместном воздействии на тротуар,
который не специализирован вовсе. И в этом его сила.
Мы снова возвращаемся в мир муравьев: случайные локальные
взаимодействия ведут к глобальному порядку; специализированные
компоненты создают неспециализированный разум; городские районы,
состоящие из отдельных людей, решают проблемы так, что никто из
этих людей даже не осознает этого. И безопасность — это лишь часть
картины: в книге «Смерти и жизни», описано множество способов
«использования тротуаров», с некоторыми из которых мы столкнемся в
последующих главах.
Суть здесь в том, что тротуары важны не потому, что они
представляют собой экологически безопасную альтернативу

автострадам (хотя это действительно так), и не потому, что ходьба
пешком полезнее для здоровья, чем вождение автомобиля (хотя и это
верно), и не потому, что в ориентированных на пешеходов городах есть
нечто причудливо старомодное (это скорее дань моде, нежели
эмпирический факт). На самом деле Джекобс волнует вовсе не
физическое существование тротуаров как таковое. Важно то, что они
служат основным каналом для обмена информацией между
городскими жителями. Соседи учатся друг у друга, потому что они
проходят мимо друг друга — а также мимо магазинов и домов друг
друга — на тротуаре. Тротуары обеспечивают коммуникацию с
относительно высокой пропускной способностью между совершенно
незнакомыми людьми и смешивают огромное количество людей в
случайных конфигурациях. Без тротуаров города были бы подобны
муравьям, лишенным обоняния, или колонии с критически малым
числом рабочих муравьев. Тротуары обеспечивают как правильный
характер, так и нужное количество локальных взаимодействий. Они
служат щелевыми контактами городской жизни.
Это один из тех случаев, когда осмысление социальной проблемы
с помощью концептуального аппарата эмерджентности проливает
действительно новый свет на саму проблему и на то, какими путями к
ней подступались в прошлом. Со времен выхода книги «Смерть и
жизнь» воспевание тротуарной культуры стало навязчивой идеей всех
левоориентированных урбанистов, аксиомой, столь же общепринятой,
как и любой другой догмат либерального канона. Но ирония судьбы
заключается в том, что многие из тех критиков, которые
провозглашали Джекобс главной зачинательницей «тротуарного
крестового похода», не поняли истинных причин, побудивших ее
вообще отстаивать тротуары. А все потому, что они видели в городе
своего рода политический театр, а не эмерджентную систему.
Столкновение и противоречивость городских улиц — в противовес
стерильной
сегрегации
пригородов
—
превратились
в
самодостаточную добродетель, в нечто, с чем люди должны
«соприкоснуться» ради собственного блага. Эта логика представляла
собой вывернутую наизнанку старую банальность о детях, которые
слишком много смотрят телевизор: если людей лишить театральных
конфликтов городских тротуаров, они в итоге превратятся в «пустых
людей» — или, что еще хуже, в республиканцев.

На поверку это оказывается эстетической повесткой, завернутой в
тонкую вуаль политики. Некоторые критики доводили свои
славословия
тротуарному
разнообразию
до
смехотворного,
снисходительного абсурда. «Бедные люди научили нас очень многому
из того, что мы знаем об ощущении полноты жизни на публике, —
писал Маршалл Берман в начале восьмидесятых годов в эссе "Выходи
на улицы". — [Они научили нас] тому, как двигаться по улице
ритмично и мелодично; как использовать цвет и орнамент, чтобы
сказать что-то новое о себе и установить новые связи с миром; как
раскрывать риторическую и театральную силу английского языка в
нашей повседневной речи». Перефразируем: у этих бедняков такое
чувство ритма!
Как бы Берман ни противился этой мысли, то же самое моралите
лежит в основе оды моего друга культуре лос-анджелесских автострад:
обе эти точки зрения исходят из того, что видеть расовое и
экономическое разнообразие полезно для вас само по себе, подобно
своего рода политической кардиотренировке. С этой точки зрения
смехотворность
наблюдения
моего
друга
заключалась
в
предположении, будто он действительно может уловить «мелодичные
движения» или расслышать «риторические» изыски Южного
Централа, несясь по шоссе на машине. Считается, что само это
соприкосновение уже по определению благотворно влияет на душу.
Вопрос лишь в том, получал ли мой друг достаточную дозу, находясь в
своем автомобиле.
Все это совершенно похвально, пусть и отдает легким
покровительственным тоном, и, насколько я знаю, мы действительно
могли бы оказаться более милосердными и открытыми людьми, если
бы чаще сталкивались с разнообразием на наших улицах. Но эта диета
не имеет ничего общего с тем, как Джекобс понимала тротуары и
способы их использования. Согласно евангелию «Смерти и жизни»,
отдельные люди получают выгоду от своих тротуарных ритуалов лишь
косвенно: лучшие тротуары создают лучшие города, что, в свою
очередь, улучшает жизнь горожан. Ценность общения между
незнакомцами заключается в том, что оно дает суперорганизму города,
а не в том, что оно дает самим этим незнакомцам. Тротуары
существуют для того, чтобы создавать «сложный порядок» города, а не
для того, чтобы делать горожан более разносторонними личностями.

Тротуары
работают
потому,
что
позволяют
локальным
взаимодействиям создавать глобальный порядок.
С этой точки зрения, проблема поездок моего друга по автостраде
Санта-Моника — да и вообще проблема всех городов,
ориентированных на автомобили, — заключается в том, что потенциал
локального взаимодействия настолько ограничен скоростью и
дистанцией движения машины, что никакой порядок более высокого
уровня возникнуть не может. Вполне возможно, что в созерцании
трущоб из окна вашего Ford Explorer есть нечто психологически
расширяющее кругозор, но этот опыт ровным счетом ничего не даст
для общего здоровья самого города, поскольку информация,
передаваемая между агентами, слишком скудна и мимолетна.
Городская жизнь зависит от случайного взаимодействия между
незнакомцами, меняющего поведение отдельного человека: внезапного
решения заглянуть в бутик, которого вы раньше никогда не замечали,
или решения переехать из этого района после того, как вы пройдете
мимо сотого доткомовского паренька с мобильным телефоном у уха.
Соприкосновение с разнообразием ничего не дает глобальной системе
города, если только это соприкосновение не способно изменить ваше
поведение. Должна существовать обратная связь между агентами —
клетками, которые меняются в ответ на изменения в других клетках.
На скорости шестьдесят пять миль в час информация, передаваемая
между агентами, слишком ограничена для столь тонких
взаимодействий — точно так же, как в мире муравьев, если бы один
рабочий муравей вдруг побежал по пустыне в десять раз быстрее
своих собратьев.
И в этом заключается главный урок тротуаров Джекобс и её
подхода к городам как к самоорганизующимся системам.
Информационные сети тротуарной жизни достаточно мелкозернисты,
чтобы позволить возникнуть обучению более высокого уровня.
Автомобили занимают иной масштаб, отличный от тротуаров, поэтому
каналы связи между этими двумя порядками неизбежно ограничены.
На скорости шоссе единственные сложные системы формируются
между самими автомобилями — иными словами, между агентами,
действующими в одном масштабе. В отличие от балета пешеходного
города, это глобальные паттерны, знакомые любому жителю ЛосАнджелеса. Мы называем их дорожными пробками.

* * *
Однако между муравьиными колониями и городами необходимо
провести важное различие, и оно вращается вокруг вопроса о свободе
воли. В колонии муравьев-жнецов отдельные особи относительно
глупы и подчиняются элементарным законам, лишенным какого-либо
подобия свободы воли. Как мы уже видели, разум колонии на самом
деле опирается на глупость её составных частей: муравей, который
вдруг начал бы принимать осознанные решения, скажем, о количестве
работающих на мусорной куче собратьев, стал бы катастрофой для
всей группы. Можно возразить, что этот сценарий совершенно
неприменим к человеческим поселениям: города — это организмы
более высокого уровня, но их составляющие — люди — гораздо умнее
и способны к рефлексии в несравненно большей степени, чем муравьи.
Мы сознательно принимаем решения о том, где жить, делать покупки
или гулять; нами движут не просто гены и феромоны. И поэтому
социальные паттерны, которые мы формируем, как правило,
существенно сложнее тех, что существуют в мире муравьев.
Даже сама Гордон с пониманием относится к этому возражению.
«В человеческом обществе каждый человек всегда думает, что знает,
что делает, даже если он ошибается, — говорит она мне ближе к концу
моего визита. — Очень трудно представить себе человеческое
общество, в котором люди просто реагировали бы на происходящее в
данный момент, не имея ни малейшего представления о том, зачем они
это делают. Вот почему я всегда с осторожностью отношусь к
аналогиям между муравьями и людьми: муравьи слишком непохожи на
людей. На самом деле, мне кажется, именно чуждость муравьев делает
их такими интригующими».
Оговорки Гордон важны, и, как мы уже видели, города включают
в себя бесчисленное множество элементов, являющихся полной
противоположностью системам «снизу вверх». (Даже в SimCity есть
мэр!) Но тот факт, что люди думают самостоятельно, и то, что
городская организация опирается как на иерархии, так и на
гетерархии, не означает, что вордсвортовский «муравейник на
равнине» принадлежит исключительно миру метафор. Некоторые
ключевые элементы традиционной городской жизни — более того, те
самые элементы, которые мы больше всего ценим в наших городах, —
целиком и полностью относятся к миру эмерджентности. То, что

делают муравьи, что делают клетки и что делают тротуары, следует
рассматривать как проявления одной и той же идеи, одной и той же
деятельности, созданной из разного материала, подобно музыкальной
партитуре, исполняемой на разных инструментах. Но чтобы выйти за
рамки возражений о личной свободе воли человека, нам нужно
взглянуть на города в правильном масштабе. Акцент на свободе воли
имеет значение лишь в масштабе отдельной человеческой жизни. Нам
нужно думать о городах так же, как Гордон думала о муравьиных
колониях — в масштабе самого суперорганизма.
Принятие решений у муравья происходит в минутном масштабе:
подсчет фуражиров, движение по градиентам феромонов. Сумма всех
этих изолированных решений создает гораздо более долгую жизнь
колонии, но сами муравьи абсолютно не подозревают об этом
макроуровне. Человеческое поведение функционирует в двух
сопоставимых масштабах: наше повседневное выживание, которое
включает в себя планирование максимум на ближайшие тридцать или
сорок лет, и тысячелетний масштаб городов и других экономических
экосистем. Вождение автомобиля имеет как краткосрочные, так и
долгосрочные последствия. Краткосрочные влияют на то, успеем ли
мы вовремя на футбольную тренировку; долгосрочные — меняют
облик самого города. С первыми мы взаимодействуем напрямую,
принимаем их во внимание и, казалось бы, контролируем их. О вторых
мы, к своему несчастью, даже не догадываемся. Наши решения
сделать покупку в местном бутике, переехать из одного района в
другой или вовсе уехать из города принимаются в масштабах
человеческой жизни — и обычно в гораздо более коротких временных
рамках. Эти решения мы принимаем осознанно, но они также вносят
свой вклад в макроразвитие, которое мы практически не способны
осмыслить, несмотря на наш развитый передний мозг. И это
макроразвитие принадлежит организму самого города, который растет,
развивается и учится на протяжении тысячелетнего цикла, пока
приходят и уходят десятки человеческих поколений.
Если смотреть на такой скорости — словно на ускоренной
кинопленке длиной в тысячелетие, — наша индивидуальная воля не
кажется столь уж отличной от воли муравьев-жнецов Гордон, каждый
из которых застает лишь малую долю пятнадцатилетнего
существования колонии. Те из нас, кто ходит по тротуарам

сегодняшних городов, остаются в таком же неведении относительно
долгосрочной перспективы, тысячелетнего масштаба мегаполиса, как
муравьи — относительно жизни колонии. В таком масштабе успех
городского суперорганизма вполне может оказаться самым
значительным глобальным событием последних нескольких веков: до
наступления современной эпохи менее трех процентов населения мира
жило в общинах численностью более пяти тысяч человек; сегодня же
половина планеты живет в городах. Подобно тому как общественные
насекомые заслуживают признания в качестве одних из самых
успешных организмов на планете, этого заслуживает и суперорганизм
города; не обязательно потому, что города — более гуманные или
цивилизованные места, а потому, что они отлично справились с
задачей самовоспроизведения, привлекая мигрантов со всего мира и
способствуя — по большей части — более высокому уровню
рождаемости и большей продолжительности жизни в своих пределах.
Можно спорить о плюсах и минусах этой трансформации, но факт
остается фактом: человеческая жизнь на Земле теперь по большей
части протекает в городах. Количественно мы теперь стали видом
горожан.
Почему городской суперорганизм восторжествовал над другими
социальными формами? Как и в случае с общественными насекомыми,
здесь играет роль множество факторов, но ключевой из них
заключается в том, что города, подобно муравьиным колониям,
обладают своего рода эмерджентным интеллектом — способностью
хранить и извлекать информацию, распознавать закономерности в
поведении людей и реагировать на них. Мы вносим свой вклад в этот
эмерджентный интеллект, но нам почти невозможно осознать этот
вклад, поскольку наша жизнь протекает не в том масштабе.
Следующая глава — это попытка обойти данное слепое пятно.

3.
Распознавание паттернов.
В последние десятилетия двенадцатого века Societas Mercatorum
— гильдия купцов, которая почти сто лет определяла коммерческую
культуру Флоренции, — начала распадаться на отдельные группы:
гильдии с такими названиями, как Arte di Por Santa Maria и Arte di
Calimala, организованные вокруг конкретных ремесел — кузнецы,
ростовщики, виноторговцы. Некоторые гильдии объединяли под своим
крылом самые разные группы. Одна из таких гильдий, Arte di Por Santa
Maria, включала в себя как шелкоткачей, так и золотых дел мастеров.
Создание гильдейской системы, по общему мнению, оказалось
реорганизацией, которая буквально изменила мир. Историки любят
превозносить эстетические достижения эпохи Возрождения, но
система гильдий, зародившаяся во Флоренции, оказала на западную
цивилизацию не меньшее влияние, чем все, что создали да Винчи или
Брунеллески. Золотой флорин, местная монета, чеканившаяся
флорентийскими гильдиями, долгое время оставался стандартной
валютой Европы и одной из первых со времен Римской империи,
получившей столь широкое признание. Множество изобретений,
оказавшихся важнейшими для современной коммерческой жизни, —
например, двойная бухгалтерия, — восходят к золотому веку гильдий.
Если двигатель истории, согласно канонической версии, снова
запустился в Италии в двенадцатом и тринадцатом веках, то гильдии
были его турбинами.
Гильдия Пор-Санта-Мария получила свое название от
центральной улицы, которая ведет прямо к древнему Понте-Веккьо —
столь часто фотографируемому мосту через реку Арно, буквально
облепленному лавками, над которыми проходит секретный коридор,
построенный для флорентийского герцога Козимо I в 1565 году.
Сохранились свидетельства о том, что шелкоткачи открывали свои
лавки на улице Пор-Санта-Мария еще в 1100 году, за столетие до того,
как они объединились с ювелирами для создания собственной
гильдии. Купцы, торговавшие шелком, и другие богатые флорентийцы

могли неспешно прогуливаться по Пор-Санта-Мария, прицениваясь к
товарам, в то время как их слуги прочесывали Понте-Веккьо в поисках
мяса у мясников, населявших мост в первые века тысячелетия.
Шелкоткачи остаются здесь и по сей день. Пройдитесь на север от
Понте-Веккьо в буднее утро, и вы все еще найдете лавки, торгующие
изысканным шелком: одни предлагают готовые изделия, такие как
блузы и шарфы, другие продают шелк-сырец напрямую, точно так же,
как и почти тысячу лет назад.
Способны ли города учиться? Не отдельные люди, их
населяющие, не созданные ими институты, а сами города. Думаю,
ответ — да. И флорентийские шелкоткачи помогут объяснить почему.
* * *
Обучение — одно из тех действий, которые мы по привычке
связываем с осознанностью, таких как влюбленность или оплакивание
утраты близкого человека. Однако обучение — это сложный феномен,
существующий одновременно на нескольких уровнях. Когда мы
говорим, что «запоминаем чье-то лицо», в этом выражении содержится
явный намек на сознание — вы чувствуете нечто особенное, когда
видите кого-то, кого знаете, и это чувство узнавания является частью
того, что значит запомнить, — настолько, что порой оно кажется
неотделимым от самого этого опыта.
Но обучение далеко не всегда зависит от сознания. Наша
иммунная система учится на протяжении всей нашей жизни, формируя
запас антител, которые заново приспосабливаются в ответ на угрозу со
стороны проникающих в организм микроорганизмов. Большинство из
нас приобрели иммунитет к вирусу varicella-zoster — также
известному как ветряная оспа, или ветрянка, — после того, как
столкнулись с ним в раннем детстве. Этот иммунитет представляет
собой процесс обучения: антитела нашей иммунной системы учатся
нейтрализовать антигены вируса и запоминают эти стратегии
нейтрализации на всю оставшуюся жизнь. Мы не рождаемся на свет с
готовой способностью отражать вирус ветряной оспы — наш организм
учится делать это на лету, без какой-либо специальной подготовки. Эти
антитела функционируют как «система распознавания», по выражению
Джеральда Эдельмана, успешно атакуя вирус, сохраняя информацию о
нем, а затем извлекая ее из памяти, когда вирус снова появляется на
радарах.

Подобно шестимесячному младенцу, иммунная система сначала
учится распознавать то, что отличается от нее самой, а затем стремится
взять это под контроль. То, что этот процесс работает столь
безупречно, — лишь часть чуда. Не менее поразительно и то, что
распознавание происходит исключительно на клеточном уровне: мы ни
в каком смысле этого слова не осознаем присутствие вируса varicellazoster, и хотя наш разум может помнить, каково это — болеть
ветрянкой в детстве, наша сознательная память не имеет никакого
отношения к сопротивляемости болезни.
Тело учится без участия сознания, и города тоже, ведь обучение
— это не просто осознание информации; это также ее хранение и
знание того, где ее найти. Это способность распознавать меняющиеся
паттерны и реагировать на них — подобно тому, как это делает
программа «Пандемониум», которую разработал Оливер Селфридж,
или как ведут себя муравьи-жнецы, которых изучает Дебора Гордон.
Это изменение поведения системы в ответ на эти паттерны таким
образом, чтобы сделать систему более успешной в достижении любой
преследуемой ею цели. Системе не обязательно обладать сознанием,
чтобы быть способной к такому обучению, точно так же, как вашей
иммунной системе не нужно обладать сознанием, чтобы научиться
защищать вас от ветрянки.
Представьте
себе
современного
флорентийца,
который
переносится во времени на восемьсот лет назад, в золотой век
гильдий. Каким бы оказался этот опыт — этот «шок от старого»? По
большей части он привел бы в полное замешательство: мало какие из
достопримечательностей современной Флоренции тогда существовали
— скажем, Уффици или церковь Сан-Лоренцо. Узнать удалось бы
разве что баптистерий Дуомо, а также древнюю ратушу, Барджелло.
Общие очертания большинства улиц показались бы знакомыми, но во
многих случаях их названия изменились бы, и наш путешественник во
времени не обнаружил бы почти ничего узнаваемого в зданиях,
выстроившихся вдоль этих улиц. Культурная жизнь города озадачила
бы его еще сильнее: системы торговли и управления не имели бы
ничего общего с сегодняшней Флоренцией. Наш путешественник во
времени, возможно, уловил бы несколько знакомых слов в разговорной
речи, поскольку итальянский язык — это продукт флорентийской
культуры, зарождение которого восходит к рубежу тысячелетий. Но

отправься он в любое другое место Италии, он столкнулся бы с
серьезными лингвистическими барьерами: до конца тринадцатого века
единственным общим языком для всех итальянцев оставалась латынь.
И все же, вопреки этому полнейшему замешательству, одна
поразительная вещь остается неизменной: наш путешественник во
времени по-прежнему знал бы, где купить ярд шелка. Перенеситесь на
несколько веков вперед — и он также знал бы, где раздобыть золотой
браслет. А еще — где купить кожаные перчатки или взять деньги в
долг. Он не был бы готов купить что-либо из этого и даже не смог бы
толком объясниться с продавцами — но все равно знал бы, где искать
нужный товар.
Как и любая эмерджентная система, город — это узор во времени.
Десятки поколений сменяют друг друга, завоеватели возвышаются и
низвергаются, появляется печатный станок, затем паровой двигатель,
радио, телевидение, Интернет — и под всем этим бурлением узор
сохраняет свою форму: ткачи шелка группируются вдоль
флорентийской Пор-Санта-Мария, венецианские стеклодувы — на
Мурано, парижские торговцы собираются в Ле-Аль. Мир содрогается,
сбрасывает кожу тысячи раз, и все же ткачи шелка остаются на своих
местах. Мы склонны относить эти узоры, связывающие поколения, к
окостеневшей
ностальгии
по
«традициям»,
восхищаясь
исключительно из сентиментальных соображений кузнецом, который
работает в той же кузнице, что и его предшественники в эпоху
позднего Средневековья. Но эта преемственность имеет гораздо
большее значение, чем просто сентиментальная ценность, и
действительно, это куда более весомое достижение, чем нам может
показаться на первый взгляд. Этот узор во времени — одно из
маленьких чудес эмерджентности.
Почему города сохраняют свой облик? Некоторые элементы
городской жизни передаются из поколения в поколение потому, что
они связаны с физической структурой, обладающей собственной
прочностью. (Лучшие примеры этого феномена — соборы и
университеты: собор Святого Петра уже тысячу лет поддерживает
жизнь в квартале религиозной направленности к западу от Тибра, а
Левый берег стал оплотом студенческой братии с момента основания
Сорбонны в 1257 году). Но поскольку эти кварталы привязаны к
конкретным сооружениям, их живучесть обусловлена законами физики

не в меньшей степени, чем чем-либо еще: пока собор не сгорит или не
разрушится, улицы вокруг него, скорее всего, сохранят религиозную
атмосферу. Но флорентийские ткачи шелка — совсем другое дело. В
физической структуре лавок нет ничего, что обязывало бы размещать
там именно шелкоткачей. (Действительно, многие здания вдоль ПорСанта-Мария за последнюю тысячу лет перестраивались несколько
раз). С тем же успехом там могли бы обосноваться банкиры,
виноторговцы или другие многочисленные ремесленники. И тем не
менее ткачи шелка остаются на месте, удерживаемые законами
эмерджентности, способностью города к самоорганизации.
Можно возразить, что ткачи шелка остаются на месте не потому,
что они часть эмерджентной системы, а потому, что подчиняются
законам инерции. Они продолжают группироваться вдоль Пор-СантаМария, потому что оставаться на месте проще, чем переезжать.
(Другими словами, перед нами не эмерджентность, а обыкновенная
лень). Это возражение могло бы иметь смысл, если бы мы говорили о
полувековом промежутке или даже о столетии. Но в масштабе
тысячелетия сила культурного дрейфа становится куда более мощной.
Технологические и геополитические изменения, очевидно, оказывают
колоссальное влияние — уничтожая целые ремесла, вызывая массовые
миграции, развязывая войны или провоцируя эпидемии. Квартальные
кластеры чрезвычайно уязвимы перед лицом этих драматических
преобразующих сил, но они также уязвимы и перед более медленным,
почти незаметным дрейфом, которому подвержена любая культура. За
двадцать или тридцать поколений даже нечто столь фундаментальное,
как название обычного предмета, может измениться до
неузнаваемости, а постепенные, но незаметные сдвиги в
произношении могут сделать устную речь непонятной для слушателей.
Как бы трудно ни было читать «Кентерберийские рассказы» Чосера в
оригинале, еще более ошеломляющим было бы услышать их вслух из
уст жителя Британии четырнадцатого века. И если слова могут
трансформироваться со временем, то изменения в общественных
нравах, этикете и моде оказываются столь глубокими, что их почти
невозможно
вообразить.
(Попытка
расшифровать
сложные
сексуальные кодексы Флоренции тринадцатого века с современной
точки зрения стала бы поистине непосильной задачей). В масштабе
тысячелетия ценности флорентийского общества больше похожи на

ураган, нежели на стабильный социальный порядок: сплошное
бурление и перемены. И все же, наперекор всем этим разрушительным
силам, ткачи шелка удерживают свои позиции.
Города наделены противодействующей силой, которая сдерживает
натиск исторического дрейфа и потрясений: своего рода
самоорганизующейся вязкостью, которая позволяет ткачам шелка
ютиться вместе вдоль одной и той же улицы на протяжении тысячи
лет, в то время как весь остальной мир изобретает себя заново снова и
снова. Эти кластеры подобны магнитам, встроенным в ткань города;
они удерживают единомышленников вместе, даже когда силы истории
пытаются их разобщить. Они характерны не только для итальянских
городов, хотя флорентийские кластеры и относятся к числу
древнейших. Вспомните лондонские Сэвил-Роу или Флит-стрит —
кластеры, история которых насчитывает сотни лет. В Пекине названия
улиц до сих пор перекликаются с очагами родственных ремесел:
переулок Шелково-Парчовых Шляп, улица Сухой Лапши. В
сегодняшнем Манхэттене можно наблюдать первые признаки
зарождения подобных сообществ, некоторым из которых всего
несколько десятилетий: бриллиантовый ряд на Западной Сорок
седьмой улице, пуговичный квартал и даже целый квартал в нижней
части города, отведенный исключительно под магазины товаров для
ресторанов. Ювелиры с Западной Сорок седьмой не могут
похвастаться столь же внушительной родословной, как их коллеги с
Понте-Веккьо, но ведь и Нью-Йорк по итальянским меркам — город
молодой. Взгляните на эти улицы Манхэттена сквозь призму
тысячелетия, в масштабе суперорганизма, и на ум сразу придет
эмбрион, самоорганизующийся в узнаваемые очертания и создающий
узоры, которые сохранятся на всю жизнь.
* * *
«С самых своих истоков, — пишет Льюис Мамфорд в своем
классическом труде «Город в истории», — город может быть описан
как структура, специально приспособленная для хранения и передачи
благ цивилизации». Главенствующее место среди «благ», сохраняемых
и передаваемых городом, занимает бесценная материя информации:
текущие цены на рынке; облегчающие труд приспособления,
придуманные ремесленниками; новые средства от болезней. Эта
способность улавливать информацию и объединять родственные ее

островки определяет то, как города учатся. Схожие по роду
деятельности предприятия группируются вместе, поскольку это сулит
финансовую выгоду — то, что в академической среде называют
экономией от агломерации, — позволяя ремесленникам делиться
методами работы и услугами, которые в одиночку они вряд ли смогли
бы себе позволить. Такое объединение в кластеры превращается в
самоподдерживающийся цикл: потенциальным потребителям и
работникам становится проще находить нужные товары и рабочие
места, а общий доступ к информации делает сгруппированные
предприятия более конкурентоспособными по сравнению с
изолированными.
У города есть очевидные цели — причины его существования, о
которых его жители обычно прекрасно знают: они приходят под
защиту крепостных стен или ради свободной торговли на рынке. Но у
городов есть и скрытая цель: функционировать в качестве устройств
для хранения и поиска информации. Города создавали удобные
интерфейсы за тысячи лет до того, как кто-либо вообще начал мечтать
о цифровых компьютерах. Города объединяют умы и распределяют их
по упорядоченным ячейкам. Сапожники собираются рядом с другими
сапожниками, а изготовители пуговиц — рядом с изготовителями
пуговиц. Идеи и товары легко циркулируют внутри этих кластеров,
ведя к продуктивному перекрестному опылению и гарантируя, что
здравые мысли не угаснут в сельской изоляции. Сила, высвобождаемая
таким хранением данных, очевидна на примере первых крупных
человеческих поселений на шумерском побережье и в долине Инда,
возникновение которых относится к 3500 году до нашей эры. По
некоторым оценкам, выращивание зерна, плуг, гончарный круг,
парусное судно, узорный ткацкий станок, медная металлургия,
абстрактная математика, точные астрономические наблюдения,
календарь — все эти изобретения появились в течение нескольких
столетий после формирования первых городских общин. Возможно и
даже вероятно, что более изолированные группы или отдельные люди
натыкались на некоторые из этих технологий и раньше, но те не
становились частью коллективного разума цивилизации до тех пор,
пока не появились города, способные их сохранять и передавать.
Система городских кварталов функционирует как своего рода
пользовательский интерфейс по той же причине, что и традиционные

компьютерные интерфейсы: существуют пределы того, какой объем
информации наш мозг способен обработать в любой конкретный
момент времени. Нам нужны визуальные интерфейсы на наших
персональных компьютерах, потому что огромный объем информации,
хранящейся на жестких дисках — не говоря уже о самом Интернете,
— значительно превышает пропускную способность человеческого
разума. Города служат решением аналогичной проблемы как на уровне
коллектива, так и на уровне индивида. Города сохраняют и передают
полезные новые идеи широким слоям населения, гарантируя, что
эффективные новые технологии не исчезнут сразу после их
изобретения. Но самоорганизующиеся кластеры кварталов также
служат для того, чтобы сделать города более понятными для
населяющих их людей — как мы видели на примере нашего
путешествующего во времени флорентийца. Специализация города
делает его умнее и полезнее для его жителей. И удивительно здесь
вновь то, что этот процесс обучения происходит без того, чтобы ктолибо его вообще осознавал. Управление информацией — обуздание
сложности крупного человеческого поселения — является скрытой
целью города, поскольку при возникновении городов их жители
руководствуются иными мотивами, такими как безопасность или
торговля. Никто не основывает город с явным намерением более
эффективно хранить информацию или сделать его социальную
организацию более приемлемой для ограниченной пропускной
способности человеческого разума. Такое управление данными
происходит лишь позже, как своего рода коллективная реакция задним
числом: еще один пример макроповедения, которое невозможно
предсказать, исходя из микромотивов. Города могут функционировать
подобно библиотекам и интерфейсам, но строятся они вовсе не с этой
конкретной целью.
В самом деле, традиционные города — вроде тех, что выросли по
всей Европе в период между XII и XIV веками, — редко строятся с
какой-то конкретной целью: они просто возникают сами собой.
Конечно, бывают и исключения: имперские города, такие как СанктПетербург или Вашингтон, спроектированные градостроителями по
образу и подобию государства. Но органические города — Флоренция,
Стамбул или Нижний Манхэттен — представляют собой скорее
отпечаток
коллективного
поведения,
нежели
творение

градостроителей. Они являются суммой тысяч локальных
взаимодействий: объединения в кластеры, обмена, скопления людей,
торговли — всех тех разрозненных видов деятельности, которые
сливаются воедино, образуя всю полноту городской жизни.
Все это вызывает вопрос: если города столь полезны, почему их
появление заняло так много времени и почему в истории были такие
долгие периоды упадка городов? Вспомним состояние Европы после
падения Римской империи: на протяжении почти тысячи лет
европейские города съеживались до размеров замков и крепостей, а их
население рассеивалось по сельской местности. Представьте себе
ускоренную киносъемку Западной Европы, снятую со спутника, где
каждое десятилетие сжато до одной секунды. Запустите пленку со 100
года нашей эры: континент предстанет в виде сотни светящихся точек,
бурлящих жизнью. Сам Рим сияет намного ярче всего остального на
карте, но и вся остальная часть континента усеяна процветающими
провинциальными столицами: Кордова, Марсель, даже Париж уже
достаточно велик, чтобы раскинуться на Левом берегу. Однако по мере
воспроизведения записи огни начинают тускнеть: города разоряются
кочевниками-захватчиками с Востока или увядают из-за разрушения
торговых путей самой Империи. Парижане отступают в свою
островную крепость и остаются там на пятьсот лет. Когда вестготы в
476 году наконец завоевывают Рим, изображение со спутника
показывает, что энергосистема Европы лишилась своего главного
генератора: все огни резко блекнут, а некоторые гаснут совсем.
Европейская система превращается из сети больших и малых городов
в разрозненную, нестабильную смесь деревушек и переселенцев,
причем в крупнейших поселениях проживает не более тысячи
жителей. И так продолжается на протяжении пятисот лет.
А затем, внезапно, сразу после рубежа тысячелетий, картина
кардинально меняется: на континенте вырастают десятки крупных
городов с населением в десятки тысяч человек. На карте появляются
отдельные области — у Венеции или Триеста, — которые светятся
почти так же ярко, как древний Рим в начале записи: зарождающиеся
города, в которых проживает более ста тысяч жителей. Этот эффект
напоминает просмотр ускоренной съемки открытого поля, которое всю
зиму пребывало в спячке, а затем в один миг расцвело дикими
цветами. В этой перемене нет ничего постепенного или линейного; она

происходит так же внезапно и решительно, как щелчок выключателя.
Как однажды описал этот процесс физик Артур Иберолл, Европа
претерпела переход, очень похожий на то, как молекулы H2O
переходят из жидкого состояния воды в кристаллическое состояние
льда: на протяжении веков население оставалось текучим и
нестабильным, а затем внезапно возникает сеть городов, обладающая
устойчивой структурой, которая сохранится в более или менее
неизменном виде до следующей великой трансформации в
девятнадцатом веке, в эпоху расцвета промышленного мегаполиса.
Как можно объяснить этот внезапный взлет? Города — это не
идеи, которые распространяются подобно вирусу среди больших масс
населения; городская система Средневековья не размножалась
спорами, как города-государства Древней Греции. И конечно, Европа
больше не была объединена империей, так что не существовало
никакого командного центра, который мог бы издать указ о
строительстве сотни городов за какие-то два столетия. Как же тогда
объяснить это поразительно слаженное городское цветение Средних
веков?
Для начала воспримем эти аналогии буквально. Почему поле
диких цветов внезапно расцветает весной? Почему вода превращается
в лед? Обе системы претерпевают «фазовые переходы» — переход из
одного определенного состояния в другое в критический момент — в
ответ на изменение уровня проходящей через них энергии. Оставьте
чайник с водой при комнатной температуре на кухне, и она будет
оставаться жидкой неделями. Но увеличьте приток энергии, поставив
чайник на горячую плиту, и за считаные минуты вы вызовете фазовый
переход, превратив воду в газ. Представьте себе поле высоких луговых
лютиков, привыкших к ночным заморозкам и десяти часам солнца, а
затем поднимите температуру на тридцать градусов и добавьте четыре
часа солнечного света. Через месяц-другой оно станет золотистожелтым от лютиков. Линейное увеличение энергии может привести к
нелинейному изменению в проводящей эту энергию системе —
изменению, которое было бы трудно предсказать заранее (если,
конечно, предположить, что вы никогда прежде не видели ни
цветущего растения, ни парилки).
Городской взрыв Средневековья — пример того же самого
явления. Ранее мы видели, что идея строительства городов не

передавалась по Европе из уст в уста; но то, что действительно
распространилось по ней начиная примерно с 1000 года нашей эры,
было серией технологических достижений, которые в совокупности
привели к резкому увеличению способности человека осваивать
потоки энергии. Как пишет историк Линн Уайт-младший: «Эти
инновации... объединились, создав удивительно эффективный новый
способ эксплуатации почвы». Во-первых, тяжелый колесный плуг,
использовавший мышечную силу домашних животных, пришел вместе
с германскими завоевателями, а затем быстро распространился по
речным долинам к северу от Луары; примерно в то же время
европейские крестьяне перешли на трехпольный севооборот, что
повысило продуктивность земли как минимум на треть. Получение
большего количества энергии из почвы означало, что земля могла
прокормить более высокую плотность населения. Когда начали
формироваться более крупные города, вошла в обиход еще одна
технология, связанная с почвой, — причем еще более экологичная:
использование отходов жизнедеятельности горожан в качестве
удобрения для посевов. Как пишет Мамфорд: «Лесистые районы
Германии, бывшие в девятом веке глушью, уступили место пашне;
заболоченные Нидерланды, кормившие прежде лишь горстку стойких
рыбаков, превратились в одни из самых плодородных земель в
Европе». В результате возникает петля положительной обратной связи:
плуг и севооборот улучшают почву, которая дает достаточно энергии
для поддержания городов, которые производят достаточно удобрений
для улучшения почвы, которая дает достаточно энергии для
поддержания еще более крупных городов.
Мы иногда говорим о том, что эмерджентные системы
«вытаскивают себя за волосы» из небытия, но применительно к
Средневековью можно с уверенностью сказать, что первые
деревенские жители в буквальном смысле слова высрали себе
полноценные города. Но эти жители вовсе не стремились строить
более крупные поселения; все они решали локальные задачи —
например, как повысить урожайность своих полей или куда девать все
человеческие отходы в оживленном городке. И тем не менее эти
локальные решения складывались в макроповедение городского
взрыва. «Подобного ускорения в развитии городов, — пишет философ
и историк Мануэль Де Ланда, — не повторится еще пятьсот лет, пока

новая интенсификация энергетических потоков — на этот раз
вызванная использованием ископаемого топлива — не подтолкнет
очередной мощный рывок в зарождении и росте городов в 1800-х
годах». И с этим новым потоком энергии возникли новые типы
городов: фабричные центры вроде Манчестера и Лидса и великие
мегаполисы-суперорганизмы — Лондон, Париж и Нью-Йорк.
* * *
Судя по всему, мы находимся в самом разгаре очередной
технологической революции — информационной эпохи, времени
почти бесконечной взаимосвязанности. Если хранение и поиск
информации были скрытой целью городского взрыва в Средние века,
то для цифровой революции это цель явная. Все это неизбежно
порождает вопрос: а учится ли и сама Паутина? Если города способны
порождать эмерджентный интеллект — макроповедение, рожденное
миллионами микромотивов, — то какая форма более высокого уровня
формируется сейчас среди роутеров и оптоволоконных кабелей
Интернета?
Впервые я задумался над этим вопросом несколько лет назад, во
время промотура моей предыдущей книги «Культура интерфейса».
Так
совпало,
что
издательство,
выпустившее
книгу,
специализировалось также на литературе о «современной
духовности», поэтому штатный пиарщик разослал верстку книги,
которую я считал решительно далекой от тематики нью-эйджа, на все
нью-эйджевские радиостанции, в печатные журналы и ашрамы
страны. Более того, некоторые из них в итоге клюнули, из-за чего тур
приобрел слегка шизофренический характер: утром — эфир на NPR, а
днем — сессия вопросов и ответов с альтернативными журналами
вроде сан-францисского Magical Blend.
Вопросы от приверженцев «Гармонической конвергенции»
оказывались столь же умными, дальновидными и технологически
подкованными, как и любые другие, что мне доводилось слышать за
время поездки. Ньюэйджеры были чутки к нюансам моей
аргументации и на удивление равнодушны к свежим ценам на акции
при IPO. (В отличие от телерепортеров, которые, казалось, были не
способны спросить меня о чем-либо, кроме: «Что вы думаете о
рыночной капитализации Yahoo?») Но как раз в тот момент, когда я
уже готов был корить себя за предвзятое отношение перед началом

интервью, мои собеседники выкладывали свой Финальный Вопрос.
«Вы много пишете о Сети и ее влиянии на современное общество, —
говорили они. — Как вы думаете, в долгосрочной перспективе, не
ведет ли развитие Паутины к единому глобальному холистическому
сознанию, которое объединит всех нас в божественном начале?» И тут
я ловил себя на том, что начинаю заикаться в микрофон и глазами
искать табличку «Выход».
На этот вопрос есть лишь один серьезный ответ: «Я недостаточно
компетентен, чтобы отвечать на это». И каждый раз, произнося эти
слова, я думал о том, что сама концепция содержит в себе глубокий
изъян, нечто близкое к категориальной ошибке. Чтобы возникло
единое глобальное сознание, сама Паутина должна была бы
становиться умнее, а она не была чем-то единым и цельным — это был
лишь огромный массив взаимосвязанных данных. Можно спорить о
том, делает ли Паутина умнее нас, но мысль о том, что сама она
медленно бредет к обретению сознания, казалась абсурдной.
Но шли годы, этот вопрос продолжал крутиться у меня в голове, и
постепенно, окольными путями, я начал относиться к нему теплее.
Некоторые критики, такие как Роберт Райт, говорят о «глобальном
мозге», объединяющем все разрозненные информационные пулы мира,
в то время как другие визионеры — например, Билл Джой и Рэй
Курцвейл — верят, что вычислительные мощности цифровых
технологий растут с такой скоростью, что в следующем веке крупные
компьютерные сети могут действительно обрести самосознание.
Неужели Артур Кларк и «Матрица» все-таки были правы?
Неужели сама Паутина превращается в гигантский мозг? Я попрежнему считаю, что ответ — нет. Но теперь мне кажется, что стоит
спросить: почему нет?
* * *
Для начала отбросьте два привычных представления о том, что
такое мозг. Во-первых, забудьте о сером веществе и синапсах. Когда
кто-то вроде Райта говорит «гигантский мозг», он имеет в виду
устройство для обработки и хранения информации — подобно тесно
сгруппированным кварталам Флоренции. Во-вторых, примите
предпосылку, что мозг может быть коллективным предприятием.
Будучи индивидуальными организмами, мы склонны думать о мозге
как о дискретных объектах, которыми обладают отдельные организмы.

Но обе эти категории оказываются не более чем полезными фикциями.
Как мы уже видели, муравьи «обучаются» на уровне колонии — с
возрастом становятся менее агрессивными или перенаправляют
цепочку доставки пищи в обход препятствия, — в то время как
отдельные муравьи пребывают в счастливом неведении относительно
общего замысла. «Мозг колонии» — это сумма тысяч и тысяч простых
решений, принимаемых отдельными особями. У отдельных муравьев
нет ничего похожего на личность, а вот у колоний она есть.
Замените муравьев на нейроны, а феромоны на нейромедиаторы,
и с тем же успехом вы могли бы говорить о человеческом мозге. И
если нейроны способны, собираясь в рой, создавать мыслящий мозг, то
неужели так уж невероятно, что этот процесс может подняться еще на
одну ступень выше? Разве не могут индивидуальные умы соединиться
друг с другом — на этот раз через цифровой язык Паутины — и
образовать нечто большее, чем сумма их частей, то, что модный
философ и священник Тейяр де Шарден назвал ноосферой? Райт не то
чтобы убежден, что ответ положительный, но готов во всеуслышание
заявить, что сам вопрос, как он выражается, «небезумен»:
В наши дни разговоры о гигантском глобальном мозге ничего не
стоят. Но тут есть одно различие. Сейчас большинство из тех, кто
высказывается в таком духе, выражаются фигурально. Тим БернерсЛи, создатель Всемирной паутины, отмечал параллели между Сетью и
структурой мозга, но настаивает на том, что «глобальный мозг» — это
всего лишь метафора. Тейяр де Шарден, напротив, похоже, говорил
буквально: человечество шло к тому, чтобы образовать самый
настоящий мозг — похожий на тот, что у вас в голове, только больше.
Безусловно, сегодня тех, кто воспринимает идею глобального мозга
буквально, гораздо больше, чем во времена Тейяра. Безумны ли они?
Был ли безумен Тейяр? Вовсе не так безумен, как вы могли бы
подумать.
В качестве одного из доказательств Райт приводит тот факт, что
мозг Homo sapiens уже имеет долгую историю формирования
интеллекта более высокого уровня. Индивидуальные человеческие
разумы многократно объединялись в «групповой мозг» на протяжении
новейшей истории, и ярче всего — в городских сообществах. С точки
зрения Райта, город функционирует как своего рода уменьшенная
репетиция грядущей всемирной феерии Сети — подобно мюзиклу

Эндрю Ллойда Уэббера, в котором устраняют все шероховатости на
показах в Торонто перед премьерой на Бродвее. Как и во время
урбанистического взрыва Средних веков, город — это не просто
случайное побочное следствие растущей плотности населения, это
своего рода технологический прорыв сам по себе. Жизнеспособная
городская среда занимает важное место в списке величайших
изобретений человечества — столь же преобразующее мир, как
алфавит (которому она помогла зародиться) или Интернет (который
вполне может стать ее погибелью). Неслучайно подавляющее
большинство изобретений последнего тысячелетия расцвело именно в
городской среде. Подобно папкам и каталогам какого-нибудь
огромного жесткого диска, групповой мозг городской жизни наделил
информацию
гораздо
большей
структурированностью
и
долговечностью, чем та обладала ранее. Позиция Райта заключается в
том, что Сеть представляется цифровым наследником этой славной
традиции, объединяя умы планеты так, как и представить не могли
ранние создатели торговых сетей во Флоренции или Амстердаме.
Макроинтеллект возник из организованной «снизу вверх» городской
жизни, утверждает он, и то же самое произойдет в Сети.
Я, безусловно, разделяю аргументы Райта, но считаю, что они
требуют уточнения. Эмерджентность — это не какая-то мистическая
сила, возникающая при сотрудничестве агентов; как и в споре о
скоростных автомагистралях против тротуаров, существуют среды,
способствующие развитию интеллекта высшего уровня, и среды,
подавляющие его. В той мере, в какой Сеть соединила друг с другом
больше мыслящих существ, чем любая технология до нее, ее можно
рассматривать как своего рода глобальный мозг. Но и мозг, и города
делают нечто большее, чем просто связывают, поскольку интеллект
требует
как
связности,
так
и
организации.
Многие
децентрализованные системы в реальном мире спонтанно порождают
структуру по мере увеличения своего размера: города организуются в
кварталы или пригороды-сателлиты; нейронные связи нашего мозга
развивают чрезвычайно специализированные области. Пошла ли Сеть
по схожему пути развития за последние несколько лет? Становится ли
Сеть более организованной по мере своего роста?
Достаточно бегло взглянуть на список самых активных акций на
бирже NASDAQ, чтобы понять, что ответ — однозначное «нет».

Порталы и поисковые системы существуют в первую очередь потому,
что Сеть представляет собой чрезвычайно дезорганизованное
пространство — систему, в которой беспорядок растет рука об руку с
общим объемом. Yahoo и Google работают в некотором смысле как
созданные человеком противоядия от естественного хаоса Сети — как
инженерная попытка вернуть структуру в систему, которая сама по
себе генерировать структуру не способна. В этом заключается часто
отмечаемый парадокс Сети: чем больше информации стекается в ее
резервуары, тем труднее становится отыскать в этом море какую-то
конкретную крупицу информации.
Представьте себе вселенную HTML-документов как некий город,
раскинувшийся на обширной территории, где каждый документ
представляет собой здание в этом пространстве. Этот сетевой город
был бы куда более анархичным, чем любой реальный город на
планете: ни островков схожих магазинов и предприятий, ни
мясозаготовительных или театральных кварталов, ни богемных
коммун или элитных таунхаусов; даже без столь оплакиваемых
скоплений «окраинных городов» вроде Лос-Анджелеса или ТайсонсКорнер.
Сетевой
город
представлял
бы
собой
просто
недифференцированную массу данных, которая становится все более
запутанной с каждым новым «построенным» зданием — настолько
запутанной, что составители карт (местные Yahoo и Google) вызывали
бы едва ли не больший интерес, чем сам этот город.
И если в качестве города Сеть была бы убожеством, то в роли
мозга она проявила бы себя еще хуже. Вот мнение Стивена Пинкера,
автора книги «Как работает разум», высказанное им в диалоге с
Райтом для Slate:
Интернет в некотором отношении похож на мозг, но в важнейших
аспектах — нет. Мозг не просто позволяет информации хаотично
рикошетить по черепной коробке. Он организован для выполнения
конкретной задачи: приводить в движение мышцы таким образом,
чтобы все тело могло достигать целей, заданных эмоциями. Анатомия
мозга отражает это: он представляет собой не однородную паутину
или сеть, а обладает четкой структурой, в которой эмоциональные
контуры соединены с лобными долями, получающими информацию от
органов чувств и посылающими команды двигательной системе. Эта
целенаправленная организация обусловлена важным свойством

обсуждаемых вами организмов: их клетки находятся в одной
репродуктивной лодке, а потому у них нет «стимула» действовать
вопреки интересам всего тела. Но у Интернета, который не является
единой самовоспроизводящейся системой, подобной организации нет.
Опять же, суть здесь в том, что разумные системы зависят от
структуры и организации ничуть не меньше, чем от чистой связности,
— и что законы естественного отбора направляют эти разумные
системы к определенным типам структуры. Новоявленный демон
Максвелла, которому каким-то образом удалось бы склеить
суперклеем миллиард нейронов друг с другом, не создал бы ничего
похожего на человеческий мозг. Ведь мозг полагается на
специфические кластеры, чтобы осмысливать мир, а эти кластеры
возникают лишь в результате сложного взаимодействия между
нейронами, внешним миром и нашими генами (не говоря уже о
нескольких тысячах других факторов). Некоторые системы, такие как
Всемирная паутина, — гении в установлении связей, но совершенно
бездарны в том, что касается структуры. Технологии, лежащие в
основе Интернета — от микропроцессоров в каждом веб-сервере до
открытых протоколов, управляющих самими данными, — были
блестяще спроектированы, чтобы справляться с колоссальным
масштабированием, но они безразличны, если не сказать откровенно
враждебны, к задаче создания порядка более высокого уровня.
Разумеется, существует неврологический эквивалент такого
соотношения роста и порядка, как в Сети, но это совсем не то, чему
хотелось бы подражать. Это называется опухолью мозга.
Тем не менее среди всего этого сетевого хаоса некоторые
наблюдатели начали замечать макропаттерны в развитии Сети —
паттерны, невидимые для обычного пользователя Интернета и потому
по большей части бесполезные. Распределение веб-сайтов и их
аудитории, по-видимому, подчиняется так называемому степенному
закону: десять самых популярных сайтов в десять раз крупнее, чем
следующая сотня популярных ресурсов, которые, в свою очередь, в
десять раз популярнее, чем следующая тысяча сайтов. Другие сетевые
картографы обнаружили в потоках трафика паттерны типа «ступица и
спицы». Но ни одна из этих макроформ, даже если они действительно
существуют, на самом деле не делает Сеть более удобной для
навигации или более информативной системой. Эти паттерны могут

быть самоорганизующимися, но они ни в коей мере не являются
адаптивными. Подобные структуры ближе к замысловатости
снежинки,
нежели
к
нейронной
сети
мозга:
снежинка
самоорганизуется в чудесным образом усложненные формы, но она не
способна стать более умной или более эффективной снежинкой. Это
просто застывший узор. Сравните это с живыми, динамичными
паттернами городского квартала или человеческого мозга: обе формы
развились в полезные структуры, поскольку их подталкивали в этом
направлении силы биологической или культурной эволюции. Наш мозг
— шедевр такого явления, как Эмерджентность, поскольку приматы с
крупным мозгом в целом имели больше шансов оставить потомство,
чем их сородичи с меньшим мозгом; торговые кластеры современного
города разрослись потому, что их жители преуспевали больше, чем
изолированные
сельские
ремесленники.
Безусловно,
в
самоорганизации кроются огромная сила и творческая энергия, но её
необходимо направить в определенные формы, чтобы она расцвела и
превратилась в нечто похожее на разум.
Но тот факт, что известная нам Сеть тяготеет к хаотичным связям,
а не к эмерджентному разуму, не является чем-то внутренне присущим
всем компьютерным сетям. Слегка скорректировав некоторые базовые
допущения, лежащие в основе сегодняшней Сети, можно
спроектировать ее альтернативную версию, которая потенциально
могла бы имитировать самоорганизующиеся городские кварталы или
дифференцированные доли человеческого мозга — и уж точно
воссоздать более простое коллективное решение задач, свойственное
муравьиным колониям. Сеть не дезорганизована по своей природе —
она просто так построена. Измените её базовую архитектуру, и Сеть
вполне может оказаться способной к коллективному мышлению,
которое предвидел Тейяр.
Как можно было бы осуществить такое изменение? Вспомните
муравьев-жнецов, которых исследовала Дебора Гордон, или модель
роста «окраинных городов» Пола Кругмана. В обеих системах
взаимодействие между соседями является двусторонним: муравейфуражир, случайно наткнувшийся на муравья-строителя гнезда,
считывает информацию при этой встрече, и наоборот; новый магазин,
открывающийся рядом с уже существующим, влияет на поведение
этого магазина, что, в свою очередь, влияет на поведение новичка.

Отношения в этих системах взаимны: вы влияете на своих соседей, а
соседи влияют на вас. Все эмерджентные системы строятся на такого
рода обратной связи — двусторонних контактах, которые
способствуют обучению на более высоком уровне.
По иронии судьбы, именно этой обратной связи и не хватает Сети,
поскольку ссылки на базе HTML однонаправленны. Вы можете
сослаться на десять других сайтов со своей домашней страницы, но у
этих страниц нет никакой возможности узнать, что вы на них
ссылаетесь — разве что вы потратите время на то, чтобы отправить
электронное письмо их веб-мастерам. Каждая страница в Интернете
содержит точную информацию о других адресах, на которые она
указывает, и в то же время, по определению, ни одна страница не
знает, кто указывает на нее в ответ. Это ограничение было бы
немыслимо в любой другой системе из тех, что мы рассматривали. Это
всё равно что магазин Gap, который не подозревает, что прямо через
дорогу открылся J.Crew, или муравей, не обращающий внимания на
других муравьев, с которыми он сталкивается во время своих
ежедневных блужаний. Интеллект колонии муравьев-жнецов
проистекает из плотной сети обратной связи между муравьями,
которые сталкиваются друг с другом и меняют свое поведение в
соответствии с предопределенными правилами. Без этой обратной
связи они были бы случайным скопищем существ, сталкивающихся
лбами и ползущих дальше, неспособных продемонстрировать то
сложное поведение, которого мы привыкли ожидать от общественных
насекомых. (Нейронные сети мозга также сильно зависят от петель
обратной связи.) Самоорганизующиеся системы используют обратную
связь, чтобы выстраивать себя в более упорядоченную структуру. И,
учитывая несовместимость Сети с обратной связью и ее
одностороннюю систему ссылок, у этой сети нет возможности учиться
по мере роста, из-за чего она сейчас так сильно зависит от поисковых
систем, призванных обуздать её естественный хаос.
Есть ли способ обойти это ограничение? На самом деле решение
уже существует, хотя оно никак не меняет протоколы Сети, а весьма
остроумно обходит недостатки HTML, создавая настоящую
самообучающуюся сеть поверх Всемирной паутины — сеть
глобального масштаба. И вполне закономерно, что первая попытка

вырастить эмерджентный разум в онлайне началась с желания
избавить Сеть от забывчивости.
* * *
Вы не сможете по-настоящему, по-настоящему понять Брюстера
Кейла, пока он лично не покажет вам серверную ферму в подвале
Alexa Internet. Спуститесь по наружной лестнице сбоку старого здания
призывного пункта в сан-францисском Пресидио, и перед вами
откроется целая вселенная данных — или, по крайней мере, стойки
темных Linux-серверов, выстроившиеся вдоль шестиметровой стены.
В самой этой комнате — с заплесневелым бетоном и редкими узкими
окошками на уровне ног — еще пару десятилетий назад вполне могли
храниться газонокосилка и пара старых картотечных шкафов. Теперь
же здесь размещается то, что вполне может быть самым точным в мире
слепком Коллективного Разума: тридцать терабайтов данных,
архивирующих как саму Сеть, так и структуру проходящего сквозь нее
трафика.
Как создатель системы WAIS (Wide Area Information Server), Кейл
уже был легендой Интернета, когда в 1996 году запустил Alexa.
Программное обеспечение Alexa использовало технологию, схожую с
коллаборативной фильтрацией, чтобы свявать сайты друг с другом на
основе пользовательского трафика. Результаты работы этой технологии
сегодня можно увидеть в меню «похожие сайты», которое есть почти в
каждом браузере. Amazon.com приобрела Alexa Internet в 1999 году, но
компания по-прежнему уютно расположилась в своих простых,
далеких от высоких технологий офисах в Пресидио — временных
постройках времен Второй мировой войны, наполненных запахом
растущих неподалеку эвкалиптов. «Всего за три года мы стали больше,
чем Библиотека Конгресса — крупнейшая библиотека на планете», —
говорит Кейл, широко раскинув руки посреди своей подвальной
серверной фермы. — «Так что теперь вопрос в том, что нам делать
дальше?»
Одержимый эфемерностью современных потоков данных, Кейл
(вместе со своим партнером Брюсом Гиллиатом) основал Alexa с идеей
делать «снимки» Интернета и навсегда индексировать их на огромных
накопителях на благо будущих историков. По мере развития проекта
им пришло в голову, что они могут без труда открыть эту
колоссальную базу данных для обычных интернет-пользователей,

обогащая их опыт просмотра веб-страниц релевантными материалами
из архива. Всякий раз, когда пользователь сталкивался с ошибкой «404
Страница не найдена» (что означало, что старая страница была
удалена или перемещена), он или она могли быстро обратиться к
архиву Alexa и извлечь исходную версию.
Чтобы сделать это возможным, Кейл и Гиллиат создали
небольшую панель инструментов, которая запускается вместе с веббраузером. Как только приложение обнаруживает запрос URL-адреса,
оно устремляется к серверам Alexa, где запрашивает в базе данных
информацию о посещаемой вами странице. Если запрос URL
заканчивается сообщением «Файл не найден», приложение Alexa
прочесывает архивы в поисках более ранней версии страницы. Кейл
назвал
свою
панель
«серф-движком»
—
инструментом,
сопровождающим вас во время просмотра, — и быстро понял, что
наткнулся на программу, способную на гораздо большее, чем просто
реанимация старых веб-страниц. Отслеживая маршруты веб-серфинга
своих пользователей, программа могла также устанавливать связи
между веб-сайтами — связи, которые иначе остались бы невидимыми
как для создателей этих сайтов, так и для тех, кто их просматривает.
Спустя два месяца после начала работы над Alexa Кейл добавил
на панель новую кнопку с простой, но интригующей надписью: «Что
дальше?». Если нажать на нее во время посещения фан-сайта Мэрилин
Монро, вы получите список ссылок на другие интернет-алтари
Мэрилин; если кликнуть на нее, находясь на сайте сообщества людей,
победивших рак, в выпадающем меню появится множество других
сайтов схожей тематики. Как формируются эти связи? Путем
наблюдения за структурой трафика и поиска соседей. Программа
учится, наблюдая за поведением пользователей Alexa: если сто человек
посетят FEED, а затем перейдут на Salon, программа начинает
улавливать связь между этими двумя сайтами — связь, которая может
ослабевать или укрепляться по мере отслеживания новых действий.
Иными словами, эти ассоциации — не плод работы индивидуального
разума, а совокупный результат тысяч и тысяч индивидуаческих
решений, путеводитель по Сети, созданный по следам невообразимого
множества человеческих шагов.
Это пьянящая мысль, которая к тому же кажется удивительно
уместной. В конце концов, путеводитель по всей Паутине должен быть

чем-то большим, чем просто набор составленных вручную рейтингов.
Как говорит Кейл: «Обучение на основе действий пользователей —
единственный метод, масштабируемый до размеров Всемирной
паутины». И это обучение перекликается с формированием
сгруппированных в кластеры кварталов Флоренции или Лондона.
Способность Alexa связывать объекты — этот сайт похож на те другие
— рождается из бессистемных странствий пользовательской базы
Alexa; никто из этих пользователей не стремится намеренно создавать
кластеры родственных сайтов, чтобы наделить Сеть столь
необходимой ей структурой. Они просто занимаются своими делами, а
система учится, наблюдая за ними. Подобно муравьям-жнецам Деборы
Гордон, программа становится умнее и организованнее по мере того,
как анализирует всё больше индивидуальных историй веб-серфинга.
Если всего тысяча человек запустит Alexa вместе со своими
браузерами, рекомендациям просто не хватит данных, чтобы быть
точными. Но добавьте к ним еще десять тысяч пользователей, и
ассоциации между сайтами обретут поразительную четкость. Система
начинает учиться.
Давайте проясним, что именно подразумевает это обучение,
поскольку оно существенно отличается от традиционных научнофантастических образов компьютерного разума — как утопических,
так и антиутопических. Alexa не пытается напрямую имитировать
человеческий интеллект или сознание. Иными словами, вы не учите
компьютер читать или оценивать дизайн веб-сайтов. Программа
просто ищет закономерности в цифрах, подобно муравьям-фуражирам,
которые подсчитывают количество встреченных за час сородичей. На
самом деле «интеллект» Alexa — это совокупная мудрость тысяч или
миллионов людей, пользующихся системой. Компьютер перемалывает
миллионы оценок в своей базе данных, ищет закономерности в
симпатиях и антипатиях, а затем выдает пользователю свои выводы.
Здесь стоит отметить, что Alexa на самом деле не является
«рекомендательным агентом» — она не утверждает, что вам
понравятся пять предложенных ею сайтов. Она говорит лишь о том,
что между сайтом, который вы сейчас посещаете, и ресурсами из
выпадающего списка есть определенная связь. Кластеры,
формирующиеся благодаря Alexa, — это ассоциативные кластеры, и
связи между ними мало чем отличаются от традиционных

гипертекстовых ссылок. Задумайтесь о семантике гиперссылки,
встроенной в онлайн-статью: видя ее, вы не воспринимаете ее как
«Если вам понравилось это предложение, то понравится и эта
страница». Ссылка не рекомендует другую страницу, она лишь
указывает на существование связи между предложением, которое вы
читаете, и страницей на другом конце ссылки. Вы все еще вольны сами
решать, интересны ли вам другие сайты, точно так же, как вы сами
выбираете, какого торговца шелком предпочесть на Пор-Санта-Мария.
Задача Alexa — просто показать вам, где именно находятся эти
кластеры.
Если не брать в расчет мир видеоигр, Alexa на сегодняшний день
является, пожалуй, самым известным примером эмерджентного
программного обеспечения: вскоре после релиза этот инструмент был
интегрирован в браузер Netscape, а сейчас компания применяет свои
технологии в сфере потребительских товаров. Но этот жанр
определенно расширяет свои границы. Стартап с Восточного
побережья под названием Abuzz, недавно приобретенный цифровым
подразделением New York Times, предлагает службу фильтрации,
которая позволяет людям, ищущим конкретную информацию или
экспертные знания, находить специалистов, обладающих нужными
сведениями. Великолепный сайт Everything2 использует программу,
похожую на нейросеть, для создания пользовательской энциклопедии,
в которой родственные статьи группируются в стиле Alexa на основе
паттернов пользовательского трафика. Действительно, интернетиндустрия буквально кишит стартапами, обещающими объединить
единомышленников, будь то ради развлечений или ради более
практичной информации. Это наследники улицы Пор-Санта-Мария в
цифровую эпоху.
Гуманитарии старой закалки, разумеется, склонны усматривать
нечто тревожное в самой идее обращения к компьютерам за
экспертной мудростью и культурным чутьем. В большинстве случаев
возражения критиков звучат как странно вывернутая наизнанку версия
старинных поучительных историй, некогда предостерегавших нас от
оживления неодушевленных механизмов: «Ученика чародея» Гёте (и
Диснея), «Песочного человека» Гофмана, «Франкенштейна» Шелли. В
современной интерпретации угроза видится не в том, что
порабощенные технологии становятся сильнее нас и выходят из

повиновения, а в том, что мы сами деградируем до уровня машин.
Умные технологии делают нас глупее.
Эта критика, безусловно, имеет под собой основания, и даже в
интернет-сообществе — если еще можно говорить о едином интернетсообществе — интеллектуальные программы в некоторых кругах попрежнему подвергаются резким нападкам. Несколько десятилетий
назад в своей удивительно глубокой книге «Творец и робот» Норберт
Винер писал, что «в стихах, романах и живописи мозг, по-видимому,
оказывается способным прекрасно работать с материалом, который
любой компьютер был бы вынужден отвергнуть как бесформенный».
Для многих это различие сохраняется и по сей день: от компьютеров
мы ждем математических вычислений, а когда нам нужен культурный
совет, у нас и так есть множество людей, к которым можно обратиться.
Другие критики опасаются сужения нашего эстетического диапазона
из-за программ-агентов, которые будут бездумно рекомендовать сайты,
посещаемые всеми остальными, и при этом рядить свои рекомендации
в овечью шкуру индивидуального подхода к культуре.
Но всё же глупо противиться желанию поэкспериментировать с
существующей культурной системой, где музыкальный вкус обычно
формируется маркетинговыми отделами Sony и Dreamworks, а
авторитетное мнение доносится со страниц колонок Энн Ландерс и по
телефонам горячих линий экстрасенсов. Если компьютер, в конце
концов, лишь устанавливает связи между различными культурными
предпочтениями
—
предпочтениями,
которые
изначально
формировались людьми, а не машинами, — то модель эмерджентного
ПО наверняка предпочтительнее того, как потребляет развлечения
большинство жителей Запада: слепо подчиняясь диктату рекламы. В
конце концов, программы вроде Alexa не пытаются воссоздать
всеведущий авторитаризм Большого Брата или HAL 9000 — они
стремятся воссоздать простую общинную традицию, когда соседи
делятся новостями на оживленном тротуаре, даже если эти соседи —
совершенно незнакомые люди, общающиеся друг с другом через
распределенную сеть Паутины.
* * *
Алгоритмы
поиска
закономерностей,
используемые
в
эмерджентном ПО, уже на пути к тому, чтобы стать одним из
основных механизмов в грандиозной машине Голдберга современной

общественной жизни — столь же привычным, как и более
традиционные инструменты вроде спроса и предложения,
представительной
демократии
или
экспресс-опросов.
Интеллектуальное программное обеспечение уже вовсю сканирует
каналы связи в поисках сообществ книголюбов или потенциальных
спутников жизни. В будущем наши сети ощутят прикосновения
миллионов невидимых рук, ищущих закономерности в цифровом супе,
разыскивающих соседей в краю, где каждый по определению чужак.
Пожалуй, это вполне закономерно. Наш мозг достиг своего
нынешнего уровня, развившись из примитивной формы распознавания
образов. Как пишет футуролог Рэй Курцвейл: «Люди гораздо лучше
распознают паттерны, чем просчитывают логические комбинации,
поэтому мы полагаемся на эту способность практически во всех наших
мыслительных процессах. По сути, распознавание образов составляет
основу работы наших нейронных цепей. Эти способности
компенсируют крайне низкую скорость работы человеческих
нейронов». Человеческий разум плохо приспособлен для решения
задач, которые необходимо решать последовательно — одно
вычисление за другим, — поскольку нейронам требуется «время на
перезагрузку» около пяти миллисекунд, а значит, они способны
выполнять всего лишь двести вычислений в секунду. (Современный
персональный компьютер способен выполнять миллионы вычислений
в секунду, поэтому мы и перекладываем на него всю тяжелую работу,
связанную с математическими расчетами.) Но в отличие от
большинства компьютеров, мозг представляет собой систему с
массовым параллелизмом, где сто миллиардов нейронов работают
одновременно. Этот параллелизм позволяет мозгу совершать
удивительные вещи в области распознавания образов, которые до сих
пор ставят в тупик цифровые компьютеры — например, запоминать
лица или создавать метафоры. Из-за того, что каждый отдельный
нейрон работает так медленно, объясняет Курцвейл, «у нас нет
времени... на то, чтобы обдумывать слишком много новых мыслей,
когда обстоятельства вынуждают нас принимать решение.
Человеческий мозг полагается на предварительный расчет своих
аналитических выкладок и сохранение их для дальнейшего
использования. Затем мы используем нашу способность к

распознаванию образов, чтобы сопоставить текущую ситуацию с той,
которую мы уже обдумывали ранее, и извлечь готовые выводы».
Вполне возможно, что сегодняшнее программное обеспечение
находится у эволюционного подножия некоего грядущего более
масштабного распределенного сознания — подобно сети Скайнет из
фильмов о «Терминаторе», которая «обрела самосознание 15 августа
1997 года». Конечно, все указывает на то, что по-настоящему
мыслящие машины пока скрываются за далеким технологическим
горизонтом, и есть немало причин сомневаться в том, что они вообще
когда-либо появятся. Но проблема дискуссий о машинном обучении и
интеллекте заключается в том, что их слишком легко сводят к
жесткому противопоставлению бездумного софта сегодняшнего дня и
мыслящего кода недалекого будущего. Всемирная паутина может
никогда не обрести самосознание в человеческом понимании, но это не
значит, что Сеть не способна учиться. В ближайшие годы наши сети
станут умнее, но умнее так, как умнеет иммунная система или город, а
не так, как умнеет ребенок. И в этом не нужно оправдываться:
адаптивная информационная сеть, способная к сложному
распознаванию образов, может оказаться одним из важнейших
изобретений в истории человечества. И какая разница, если она так
никогда и не научится думать самостоятельно?
Эмерджентная программа, отслеживающая связи между вебсайтами или аудиодисками, не слушает музыку; она следит за
структурами покупок или привычками прослушивания, которые мы
сами ей предоставляем, оставляя нам право играть на воображаемой
гитаре и фальшиво подпевать. На каком-то базовом человеческом
уровне это кажется разницей, которую стоит сохранить. И, возможно,
даже такой разницей, которую мы не сможем преодолеть ни через сто
лет, ни через большее время. Но действительно ли это качественное
различие, или это просто различие в степени? Именно этот вопрос уже
не одно десятилетие не дает покоя сообществу исследователей
искусственного интеллекта, и он встает особенно остро в любой
серьезной дискуссии об эмерджентном программном обеспечении. Да,
компьютер не слушает музыку и не бродит по Интернету; он ищет
паттерны в данных и преобразует эти паттерны в информацию,
которая полезна — или, по крайней мере, призвана быть полезной —

для людей. Конечно, этот процесс бесконечно далек от наслаждения
«Гольдберг-вариациями» или чтения журнала Slate.
Но что есть прослушивание музыки, как не поиск паттернов —
гармонического
резонанса,
стереоповторов,
октав,
последовательностей аккордов — в изначально диссонирующем
звуковом поле, которое окружает нас изо дня в день? Один инструмент
сканирует нули и единицы на магнитном диске. Другой сканирует
частотный спектр. Каждым из этих процессов движет жажда
паттернов, эквивалентов, сходств; в обоих случаях искусство
рождается из воспринимаемой симметрии. (Бах, наш самый
математический композитор, понимал это лучше кого бы то ни было.)
Научатся ли когда-нибудь компьютеры ценить выявляемые ими
паттерны? Говорить об этом пока рано. Но в мире, где объем
доступной в сети информации удваивается каждые полгода, очевидно,
что та или иная форма сопоставления паттернов — все эти программы,
прочесывающие Сеть в поисках признаков схожего поведения,
актуальных идей или общих вкусов, — со временем окажет огромное
влияние на большую часть нашей опосредованной технологиями
жизни. Возможно, это влияние зайдет так далеко, что искатели
паттернов перестанут быть полностью зависимыми от команд своих
хозяев — точно так же, как городские кварталы растут и развиваются
вопреки прямому контролю со стороны жителей. И где тогда окажется
программное обеспечение? Музыку отличает от шума наличие
паттернов, а наши уши натренированы их распознавать. Программа —
какой бы интеллектуальной она ни была — не способна в буквальном
смысле услышать, как все эти паттерны со щелчком встают на свои
места. Но делает ли это её музыку менее сладостной?

4.
Прислушиваясь к обратной связи.
Ближе к вечеру 23 января 1992 года, во время предвыборной
остановки на фабрике American Brush Company в Клермонте, штат
Нью-Гэмпшир, политический репортер телеканала ABC Джим Вутен
спросил тогда еще кандидата Билла Клинтона об обвинениях,
выдвинутых бывшей певицей кабаре по имени Дженнифер Флауэрс.
Хотя в прессе вовсю циркулировали слухи о любовных похождениях
Клинтона, вопрос Вутена стал первым случаем, когда молодому
фавориту от Демократической партии прямо задали вопрос о
конкретной женщине. «Она утверждает, что у нее был с вами давний
роман, — сказал Вутен под прицелом работающих телекамер. — И она
говорит, что записала ваши телефонные разговоры, в которых вы
велели ей отрицать, что у вас когда-либо была связь».
Позже Вутен рассказывал, что Клинтон воспринял этот вопрос
так, словно репетировал ответ месяцами. «Что ж, во-первых, я читал
эту историю. Это неправда. Она явно взяла деньги, чтобы изменить
свою версию — историю, к которой она сама относилась настолько
серьезно, что еще недавно наняла адвоката для защиты своего
честного имени. Она действительно мне звонила. Я никогда не был
инициатором звонков ей...» Опровержения кандидата продолжались
еще минут пять, после чего диалог завершился. Клинтон ответил на
вопрос, но было ли это новостью? По всей стране вспыхнули яростные
споры о журналистской этике: являются ли бездоказательные
обвинения, касающиеся личной жизни кандидата, легитимным
информационным поводом? И имело ли значение то, что сам кандидат
решил опровергнуть эти обвинения перед камерой? Певица кабаре,
заявляющая о супружеской неверности губернатора в прошлом, — это
явно материал для бульварной прессы, но что происходит, когда сам
губернатор комментирует эту историю?
После двух долгих часов мучительных раздумий все три
крупнейшие телесети — наряду с CNN и передачей MacNeil/Lehrer на
канале PBS — решили не упоминать вопрос Вутена в своих

общенациональных выпусках новостей и не показывать кадры этой
беседы. На эту историю самым решительным образом наложили табу
одни из самых влиятельных фигур во всех масс-медиа. Решение
проигнорировать Дженнифер Флауэрс было единогласным — даже на
том телеканале, чей журналист изначально задал этот вопрос. Случись
это на десять-двадцать лет раньше, решение такого масштаба могло бы
похоронить историю в зародыше (при условии, что Washington Post и
New York Times на следующее утро последовали бы их примеру).
Чтобы реанимировать эту историю, потребовался бы новый приток
кислорода — какой-то новый поворот событий, заставивший бы
переоценить ситуацию. Без свежих новостей история Флауэрс была
мертва.
И тем не менее на следующий день все три телесети начали свои
выпуски с сюжета о Дженнифер Флауэрс в качестве главной новости.
С самой историей ничего не произошло: никто из главных
действующих лиц не раскрыл никакой дополнительной информации;
даже оппоненты Клинтона на удивление хранили молчание по поводу
этого скандала. Власть предержащие в Нью-Йорке и Вашингтоне
накануне решили, что темы для разговора нет — и вот уже Питер
Дженнингс и Том Брокоу начинают свои эфиры с рассказа о бывшей
королеве красоты из Арканзаса и ее скандальных заявлениях.
Как же произошел такой резкий поворот? Велик соблазн
пуститься в привычные сокрушения о падении стандартов в СМИ, но в
данном случае самые влиятельные фигуры на телевидении поначалу
придерживались высоких этических принципов. Если бы их стандарты
действительно упали, руководство телесетей пустило бы сюжет Джима
Вутена в эфир в первый же вечер. Но что-то заставило их сойти с этого
пути, и это «что-то» нельзя было свести к общему упадку нравов в
стране или к падкости на дешевые сенсации какого-нибудь
телевизионного босса. Дженнифер Флауэрс ворвалась в общественное
сознание благодаря системе телевизионных новостей — системе,
которая к тому времени оказалась настроена совершенно
определенным образом.
То, что мы наблюдали зимой 1992 года, во многом напоминало
знаменитые теледебаты 1960 года, в ходе которых Никсону пришлось
изрядно попотеть под прицелом камер. Как отмечали впоследствии
многочисленные критики, в том споре мы впервые мельком увидели,

как новое средство коммуникации изменит саму суть политики:
телевидение заставит нас больше внимания обращать на
коммуникативные навыки политиков, отодвигая на второй план суть
обсуждаемых проблем. Однако в случае со скандалом вокруг Флауэрс
изменилось не само средство информации, а лежащая в его основе
система. В конце восьмидесятых изменения в информационных
потоках — и особенно в распространении необработанных
видеоматериалов, столь важных для теленовостей, — сдвинули
прежнюю иерархическую систему «сверху вниз» в сторону более
распределенной модели «снизу вверх». Мы не замечали этого, пока
Джим Вутен впервые не задал свой вопрос в Нью-Гэмпшире, но мир
телевизионных новостей сделал важный первый шаг на пути к
эмерджентности. В прежней иерархической системе главы телеканалов
могли по собственной воле замалчивать ту или иную историю, если
считали, что американскому народу лучше о ней не знать. Но эта
привилегия умерла вместе с Дженнифер Флауэрс, и вовсе не из-за
падения стандартов или «недели рейтингов». Она пала жертвой
обратной связи.
* * *
Сегодня уже стало общим местом говорить о склонности СМИ
устраивать коллективную информационную лихорадку, когда
освещение новости естественным образом порождает еще большее ее
освещение, создавая своего рода зеркальный лабиринт, где мелкие
происшествия или голословные заявления раздуваются до масштабов
Событий Мирового Значения. Обычно вы можете заметить
приближение развязки такой петли обратной связи, поскольку она
почти всегда вызывает прилив самобичевания, захлестывающий весь
цех политических обозревателей. Эти волны самокритики
поднимаются примерно раз в год: вспомните дискуссии о папарацци и
гибели принцессы Дианы или бесконечные мрачные стенания на тему
«Почему нас так сильно волнует О. Джей?». Но петли обратной связи
1990-х годов не были неизбежностью; они возникли в результате
конкретных изменений в самой структуре масс-медиа — изменений,
которые принесли с собой первые ростки эмерджентности и
предвосхитили истинно низовые системы, расцветшие впоследствии в
Сети. То, что обратная связь играла ключевую роль в этом процессе, не
должно вызывать удивления: все децентрализованные системы в

значительной степени полагаются на обратную связь как для роста, так
и для саморегуляции.
Рассмотрим нейронные сети человеческого мозга. На клеточном
уровне мозг представляет собой колоссальную сеть нервных клеток,
соединенных микроскопическими каналами аксонов и дендритов.
Вспышка мозговой активности — будь то мысль о каком-то слове,
попытка разобраться в сложной концепции или синтаксический разбор
предложения, которое вы сейчас читаете, — активирует целую группу
нейронных цепочек, подобных транспортным маршрутам на карте
разума. Каждый новый акт мысленной деятельности запускает новую
группу таких цепочек, и невообразимо огромное количество
потенциальных нейронных путей так и остается невостребованным на
протяжении человеческой жизни (это одна из причин, почему
постоянная гибель клеток мозга в зрелом возрасте не представляет
собой большой проблемы). Однако за всем этим кажущимся
разнообразием скрываются определенные цепочки, которые
повторяются снова и снова. Одна из самых интригующих гипотез в
современной нейробиологии заключается в том, что клеточная основа
обучения строится именно на повторении этих цепочек. Как объясняет
невролог Ричард Рестак: «Каждая мысль и каждое действие встроены
в структуру нейронных связей, и... нейронная активность,
сопровождающая или инициирующая определенный опыт, сохраняется
в виде реверберирующих нейронных цепей, которые становятся все
более четко выраженными по мере их повторения. Таким образом,
привычка и другие формы памяти могут заключаться в формировании
постоянных и полупостоянных нейронных цепей». Та или иная цепь
может изначально ассоциироваться с мыслью о сэндвичах или с
формой равнобедренного треугольника — и при достаточно частом
повторении этой конкретной цепи она закрепляет за собой
определенное место в мозге и в дальнейшем становится частью
нашего ментального лексикона.
Почему возникают эти петли обратной связи и реверберирующие
цепи? Они рождаются потому, что нейронные сети мозга чрезвычайно
тесно связаны между собой: каждый отдельный нейрон связан —
посредством аксонов и синапсов — с другими нейронами, число
которых может достигать тысячи. Когда определенный нейрон
активируется, он передает этот заряд всем остальным клеткам,

которые при соблюдении определенных условий, в свою очередь,
передают импульс далее по своим связям, и так далее. Если бы каждый
нейрон устанавливал связь всего с одним или двумя соседними
нейронами, вероятность возникновения реверберирующей петли была
бы крайне мала. Но поскольку нейроны тянутся одновременно во
множестве направлений, гораздо более вероятно, что импульс
активировавшегося нейрона в итоге вернется к своему
первоисточнику, запуская весь процесс заново. Вероятность
возникновения петли обратной связи напрямую коррелирует с общей
степенью связанности системы.
По любым меркам современная медиасфера представляет собой
чрезвычайно тесно связанную систему, даже если не принимать во
внимание связи в онлайн-мире. Связанную не только в том смысле, что
огромное количество домов подключено к кабельному телевидению, а
крыши увенчаны спутниковыми тарелками, но и в более тонком
смысле — когда информация замыкается на саму себя все более
причудливыми способами. С тех пор как Дэниел Бурстин впервые
проанализировал эпоху телевидения в своей до сих пор бесценной
работе 1961 года «Имидж», мир медиажурналистики претерпел ряд
существенных изменений, большинство из которых способствовало
росту числа ретрансляций между различными СМИ. В этой системе
стало гораздо больше агентов (круглосуточные новостные каналы,
пейджеры с заголовками новостей, еженедельники, веб-сайты), а
исходные материалы
гораздо чаще
переупаковываются
и
перепрофилируются; кроме того, появилась пугающая готовность без
тени
критики
ретранслировать
сообщения
других
СМИ.
Опосредованная критика СМИ, неведомая в менее солипсические
времена Бурстина и прежде находившаяся на карантине в таких
проектах начала девяностых, как «Reliable Sources» на CNN и
эпизодические сюжеты Джеффа Гринфилда в «Nightline», теперь
регулярно становится главной темой у Ларри Кинга и в передаче
«Hardball». Иными словами, вся система в целом резко сдвинулась в
сторону распределенных сетей, уйдя от традиционных иерархий типа
«сверху вниз». И чем больше медиа созерцают собственное отражение,
тем выше вероятность того, что система начнет замыкаться сама на
себя — подобно электрогитаре Stratocaster, прислоненной к
усилителю, в который она включена.

Итог всего этого таков: по крайней мере, в общенациональном
цикле новостей больше нет крупных сюжетов, в которых СМИ в
конечном счете не играли бы важнейшую роль, а во многих случаях
склонность медиа к саморефлексии сама по себе и порождает эти
сюжеты. Не требуется мощного первоначального импульса, чтобы вся
цепь начала резонировать. История с Дженнифер Флауэрс — лучший
тому пример. Как писал несколько лет назад Том Розенстил в своей
блестящей статье в The New Republic, скандал вокруг Флауэрс
разгорелся из-за сдвига в отношениях между общенациональными
новостными сетями и их местными филиалами — сдвига, который
сделал всю систему значительно более взаимосвязанной. До конца
восьмидесятых местные новости (выходившие в эфир в шесть и
одиннадцать часов вечера) зависели от общенациональной сети,
которая предоставляла им тридцатиминутную нарезку федеральных
новостей, смонтированную в соответствии с высокими стандартами
ветеранов журналистики из Нью-Йорка. Местные филиалы могли либо
проигнорировать эти новости, либо пустить в эфир предоставленные
им кадры, но если головная сеть решала, что тема не заслуживает
внимания, филиалы никак не могли ее осветить.
Все изменилось, когда в середине восьмидесятых на арену вышла
CNN. Поскольку у новой сети не было пула местных филиалов для
оперативного освещения экстренных новостей в тех случаях, когда
локальные события перерастали в сюжеты национального масштаба,
Тед Тернер сделал ставку на привлечение местных телестанций,
предложив им полный доступ к новостной ленте CNN. Вместо строго
смонтированной тридцатиминутной нарезки филиалы получили
возможность выбирать практически любые кадры, снятые камерами
CNN, включая сюжеты, которые исполнительные продюсеры в
Атланте решили проигнорировать. Эпизод с Флауэрс встроился в эту
заново смонтированную систему, и результаты оказались
поразительными. Местные филиалы по всей стране также имели
доступ к записи комментария Клинтона, и многие из них предпочли
ухватиться за эту историю, в то время как боссы телесетей в НьюЙорке и Вашингтоне решили ее проигнорировать. «Когда
политический редактор NBC News Билл Уитли тем вечером вернулся
домой и включил местные новости в одиннадцать часов вечера, он
поморщился: принадлежащая NBC станция в Нью-Йорке пустила в

эфир сюжет, который сама сеть в тот же вечер решила не давать», —
пишет Розенстил. «К следующему дню даже Джим Лерер из
консервативной передачи «MacNeil/Lehrer NewsHour» на канале PBS
сказал своей команде, что они обязаны дать в эфир историю Флауэрс
вопреки собственным убеждениям. „Это больше от меня не зависит“,
— признался он».
Для американцев у экранов телевизоров перемены остались почти
незаметными, но их последствия оказались колоссальными. Сам
механизм
определения
того,
что
считать
полноценным
информационным поводом, был перестроен: произошел переход от
системы «сверху вниз», практически лишенной обратной связи, к
своего рода журналистской нейросети, где сотни филиалов принимали
непосредственное участие в создании сюжета. А особенно уязвимой
для реверберации эту цепь делало то, что сами телесети принялись
копировать поведение местных станций, превращая то, что могло
остаться мимолетной аномалией, в полномасштабное безумие. Именно
в этот момент система начала демонстрировать эмерджентное
поведение. Она начала сама диктовать правила игры вместо
журналистов. Лерер был абсолютно прав, когда сказал, что дело
Дженнифер Флауэрс «больше от него не зависит». Сюжетом управляла
обратная связь.
* * *
История с Флауэрс — отличный пример того, почему
эмерджентные системы не являются благом сами по себе. Торнадо и
ураганы — это тоже системы с глубокой обратной связью, но это не
значит, что вы захотите устроить один из них у себя на заднем дворе. В
зависимости от составляющих элементов и способа их соединения
эмерджентные системы могут быть направлены на самые разные цели:
одни из них заслуживают восхищения, другие несут разрушение.
Петли обратной связи городской жизни породили подавляющее
большинство самых ослепительных и почитаемых районов мира — но
они же приложили руку к самоподдерживающимся циклам нищеты в
бедных городских кварталах. Трущобы — это тоже эмерджентный
феномен. Но это не повод смиряться с их существованием или
списывать их на «естественный» порядок вещей. Это повод придумать
лучшую систему. Дело Флауэрс было примером эмерджентности на
ранней стадии — системы локальных агентов, определяющих

макроповедение без какого-либо руководящего центра. Но эта система
не обязательно была адаптивной.
В большинстве случаев попытки сделать эмерджентную систему
более адаптивной сводятся к настройке различных видов обратной
связи. В истории с Флауэрс мы наблюдали пример того, что теоретики
систем называют положительной обратной связью, — то есть
самоподдерживающихся циклов, которые заставляют сыгранную на
гитаре ноту разрастаться в ревущую симфонию шума. Однако
большинство автоматических систем управления во многом
полагаются на устройства с «отрицательной обратной связью».
Классический
пример
—
термостат,
который
использует
отрицательную обратную связь для решения задачи контроля
температуры воздуха в комнате. На самом деле существует два способа
регулирования температуры. Первый — разработать прибор,
способный выдувать воздух различной температуры; человеку в
комнате достаточно выбрать желаемые условия, и машина начнет
подавать воздух, охлажденный или нагретый до нужного уровня.
Проблема такой системы двояка: она требует нагревательного или
охлаждающего устройства, способного подавать воздух строго
определенной температуры, и при этом абсолютно безразлична к
текущему состоянию помещения. Установите на термостате семьдесят
два градуса, и прибор начнет нагнетать в комнату воздух температурой
в семьдесят два градуса — даже если температура в самом помещении
уже колеблется на уровне семидесяти с небольшим.
Подход с отрицательной обратной связью, напротив, предлагает
более простое решение, которое при этом гораздо чувствительнее к
изменениям внешней среды. (Неудивительно, что именно этот метод
используется в большинстве домашних термостатов.) Вместо
нагнетания в комнату точно откалиброванного воздуха система
работает в трех состояниях: горячий воздух, холодный воздух и
отсутствие подачи воздуха. Она считывает температуру в помещении,
сопоставляет эти данные с заданным значением и соответствующим
образом корректирует свое состояние. Если в комнате холоднее, чем
нужно, включается горячий воздух. Если теплее — подается холодный.
Система непрерывно измеряет температуру окружающей среды и
непрерывно корректирует свою работу до тех пор, пока не будет
достигнуто заданное значение — в этот момент она переходит в режим

«отсутствия воздуха», в котором и остается, пока температура в
помещении по какой-то причине снова не изменится. Система
использует отрицательную обратную связь, чтобы выйти на заданный
режим, и именно поэтому она способна справляться со случайными
изменениями внешней среды.
Таким образом, отрицательная обратная связь — это способ
достижения точки равновесия вопреки непредсказуемым — и
меняющимся — внешним условиям. «Отрицательность» удерживает
систему в заданных рамках, точно так же как «положительная
обратная связь» толкает другие системы вперед. Термостат без
обратной связи просто нагнетает в комнату воздух температурой в
семьдесят два градуса независимо от температуры в помещении.
Воображаемый термостат с положительной обратной связью оценивал
бы изменение температуры в комнате и подхватывал бы этот импульс:
заметив, что в комнате стало теплее, он начал бы нагнетать еще более
горячий воздух, отчего в комнате становилось бы еще теплее, что
заставляло бы прибор подавать еще более горячий воздух. И не успели
бы вы оглянуться, как вода в аквариуме с золотой рыбкой закипела бы.
Отрицательная же обратная связь позволяет системе находить
правильный баланс даже в меняющейся среде. Надвигается холодный
фронт, распахивается окно, кто-то разводит огонь в камине — может
произойти любое из этих событий, но температура останется
неизменной. Вместо того чтобы усиливать собственный сигнал,
система регулирует себя сама.
* * *
Мы пытаемся совладать с информацией как со средой для
отрицательной обратной связи с тех самых пор, как Норберт Винер
опубликовал «Кибернетику» в 1949 году, а сам Винер размышлял о
взаимосвязи между управлением и обратной связью еще со времен
своих военных исследований начала сороковых годов. После того как
японцы разбомбили Перл-Харбор и США всерьез вступили в войну,
армия поручила Винеру найти способ научить механические орудия
автоматически вести огонь по целям. Вопрос, на который Винеру
пришлось искать ответ, звучал так: можно ли, имея достаточно
информации о местоположении и движении цели, преобразовать эти
данные во что-то, что машина могла бы использовать, чтобы сбить
ракету «Фау-2» прямо в небе?

Эта задача как нельзя лучше подходила для адаптивных
возможностей отрицательной обратной связи: цели представляли
собой смесь шума и информации, были до некоторой степени
предсказуемыми, но при этом склонными к внезапным изменениям. Но
так уж вышло, что для решения этой задачи Винеру требовалось то,
чего еще не существовало в природе: цифровой компьютер, способный
обрабатывать поток данных в режиме реального времени.
Руководствуясь этой потребностью, Винер помог создать один из
первых в мире современных компьютеров. Когда рассказывают о
военных годах Винера, обычно — и вполне справедливо —
подчеркивают, что именно тогда закладывались основы современного
персонального компьютера. Однако новое понимание отрицательной
обратной связи, возникшее в ходе работы над ENIAC, имело не менее
далекоидущие последствия, которые вышли далеко за пределы
вакуумных ламп и перфокарт ранней компьютерной эпохи.
Ведь отрицательная обратная связь — это не просто вопрос
программного обеспечения или деталь домашней печи. Это способ
косвенно направлять подвижную, изменчивую систему к заданной
цели. Иными словами, это способ превратить сложную систему в
сложную адаптивную систему. Отрицательная обратная связь бывает
самых разных форм и масштабов. Ее можно встроить в
баллистические ракеты или печатные платы, в нейроны или
кровеносные сосуды. Выражаясь современным языком, она абсолютно
«не привязана к конкретной платформе». В самом схематичном виде
отрицательная обратная связь сводится к сравнению текущего
состояния системы с желаемым и направлению системы в сторону,
минимизирующую разницу между этими двумя состояниями. Как
пишет Винер в самом начале «Кибернетики»: «Когда мы желаем,
чтобы движение следовало заданному образцу, разность между этим
образцом и фактически совершаемым движением используется в
качестве нового входного сигнала, заставляющего регулируемый орган
двигаться так, чтобы приблизить движение системы к предписанному
образцу». Винер дал этой способности к саморегуляции название:
гомеостаз.
Наше тело — это невероятно сложная гомеостатическая система,
использующая запутанную сеть механизмов обратной связи для
поддержания стабильности в условиях динамично меняющейся

обстановки. Многие из этих механизмов поддерживаются мозгом,
который координирует внешние стимулы, получаемые органами
чувств, и реагирует на них, запуская соответствующие действия
организма. Наши циклы сна, например, сильно завязаны на
отрицательную обратную связь. Циркадные ритмы организма —
выработанные за миллионы лет жизни на планете с 24-часовыми
сутками — исходят от центральной нервной системы, запуская
регулярные изменения в образовании мочи, температуре тела,
сердечном выбросе, потреблении кислорода, делении клеток и
секреции желез внутренней секреции. Но по какой-то причине наши
биологические часы немного отстают: человеческий циркадный цикл
составляет двадцать пять часов, и поэтому мы полагаемся на внешний
мир, чтобы каждый день перенастраивать свои часы — как за счет
распознавания смены света и темноты, так и за счет фиксации более
тонких изменений магнитного поля Земли, колеблющегося при
вращении планеты. Без этой отрицательной обратной связи,
возвращающей наши циркадные ритмы в синхронное состояние, мы
бы обнаружили, что спим весь день напролет по две недели каждый
месяц. Иными словами, без этого механизма обратной связи все
человечество словно навсегда застряло бы на втором курсе колледжа.
Понимание тела и разума как гомеостатической системы,
регулируемой обратной связью, естественным образом подтолкнуло
некоторых людей к экспериментам с новыми формами искусственной
обратной связи. С семидесятых годов приборы биологической
обратной связи (БОС) в режиме реального времени сообщали об
изменениях уровня адреналина и мышечного напряжения людям,
подключенным к специальным аппаратам. Идея заключается в том,
чтобы позволить пациентам управлять уровнем тревоги или стресса,
давая им возможность исследовать различные ментальные состояния и
мгновенно видеть их физиологические последствия. Немного
попрактиковавшись, пациенты, использующие БОС, могут легко
«направлять» уровень адреналина вверх или вниз, просто воображая
стрессовые события или входя в медитативное состояние. Наш
организм, конечно, в любом случае постоянно регулирует уровень
адреналина — разница с БОС заключается в том, что в этот процесс
обратной связи включается сознательный разум, давая пациентам
более прямой контроль над уровнем гормона в их системе. Это может

стать средством лучшего управления внутренним состоянием
организма, а также процессом самопознания. В единственный раз,
когда я попробовал классическую биологическую обратную связь,
уровень моего адреналина безмятежно колебался в середине диапазона
первые пять минут сеанса; врач даже сделал мне комплимент по
поводу
столь
нормальной
и
отлично
отрегулированной
надпочечниковой системы. А затем в ходе нашей беседы я пошутил —
и уровень адреналина мгновенно зашкалил. В конце визита терапевт
вручил мне распечатку тридцатиминутного сеанса, где изменения
уровня адреналина были представлены в виде линейного графика. По
сути дела, это был компьютерный график моих попыток шутить в
течение предшествующего получаса: ровная линия, прерываемая
шестью или семью резкими скачками, каждый из которых
соответствовал остроте, брошенной мной терапевту.
Я ушел с этого сеанса, ничуть не изменившись к лучшему, и уж
точно не обрел большего контроля над уровнем своего адреналина. Но
кое-что я все же понял: сам того не осознавая, я еще много лет назад
выстроил для себя простую цепочку обратной связи, когда мой
организм усвоил, что может устроить себе точечный выброс
адреналина, отпустив мимоходом шутку в разговоре. Я вспомнил все
те рабочие совещания или якобы серьезные разговоры с друзьями, где
я ловил себя на компульсивном желании шутить вопреки неуместному
контексту; я подумал о том, насколько глубоко этот импульс
укоренился в моей повседневной личности — и вдруг это показалось
скорее наркотической зависимостью, чем чертой характера: мой мозг
лихорадочно пытался выудить дешевый смешок, чтобы обеспечить
себе очередную дозу адреналина. В некотором смысле наши личности
— это отчасти сумма всех подобных невидимых механизмов обратной
связи; но чтобы начать понимать эти механизмы, вам требуются
дополнительные уровни обратной связи — в данном случае простой
линейный
график,
построенный
обычным
персональным
компьютером.
Если анализ таких косвенных данных, как уровень адреналина,
может столь многое рассказать о скрытых мотивах разума,
представьте, какие возможности открывает непосредственный анализ
активности мозга. Именно эта идея лежит в основе технологии
нейрообратной связи: вместо того чтобы измерять результаты работы

мозга, нейрообратная связь измеряет сами мозговые волны и
переводит их в сгенерированные компьютером изображения и звуки.
Определенные паттерны мозговых волн возникают в моменты сильной
концентрации; другие — в состояниях медитативного спокойствия;
третьи — в состоянии рассеянности или страха. Нейрообратная связь
— как и многие другие рассмотренные нами системы — это просто
устройство для усиления и распознавания паттернов: датчики ЭЭГ,
закрепленные на черепе, регистрируют изменения в паттернах ваших
мозговых волн и преобразуют их в форму, которую вы можете
воспринимать непосредственно, чаще всего в виде звуковых сигналов
или цветов на экране компьютера. Когда ваш мозг дрейфует от одного
состояния к другому, звук или изображение меняются, обеспечивая
обратную связь в реальном времени с активностью ЭЭГ вашего мозга.
Немного попрактиковавшись, те, кто использует нейрообратную связь,
могут легче направлять свой мозг к определенным состояниям —
поскольку технология нейрообратной связи снабжает мозг новыми
данными о его собственных паттернах поведения. По словам
энтузиастов, как только вы достигаете медитативного состояния с
помощью нейрообратной связи, традиционные методы медитации
начинают казаться параллельной парковкой без зеркала заднего вида
— при достаточной практике вы справитесь, но лишитесь массы
важнейшей информации.
* * *
Будь он жив сегодня, Винер, как мне кажется, удивился бы, узнав,
что технологии биологической и нейрообратной связи до сих пор не
вошли в терапевтический мейнстрим. Но Винер также понимал, что
гомеостаз — это прерогатива не только отдельных человеческих умов
и тел. Если системы нейронов способны формировать сложные
механизмы обратной связи, почему этого не могут делать более
крупные человеческие сообщества? «В связи с эффективным объемом
общественной информации, — писал Винер, — одним из наиболее
удивительных фактов, касающихся государственного организма,
является крайнее отсутствие у него эффективных гомеостатических
процессов». Патологию Дженнифер Флауэрс он диагностировал бы в
мгновение ока. Эпизод с Флауэрс был примером чистой
положительной
обратной
связи,
не
сдерживаемой
противодействующей силой. Поведение каждого агента стимулировало

аналогичное поведение со стороны других агентов. В этом процессе не
было ничего гомеостатического — только «все расширяющийся
вихрь» положительной обратной связи.
Но если положительная обратная связь устраивает такой
переполох в мире медиа, как же мозг может столь сильно полагаться на
реверберирующие нейронные цепи? Один из ответов кроется в
термине, хорошо знакомом нам по сегодняшним СМИ: утомляемость.
Каждый нейрон в мозге страдает от своего рода регулируемого
бессилия: после непрерывной активности в течение некоторого
времени клетка должна пройти через несколько миллисекунд
бездействия — «абсолютный рефрактерный период», во время
которого она невосприимчива к внешней стимуляции. Наряду со
многими другими остроумными схемами торможения, на которые
опирается мозг, утомляемость — это способ разорвать
реверберирующую цепь, удерживая под контролем безудержное
возбуждение мозга.
Именно этого разрыва цепи не хватает в колоссальной
взаимосвязанности современных СМИ. Сюжеты порождают новые
сюжеты, которые порождают сюжеты об освещении этих сюжетов, а
те, в свою очередь, порождают освещение этого метаосвещения. (Здесь
нейронаука кажется удивительно поэтичной: какой диагноз лучше
подойдет для круглосуточного головокружения от медийной обратной
связи, чем «отсутствие утомляемости»?) Мозг, который не может
прекратить реверберацию, — это один из способов описать то, что
происходит во время эпилептического припадка; медийной же версией
этого процесса является нечто вроде эпической критики Стивена
Брилла в адрес освещения дела Левински в первом номере журнала
Content: влиятельный медиакритик запускает новое издание с громкого
обвинения СМИ в их одержимости собственными репортажами. Если
бы проблема проистекала из ошибок в суждениях отдельных
репортеров, то критика СМИ могла бы иметь смысл. Но поскольку
проблема кроется в самой склонности медиа к самоусилению,
освещение этого освещения лишь усугубляет ситуацию. Это все равно
что стрелять из пистолета в воздух, чтобы остановить перестрелку.
История с Флауэрс в очередной раз иллюстрирует этот принцип: по
мнению мудрецов с телеканалов, эта тема не была «настоящей
новостью» до тех пор, пока ее не начали освещать другие СМИ.

Информационную ценность конкретного сюжета нельзя оценивать по
тому вниманию, которое ему уделяют другие каналы. Иначе
гравитационное притяжение положительной обратной связи
становится слишком мощным, и петля начинает управлять процессом
сильнее, чем репортеры или само событие.
Не будет преувеличением сказать, что история, родившаяся из
этой петли, стала поворотным моментом в американской истории.
Вполне возможно, что шумиха вокруг Флауэрс утихла бы, если бы
ответ Клинтона Джиму Вутену был проигнорирован; супруги Клинтон
никогда бы не появились в передаче «60 минут», а целый ряд клише,
возникших вокруг этой пары (любовные похождения Клинтона,
феминизм Хиллари в духе «не Тэмми Уайнетт»), возможно, так
никогда и не укоренился бы в общественном сознании. Если бы в
прошлом Клинтона не было Дженнифер Флауэрс, разыгралась бы
история с Моникой Левински точно так же? Вероятно, нет. И если это
так, то мы должны спросить: что на самом деле вызвало эту цепь
событий? С одной стороны, ответ прост: личный жизненный выбор
отдельных людей — решение Клинтона завести роман и прекратить
его, решение Флауэрс предать это огласке, решение Клинтона ответить
на вопрос — привел к цепочке событий, которая в итоге раздула
международный скандал. Но здесь есть и другое непременное условие
(sine qua non) — решение, принятое несколькими годами ранее где-то в
офисном комплексе в Атланте: делиться всем новостным эфиром CNN
с местными филиалами. Это решение не было в полной мере
«псевдособытием», если использовать знаменитое выражение
Бурстина. Это было «системное событие»: изменение в том, как
информация циркулировала во всей новостной системе. Но тем не
менее это было весьма существенное изменение.
Если вы считаете, что высказывания Клинтона о Дженнифер
Флауэрс вообще не должны были стать новостью, то кто же виноват?
Кого винить в подобной ситуации? Традиционная критика здесь
неприменима: тут нет обшитого дубовыми панелями, прокуренного
сигарным дымом тайного кабинета, где кукловоды дергают за свои
невидимые ниточки; дело не в том, что телевидение как медиум
является особенно «горячим» или «холодным»; за решением CNN
делиться большим объемом отснятого материала стояли соображения
выгоды, но мы точно не можем списать эпизод с Флауэрс на очередную

дань алчности руководителей телесетей. Мы снова возвращаемся к
фундаментальным законам эмерджентности: поведение отдельных
агентов менее важно, чем система в целом. В прежние времена каналы,
связывавшие политиков, журналистов и обычных граждан, были
односторонними и иерархическими; им не хватало связей для создания
подлинной обратной связи, а взаимодействующих агентов было
слишком мало, чтобы породить порядок более высокого уровня. Но
кабельный бум восьмидесятых все изменил. Впервые система начала
реверберировать сама по себе. В первые годы этот гул был тихим и,
возможно, не переходил в слышимый диапазон до тех пор, пока Джим
Вутен не задал свой вопрос. И все же любой, кто смотрел вечерние
новости 24 января 1992 года, уловил этот сигнал отчетливо и ясно.
И все же неповоротливая, управляемая сверху структура
массмедиа может в обозримом будущем удерживать эти петли в
относительно приглушенном состоянии — по крайней мере, когда речь
заходит о «ящике». В конце концов, обратная связь обычно не
свойственна телевидению. Чтобы услышать, как она воет, вам нужна
Сеть.
* * *
В июне 1962 года, ровно через год после выхода книги «Смерть и
жизнь больших американских городов», Льюис Мамфорд опубликовал
разгромную критику манифеста Джейн Джекобс в своей легендарной
колонке в The New Yorker под названием «Линия горизонта». В своих
рецептах городского обновления, сосредоточенного вокруг тротуаров,
«мамаша Джекобс» — как насмешливо окрестил ее Мамфорд —
предлагала «домашнюю припарку для лечения рака». Критик The New
Yorker поначалу поддерживал работу Джекобс, призывая ее оформить
свои мысли в книгу, когда в середине пятидесятых она занимала пост
младшего редактора в Architecture Forum. Однако книга, которую она в
итоге написала, обрушилась с критикой на столь любимого
Мамфордом Эбенезера Говарда и его «города-сады», поэтому
Мамфорд со всей яростью обрушился на свою бывшую протеже.
Критика Мамфорда, насчитывавшая более десяти тысяч слов,
была пространной и всеобъемлющей, но ее главный посыл сводился к
способности мегаполисов к саморегуляции. Джекобс утверждала, что
крупные города могут достигать своего рода гомеостаза благодаря
взаимодействию, которое рождается на оживленных тротуарах;

городское планирование, пытающееся убрать людей с улиц,
фактически уничтожало жизненную силу городской системы. Без
открытых, наполненных обратной связью отношений, присущих
уличной культуре, города быстро превращались в опасные и
анархичные места. Строить город без тротуаров, по мнению Джекобс,
было все равно что создавать мозг без аксонов или дендритов. Город
без связей вообще не был городом, по крайней мере, в традиционном
понимании органической городской жизни. Куда лучше строить
города, стимулирующие петли обратной связи тротуарного движения
за счет укорачивания кварталов и поддержки смешанного зонирования.
Мамфорд не был поклонником социального жилья послевоенной
эпохи, но он утратил веру в способность огромных городских систем к
саморегуляции. Города с многомиллионным населением попросту
подвергали слишком серьезному испытанию естественное стремление
человеческих коллективов к гомеостазу. В книге «Город в истории»,
опубликованной примерно в тот же период, Мамфорд обращался к
опыту греческих городов-государств с их склонностью основывать
новые поселения, как только исходная община достигала
определенных размеров — своего рода городской эквивалент
размножения спорами. Его приверженность идеям Эбенезера Говарда
объяснялась тем же недоверием к саморегуляции мегаполисов:
движение городов-садов — во многом схожее с современным новым
урбанизмом — представляло собой попытку дозировать энергию и
динамизм городской жизни. Итальянские города на холмах эпохи
Возрождения достигли идеального сочетания плотности и
разнообразия, удерживая при этом общую численность населения в
разумных пределах (чему в немалой степени способствовали
окружавшие их стены). Жизнь в них кипела на улицах, формируя
яркую общественную культуру, но при этом они оставались
обозримыми сообществами — достаточно небольшими, чтобы
поддерживать в жителях подлинное чувство гражданской
принадлежности. Мамфорд утверждал, что подобный органический
баланс невозможен в пятимиллионном городе, где шум и
перенаселенность — всеобщая сенсорная перегрузка — вытягивали
«жизненную силу» из городских улиц. «Джекобс забывает, что в
живых организмах нет столь же „жизненного“ или „динамичного“
роста тканей, как рост раковой опухоли. [...] Автор забыла самую

существенную характеристику любого органического роста: чтобы
сохранять разнообразие и баланс, организм не должен превышать
норму своего вида. Любое экологическое сообщество рано или поздно
достигает „климаксной стадии“, за пределами которой рост без
деградации невозможен».
Как и многие споры из анналов урбанистики, дискуссия
Мамфорда и Джекобс о «климаксной стадии» городской жизни
зеркально отражает недавние события в цифровом пространстве, где
сетевые
сообщества
пытаются
справиться
с
проблемами
неконтролируемого роста. Первое поколение онлайн-площадок —
электронные доски объявлений с модемным доступом, такие как
ECHO или The Well, — были аналогом тех самых итальянских
холмистых городков: живыми, новаторскими, полемическими, но при
этом сохранявшими определенные практичные размеры. В пору своего
расцвета, еще до взлета Всемирной паутины, оба сервиса насчитывали
около пяти тысяч участников, и в этой среде естественным образом
выделялись лидеры мнений и другие публичные фигуры: шутники и
заводилы, фактчекеры и полемисты. Эти персонажи, многие из
которых скрывались за шутливыми псевдонимами, служили
эквивалентом лавочников и барменов Джекобс — теми самыми
постоянными «глазами улицы», которые придают району
основательность и ощущение домашнего уюта.
Эти онлайн-сообщества также делились на более мелкие разделы,
организованные
вокруг
конкретных
тем.
Подобно
специализированным торговым кварталам Сэвил-Роу или Пор-СантаМария, такое деление делало общее пространство более понятным, а
особенности каждого раздела придавали сообществу неповторимый
колорит. (В первые несколько лет существования The Well раздел,
посвященный группе Grateful Dead, был больше, чем все остальные
темы вместе взятые.) Поскольку каждая тематическая зона привлекала
лишь часть от общей аудитории, заход туда напоминал возвращение в
старый квартал в знакомой части города, где вы непременно
сталкивались с теми же лицами, что и во время прошлого визита.
В те ранние годы ECHO и The Well обладали определенным
гомеостатическим балансом, который прекрасно описан в книге
Говарда Рейнгольда «Виртуальное сообщество», и частично этот
баланс обеспечивался собственными силами самоорганизации

сообщества. Но ни один из этих проектов не был чистым примером
поведения «снизу вверх»: тематические разделы, к примеру, были
результатом централизованного планирования, создаваясь волевым
решением
руководства,
а
не
протаптыванием
тропинок
пользователями; оба сообщества извлекали пользу из сильного
лидерства своих создателей «сверху вниз». Тот факт, что их общая
численность так и не приблизилась к «климаксной стадии»,
объяснялся медленным распространением модемов среди широкой
публики и скромными маркетинговыми бюджетами обеих платформ.
Более того, те элементы сообществ, которые действительно
саморегулировались, имели мало общего с лежащим в их основе
программным обеспечением. Любой, кто провел хоть немного времени
на этих сервисах в начале девяностых, подтвердит: лидеры мнений и
другие узнаваемые фигуры действительно появлялись, но этот статус
существовал исключительно в восприятии самих пользователей. Само
программное обеспечение было абсолютно безразлично к статусу, но
поскольку оно объединяло разум гоминид — разум, который
естественным образом склонен выстраивать иерархию в социальных
отношениях, — лидеры и изгои начали появляться сами собой.
Программа распознавала официальных модераторов для каждой
дискуссионной зоны, но и эти назначения спускались сверху: вы
обращались к «деревенскому старосте» за желаемой ролью, и, если вы
были полезным членом общества, вашу просьбу могли удовлетворить.
Конечно, неофициальных лидеров хватало, но с точки зрения кода
единственные легитимные модераторы назначались прямиком свыше.
Такое сочетание иерархии и гетерархии отлично подходило для
ECHO и The Well на их этапе роста. При пяти тысячах участников
сообщество все еще оставалось достаточно малым, чтобы им можно
было частично управлять сверху, и достаточно скромным, чтобы
группы и узнаваемые персонажи формировались естественным путем.
В таких масштабах не требовалось решать проблему саморегуляции с
помощью программных инструментов: достаточно было иметь софт,
который связывал мысли людей — через асинхронные сообщения на
древовидном форуме, — и сообщество само находило баланс. Если
что-то шло не так, всегда можно было обратиться за советом к
официальным лидерам. Но даже в те пьянящие ранние дни
виртуального общения коллективные системы ECHO и The Well так и

не смогли достичь подлинного гомеостаза по причинам, которые
станут хронической болезнью следующего поколения сообществ, уже
зарождавшихся в самом Вебе.
Древовидные форумы оказываются идеальной экосистемой для
особого вида, известного как «одержимый» — идеолога, зацикленного
на определенной проблеме или интерпретационной модели, который
без лишних колебаний навязывает свое мировоззрение в любой
дискуссии и у которого, судя по всему, нет ни работы, ни семейной
жизни, что позволяло бы удерживать его от публикации пространных
комментариев по малейшему поводу. Все мы знаем таких людей, вечно
гнущих свою линию с задних рядов лекционной аудитории или из угла
кофейни: конспиролог, ярый либертарианец, проповедник — те, кто
упорно сводит любой разговор к своей любимой теме и протестует
против любого диалога, который ведется не по их правилам. В
реальной жизни мы выработали ряд социальных условностей, которые
не позволяют таким одержимым доминировать в наших разговорах. В
самых патологических случаях их просто редко приглашают на
совместные обеды. Но для пограничных случаев в любом групповом
общении лицом к лицу работает тонкий, но мощный механизм: если
кто-то берет беседу в заложники своей неуместной одержимостью,
группа способна естественным образом прийти к консенсусу — с
помощью слов, языка тела, мимики или даже простого голосования —
давая понять, что, по мнению большинства, их время тратится
впустую. Мир живого общения наполнен бесчисленными
мгновенными опросами, замеряющими коллективный пульс группы.
Большинство из них происходят так быстро, что мы даже не осознаем
своего участия в них, и эта прозрачность — одна из причин их
невероятной силы. В мире личного общения все мы являемся
социальными термостатами: мы считываем температуру группы и
соответствующим образом корректируем свое поведение.
Некоторые из этих навыков социального саморегулирования
переносятся и в киберпространство — особенно на древовидные
форумы или в электронную переписку, где у участников есть время и
место для развернутого изложения своих мыслей, в отличие от
спонтанных вспышек в чатах реального времени. Но существует
принципиальная разница в такой среде, как ECHO или The Well — или
в дискуссионных разделах, которые мы создали в FEED. В публичной

ветке обсуждения видны далеко не все участники. В конкретном
разговоре могут участвовать пять или шесть активных авторов и
несколько десятков «молчунов», которые читают сообщения, но не
вступают в диалог. Это создает фундаментальный дисбаланс в системе
древовидных обсуждений и дает чудаку возможность доминировать в
пространстве так, как в офлайне было бы гораздо сложнее. В
древовидном обсуждении вы обращаетесь как к другим активным
участникам, так и к молчунам, и как бы сильно вы ни раздражали или
ни утомляли своих непосредственных собеседников, вы всегда можете
апеллировать к этому молчаливому большинству — аудитории,
которая одновременно присутствует и отсутствует. Одержимый может
тешить себя надеждой, что все остальные читатели заворожены его
слогом, в то время как активные участники не могут повернуться к
залу и спросить: «Поднимите руки: этот парень сумасшедший или
как?»
Одержимый извлекает выгоду из ключевого неравенства в
информационных потоках: хотя мы по привычке считаем древовидные
обсуждения двусторонними системами, для молчунов этот поток идет
в одну сторону. Они слышат наш разговор, но мы не слышим от них
ничего: ни смеха, ни шиканья, ни беспокойного ерзанья, ни храпа, ни
закатывания глаз. Если принять во внимание молчунов, то
древовидное обсуждение оказывается менее интерактивным, чем
традиционная лекция вживую, и значительно уступает беседе за
обеденным столом, где даже самые неразговорчивые участники вносят
свой вклад жестами и мимикой. Групповые разговоры в реальном мире
обладают поразительной способностью достигать определенного
гомеостаза: беседа смещается в русло, максимально приятное для
большинства присутствующих, и заглушает голоса тех, кто раздражает
остальных. Групповой разговор — это своего рода печатная плата, где
первичные сигналы исходят от основных говорящих, а вторичные —
от реакций аудитории и других собеседников. Первичные сигналы
корректируют свою мощность на основе вторичных сигналов обратной
связи от группы. Люди — по причинам, которые мы исследуем в
заключительном разделе, — на редкость талантливо умеют оценивать
психическое состояние других людей как посредством прямого обмена
устной речью, так и с помощью более косвенных механизмов обратной
связи вроде жестов и интонации. Именно этот двусторонний обмен

обеспечивает нашим живым групповым беседам ту гибкость и
чуткость, которых Винер не находил в массовых коммуникациях.
Полагаю, Винер сразу же понял бы проблему виртуального
сообщества с его чудаками и молчунами. Если история с Флауэрсом
была примером неуправляемой положительной обратной связи, то
тирания чудака проистекает из дефицита обратной связи: это система,
в которой информационные потоки однонаправленны, а аудитория
присутствует и в то же время невидима. Эти недостатки
перекликаются с проблемами односторонних ссылок, которые мы
рассматривали в предыдущей главе. Гипертекстовые ссылки и
виртуальные сообщества должны были стать авангардом
интерактивной революции, но, по правде говоря, они прошли лишь
полпути к земле обетованной. (Само собой разумеется, муравьи
добрались туда миллионы лет назад.) И если чудаки и люди с
обсессивно-компульсивным синдромом процветают в небольшом
онлайн-сообществе из нескольких тысяч человек, то представьте себе
анархию и шум, создаваемые миллионом пользователей. Наверняка на
этом масштабе существует некая «климаксная стадия», когда рост сети
превращается в раковую опухоль, а понятное, обозримое сообщество
становится кошмаром хаотичного перенаселения. Если обратная связь
не помогла отрегулировать цифровые деревни ранних сетевых
коммуникаций, то на что вообще можно надеяться в масштабах
гигантской паутины Всемирной сети?
* * *
Сонный университетский городок Холланд в штате Мичиган
кажется самым неподходящим местом для поиска решения проблемы
бессистемного разрастания цифровой среды, но Сеть никогда не
играла по правилам традиционной географии. До недавнего времени
Холланд был наиболее известен своим ежегодным фестивалем
тюльпанов. Однако сегодня его все чаще признают родиной
Slashdot.org — проекта, который ближе всего подошел к созданию
подлинно самоорганизующегося сообщества в истории Всемирной
паутины.
Начавшись как скромная доска объявлений, созданная коренным
жителем Холланда по имени Роб Мальда, Slashdot появился на свет как
абсолютное воплощение обозримого сообщества: только сам Мальда и
его друзья, обсуждавшие новости программирования, слухи о

«Звездных войнах», видеоигры и прочие маргиналии в стиле гик-шика.
«Вначале Slashdot был маленьким, — пишет Мальда. — Мы получали
по несколько десятков сообщений в день, и это было прекрасно.
Полезный сигнал был высоким, а шум — низким». Однако вскоре
Slashdot взлетел на гребне поднимающегося цунами Linux и движения
Open Source, и его буквально захлестнули тысячи ежедневных
посетителей. В свои ранние дни Slashdot напоминал горные городки
ECHO и The Well с сильным лидерством самого Мальды,
выступавшего под ником Commander Taco. Но объем сообщений стал
слишком огромен, чтобы один человек мог отсеивать бесполезную
информацию. «Троллинг и спам участились, — говорит сейчас
Мальда, — и у меня просто не хватало времени на то, чтобы лично
держать их в узде и при этом справляться с другими своими
обязанностями».
Первым порывом Мальды было создать элиту Slashdot: двадцать
пять тщательно отобранных борцов со спамом, которые просеивали бы
создаваемый сообществом материал, удаляя неуместные или
оскорбительные публикации. Хотя идея элиты восходила к более
иерархическим традициям, Мальда наделил своих «лейтенантов»
важнейшим ресурсом: они могли оценивать чужие публикации по
шкале от -1 до 5. Пользователь мог просматривать Slashdot.org со
включенным «фильтром качества», фактически говоря программе:
«Показывай мне только те записи, у которых рейтинг выше 3». Это
дало его «лейтенантам» как отрицательную, так и положительную
функцию. Они могли выделять ценные материалы и поощрять
пользователей, которые были продуктивными членами сообщества.
Однако вскоре Slashdot разросся так сильно, что даже элита
перестала справляться, и Мальде пришлось вернуться к чертежной
доске. Подобная история могла произойти только в Паутине.
Двадцатидвухлетний студент последнего курса колледжа, живущий с
парой приятелей в дешевом арендованном доме — ласково прозванном
«Гик-хаус Один» — в неприметном мичиганском городке, создает
уютное онлайн-пространство для обсуждения с друзьями общих
увлечений, а уже через год пятьдесят тысяч человек ежедневно жаждут
поучаствовать в происходящем. Не имея ничего похожего на
полноценную бизнес-инфраструктуру, не говоря уже о настоящем
офисе, Мальде требовалось гораздо больше помощников, чем двадцать

пять «лейтенантов», чтобы уберечь сообщество Slashdot от
погружения в полную анархию. Но без ресурсов для найма сотни
штатных модераторов Slashdot, казалось, оказался в том же тупике,
который тридцать лет назад описал Мамфорд: либо оставаться
небольшим и сохранять качество первоначального сообщества, либо
продолжать расти, жертвуя всем, что делало его интересным. Slashdot
достиг своей «климаксной стадии».
Что же сделал Командор? Вместо того чтобы расширять круг
специально уполномоченных «лейтенантов», он сделал каждого
потенциальным лейтенантом. Он передал задачу контроля качества
самому сообществу. Его цели были относительно просты, как это было
изложено в разделе часто задаваемых вопросов (FAQ) на сайте:
1. Продвигать качество, отсеивать хлам.
2. Сделать Slashdot максимально читаемым для как можно
большего числа людей.
3. Не требовать много времени от какого-то одного модератора.
4. Не позволять ни одному модератору устраивать «царство
террора».
В совокупности эти цели определяют параметры идеального
состояния Slashdot. Перед Мальдой стоял вопрос: как построить
гомеостатическую систему, которая естественным образом направляла
бы сайт к этому состоянию без единоличного контроля со стороны
кого бы то ни было? Решение, к которому он пришел, к настоящему
моменту должно быть вам хорошо знакомо: это сочетание
отрицательной и положительной обратной связи, структурированной
случайности, взаимодействия соседей и децентрализованного
управления. Под одним углом сегодняшний Slashdot напоминает
муравьиную колонию. Под другим — виртуальную демократию. Сам
Мальда сравнивает это с работой присяжных.
Вот как это работает: если вы провели на сайте больше
нескольких сессий в качестве зарегистрированного пользователя
Slashdot, система может время от времени сообщать вам о получении
статуса модератора (что очень напоминает повестку в суд присяжных в
вашем почтовом ящике). Как и в случае с присяжными, модераторы
служат лишь в течение ограниченного срока, и на протяжении этого
времени они имеют право оценивать публикации других пользователей
по шкале от -1 до 5. Но эта власть тает по мере использования:

каждому модератору дается лишь ограниченное число баллов, которые
он или она может распределить, оценивая чужие посты. Раздайте все
свои оценки — и срок ваших полномочий в качестве модератора
закончится.
Эти оценки складываются в то, что Мальда назвал кармой: если
ваши публикации как пользователя получают высокие оценки от
модераторов, вы зарабатываете карму внутри системы, что дает вам
особые привилегии. Ваши последующие посты начинают свою жизнь
с более высоким рейтингом, чем обычно, и у вас появляется больше
шансов быть выбранным модератором в будущих сессиях. Эта
последняя привилегия являет собой пример работы мета-обратной
связи, когда змея рейтингов пожирает собственный хвост: модераторы
оценивают посты, а эти же оценки используются для выбора будущих
модераторов. Система Мальды не просто стимулировала качество
присылаемых на сайт материалов; она также создавала среду, в
которой лидеры сообщества могли естественным образом выдвигаться
на первый план. Это выдвижение было непосредственно закодировано
в программном обеспечении. Накопление кармы на Slashdot было не
просто метафорой завоевания негласного доверия сообщества; это
была вполне количественно измеримая величина. Карма обрела свой
дом в базе данных.
Система баллов Мальды напоминает очки здоровья (hit points) из
Dungeons & Dragons и других классических игр ролевого жанра. (То,
что аудитория Slashdot уже была прекрасно знакома с языком ролевых
игр, без сомнения, немало способствовало быстрому внедрению
рейтинговой системы.) Но Мальда сделал нечто более амбициозное,
чем просто перенос игровых условностей в пространство сообщества.
Он создал своего рода валюту, систему ценообразования для сетевой
гражданственности. Гарантировав, что баллы будут конвертироваться
в особые привилегии, он наделил их ценностью. Сделав возможности
модерирования расходуемыми, он создал ключевое свойство дефицита.
Без любого из этих двух элементов валюта ничего не стоит;
объедините их — и вы получите действительно работающий стандарт
оценки участия в жизни сообщества.
Связь между ценообразованием и обратной связью — сама по
себе больше чем просто метафора. Как замечает один из персонажей
недавнего сократического диалога Джейн Джекобс «Природа

экономик»: «Адам Смит еще в 1775 году определил цены на товары и
ставки заработной платы как информацию обратной связи, хотя,
разумеется, он не называл ее так, поскольку слова „обратная связь“ в
те времена еще не существовало. Но саму идею он понимал... С
присущей ему сдержанностью Смит был явно восхищен чудесной
формой открытого им порядка, и вполне заслуженно. Он далеко
опередил естествоиспытателей в понимании принципа управления с
помощью отрицательной обратной связи».
Сам Мальда утверждает, что ни «Богатство народов», ни
«Руководство мастера подземелий» особо не занимали его мысли в
«Гик-Хаусе Один». «Меня не вдохновляло ничего конкретного, —
говорит теперь Мальда. — В основном всё шло путем проб и ошибок.
Главным стимулом было желание угодить пользователям с самыми
разными ожиданиями от Slashdot. Одни хотели видеть в нем Usenet —
свободный от правил и буйный. Другие были занятыми людьми,
которые хотели читать всего три-четыре комментария в день».
Разумность и гибкость этой системы вы можете оценить лично:
зайдите на сайт Slashdot и выберите просмотр всех сообщений в
каком-нибудь обсуждении. Если ветка активна уже больше нескольких
часов, вы, скорее всего, обнаружите сотни записей, как минимум
половина из которых — дело рук одержимых и спамеров. Такова
участь любого веб-сайта, которому посчастливилось привлекать
тысячи публикаций в час.
Однако стоит установить порог качества на четыре или пять, и
происходит нечто чудесное. Общий объем публикаций резко падает —
порой на порядок, — но оставшийся десяток-другой сообщений
окажутся столь же содержательными, как и любой материал на
традиционном информационном ресурсе, где авторам и редакторам
платят за то, чтобы они профессионально подбирали слова и
выстраивали аргументы. Это чудо не столько потому, что крупицы
качества таятся где-то в бесконечном потоке постов. Это чудо прежде
всего потому, что сообщество совместными усилиями проделало
колоссальную работу, вытащив это качество на поверхность. В
цифровом мире, по крайней мере, есть жизнь и после стадии климакса.
* * *
Slashdot — это только начало. За последние два года
пользовательские рейтинги превратились в настоящую лиану кудзу

Всемирной паутины, оплетая веб-страницы повсюду, куда ни бросишь
взгляд. Amazon уже давно ввел оценки пользователей для всех товаров
в своем каталоге, но в 1999 году он разрешил пользователям оценивать
отзывы других пользователей. Остроумный сайт под названием
Epinions собирает обзоры товаров от своей аудитории и начисляет
баллы «доверия» тем авторам, которые заслужили уважение
сообщества. Система онлайн-аукционов eBay использует два разных
механизма обратной связи, наложенных друг на друга: ценовую
обратную связь аукционных ставок в сочетании с пользовательскими
рейтингами, оценивающими покупателей и продавцов. Одна система
отслеживает ценность вещей, другая — ценность людей.
Действительно, скорость внедрения этих механизмов обратной
связи растет так стремительно, что, подозреваю, через несколько лет
веб-страница без динамической рейтинговой системы будет вызывать
такую же реакцию, какую сегодня вызывает страница без
гиперссылок: да, технически создать такую страницу возможно, но в
чем смысл? Система Slashdot может показаться сложноватой и
слишком эзотеричной для пользователей, которые не выросли на D&D,
но вспомните о миллионах людей, которые за последние несколько лет
впервые в жизни освоили компьютер просто для того, чтобы проверять
электронную почту или бродить по сети. По сравнению с этим
процессом обучения разобраться в правилах Slashdot — проще
простого.
И это действительно правила. Нельзя рассматривать систему
вроде той, что создал Мальда на Slashdot, как чисто репрезентативную
сущность — так, как мы воспринимаем книгу или фильм. Разумеется,
отчасти она таковой является: вы читаете сообщения на платформе
Slashdot, и потому элементы текстовой среды передачи информации,
которые Маршалл Маклюэн столь блестяще описал в «Галактике
Гутенберга», наглядно представлены и здесь. Поскольку вы читаете
слова, ваше восприятие стоящей за ними информации отличается от
того, каким бы оно было, передавайся эта информация по
телевидению. На Slashdot средство коммуникации все еще остается
сообщением — просто здесь возникает еще один уровень опыта, для
описания которого наш критический лексикон только сейчас начинает
подбирать слова.

В системе типа Slashdot есть средство коммуникации, сообщение
и аудитория. До этого момента всё как на телевидении. Разница лишь в
том, что эти элементы существуют бок о бок со сводом правил,
определяющих, как именно сообщения циркулируют внутри системы.
Термин «интерактивность» не отражает всей значимости этого сдвига.
Кнопка, позволяющая отправить автору статьи письмо по электронной
почте; инструмент, помогающий создать собственную домашнюю
страницу; даже совокупность перелинкованных страниц, по которым
вы можете прокладывать собственный путь, — все это примеры
интерактивности, но они находятся в совершенно иной весовой
категории, нежели самоорганизующиеся системы вроде eBay или
Slashdot. Ссылки и конструкторы сайтов — штука, бесспорно,
отличная. Но они гораздо ближе к газетной колонке писем в редакцию,
чем к коллективному разуму Slashdot.
Интерактивность первого поколения, возможно, и дала
потребителю голос, но системы вроде Slashdot заставляют нас принять
более радикальное утверждение: чтобы понять, как устроен этот
новый медийный опыт, необходимо анализировать сообщение,
средство его передачи и правила. Представьте себе те безумные
гиковские «дионисийские вакханалии» на тысячи комментариев,
которые благодаря фильтрам качества Slashdot превращаются в
информативную и лаконичную сводку. Интерес здесь представляет не
просто среда передачи, а скорее правила, определяющие, что проходит
отбор, а что отсеивается. Таким образом, перед нами алгоритмическая
проблема, а не репрезентативная. Это как разница между игрой в
«Монополию» и висящим на стене игровым полем от нее. В самой
игре в «Монополию» задействованы и репрезентативные силы (вам
нужно уметь различать цвета различных видов недвижимости и
считать свои деньги), но то, что делает игру интересной — и,
собственно, вообще делает ее игрой, — заключается в своде правил,
которым вы следуете в процессе. Именно правила Slashdot делают это
средство передачи столь интересным — настолько интересным, что
невольно ловишь себя на мысли, что для них требуется отдельная
категория, выходящая за рамки понятия сообщения и средства его
передачи.
В общих чертах эти правила можно описать как сочетание
положительной и отрицательной обратной связи, которая направляет

систему к определенному состоянию на основе действий участников.
Но всякий раз это сочетание оказывается разным. «Окраинные города»
в модели Пола Кругмана использовали обратную связь для создания
полицентрических кластеров, в то время как другие городские
системы сжимаются в единое плотное городское ядро. Телевизионные
сети эпохи CNN породили неуправляемые петли положительной
обратной связи вроде скандала вокруг Дженнифер Флауэрс, тогда как
система вроде Slashdot достигает гомеостатического равновесия — по
крайней мере, если смотреть на нее на пятом уровне. Разные системы
обратной связи приводят к разным результатам — даже если в их
основе лежит одна и та же среда передачи информации. В будущем
любой веб-сайт вполне может быть подключен к рейтинговому
механизму, но это не значит, что все они будут вести себя одинаково.
На пятом уровне Slashdot может царить гомеостаз, но вы всегда
можете предпочесть чтение неотфильтрованной, анархической версии
на уровне -1.
Таит ли в себе опасность переход к миру, где все наши медиа
напрямую реагируют на обратную связь от пользователей? Некоторые
критики, например Эндрю Шапиро в «Революции контроля»,
беспокоятся о тирании чрезмерной персонализации, как в давнем
видении
Николаса
Негропонте,
предвидевшего
появление
«Ежедневного „Я“» — газеты, идеально подстроенной под ваши
личные интересы — настолько идеально, что вы лишаетесь элемента
случайных открытий и удивления, которых мы привыкли ожидать от
чтения прессы. Вы больше не наткнетесь случайно на иную точку
зрения и не откроете для себя новую интересную область знаний, о
которой ничего не подозревали: «Ежедневное „Я“» просто выдает вам
то, что вы сами поручили программе найти, и ничего сверх того. Это
опыт, сужающий кругозор, а не расширяющий его. Возможно, этот
уровень персонализации уже не за горами, и мы подробнее
рассмотрим его последствия в заключении. Но пока стоит отметить,
что системе Slashdot безразличны ваши личные интересы — за
исключением вашего интереса к общему уровню качества. «Идеальное
состояние», на которое ориентируется система Slashdot, определяется
не точкой зрения отдельного человека, а взглядом группы в целом.
Коллектив сам решает, что качественно, а что барахло, выражаясь
языком Роба Мальды. Вы можете подстраивать соотношение качества

и барахла под свои личные предпочтения, но сами оценки
формируются благодаря действиям сообщества в целом. Это скорее
групповое мышление, чем «Ежедневное „Я“».
В таком случае, возможно, опасность кроется в чрезмерном
групповом мышлении. Роб Мальда спроектировал свою систему так,
чтобы оценивать публикации с точки зрения среднего читателя
Slashdot — хотя очки кармы, как правило, позволяют отбирать
модераторов с репутацией выше средней по сообществу. Вполне
возможно, что правила Роба Мальды породили на Slashdot тиранию
большинства, по крайней мере, если смотреть на систему на пятом
уровне. Публикации, находящие отклик у «среднего» пользователя
Slashdot, с большей вероятностью поднимутся наверх, тогда как посты,
выражающие мнение меньшинства, могут быть понижены в рейтинге.
(Формально правила модерации предписывают оценивать сообщения
исключительно по качеству, а не по тому, согласны ли вы с ними, но
эта грань всегда оказывается очень зыбкой.) С этой точки зрения
Slashdot обнаруживает удивительное сходство с прежней
иерархической вселенной эфирного телевидения докабельной эпохи.
Обе системы обладают мощным центром тяжести, который
притягивает контент к интересам «среднего пользователя» — подобно
планете, удерживающей спутники на своей орбите. В эпоху,
предшествовавшую фрагментации кабельного телевидения, «большая
тройка» телесетей боролась за всю аудиторию владельцев телевизоров,
что побуждало их предлагать программы, рассчитанные на самого
среднего зрителя, а не на конкретную нишу. (Маклюэн замечал, что это
явление также подталкивает политические партии к центру.)
Разумеется, решение телесетей ориентироваться на центр, а не на
периферию, неизменно принималось на уровне руководства — в
отличие от Slashdot, где центризм зарождается снизу. Но если вас
беспокоит подавление многообразия мнений, то не так уж важно,
исходит ли оно сверху или снизу. В обоих случаях результат один и тот
же. Мнения большинства усиливаются, а голоса меньшинства
заглушаются.
Этот критический разбор наглядно показывает, почему нам
необходимо третье понятие помимо медиа и сообщения. Хотя
фильтрующее программное обеспечение Slashdot действительно
создает мощный центр притяжения, эта тенденция не является

неотъемлемым свойством Веба как медийной среды или даже
отдельного сегмента онлайн-сообществ. С таким же успехом можно
было бы создать систему, которая поощряла бы и качество, и
разнообразие — для этого достаточно лишь слегка скорректировать
алгоритм выбора модераторов. Стоит изменить всего одну переменную
в этом сочетании, как возникнет совершенно иная система. Вместо
того чтобы выбирать модераторов на основе среднего рейтинга их
публикаций, новая система могла бы отбирать тех участников, чьи
сообщения вызвали наибольший разброс мнений. В такой системе
пользователь, получающий от сообщества стабильно высокие оценки,
вряд ли стал бы модератором, тогда как автор, вызывающий сильную
полярную реакцию — как положительную, так и отрицательную, —
оказался бы первым в очереди на эту роль. Система поощряла бы не
популярные, а неоднозначные голоса. Модераторы по-прежнему
отсеивали бы бесполезный спам и провокации, так что фильтры
качества остались бы на месте. Однако маргинальные голоса
сообщества получили бы более весомое присутствие на пятом уровне,
поскольку система обратной связи вознаграждала бы взгляды,
отклоняющиеся от мейнстрима и не стремящиеся угодить всем и
всегда. Одержимые по-прежнему оставались бы на обочине — при
условии, что их полемика раздражает практически каждого, кто на нее
натыкается. Но вдумчивые меньшинства — те, кто привлекает как
поклонников, так и недоброжелателей, — получили бы свое место за
общим столом.
Нет никаких причин, почему центристский Slashdot и
плюралистичный Slashdot не могли бы сосуществовать. Если фильтры
качества можно настраивать на лету, то точно так же можно было бы
регулировать и фильтры разнообразия. Систему можно спроектировать
так, чтобы она отслеживала оценки как популярных, так и спорных
модераторов; тогда пользователи в один день могли бы смотреть на
Slashdot глазами «среднего» пользователя, а на следующий — через
призму более разнородной аудитории. Медиа и сообщение остаются
прежними, меняются лишь правила от одной системы к другой.
Настройте петли обратной связи, и на экране появится сообщество
нового типа. При одной настройке вы получаете Дженнифер Флауэрс и
медийную стаю, закрученную в циклон ажиотажа, при другой —
бесформенный информационный смог Usenet. Одна настройка дает

вам упорядоченное центристское сообщество, сильное своими общими
ценностями, другая — мечту мультикультуралиста. Как признал Винер
полвека назад, системы обратной связи бывают самых разных видов и
размеров. Когда мы сталкиваемся с плохо работающей системой, нет
смысла осуждать саму идею обратной связи. Лучше разобраться в
конкретных правилах имеющейся системы и подумать о том, как
перенастроить ее внутренние связи, чтобы алгоритмы обратной связи
способствовали продвижению тех ценностей, которые мы хотим
развивать. Это старый лозунг шестидесятых, перенесенный в
цифровую эпоху: если вам не нравится, как все устроено сегодня,
измените систему.

5.
Мастер контроля.
На экране танцуют пиксели: ярко-красные точки с едва
заметными зелеными шлейфами мечутся по черному фону, словно
светляки на ночном летнем небе. Первые несколько секунд движение
на экране кажется абсолютно хаотичным: пиксели снуют туда-сюда,
сталкиваются и разлетаются вновь. Но вдруг небольшая группа
красных точек собирается в пульсирующий, неровный круг,
окаймленный зеленой полосой. Круг растет, по мере того как с ним
сталкивается все больше красных пикселей; зеленый пояс
расширяется. Секунды спустя в углу экрана появляется еще один круг
неправильной формы, а за ним — еще три. Эти круги не похожи ни на
одну геометрическую фигуру, которую вы когда-либо видели. Они
больше напоминают живой организм — цифровой сгусток, который
беспорядочно пульсирует, то разрастаясь, то сжимаясь. Два сгустка
медленно ползут навстречу друг другу, а затем сливаются в единое
целое. Спустя несколько минут на экране доминируют семь крупных
сгустков, и лишь несколько оставшихся свободных красных пикселей
неторопливо блуждают по экрану.
Добро пожаловать в мир StarLogo — созданного Митчем
Резником инструмента для визуализации самоорганизующихся систем.
Будучи преемником Logo, легендарного языка программирования
Сеймура Пейперта с его знаменитой «черепашкой», StarLogo
позволяет моделировать эмерджентное поведение с помощью простых
команд, похожих на обычные английские фразы, — и отображает это
поведение в виде яркой анимации в реальном времени. Если
децентрализованные системы порой кажутся контринтуитивными или
абстрактными, трудно поддающимися описанию на словах, то
StarLogo вдыхает в них жизнь с помощью динамичной графики,
идеально подходящей для поколения Nintendo. Если календарь — это
инструмент, помогающий нам размышлять о течении времени, а
круговая диаграмма — инструмент для осмысления статистического
распределения, то StarLogo — это инструмент для размышлений о

системах, развивающихся «снизу вверх». И на самом деле эти похожие
на живые организмы сгустки на экране возвращают нас к самому
началу нашей истории: перед нами цифровые слизевики — клетки,
объединяющиеся
в
крупные
кластеры
без
какого-либо
лидера-«водителя ритма».
— Эти красные пиксели — отдельные клетки слизевика, —
говорит Резник, указывая на экран в своем кабинете в Кембридже. —
Они запрограммированы бесцельно блуждать по экрану, и во время
этого блуждания они «выделяют» зеленый цвет, который быстро
гаснет. Этот цвет эквивалентен химическому веществу цАМФ, которое
слизевики используют для координации своего поведения. Я
запрограммировал красные клетки так, чтобы они «вынюхивали»
зеленый цвет и двигались по его градиенту. «Почуяв» зеленые
пиксели, клетки движутся навстречу друг другу.
Как и муравьиные колонии Деборы Гордон, симуляция слизевика
Резника чувствительна к плотности популяции. — Давайте начнем
всего со ста клеток слизевика, — говорит он, перемещая ползунок на
экране, изменяющий количество клеток в симуляции. Он нажимает
кнопку запуска, и сто красных пикселей начинают свой неистовый
танец — но на этот раз никаких кластеров не возникает. При
столкновении нескольких клеток возникают мгновенные зеленые
вспышки, но никаких более крупных структур не образуется вовсе.
— При ста клетках контактов недостаточно для образования
скоплений. Но если утроить популяцию вот так, — говорит он, сдвигая
ползунок дальше вправо, — то частота контактов между клетками
увеличится. При трехстах клетках через пару минут вы обычно
получаете один кластер, а иногда два. — Мы ждем около тридцати
секунд, и после нескольких ложных стартов в районе центра экрана
формируется кластер. — Как только они соединяются вместе,
разъединить их крайне сложно, хотя поначалу процесс их объединения
может быть очень капризным.
Затем Резник снова утраивает популяцию и перезапускает
симуляцию. На этот раз перед нами совершенно иная система:
вспышка активности красных клеток, и почти мгновенно формируются
десять кластеров, заполняя практически весь экран пульсирующими
фигурами, похожими на арбузы. Остается лишь горстка одиноких
красных клеток, бесцельно дрейфующих между кластерами. Большее

— это совершенно другое. — Самое интересное, — с усмешкой
говорит Резник, — что вы не смогли бы с уверенностью предсказать
такое поведение заранее, просто глядя на инструкции. Можно было бы
предположить, что все клетки слизевика тут же образуют один
гигантский кластер, или что они сформируют кластеры, которые будут
постоянно распадаться. На самом деле не происходит ни того, ни
другого, и вся система оказывается гораздо более чувствительной к
начальным условиям. При ста клетках кластеров нет вообще; при
трехстах вы, скорее всего, получите один, но он останется практически
навсегда; а при девятистах клетках вы сразу получите десять
кластеров, но они будут двигаться чуть более хаотично. Но ничего из
этого нельзя было понять, просто глядя на исходный набор
инструкций. Нужно заставить ее ожить, прежде чем вы сможете
понять, как она работает.
* * *
На первый взгляд StarLogo может показаться видеоигрой, но
работа Резника на самом деле лежит скорее в русле традиций
Фридриха Фрёбеля — немецкого педагога, который изобрел детский
сад и посвятил значительную часть своей карьеры в начале XIX века
созданию хитроумных игрушек, призванных одновременно забавлять
и развлекать малышей. — Когда Фрёбель проектировал первый
детский сад, — рассказывает мне Резник, — он разработал набор
игрушек, которые назвали «дарами Фрёбеля». Он тщательно создавал
их, исходя из предположения, что предмет, который он дает в руки
детям, сыграет огромную роль в том, чему и как они научатся. То же
самое мы видим и сегодня. Мы рассматриваем некоторые из наших
новых технологий как современные версии «даров Фрёбеля»: мы
стремимся дать детям новые виды материалов и новые типы игрушек,
которые изменят то, о чем они думают, — и то, как они об этом
думают.
StarLogo, разумеется, создана для того, чтобы помочь детям — да
и взрослым тоже — осмыслить определенный тип явлений, но она ни в
коем случае не ограничивается слизевиками. Существуют программы
на StarLogo, которые симулируют поиск пищи муравьями, лесные
пожары, эпидемии, дорожные пробки — и даже программы,
генерирующие более традиционные евклидовы фигуры по принципу
«снизу вверх». (Резник называет это «черепашьей геометрией» — по

прозвищу, используемому для описания отдельных агентов в
программе StarLogo; сам этот термин заимствован из оригинального
языка Logo, разработанного Пейпертом для обучения детей
традиционным методам программирования). Эта способность к
перевоплощению — одно из главных достоинств языка. «StarLogo —
это среда моделирования, в которой дети могут создавать модели тех
или иных явлений, наблюдаемых ими в мире, — говорит Резник. — В
частности, она позволяет им моделировать процессы, в которых
множество объектов взаимодействуют друг с другом. Так, они могут
моделировать движение автомобилей на шоссе или поведение птичьей
стаи, задавая правила поведения для множества отдельных птиц, а
затем наблюдая за узорами, возникающими в результате всех этих
взаимодействий.
«Одна из причин, почему мы особенно заинтересованы в
создании подобного инструмента, заключается в том, что такие
явления часто встречаются в повседневной жизни, — продолжает он.
— Мы постоянно видим птичьи стаи и дорожные пробки. С другой
стороны, людям очень трудно понять подобные явления. Когда люди
видят стаю птиц, они полагают, что летящая впереди птица — это
вожак, а остальные просто следуют за ней. Но в реальности птицы
формируют стаи совсем не так. На самом деле каждая птица просто
следует простым правилам, и в итоге они объединяются в группу».
По своей сути StarLogo оптимизирована для моделирования
эмерджентных систем, подобных тем, что мы рассматривали в
предыдущих главах, а потому структурные элементы любой
программы на StarLogo хорошо знакомы: локальные взаимодействия
между большим числом агентов, управляемые простыми правилами
взаимной обратной связи. StarLogo — это своего рода мыслительный
протез, инструмент, позволяющий разуму освоить концепцию, для
понимания которой он не приспособлен от природы. StarLogo нужна
нам для понимания эмерджентного поведения по той же причине, по
которой нам нужны рентгеновские аппараты или калькуляторы: наши
органы чувств и когнитивные способности не могут справиться с этой
задачей самостоятельно.
Преодолеть это ограничение бывает на удивление трудно.
Возьмем историю, которую Резник рассказывает о гуру
искусственного
интеллекта
Марвине
Минском,
впервые

столкнувшемся с симуляцией слизевика. «Как-то раз, вскоре после
того как я разработал первый рабочий прототип StarLogo, ко мне в
кабинет заглянул Минский. На экране компьютера он увидел раннюю
версию моей программы слизевика на StarLogo. На экране было
несколько зеленых пятен (имитирующих химический феромон),
внутри каждого из которых двигалась группа „черепашек“. Несколько
черепашек хаотично блужали в пустом пространстве между пятнами.
Стоило одной из этих черепашек подобраться достаточно близко к
пятну, как она присоединялась к группе внутри него».
Минский несколько секунд разглядывал экран, а затем спросил
Резника, над чем тот работает. «Я объяснил, что экспериментирую с
самоорганизующимися системами. Минский какое-то время смотрел
на экран, а потом сказал: „Но эти существа не самоорганизуются. Они
просто движутся к зеленой еде“».
«Минский предположил, что зеленые пятна — это кусочки еды,
разбросанные по миру черепашек. На самом же деле эти зеленые
пятна создавали сами черепашки. Но Минский видел это иначе.
Вместо того чтобы увидеть существ, организующихся самостоятельно,
он увидел существ, которые группируются вокруг заранее
разложенной еды. Он предположил, что характер их скопления
определялся расположением пищи. И он придерживался этой
интерпретации — по крайней мере, какое-то время, — даже после
того, как я сказал ему, что программа построена на самоорганизации».
Минский попался на удочку мифа о муравьиной матке:
предположения, что коллективное поведение подразумевает наличие
некоего центрального органа управления — в данном случае, что пища
диктовала поведение клеток слизевика. Минский полагал, что можно
предсказать, где образуются кластеры, просто посмотрев, где была
размещена еда в начале симуляции. Но никакой еды не было. И не
было ничего, что предписывало бы кластерам формироваться в
определенных местах. Клетки слизевика самоорганизовывались, пусть
и в рамках параметров, изначально заданных Резником.
«Минский думал о самоорганизации и децентрализованных
системах больше — и глубже, — чем почти кто-либо другой, — пишет
Резник. — Когда я объяснил ему правила, лежащие в основе
программы слизевика, он сразу понял, что происходит. Но его
первоначальная реакция была весьма показательна. Тот факт, что даже

Марвин Минский отреагировал подобным образом, указывает на то,
насколько сильна тяга к централизованным объяснениям».
Конечно, на самом фундаментальном уровне StarLogo сама по
себе является централизованной системой: она подчиняется правилам,
установленным единственной властью — программистом. Но путь от
кода Резника к этим кластерам слизевика — непрямой. Вы не
программируете клетки слизевика на объединение в кластеры; вы
программируете их следовать по следам, оставленным их соседями.
Если клеток достаточно много, а следы сохраняются достаточно долго,
то возникнут кластеры, но вы не сможете управлять этим процессом
напрямую. А предсказать количество кластеров или их долговечность
практически невозможно без многочисленных экспериментов с
системой методом проб и ошибок. Кевин Келли назвал свою
новаторскую книгу о децентрализованном поведении «Вне контроля»,
но эта фраза не вполне отражает суть эмерджентных систем — по
крайней мере, тех, что мы намеренно создаем на экране компьютера.
Системы вроде StarLogo — это не абсолютная анархия: они
подчиняются правилам, которые мы задаем заранее, но эти правила
управляют лишь микромотивами. Макроповедение — совсем другое
дело. Вы не можете контролировать его напрямую. Всё, что вы можете
сделать, — это создать условия, которые, по вашему мнению, сделают
такое поведение возможным. А затем нажать кнопку запуска и
смотреть, что произойдет.
С подобным опосредованным контролем странно сталкиваться в
мире программного обеспечения, но он становится всё более
распространенным
явлением.
Раньше
программирование
представлялось сферой абсолютного контроля: вы говорили
компьютеру, что делать, и у него не оставалось иного выбора, кроме
как подчиняться вашим приказам. Если компьютер не выполнял вашу
волю, это неизбежно объяснялось ошибкой в коде, а не автономностью
самой машины. Лучшими программистами были те, кто держал
систему под самым жестким контролем, кто мог заставить машины
выполнять работу с помощью минимального объема кода. Неслучайно
Норберт Винер произвел термин «кибернетика» от греческого слова,
означающего «рулевой»: искусство создания ПО с самого начала
строилось вокруг систем управления и того, как эффективнее всего
ими рулить.

Но эта парадигма контроля постепенно уступает место более
опосредованной форме программирования: ПО, которое вы скорее
«выращиваете», а не проектируете, ПО, которое учится решать задачи
автономно, — именно так, как представлял себе Оливер Селфридж в
своей модели «Пандемониум». Новая парадигма во многом заимствует
приемы из арсенала естественного отбора, выводя новые программы
из разнообразного генофонда. Первые несколько десятилетий
существования программного обеспечения по своей философии были,
по сути, креационистскими: всемогущая сила вызывает программу к
жизни своей волей. Однако следующее поколение оказывается глубоко
дарвиновским.
* * *
Вспомним программу для сортировки чисел, разработанную
несколько лет назад легендой суперкомпьютерных технологий Дэнни
Хиллисом, — программу, которая опровергает все наши традиционные
представления о том, как должно создаваться программное
обеспечение. На протяжении многих лет сортировка чисел служила
одним из эталонных тестов для изобретательных программистов,
подобно шахматным приложениям. Скормите программе сотню
случайных чисел и посмотрите, сколько шагов ей потребуется, чтобы
выстроить цифры в правильном порядке. При использовании
традиционных методов программирования рекорд по сортировке чисел
составлял шестьдесят шагов, когда Дэнни Хиллис решил попробовать
свои силы. Но Дэнни Хиллис не просто сел писать приложение для
сортировки чисел. То, что он создал, было рецептом обучения,
программой для создания другой программы. Иными словами, он не
учил компьютер сортировать числа. Он научил компьютер разбираться,
как сортировать числа, самостоятельно.
Дэнни Хиллис провернул этот фокус, подключив колоссальные
возможности естественного отбора к массивно-параллельному
суперкомпьютеру — Connection Machine, в проектировании которого
он сам принимал участие. Вместо того чтобы писать программу
сортировки чисел вручную — строка за строкой, выискивая ошибки,
— Хиллис поручил компьютеру сгенерировать тысячи мини-программ,
каждая из которых состояла из случайных комбинаций инструкций,
создав своего рода цифровой генофонд. Каждой программе
предлагалась хаотичная последовательность чисел, и каждая пыталась

выстроить их в нужном порядке. Первая партия программ, как и
следовало ожидать, оказалась абсолютно безнадежной в сортировке
чисел. (На самом деле подавляющее большинство программ вообще
ни на что не годилось.) Но некоторые программы справлялись лучше
других, и поскольку Хиллис задал количественно измеримую цель
эксперимента — выстроить числа в правильном порядке, —
компьютер смог отобрать те немногие программы, которые были
близки к результату. Эти программы стали основой для следующей
итерации, однако теперь Хиллис также слегка мутировал их код и
скрещивал их с другими перспективными программами. А затем весь
процесс повторялся: выбирались наиболее успешные программы
нового поколения, которые затем подвергались тем же
преобразованиям. Смешать, мутировать, оценить, повторить.
Всего через несколько минут — и после тысяч циклов — этот
эволюционный процесс породил мощную программу сортировки
чисел, способную упорядочить последовательность случайных чисел
за семьдесят пять шагов. Ни в коей мере не мировой рекорд, но тем не
менее впечатляюще. Проблема, однако, заключалась в том, что
цифровой генофонд уперся в потолок на отметке в семьдесят пять
шагов. Каждый раз, когда Хиллис запускал этот процесс, компьютер
быстро создавал мощный и эффективный сортировщик чисел, но
примерно на семидесяти пяти шагах его пыл угасал. Проведя
достаточно экспериментов, Хиллис понял, что его система столкнулась
с препятствием, которое часто обсуждают теоретики эволюции:
программное обеспечение наткнулось на локальный максимум в
ландшафте приспособленности.
Представьте себе пространство всех возможных программ
сортировки чисел, раскинувшееся подобно физическому ландшафту,
где более успешные программы располагаются на возвышенностях, а
менее успешные таятся в низинах. Эволюционное программное
обеспечение — это способ вслепую прощупывать это пространство в
поисках градиентов, ведущих к вершинам. Вспомните ранний этап в
цикле Хиллиса: одна из эволюционировавших программ сортирует на
несколько шагов быстрее, чем ее «родитель», и потому выживает,
переходя в следующий раунд. Это выживание эквивалентно подъему
на одну ступеньку по ландшафту приспособленности. Если ее
«потомок» сортирует еще эффективнее, его «гены» передаются

следующему поколению, и он поднимается еще на одну ступеньку
выше.
Проблема такого подхода в том, что на ландшафте
приспособленности существуют ложные вершины. Есть бесчисленное
множество способов запрограммировать компьютер для сортировки
чисел с приемлемой эффективностью, но лишь единицы путей ведут к
сортировке, способной установить мировой рекорд. И эти различные
программы кардинально отличаются по способу решения задачи.
Представьте себе эти разные подходы как пики на ландшафте
приспособленности: здесь есть тысячи мелких хребтов, но лишь
несколько одиноких Эверестов. Если программа эволюционирует в
рамках одного подхода, ее потомки могут никогда не нащупать дорогу
к другому — ведь система Хиллиса вознаграждала только те
поколения, которые улучшали результаты работы своих предков. Как
только программа добирается до самой вершины хребта, ей нет
никакого смысла спускаться вниз ради поиска другого, более высокого
пика, поскольку менее успешная программа — та, что спустилась на
ступеньку ниже по ландшафту приспособленности, — была бы
немедленно исключена из генофонда. Программа Хиллиса застревала
на хребтах семидесяти пяти шагов, потому что наказание за поиск
более высоких вершин было слишком суровым.
Гениальным ходом Хиллиса было решение вытеснить свои минипрограммы с этих хребтов, внедрив в систему хищников. Как и в
реальных экосистемах, хищники фактически подняли планку для
эволюционировавших программ, которые обленились из-за своего
успеха. До появления хищников мини-программа, достигшая хребта в
семьдесят пять шагов, знала, что у ее потомства есть шанс выжить,
если она останется на этом локальном максимуме, но ее ждала почти
верная гибель, если она спустится вниз для поиска более выгодных
позиций. Но хищники все изменили. Они выслеживали обитателей
хребтов и заставляли их импровизировать: если мини-программа
обосновывалась в диапазоне семидесяти пяти шагов, ее могли
уничтожить программы-хищники. С появлением на сцене хищников
спуститься на более низкие высоты в поисках нового пика стало
выгоднее, чем оставаться на месте на локальном максимуме.
Хиллис выстроил отношения между хищником и жертвой как
гонку вооружений: чем выше поднимались программы сортировки,

тем опаснее становились хищники. Если система натыкалась на пик в
семьдесят шагов, то в нее вводились хищники, которые охотились на
семидесятишаговые программы. Стоило цифровым альпинистам
решить почивать на лаврах, как появлялся хищник и разгонял их,
заставляя искать более высокие вершины.
Спустя всего тридцать минут работы этой новой системы
компьютер вывел группу программ, способных сортировать числа за
шестьдесят два шага — всего в двух шагах от абсолютного рекорда. В
биологическом смысле система Хиллиса функционировала скорее как
среда, нежели как организм: она создавала пространство, где разумные
программы могли расти и адаптироваться, превосходя возможности
всех, кроме самых гениальных программистов из плоти и крови.
«Одно
из
интереснейших
свойств
программ
сортировки,
эволюционировавших в моем эксперименте, заключается в том, что я
не понимаю, как они работают, — пишет Хиллис в своей книге «Узоры
на камне». — Я тщательно изучил их последовательности инструкций,
но не понимаю их: у меня нет более простого объяснения того, как
работают эти программы, кроме самих последовательностей
инструкций. Возможно, эти программы просто непостижимы».
Сторонники эмерджентного программного обеспечения строят
весьма амбициозные прогнозы для своей области, включая сценарии, в
которых
своего
рода
цифровой
дарвинизм
приводит
к
симулированному разуму, способному к непрерывному самообучению
и сложному взаимодействию с внешним миром. (Большинство
сторонников не считают, что такой разум обязательно будет похож на
человеческий интеллект, но это другой вопрос, который мы рассмотрим
в заключении). В краткосрочной же перспективе эмерджентное ПО
обещает изменить наше представление о создании кода: в ближайшее
десятилетие мы вполне можем увидеть переход от спроектированных
сверху вниз программ к эволюционировавшим версиям, созданным
снизу вверх, вроде апплета Хиллиса для сортировки чисел — процесс,
который, по словам Хиллиса, «больше похож не на конструирование
машины, а на выпечку пирога или выращивание сада».
Для
программистов
эта
трансформация
может
стать
революционной, но если она выполнит свою задачу, конечные
пользователи этого почти не заметят. Мы можем обратить внимание,
что наши электронные таблицы пересчитываются чуть быстрее, а

проверка грамматики наконец-то заработала, но мы будем иметь дело с
конечными результатами работы эмерджентного ПО, а не с самим
процессом. (В дарвиновских терминах — с организмами, а не со
средой, которая их взрастила). Но получат ли обычные пользователи
компьютеров
возможность
лично
поэкспериментировать
с
эмерджентным ПО, опробовать его более опосредованные системы
управления? Станет ли когда-нибудь выращивание садов кода
массовым занятием?
На самом деле мы уже сейчас можем замарать руки. И сделать это
можно, просто играя в игру.
***
Пожалуй, будет справедливо сказать, что цифровые медиа
борются с «проблемами контроля» с самого своего зарождения. В
конце концов, вопрос контроля лежит в основе интерактивной
революции, поскольку создание чего-то интерактивного влечет за
собой передачу контроля от технологии — или кукловодов, стоящих за
ней, — к пользователю. Большинство регулярно возникающих
вопросов в интерактивном дизайне крутятся вокруг одного и того же
фундаментального вопроса: кто здесь за рулем — человек или
машина? Программист или пользователь? Эти вопросы могут
показаться абстрактными, но их последствия простираются далеко за
пределы семинаров по теории дизайна или философствования в
интернет-кафе. Подозреваю, что мы только сейчас начинаем понимать
всю сложность этих проблем, по мере того как привыкаем к странной
опосредованности эмерджентного ПО.
В каком-то смысле последние несколько лет мы постепенно
осваивались в этой новой среде. Некоторые из наиболее интересных
интерактивных произведений искусства и игр конца девяностых
бросали явный вызов нашему чувству контроля или заставляли нас
потрудиться, чтобы его установить. Некоторые из этих проектов
принадлежали к миру авангардных или академических экспериментов,
в то время как другие были ориентированы на массового потребителя.
Но во всех этих проектах ощущение борьбы с программным
обеспечением или исследования его возможностей — процесс
освоения системы — превратилось из своего рода прелюдии в главное
содержание самого проекта. Это превратилось из бага в фичу.

Бросить вызов нашему чувству контроля можно разными
способами. Некоторые программы, такие как гениальная Tap, Type,
Write, созданная Джоном Маэдой из MIT, сразу дают понять, что за
рулем сидит пользователь. Экран вначале заполнен набором букв;
нажатие на определенную клавишу вызывает мгновенное изменение
форм букв, отображаемых на экране. Общий эффект напоминает
фейерверк, спонсируемый производителями «Алфавитного супа».
Нажмите клавишу — и экран взрывается, идет рябью,
перестраивается. Это гипнотизирует, но в то же время слегка
озадачивает. Какой алгоритм управляет этим взаимодействием? Когда
вы печатаете, на экране что-то происходит, но требуется некоторое
время, чтобы понять, какие правила трансформации здесь действуют.
Вы понимаете, что что-то делаете, но не знаете, что именно.
Код OSS, созданный европейской авангард-панк-группой Jodi.org,
подрывает наше чувство контроля на еще более глубоком — а для
кого-то и раздражающем — уровне. Представляя собой смесь
анархических настроечных таблиц и эклектичного вирусного
программирования, софт от Jodi лучше всего описать как цифровой
аналог аневризмы. Скачайте эту программу — и ваш рабочий стол
заполнится бессмысленными цифрами; запустите одно из приложений
— и экран мгновенно превратится в нестабильную смесь помех и
структуры. Движение мыши в одну сторону или двойной клик
вызывают мимолетное ощущение, будто что-то меняется. Изменилась
частота мерцания? Поменялся ли порядок этих чересстрочных узоров?
В самые непредсказуемые моменты все это экранное шоу
прекращается — неизменно после нескольких судорожных нажатий
клавиш и кликов с зажатым Command, — и вы остаетесь в
недоумении: «Это я сделал?»
Без
сомнения,
многих
пользователей
отталкивает
дезориентирующий хаос Tap, Type, Write и OSS, и многие закрывают
эти программы с чувством, что так и не смогли заставить их работать
как надо — именно потому, что контроль над ними оставался
неуловимым. Мне же эти программы кажутся странным образом
раскрепощающими; они бросают вызов разуму точно так же, как
тридцать пять лет назад дисторшн бросил вызов слуху, когда Beatles и
Velvet Underground впервые перегрузили свои усилители. Мы
пытаемся пробиться сквозь шум — это отсутствие структуры — в

поисках хоть какой-то ясности, лишь для того, чтобы понять: именно
само это стремление и искупает шум. Видеоигры напоминают нам, что
игра с нашими ожиданиями контроля может быть увлекательной и
даже затягивающей — при условии, что аудитория понимает: это
замешательство входит в правила игры. Для поколения, выросшего на
«грязном» видеоряде MTV, это понимание приходит легко. Иными
словами,
поколение
Nintendo
отлично
подготовлено
к
опосредованному контролю, который предлагает эмерджентное
программное обеспечение.
В качестве примера возьмем одну из самых успешных игр для
платформы Nintendo 64 — Zelda: Ocarina of Time Сигэру Миямото.
Zelda воплощает в себе неравномерность развития интерактивных
развлечений конца девяностых. Ее сюжет целиком и полностью
принадлежит архаичному миру сказок: юный герой, вооружившись
магическими заклинаниями, отправляется спасать принцессу. Однако с
точки зрения системы управления Zelda — это невероятно сложная
структура с сотнями взаимосвязанных целей и головоломок,
разбросанных по огромному виртуальному миру игры. Перемещать
персонажа довольно просто, но на то, чтобы понять, что именно с ним
нужно делать, уходят часы исследований, проб и ошибок. С точки
зрения традиционных стандартов юзабилити Zelda — это полнейший
хаос: вам понадобится стостраничное руководство только для того,
чтобы разобраться в правилах. Но если взглянуть на эту
непрозрачность как на часть искусства — подобно искаженному звуку
альта Джона Кейла, — весь опыт меняется: вы исследуете мир игры и
правила игры одновременно.
Подумайте о десятилетних детях, которые добровольно
погружаются в мир Zelda. Для них борьба за контроль над системой не
кажется борьбой. Они расшифровывают экранный ландшафт —
угадывая причинно-следственные связи между действиями и
результатами, строя рабочие гипотезы о скрытых правилах системы —
еще до того, как научились читать. Принято считать, что эти дети
лучше разгадывают головоломки и обладают лучшей моторикой рук,
чем поколение телевидения. И хотя в этом, безусловно, есть доля
правды, мне кажется, мы упускаем кое-что важное, когда
подчеркиваем лишь то, как ловко это поколение управляется с
джойстиками. Я думаю, они развили в себе иной навык, который очень

похож на терпение: они более терпимы к отсутствию контроля, легче
переносят этап исследования, на котором правила еще не обрели
смысл, а цели еще не определены четко. Иными словами, они
уникально приспособлены к тому, чтобы принять более косвенную
систему управления, свойственную эмерджентному ПО. Сложнейшая
задача интерактивного дизайна будущего — исследовать эту
терпимость к неопределенности (эту приостановку контроля) так,
чтобы это обогащало нас, выходя за рамки оскорбительных
рудиментов в виде принцесс и волшебных заклинаний.
* * *
С появлением этих новых типов игр возник и новый тип
геймдизайнеров. Первое поколение видеоигр, возможно, косвенно
повлияло на поколение художников, а некоторые игры даже были
признаны подлинными арт-объектами, пусть и в подчеркнуто
кэмповом ключе. (Настольные игровые автоматы Ms. Pac-Man начали
появляться в клубах Нижнего Манхэттена в начале девяностых —
примерно тогда же, когда Музей движущегося изображения создал
свою постоянную коллекцию игр.) Но сами художники редко шли
работать в индустрию геймдизайна. В конце концов, игры были для
детей. Ни один уважающий себя художник не стал бы погружаться в
этот мир на полном серьезе.
Но в последние годы все изменилось, и появился новый
гибридный тип творцов — сплав художника, программиста и
теоретика сложности. Они создают интерактивные проекты, которые
одновременно бросают вызов и уму, и пальцам игрока. И хотя Tap,
Type, Write и Zelda, строго говоря, не были эмерджентными
системами, новое поколение геймдизайнеров и художников стало
открыто описывать свою работу на языке самоорганизации. Это тоже
напоминает историческую траекторию развития рок-музыки. В первые
пятнадцать-двадцать лет в чартах доминируют произведения,
ориентированные на наименьший общий знаменатель; они редко
выходят за рамки устоявшихся шаблонов или затрагивают темы,
недоступные пониманию тринадцатилетнего подростка. Но затем
несколько популярных исполнителей начинают раздвигать границы —
The Beatles или The Stones в мире музыки, Миямото и Питер Молиньё
в игровом сообществе, — и представления о том, чем должна быть
поп-песня или видеоигра, начинают меняться. И эта трансформация

привлекает внимание авангарда — скажем, группы Velvet Underground
или создателей эмерджентных игр, — которые вдруг начинают видеть
в поп-музыке или видеоиграх полноценное средство самовыражения.
Вместо того чтобы писать бит-поэзию или устраивать художественные
хэппенинги, они берут в руки гитару — или джойстик.
По этим меркам Эрик Циммерман — это Лу Рид новой игровой
культуры. Коренастый тридцатилетний мужчина с короткой клубной
стрижкой и огромными очками в стиле Бадди Холли, Циммерман
сделал себе карьеру, которая еще десять лет назад показалась бы
немыслимой: он курсирует между академической средой (он
преподает
во
влиятельной
Программе
интерактивных
телекоммуникаций Нью-Йоркского университета), международной
арт-сценой (он создавал инсталляции для музеев в Женеве,
Амстердаме и Нью-Йорке) и миром видеоигр. В отличие от Джона
Маэды или Jodi.org, Циммерман не просто «отсылает» к игровой
иконографии в своих работах — он открыто принимает эту традицию,
до такой степени, что его проекты приходится воспринимать в первую
очередь как игры и лишь во вторую — как искусство. Играть в них
бывает дьявольски весело, и они обычно предполагают азартное
соперничество между игроками. Но при этом они намеренно
спроектированы как эмерджентные системы.
«Одно из удовольствий в моей работе, — говорит мне Циммерман
за чашкой кофе неподалеку от кампуса Нью-Йоркского университета,
— заключается в том, что ты видишь, как игрок берет созданное тобой
и использует это совершенно неожиданным образом». Дизайнер,
иными словами, контролирует микромотивы действий игрока. Но то,
как эти микромотивы реализуются — и какое макроповедение они
порождают, — уже неподвластно дизайнеру. Они живут собственной
жизнью.
Возьмем, к примеру, игру Gearheads, которую Циммерман
разработал во время недолгого пребывания в Phillips Interactive в 1996
году. Gearheads — это чистокровная эмерджентная система: сеть
автономных агентов, которые следуют простым правилам и взаимно
влияют на поведение друг друга. Это близкий родственник StarLogo
или муравьев-жнецов Деборы Гордон, но искусно замаскированный
под современную видеоигру. Вместо скупых цветных пикселей
Циммерман населил мир Gearheads эклектичным набором детских

игрушек, которые маршируют по экрану, словно пестрая армия
оживших солдатиков.
«Всего там двенадцать заводных игрушек, — объясняет
Циммерман. — Вы собираете свою коробку игрушек, выбирая четыре
из них. Вы заводите игрушку и выпускаете ее с края игрового поля;
цель игры — переправить как можно больше игрушек на сторону
противника. Каждая игрушка обладает уникальным набором моделей
поведения, которые влияют на поведение остальных». Например,
игрушка-череп «пугает» встречающиеся ей игрушки, заставляя их
развернуться в обратную сторону, а анимированная рука заводит
другие игрушки, позволяя им маршировать по экрану дольше. Как и в
случае с муравьями-жнецами или клетками слизевика, когда один
агент сталкивается с другим, они оба могут переключиться на новую
модель поведения. Наткнись на своего сотого за день фуражира — и
ты переключишься на уборку мусорной кучи; наткнись на игрушкучереп Циммермана — и ты развернешься и пойдешь в обратную
сторону.
«Главное, что как только вы выпустили свои игрушки, они
становятся автономными. Вы влияете на систему лишь с ее краев, —
говорит Циммерман. — Это такая маленькая машина хаоса: случаются
неожиданные вещи, а вы контролируете ее только с краев». Когда в
начале 1996 года Циммерман тестировал Gearheads, он обнаружил, что
эта система опосредованного контроля приводила к поведению,
которое он сам намеренно не программировал, — поведению,
возникавшему в результате локальных взаимодействий игрушек,
несмотря на общую простоту игры.
«Две игрушки меняют направление движения других: череп и
фигурка Санты, которую зовут Краш Крингл, — рассказывает
Циммерман. — Он делает несколько шагов, затем бьет по земле, и все
игрушки рядом с ним разворачиваются в обратную сторону. Во время
тестирования мы обнаружили комбинацию, при которой можно было
выпустить одного Краша Крингла, затем шагающую руку, которая
заводит игрушки, а следом — еще одного Краша Крингла. Рука
подбегала и заводила первого Краша, после чего тот бил по полу,
меняя направление движения руки и отправляя ее обратно ко второму
Крашу, которого она тоже заводила. Затем второй Краш топал по
земле, рука разворачивалась и снова заводила первого Краша. В итоге

эта маленькая система из трех игрушек маршировала по экрану
вместе, словно небольшая стая птиц. Когда мы увидели это впервые,
мы были просто поражены».
На первый взгляд такое неожиданное поведение может показаться
незначительным, особенно в атмосфере, где столь большое значение
придается фотореалистичным трехмерным мирам и кровопролитным
боям. Игрушки Циммермана намеренно сделаны простыми: они не
имитируют интеллект и не вызывают симфоний объемного звука из
компьютерных колонок. Снимок экрана со слизевиками Ресника похож
на то, что можно было увидеть на консолях Atari первого поколения.
Но тем не менее я бы поставил на слизевиков и Крашей Кринглов. Эти
арбузные скопления и самозаводящиеся стаи кажутся мне самым
началом того, что со временем образует колоссальную по своей силе
эволюционную линию в культуре. Наблюдать за спонтанным
возникновением этих паттернов на экране — все равно что впервые
увидеть, как два одноклеточных организма решают поделиться друг с
другом ресурсами. Это может показаться мелочью, но та же логика,
пронесенная сквозь тысячу или сто тысяч поколений — подобно тому,
как Хиллис выращивал свои сады программного кода, — в конечном
счете способна изменить мир. Нужно лишь взглянуть на это в
правильном масштабе.
* * *
Большинство геймеров, увы, живут в режиме времени, близком к
ритму дей-трейдеров, — по крайней мере, в самый разгар игрового
процесса, — думая больше о следующем ходе, чем о следующем
приеме пищи, и обычно пребывая в счастливом неведении
относительно десяти- или двадцатилетней траектории развития
программного обеспечения. Никто не хочет играть с игрушкой, которая
станет интересной лишь после нескольких десятилетий доработок, —
игрушки должны увлекать прямо сейчас, иначе дети найдут себе
другие. И одна из причин, почему игры так сильно нас увлекают,
заключается в том, что в них есть правила. В традиционных играх
вроде «Монополии», го или шахмат удовольствие от игры — сам
игровой процесс — заключается в исследовании пространства
возможностей, очерченного правилами. Без правил мы получаем нечто
близкое к театру чистой импровизации, где в любой момент может
произойти все что угодно. Правила задают играм структуру, а без этой

структуры нет и игры: каждый ход становится матом, а каждый бросок
кубиков переносит вас на Парк-Плейс.
Такой
упор
на
правила
может
показаться
полной
противоположностью открытых органических систем, которые мы
рассматривали в предыдущих главах, однако нет ничего более далекого
от истины. Эмерджентные системы тоже подчиняются правилам: их
способность к обучению, росту и экспериментированию проистекает
из следования низкоуровневым правилам. Так, муравьи решают,
отправляться ли на поиски пищи, на основе частоты встреч с другими
муравьями, а программа Alexa выстраивает связи на основе паттернов
в потоке кликов. Если бы любая из этих систем — или, точнее говоря,
агенты, из которых они состоят, — вдруг начала следовать
собственным правилам или вообще отказалась от них, система
перестала бы работать: не возникло бы никакого глобального разума,
осталась бы лишь кишащая анархия обособленных агентов, рой без
всякой логики. Суть эмерджентного поведения, как и самих игр,
заключается в том, чтобы существовать в границах, заданных
правилами, но при этом использовать это пространство для создания
чего-то большего, чем сумма его частей.
Понимание эмерджентности должно стать огромным подспорьем
для индустрии видеоигр. Однако перед разработчиками игр,
пытающимися обуздать силу и адаптивность самоорганизации и
направить их в русло продукта для массовой аудитории, встают
серьезные трудности. И все эти трудности вращаются вокруг одного и
того же феномена: способности эмерджентных систем внезапно
начинать вести себя непредсказуемо, подобно ученику чародея, — как
это произошло со стаей Крашей Кринглов Циммермана.
Рассмотрим пример Evolva — широко разрекламированной игры,
выпущенной в середине 2000 года британской софтверной компанией
Computer Artworks. Этот продукт стал своего рода сменой курса для
CA, которая до этого была замечена в продвижении психоделической
экранной заставки под названием Organic Art, позволявшей заменить
рабочий стол зверинцем из существ инопланетного вида. Программа
поставлялась с набором готовых изображений, но более склонные к
экспериментам пользователи могли выращивать и собственных
существ, «выводя» новые виды с помощью разработанной компанией
технологии искусственной жизни (A-Life). Хотя серия Organic Art

пользовалась успехом, команде CA быстро стало ясно, что
взаимодействовать со своими созданиями куда интереснее, чем
просто глазеть на их снимки. Кому захочется разглядывать
полароидные снимки морских обезьянок, когда можно поиграть с
этими милыми крошечными существами самому?
И тогда Computer Artworks превратилась в компанию по
разработке видеоигр. Evolva стала их первым полностью
интерактивным продуктом, основанным на исходной программе
искусственной жизни: алгоритмы мутации и скрещивания были
интегрированы в игровой мир, который в противном случае можно
было бы принять за гибрид Myth и Quake. Сюжет был стандартным
для видеоигр: Землю захватил инопланетный паразит, угрожающий
уничтожить весь мир; в качестве последней надежды человечество
отправляет отряды бесстрашных «геноохотников» для спасения
планеты. Игроки управляют командами геноохотников, глядя на мир
глазами одного из них и одновременно отдавая приказы остальным.
Сами являясь продуктом биоинженерии, геноохотники способны
анализировать ДНК любого убитого ими существа и встраивать
полезные цепочки в собственный генетический код. Поглотив
достаточное количество ДНК, вы можете зайти на экран мутаций и
поколдовать над своим генотипом: добавить новые гены, изменить уже
имеющиеся и тем самым расширить навыки своего персонажа. Это как
если бы вы внезапно научились программировать на C++, только ради
этого вам пришлось бы съесть парня из службы техподдержки.
Именно эта жажда ДНК позволяет алгоритмам искусственной
жизни органично вписаться в игровой процесс. «По мере продвижения
по игре новые гены собираются и добавляются в доступный генофонд,
— объяснил мне в переписке по электронной почте ведущий
программист Рик Хейвуд. — Когда игрок хочет изменить одно из своих
созданий, он переходит на экран мутаций. На основе текущего набора
ДНК можно создать два новых поколения, объединив ДНК
существующего геноохотника с ДНК из собранного генофонда и
добавив незначительные случайные мутации. Новые наборы ДНК
используются для изменения кожи, выращивания различных отростков
по всему телу и развития новых способностей — например, умения
изрыгать пламя или бегать быстрее».

Рекламные материалы Evolva поднимают много шума вокруг этой
неограниченности возможностей. На экране мутаций можно
сгенерировать около 14 миллиардов уникальных персонажей, а это
значит, что если только Computer Artworks не заключит лицензионное
соглашение с другими галактиками, игроки, прошедшие несколько
уровней,
будут
управлять
генетически
неповторимыми
геноохотниками. В большинстве своем эти мутации приводят к
относительно поверхностным внешним изменениям — это больше
похоже на новую покраску кузова, нежели на капитальный ремонт
двигателя. Более сложные изменения в поведении геноохотников —
изрыгание огня, стрельба лазером, прыжки на длинные дистанции и
прочее — по большей части представляют собой отдельные навыки,
запрограммированные непосредственно командой CA. Вы не увидите,
как геноохотники спонтанно учатся играть на виолончели или
пользоваться сонаром. Тела ваших геноохотников в итоге могут стать
совершенно непохожими на то, какими они были вначале, но эти тела
не позволят своим носителям овладеть принципиально новыми
навыками.
Подобные ограничения, вполне возможно, делают игру только
более увлекательной. Для шестнадцатилетнего игрока в Quake,
который просто пытается перебить как можно больше паразитов на
пути к следующему уровню, внезапное обучение чтению по Брайлю
станет лишь досадной помехой. Каждый, кто хоть раз играл в
сюжетный квест вроде Myst, знает: нет ничего более изнурительного,
чем провести пару часов в бесплодных попытках разгадать
головоломку, для решения которой у вас просто еще нет необходимых
инструментов, потому что вы не наткнулись на них во время
исследования игрового пространства. Представьте, насколько обиднее
зайти в тупик из-за того, что у вас еще не отросли жабры или вы не
развили навык взлома замков. В абсолютно открытой системе — где
инструменты могут эволюционировать, а могут и нет, в зависимости от
причуд естественного отбора, — подобное раздражение быстро свело
бы на нет весь восторг от самостоятельного «выращивания»
персонажей. И потому Хейвуд со своей командой разместили ДНК,
отвечающую за сложные навыки, поблизости от головоломок или
препятствий, требующих этих самых навыков. «Например, если нам
нужно быть уверенными, что к определенному моменту игры у игрока

появится способность изрыгать пламя, — объясняет он, — мы
преграждаем путь легковоспламеняющимися растениями, а рядом
размещаем существ, умеющих дышать огнем».
В конце концов выясняется, что «слепой часовщик» мутационного
движка Evolva не так уж и слеп. Решение Хейвуда, возможно, и было
самым разумным тактическим ходом в интересах геймеров, но стоит
заметить, что оно в корне противоречит принципам дарвинизма. Вы
мало того что играете в Бога, целенаправленно выбирая одни признаки
в ущерб другим, так еще и ДНК для этих признаков заботливо
подброшена прямо к соответствующим препятствиям. Это похоже на
какую-то странную пародию на эволюцию по Ламарку: шея жирафа
удлиняется с каждым поколением, но лишь потому, что гены длинной
шеи по чистой случайности вырастают прямо под банановыми
деревьями.
Пространство
возможностей,
открываемое
неограниченным дарвиновским движком, оказалось попросту слишком
огромным для жестких рамок игровых правил. Игра, в которой может
произойти все что угодно, по определению не является игрой.
* * *
Можно ли примирить непредсказуемый творческий потенциал
эмерджентности с линейным, направляемым развитием игры? Думаю,
ответ будет однозначно утвердительным, хотя для этого и потребуется
метод проб и ошибок. Один из путей — сосредоточиться на
традиционных эмерджентных системах, таких как стаи и скопления, и
в меньшей степени полагаться на безграничные горизонты
естественного отбора. Evolva на самом деле служит прекрасным
примером достоинств такого подхода. За кулисами игрового процесса
каждое существо в мире Evolva наделено сенсорным восприятием и
эмоциональными состояниями: страхом, болью, агрессией и так далее.
Существа также обладают памятью, которая связывает эти эмоции с
другими персонажами, местами или действиями, и они способны
делиться этими ассоциациями со своими собратьями. По мере того как
сеть ассоциаций усложняется и разветвляется, могут развиваться
новые паттерны коллективного поведения, воссоздавая реалистичное
многообразие возможных взаимодействий между обитателями этого
мира.
«Допустим, вы сталкиваетесь с одиночным существом, —
объясняет Хейвуд. — При первой встрече оно может испытывать

сильную агрессию и броситься в атаку на вашу команду. Однако у вас
численное преимущество, и вы начинаете причинять ему сильную
боль. В конце концов страх берет верх над остальными эмоциями, и
существо пускается наутек. Оно забегает за угол и натыкается на
большую группу сородичей. Оно общается с другими существами,
сообщая им, где в последний раз видело вас. В окружении сородичей
страх существа утихает, и вся группа устремляется в новую атаку на
игрока». Групповое поведение может развиваться непредсказуемым
образом под влиянием внешних событий и эмоционального состояния
каждого существа, даже если виртуальная ДНК этих существ остается
неизменной. В этой картине есть что-то странно обнадеживающее,
особенно для тех, кто считает, что социальные паттерны влияют на
наше поведение столь же легко, как и гены. Хейвуду пришлось
ограничить движок искусственной жизни, потому что сила
естественного отбора слишком непредсказуема для подчиненной
жестким правилам вселенной видеоигры. Но создание эмерджентной
системы для симуляции коллективного поведения персонажей на
самом деле улучшило игровой процесс, сделав его более живым и в то
же время не превратив прохождение в нечто невозможное.
Эмерджентность берет верх над «происхождением с изменениями»:
возможно, вы не сможете вырастить крылья с помощью мутационного
движка Evolva, но ваши существа все равно способны научиться
новым способам собираться в стаи.
Существует, однако, и более радикальное решение этой проблемы,
и ярче всего оно проявляется в жанре «симуляторов бога».
Классические игры вроде SimCity или бестселлер 1999 года, ее своего
рода продолжение — The Sims, позволяющая игрокам
взаимодействовать с виртуальными персонажами, живущими в
небольшом районе, справились с непредсказуемостью эмерджентного
ПО путем полного отказа от заранее определенных целей. В таких
играх вы сами определяете свои цели; вы вряд ли застрянете на какомто уровне из-за того, что не придумали, как «вырастить»
определенный ресурс, по той простой причине, что никаких заранее
заданных уровней здесь нет. По ходу игры вы сами создаете себе
препятствия. В SimCity вы решаете, построить ли мегаполис или
фермерскую общину, экологически чистый городок в духе нового
урбанизма или цифровой Коуктаун. Конечно, в процессе строительства

города достичь этих целей может оказаться непросто, но поскольку
они не прописаны в официальных правилах, вы не чувствуете себя в
тупике — в отличие от Evolva, где можно застыть перед ущельем, не
имея генов для прыжка.
Однако здесь есть своя загвоздка. «Сложность в том, что чем
автономнее система, чем более независимы виртуальные существа, тем
менее значимой становится роль игрока», — объясняет Зиммерман. —
Проблема многих "симуляторов бога" заключается в том, что в них
трудно почувствовать свое реальное влияние на систему. Как будто вы
надеваете огромные пушистые варежки и пытаетесь ухватить ими
крошечные предметы». И хотя наблюдать за тем, как симуляция Уилла
Райта начинает жить собственной жизнью, бывает поистине волшебно,
это может и невероятно раздражать — например, когда в каком-нибудь
районе никак не удается покончить с преступностью, а ваши Sims
упорно отказываются влюбляться друг в друга. Так или иначе, мы
управляем этими играми исподволь, с самых краев. Задача же
геймдизайнера — определить, насколько далеко за эти края следует
отодвинуть игрока.
Нигде этот принцип не проявляется так отчетливо, как на панели
управления, которую Уилл Райт создал для The Sims. Проведите
курсором по нижней части экрана, осматривая свой виртуальный
район, и перед вами появится окно состояния с актуальной
информацией об эмоциональных и физических потребностях ваших
персонажей: вы мгновенно увидите, принимали ли они сегодня душ
или же тоскуют от нехватки общения. В одном клике от этого окна
находится экран панели управления, где можно настраивать различные
параметры игры. Экран «настроек» сегодня стал стандартным
атрибутом любой тиражной игры: вы заходите туда, чтобы
отрегулировать качество звука, разрешение графики или изменить
уровень сложности. На первый взгляд панель управления в The Sims
выглядит точно так же, как и в любой другой игре: здесь есть кнопка
автоматической прокрутки окна при движении мыши и кнопка
отключения фоновой музыки. Но рядом с этими прозаическими
опциями красуется переключатель, подписанный в духе чистейшего
картезианства: «Свобода воли».
Если отключить «Свободу воли», игра в The Sims быстро
превратится в кошмар круглосуточного ухода, требующий такого же

постоянного внимания, как в яслях или в пансионате для пациентов с
болезнью Альцгеймера. Без свободы воли ваши Sims будут просто
сидеть сложа руки в ожидании ваших указаний. Они могут умирать от
голода, но, пока вы не отправите их к холодильнику, они будут
безропотно терпеть урчание в животе, подобно банде пригородных
художников голодания. Даже самые чистоплотные из Sims будут
мириться с кучами гниющего мусора, пока вы лично не прикажете им
вынести мусор. Без направляющего пинка в сторону туалета они
справят нужду прямо посреди гостиной.
Игра в The Sims с отключенной свободой воли — отличный
пример того, что избыточный контроль может обернуться
катастрофой. Но обратное может быть еще хуже. На ранних этапах
проектирования The Sims Райт понял, что для того, чтобы игра
приносила удовольствие, его виртуальным человечкам необходима
определенная доля автономии, и потому он со своей командой начал
разрабатывать алгоритмы искусственного интеллекта, позволяющие
Sims думать самостоятельно. Этот ИИ и лег в основу «свободы воли»
персонажей, однако после года работы дизайнеры обнаружили, что
преуспели в оживлении Sims даже слишком сильно.
«Одна из главных наших проблем заключалась в том, что наш ИИ
был слишком умен, — рассказывает теперь Райт. — Персонажи
выбирали действия, которые максимизировали их счастье в любой
конкретный момент. Проблема в том, что они обычно справлялись с
этим гораздо лучше игрока». Удовольствие от The Sims строится на
неполноте информации, которой вы располагаете о системе в целом:
вы не знаете наверняка, какое именно сочетание действий принесет
вашим персонажам максимум счастья, — но алгоритмы ИИ с
легкостью проводят эти вычисления, поскольку показатель счастья
заложен в сами правила игры. В ранних версиях игры Райта стоило
вам включить свободу воли, как персонажи начинали добиваться
максимального счастья абсолютно рациональными путями. Эффект
был схож с тем, как если бы вы наняли Deep Blue играть за вас в
шахматы: результаты получались бесспорно великолепными, но в чем
же тогда был интерес?
В итоге Райту пришлось немного «оглупить» свои цифровые
творения. «Мы сделали это двумя способами, — говорит он. — Вопервых, заставили их сосредоточиться на сиюминутном удовольствии,

а не на долгосрочных целях: они скорее будут лежебоками перед
телевизором, чем станут учиться ради продвижения по службе. Вовторых, мы придали чертам характера решающий вес при принятии
решений, порой до патологической степени. Очень чистоплотный Sim
будет тратить уйму времени на уборку — даже за другими Sims, — в
то время как неряха и пальцем не пошевелит. Этих двух вещей
хватило, чтобы игрок превратился в критически необходимый элемент
их мира, привносящий в него... что? Честолюбие? Баланс?» Иными
словами, Райт сделал их решения локальными, а правила,
управляющие их поведением, — более жесткими. Чтобы
эмерджентная система игры работала, Райту пришлось сделать Sims
больше похожими на муравьев, нежели на людей.
Мне кажется, в этой кнопке «свободы воли» и в борьбе Райта с
автономией собственных творений скрывается нечто глубокое и
зародышевое — нечто одновременно схожее и не схожее с
традиционным мастерством, которого мы ждем от великих
рассказчиков. Повествование всегда строилось на сочетании вымысла
и повторения; истории кажутся нам историями, потому что они
подчиняются правилам, которые мы научились распознавать, но
больше всего мы любим те сюжеты, которые чем-то нас удивляют,
нарушают правила в процессе повествования. Они сочетают в себе
привычное и чуждое: избыток первого делает их пресными и
формульными, избыток второго лишает их статуса истории. Мы
любим повествовательные жанры — детектив, любовный роман,
приключенческий боевик, — но слово «жанровый» почти всегда
используется в пренебрежительном смысле.
Воспринимать то, чем занимается Уилл Райт, как рассказывание
историй — значит упускать суть; это не отдает должного ни новизне
самой формы, ни ее собственному, особому очарованию. Однако
борьба за контроль, лежащая в основе любого произведения на базе
эмерджентного ПО — особенно того, что призвано нас развлекать, —
идет параллельно столкновению между повторением и вымыслом в
искусстве рассказчика. Хороший рассказ удивляет нас, но не слишком
сильно. Игра вроде The Sims дает своим экранным созданиям
некоторую автономию, но тоже в меру. Эмерджентные системы — это
не истории, и во многих отношениях они живут по совершенно иным
правилам, как для создателя, так и для потребителя. (Начнем с того,

что эмерджентные системы делают это различие куда более
размытым.) Но искусство рассказчика может быть весьма
показательным в этом контексте, ведь мы уже принимаем как
данность, что сочинение историй и есть искусство, и располагаем
зрелым понятийным аппаратом для описания талантов его мастеров.
Мы только сейчас начинаем вырабатывать аналогичный язык для
описания искусства эмерджентности. Но вот с чего можно начать:
великие дизайнеры вроде Райта, Резника или Циммермана — это
художники контроля. Они тонко чувствуют золотую середину между
свободой воли и домом престарелых, ту едва заметную грань между
избытком порядка и его нехваткой. Они тонко чувствуют эти грани.

Скриншот из SimCity 3000 (любезно
предоставлен Maxis).
ЧАСТЬ ТРЕТЬЯ

Можно ли смоделировать селекционную систему? Ответ
необходимо разделить на две части. Если я возьму конкретное
животное, являющееся результатом эволюционного отбора и отбора в
процессе развития, так что мне уже известны его структура и
принципы, управляющие процессами отбора, я смогу смоделировать
структуру этого животного на компьютере. Но система,
подвергающаяся отбору, состоит из двух частей: животного или органа
и окружающей среды или мира. События внешнего мира не несут в
себе никаких инструкций. Никакие инструкции от событий внешнего
мира не поступают в систему, в которой происходит отбор. Более того,
события, происходящие в окружающей среде или в мире,

непредсказуемы. Как же тогда смоделировать события и их влияние на
отбор? Один из способов заключается в следующем:
1. Смоделировать орган или животное, как описано выше,
предусмотрев, что эта селекционная система содержит генератор
разнообразия — мутации, изменения в нейронных связях или
синаптические изменения, которые непредсказуемы.
2. Независимо смоделировать мир или окружающую среду,
подчиненные известным физическим принципам, но допускающие
возникновение непредсказуемых событий.
3. Позволить смоделированному органу или животному
взаимодействовать со смоделированным или реальным миром без
предварительной передачи информации, чтобы мог произойти отбор.
4. Посмотреть, что произойдет.
— ДЖЕРАЛЬД ЭДЕЛЬМАН

6.
Чтецы мыслей.
О чем вы думаете прямо сейчас? Поскольку мои слова передаются
вам по одностороннему каналу печатной страницы, мне трудно
ответить на этот вопрос. Но если бы я излагал этот довод, сидя
напротив вас за столом, у меня уже был бы ответ или, по крайней мере,
обоснованная догадка — даже если бы вы все время молчали. Ваша
мимика, движения глаз, язык тела — все это посылало бы
непрерывный поток информации о вашем внутреннем состоянии —
сигналы, которые я интуитивно улавливал бы и истолковывал. Я бы
видел, как опускаются ваши веки во время слишком замысловатых
рассуждений, замечал бы смешок в ответ на мою попытку пошутить,
фиксировал бы то, как вы выпрямляетесь в кресле, когда мои слова
привлекают ваше внимание. Я так же не мог бы запретить своему
разуму делать эти выводы, как и вы не могли бы помешать своему
разуму воспринимать мою устную речь как язык. (Предполагая,
конечно, что вы говорите по-английски.) Мы оба вовлечены в
коммуникативный танец необычайной глубины — и все же, как ни
поразительно, мы практически не осознаем этот процесс.
Люди — прирожденные чтецы мыслей. Наша способность
воображать ментальные состояния других людей стоит в одном ряду с
даром речи и противопоставленным большим пальцем. Это дается нам
настолько естественно и повлекло за собой столько сопутствующих
следствий, что нам трудно вообще воспринимать это как особый
навык. И тем не менее большинству животных не хватает умения
читать мысли, которым обладает четырехлетний ребенок. Мы
приходим в этот мир с генетической предрасположенностью к
выстраиванию «теорий чужого разума» и умением корректировать эти
теории на лету в ответ на различные формы социальной обратной
связи.
В середине восьмидесятых британские психологи Саймон БаронКоэн, Алан Лесли и Ута Фрит провели знаковый эксперимент по
проверке навыков чтения мыслей у маленьких детей. Они спрятали

карандаши в коробку из-под Smarties, популярных британских конфет.
Они попросили группу четырехлетних детей открыть коробку и
сделать неприятное открытие — обнаружить внутри карандаши. Затем
исследователи закрыли коробку и пригласили в комнату взрослого.
После этого детей спросили, что, по мнению взрослого, находится
внутри коробки Smarties — заметьте, не то, что он там обнаружит, а
то, что он ожидал там обнаружить. Все без исключения четырехлетние
дети дали правильный ответ: ничего не подозревающий взрослый
ожидает найти конфеты Smarties, а не карандаши. Дети смогли
отделить свои собственные знания о содержимом коробки от знаний
другого человека. Они уловили разницу между внешним миром, каким
они его воспринимали, и миром, каким его воспринимают другие.
Затем психологи провели тот же эксперимент с трехлетними детьми, и
получили прямо противоположный результат. Дети неизменно
предполагали, что взрослый будет ожидать увидеть в коробке
карандаши, а не конфеты. У них еще не развилась способность строить
модели психического состояния других людей — они были заперты в
своего рода младенческом всеведении, когда кажется, будто твои
знания разделяет весь остальной мир. Идея о двух радикально
отличающихся ментальных состояниях, каждое из которых содержит
свою информацию о мире, превосходила возможности разума
трехлетнего ребенка, но давалась сама собой четырехлетним.
Наши ближайшие эволюционные сородичи, шимпанзе, разделяют
нашу способность к чтению мыслей. Голландский приматолог Франс
де Вааль рассказывает историю о расчетливой сексуальной интриге в
своем увлекательном, написанном словно роман исследовании
«Политика у шимпанзе». Молодой низкоранговый самец (которого,
весьма подходяще, зовут Дэнди) решает приударить за одной из самок
в группе. Будучи шимпанзе, он выбирает обычный для шимпанзе
способ выражения сексуального влечения — сесть, раздвинув ноги, в
поле зрения своего объекта вожделения и продемонстрировать свою
эрекцию. (Попробуйте такой подход в человеческом обществе, и всё
наверняка закончится судебным запретом на приближение.) Во время
этой конкретной игривой демонстрации Люит, один из
высокоранговых самцов, случайно натыкается на сцену «ухаживания».
Дэнди ловко прикрывает руками свою эрекцию так, чтобы Люит ее не

видел, но самка шимпанзе видеть могла. Это эквивалент того, как
изменник говорит: «Это только наш маленький секрет, ладно?»
История де Вааля — одна из многих подобных интриг в мире
приматов — демонстрирует способность наших близких сородичей
моделировать ментальные состояния других шимпанзе. Как и в
исследовании с конфетами Smarties, в своей стратегии маскировки
Дэнди производит сложный социальный расчет: он хочет, чтобы самка
знала о его влюбленности, но желает скрыть эту информацию от
Люита. Подобное мышление кажется нам естественным (потому что
так оно и есть!), но чтобы мыслить таким образом, необходимо уметь
моделировать содержание разума других приматов. Если бы Дэнди
умел говорить, его описание ситуации могло бы звучать примерно так:
она знает, о чем я думаю; он не знает, о чем я думаю; она знает, что я
не хочу, чтобы он знал, о чем я думаю. В этом грубом акте сокрытия
Дэнди демонстрирует, что обладает даром социального воображения,
которого лишены 99,99 % живых существ на планете. Чтобы решиться
на подобный жест, он должен на каком-то уровне осознавать, что мир
полон не полностью разделяемой информации и что у других особей
может быть свой взгляд на вещи, отличающийся от его собственного.
И что самое важное (и самое коварное), он способен использовать это
различие в своих интересах. Такое использование преимуществ —
тайная попытка ухаживания, скрытая от альфа-самца — возможно
только потому, что он способен строить теории чужого разума.
Мыслимо ли, что этот навык является простым следствием
общего повышения интеллекта? Может быть, люди и их близкие
сородичи просто умнее всех тех видов, которые проваливают тест на
чтение мыслей? Иными словами, присуще ли нашему социальному
интеллекту нечто особенное, нечто вроде модуля, вшитого в
«процессор» мозга, — или же теория разума есть лишь идея,
неизбежно приходящая в голову животным, достигшим определенного
порога общего интеллекта? Мы только сейчас начинаем составлять
детальные карты функциональной топографии мозга, но уже видим
признаки того, что «чтение мыслей» — это не просто побочный
продукт общего интеллекта. Несколько лет назад итальянский
нейробиолог Джакомо Риццолатти открыл область мозга, которая
вполне может оказаться неотъемлемой частью механизма
моделирования чужого разума. Риццолатти изучал вентральную

премоторную область мозга обезьяны — зону лобной доли, обычно
связываемую с управлением мышцами. Определенные нейроны в этой
области активировались, когда обезьяна выполняла конкретные
действия, например, тянулась за предметом или клала еду в рот.
Разные нейроны срабатывали в ответ на разные действия. Поначалу
такой уровень координации указывал на то, что эти нейроны отдавали
команды соответствующим мышцам для выполнения определенных
задач. Но затем Риццолатти заметил странный феномен. Те же самые
нейроны срабатывали, когда обезьяна наблюдала, как то же действие
выполняет другая обезьяна. Нейроны, отвечающие за удар кулаком по
полу, срабатывали каждый раз, когда обезьяна видела, как ее сосед по
клетке бьет кулаком по полу.
Риццолатти назвал эти необычные клетки «зеркальными
нейронами»,
и
с
момента
публикации
его
открытия
нейробиологическое сообщество буквально гудит от гипотез о
значении феномена «обезьяна видит — обезьяна делает». Вполне
возможно, что зеркальные нейроны существуют и для более тонких,
интроспективных психических состояний — таких как желание,
ярость или скука, — и эти нейроны срабатывают, когда мы замечаем
признаки подобных состояний у других. Такая синхронизация вполне
может быть неврологическим корнем чтения мыслей. А это означало
бы, что наши способности — не просто ответвление общего
интеллекта, а результат того, что наш мозг устроен определенным
образом. Мы уже знаем, что отдельные области мозга отвечают за
обработку зрительной информации, речь и другие когнитивные
навыки. Открытие Риццолатти указывает на то, что у нас может
существовать и модуль для чтения мыслей.
Модульную теорию также подтверждают данные о том, что
происходит при повреждении этих нейронных связей. Многие
нейробиологи сегодня полагают, что люди с аутизмом страдают от
специфического неврологического расстройства, которое подавляет их
способность строить модели чужого разума, — идея, которая
покажется абсолютно верной любому, кто сталкивался со странной
эмоциональной дистанцией, радикальной интроверсией, возникающей
при общении с аутичным человеком. Аутизм, как утверждается,
проистекает из неспособности выйти за пределы собственной головы
и представить себе внутреннюю жизнь других. И тем не менее люди с

аутизмом регулярно показывают отличные результаты во многих
тестах на общий интеллект и часто демонстрируют исключительные
способности в математике и распознавании образов. Их расстройство
— это не расстройство сниженного интеллекта. Скорее, у людей с
аутизмом отсутствует конкретный навык — подобно тому, как у других
может отсутствовать зрение или слух. Они слепы к чужому разуму.
* * *
И все же бывает трудно осознать, насколько редким даром на
самом деле является наша способность читать мысли. Большинству из
нас то, что мы осознаем существование чужого разума, на первый
взгляд кажется относительно простым достижением — уж точно не
тем, для чего требуется специальный когнитивный инструмент. В
конце концов, я знаю, каково это — находиться в моей собственной
голове, и вполне логично, что я должен представлять, что творится в
голове у кого-то другого. Если мы уже обладаем самосознанием,
насколько велик этот шаг — начать отслеживать состояния других
«я»?
Это вполне резонный вопрос, и, как и в случае со всяким важным
вопросом, касающимся человеческого сознания, окончательный
вердикт по нему еще не вынесен. (Прямо говоря, присяжных еще даже
не созывали.) Но некоторые недавние исследования показывают, что в
этом вопросе все обстоит с точностью до наоборот — по крайней
мере, с точки зрения эволюции мозга. Согласно этой гипотезе, мы
осознаем собственные мысли лишь потому, что сначала у нас
развилась способность представлять мысли других. Разум,
неспособный представить чужие ментальные состояния, подобен
разуму трехлетнего ребенка, который проецирует собственные знания
на всех в комнате: вокруг одни карандаши и никаких конфет. Но, как
давно отмечали философы, обладать самосознанием — значит
признавать границы собственной личности. Нельзя отстраниться и
поразмышлять о собственных мыслях, не признав, что ваши мысли
конечны и что возможны другие комбинации мыслей. Мы знаем и то,
что в коробке лежат карандаши, и то, что вновь пришедшие все равно
будут ожидать там конфеты. Без этих границ мы, безусловно,
воспринимали бы мир в некотором базовом смысле, но мы просто не
осознавали бы самих себя, поскольку нам не с чем было бы себя
сравнить. Наше «я» и мир были бы неразличимы.

Представление о том, что можно воспринимать мир и при этом
никак не осознавать себя, кажется логически невозможным. Кажется,
будто наше собственное «я» через какое-то время закричало бы нам:
«Эй, посмотри на меня! Забудь про эти конфеты — я тут вообще-то
думаю! Обрати на меня внимание!» Но без признания существования
чужих мыслей, с которыми можно сопоставить собственные, наше
собственное ментальное состояние даже не воспринималось бы как
нечто, о чем стоит задуматься. Вполне возможно, что самосознание
открывается нам лишь потому, что мы от природы склонны
проецировать себя в чужие разумы. Но в разуме, неспособном
представить содержание чужого ума, отсутствие этой саморефлексии
прошло бы незамеченным. Это все равно что вырасти на планете без
спутников и скучать по луне.
У каждого из нас есть область сетчатки, где зрительный нерв
соединяет зрительную кору с задней частью сетчатки. В этой зоне нет
ни палочек, ни колбочек, поэтому соответствующая область нашего
зрительного поля неспособна регистрировать свет. Хотя это слепое
пятно имеет удивительно большой диаметр (около шести градусов в
поперечнике), его влияние минимально благодаря нашему
стереоскопическому зрению: слепые пятна в каждом глазу не
перекрывают друг друга, и поэтому информация от одного глаза
восполняет недостаток информации в другом. Но вы можете
обнаружить существование слепого пятна, если закроете один глаз и
сфокусируете другой на конкретном слове в этом предложении.
Поместите указательный палец над этим словом, а затем медленно
ведите пальцем вправо, удерживая взгляд на слове. Через несколько
дюймов вы заметите, что кончик вашего пальца исчезает из виду. Это
жутковатое ощущение, но еще более жутко то, что ваше зрительное
поле подвергается этому странному исчезновению всякий раз, когда вы
закрываете один глаз. И все же вы совершенно не замечаете этого
отсутствия: нет никакого ощущения потери информации, нет ни
темного пятна, ни размытости. Вам приходится проделывать
замысловатый трюк с пальцем, чтобы заметить, что чего-то не хватает.
Нас должно поражать не отсутствие зрительной информации, а то, с
каким трудом мы это отсутствие замечаем.
Слепое пятно не бросается нам в глаза, потому что мозг не
ожидает информации из этой зоны, и нет никакого другого сигнала,

который пытался бы заполнить для нас пустоту или хотя бы указать на
то, что пустота вообще существует. Как описывает это философ
Дэниел Деннет, в зрительной коре нет центров, «ответственных за
получение отчетов из этой области, поэтому, когда отчеты не
поступают, жаловаться некому. Отсутствие информации — это не то
же самое, что информация об отсутствии». Мы слепы к собственной
слепоте.
Возможно, то же самое происходит и с теорией чужого разума.
Без осознания чужих ментальных состояний, напоминающего нам о
наших собственных ограничениях, мы вполне могли бы воспринимать
мир, но не осознавать собственную ментальную жизнь. Отсутствие
самосознания не бросалось бы нам в глаза по той же причине, по
которой слепое пятно остается невидимым: нет механизма обратной
связи, который забил бы тревогу из-за того, что чего-то не хватает.
Только когда мы начинаем размышлять о ментальной жизни других,
мы обнаруживаем, что и у нас самих есть ментальная жизнь.
Если самосознание — это побочный продукт нашего умения
читать мысли, то что же вообще заставило нас создавать эти теории
чужого разума? Ответ на этот вопрос найти проще. В споре о влиянии
природы и воспитания впереди может быть еще немало стычек, но к
настоящему моменту лишь самый зашоренный антиэссенциалист
станет спорить с утверждением, что мы по своей природе существа
социальные. Подавляющее большинство человеческих популяций по
всему миру — как современных, так и «примитивных» — живут
большими общинами и образуют сложные социальные системы. Среди
человекообразных обезьян мы в этом отношении представляем собой
аномалию: только шимпанзе разделяют нашу навязчивую потребность
в совместном общении представителей обоих полов. (Орангутаны
ведут в основном одиночный образ жизни, гиббоны живут
изолированными парами, гориллы кочуют гаремами, где доминирует
один самец.) Эта социальная сложность требует колоссальных
умственных способностей: вместо того чтобы перехитрить одного
хищника или заботиться об одном младенце, люди мысленно
отслеживают поведение десятков соплеменников, меняя собственное
поведение на основе этой информации. Некоторые эволюционные
психологи полагают, что колоссальное увеличение размера мозга в
период между Homo habilis и Homo sapiens (масса мозга утроилась за 2

миллиона лет, разделяющих эти два вида) было по крайней мере
частично спровоцировано гонкой вооружений между экстравертами
эпохи плейстоцена. Если успешная передача своих генов следующему
поколению
зависела
от
тонкого
социального
интеллекта,
конкурировавшего с интеллектом других членов группы за
репродуктивные привилегии, то нетрудно представить себе, как
естественный отбор создал «макиавеллиевский» набор ментальных
инструментов за удивительно короткий период.
Групповой фактор может даже объяснить взрывной рост самого
размера черепа: социальная сложность — это задача, которая хорошо
масштабируется. Создайте модуль, способный анализировать разум
одного человека, и все, что вам останется сделать, — это бросить на
решение задачи больше ресурсов, чтобы с помощью тех же
инструментов анализировать уже дюжину умов. Мозгу не нужно было
изобретать новые сложные алгоритмы после того, как он научился
читать мысли одного человека, — ему требовалось лишь выделить
больше вычислительной мощности. Эта мощность пришла в виде
массы мозга: больше нейронов для моделирования поведения других
мозгов, которые сами, по той же причине, содержали больше
нейронов. Это классический пример положительной обратной связи,
только, согласно последним антропологическим исследованиям, она,
похоже, уперлась в потолок в 150 человек. Мы обладаем врожденным
даром выстраивать теории о чужом разуме — до тех пор, пока этих
разумов не становится слишком много.
Возможно, если бы эволюция человека продолжалась еще
миллион лет или около того, мы бы все мысленно моделировали
поведение целых городов. Но по какой-то причине мы остановились
ровно на 150, и на этой отметке оставались — до тех пор, пока новые
технологии городской жизни не вытолкнули наши сообщества за
пределы этого магического числа. Эти непомерно разросшиеся
сообщества возникли слишком быстро, чтобы наш разум успел
адаптироваться к ним с помощью инструментов естественного отбора,
и потому мы нашли другое решение — созданное самим сообществом,
а не его генами. Мы начали создавать районы, группы внутри групп.
Когда сообщества, в которых мы жили, вышли за рамки человеческого
понимания, мы начали надстраивать новые этажи.
* * *

Зеркальные нейроны и «чтение мыслей» могут невероятно много
рассказать нам о наших способностях и ограничениях как
биологического вида, и нет никаких сомнений, что мы еще долгие
годы будем распутывать загадки «теории чужого разума». Каким бы ни
оказался лежащий в основе механизм, способность к «чтению
мыслей» — и ее близкое родство с самосознанием — явно
представляет собой эмерджентное свойство нейронных сетей мозга.
Мы не знаем точно, как возникает это поведение высшего уровня, но
мы знаем, что оно вызывается локальными, насыщенными обратной
связью взаимодействиями ничего не подозревающих агентов —
сложной адаптивной системой, которую мы называем человеческим
разумом. Ни один отдельный нейрон не обладает сознанием, и все же
каким-то образом объединение миллиардов нейронов порождает
самосознание. Возможно, окажется, что мозг приходит к этому
самосознанию,
сначала
предсказывая
поведение
нейронов,
находящихся в других мозгах — подобно тому, как, например, наш
мозг биологически запрограммирован предсказывать поведение
световых частиц и звуковых волн. Но что бы ни появилось раньше —
курица-экстраверт или самосознающее яйцо, — эти способности
служат ярчайшими примерами работы эмерджентности. Вы не смогли
бы читать эти строки или размышлять о внутреннем устройстве своего
разума, если бы не многоликая сила эмерджентности.
Но у этой силы и у ее творений есть пределы. Естественный отбор
наделил
нас
когнитивными
инструментами,
уникально
приспособленными для того, чтобы справляться с социальной
сложностью групп каменного века в саваннах Африки. Но как только
аграрная революция привела к появлению первых городов по берегам
рек в долине Тигра и Евфрата, разум Homo sapiens естественным
образом отпрянул перед самим масштабом этих популяций. Разум,
созданный для того, чтобы разбираться в маневрах менее чем двух
сотен человек, внезапно обнаружил себя погруженным в сообщество
из десяти или двадцати тысяч. Чтобы решить эту проблему, мы снова
оперлись на силы эмерджентности, хотя решение лежало на один
уровень выше отдельного человеческого мозга: вместо того чтобы
искать рой нейронов, чтобы справиться с социальной сложностью, мы
обратились к рою отдельных людей. Вместо реверберирующих
нейронных цепей из траекторий движения возникали городские

районы. Идя по чужим следам и учась на поведении друг друга, мы
надстроили еще один потолок поверх того, что был навязан нам
лобными долями нашего мозга. Управление сложностью стало
задачей, которую нужно было решать на уровне самого города.
За последнее десятилетие мы уперлись в очередной потолок.
Сегодня благодаря бескрайнему лабиринту Всемирной паутины мы
связаны с сотнями миллионов людей. Сообщество такого масштаба
требует нового решения, выходящего за рамки возможностей нашего
мозга или наших тротуаров, но мы вновь ищем инструменты в
самоорганизации, на сей раз построенной на основе программных
инструкций: Alexa, Slashdot, Epinions, Everything2, Freenet. Сначала
наш мозг помогал нам ориентироваться в больших группах
соплеменников, позволяя заглядывать в разум других людей и
распознавать паттерны в их поведении. Город позволил нам видеть
паттерны группового поведения, фиксируя и отображая их в виде
городских районов. Теперь новейшее программное обеспечение
прочесывает Сеть в поисках паттернов онлайн-активности, используя
обратную связь и инструменты сопоставления паттернов, чтобы
находить «соседей» в невообразимо огромной популяции. На первый
взгляд эти три решения — мозг, города и программное обеспечение —
кажутся принадлежащими к совершенно разным сферам опыта. Но,
как мы видели на предыдущих страницах, все они представляют собой
примеры работы самоорганизации, когда локальные взаимодействия
ведут к глобальному порядку. Они существуют в своего рода
континууме. Материал меняется при переходе от масштаба ста человек
к миллиону, а затем к 100 миллионам. Но сама система остается
прежней.
Удивительно, но этот процесс описал полный круг. Сотни тысяч
— если не миллионы — лет назад наш мозг выработал механизм
обратной связи, позволивший ему конструировать теории чужого
разума. Сегодня мы начинаем создавать программные приложения,
способные развивать теорию нашего разума. Все эти гибкие,
самоорганизующиеся программы, отслеживающие наши вкусы и
интересы и сопоставляющие их с поведением более широких групп
населения, — это лишь начало процесса, который через несколько лет
приведет к миру, где мы будем регулярно взаимодействовать с
медиаресурсами, которые, кажется, знают нас на каком-то

фундаментальном уровне. Программы будут распознавать наши
привычки, предвосхищать потребности, адаптироваться к переменам в
нашем настроении. Первое поколение эмерджентного программного
обеспечения — такие программы, как SimCity и StarLogo, — обладало
завораживающей органичностью; они казались скорее живыми
организмами, нежели стерильными наборами инструкций и
командными строками раннего кода. Следующее поколение сделает
это ощущение органичности еще на шаг ближе: новое программное
обеспечение будет использовать инструменты самоорганизации для
построения моделей наших собственных психических состояний. Эти
программы не обретут самосознание и не пройдут никаких тестов
Тьюринга, но на их фоне тот медийный опыт, к которому мы
привыкли, покажется аутичным. Они будут читать мысли.
С определенной точки зрения это старая история. Великая
программная революция семидесятых и восьмидесятых годов —
изобретение графического интерфейса — сама по себе основывалась
на теории чужого разума. Принципы проектирования, лежащие в
основе графического интерфейса, базировались на предсказаниях
общих возможностей человеческих систем восприятия и познания.
Наша пространственная память, к примеру, развита сильнее текстовой,
поэтому в графических интерфейсах отдают приоритет иконкам перед
командами. У нас есть врожденный дар к ассоциативному мышлению
благодаря поразительной способности распределенной сети мозга к
сопоставлению паттернов, поэтому графический интерфейс
позаимствовал визуальные метафоры из реального мира: рабочий стол,
папки, корзину для мусора. Подобно тому, как некоторые лекарства
создаются специально как ключи для разблокировки нейрохимии
нашего серого вещества, графический интерфейс был спроектирован
так, чтобы использовать врожденные таланты человеческого разума и
как можно меньше опираться на наши слабые стороны. Если бы
первыми персональный компьютер изобрели муравьи, они, без
сомнения, создали бы феромонные интерфейсы. Но поскольку мы
унаследовали исключительные зрительные способности семейства
приматов, мы перенесли на экраны наших компьютеров
пространственные метафоры.
Конечно, способности графического интерфейса к чтению мыслей
безжалостно обобщены. Прокручивающиеся окна и метафоры

рабочего стола основаны на предсказаниях о каком-то абстрактном
человеческом разуме, а не о вашем разуме. Это теории из серии «один
размер для всех», и у них нет реального механизма обратной связи,
чтобы подстроиться под ваши индивидуальные особенности. Более
того, их предсказания — определенно продукт проектирования
«сверху вниз». Программа не сама догадалась, что мы существа
визуальные; исследователи из Xerox-PARC и MIT уже знали о нашей
зрительной памяти и использовали это знание для создания первого
поколения пространственных метафор. Но эти ограничения вскоре
уйдут в прошлое, как вакуумные лампы и перфокарты. Наше
программное обеспечение будет строить тонкие и эволюционирующие
модели наших индивидуальных ментальных состояний, и этот процесс
обучения будет возникать в рамках системы «снизу вверх». И хотя это
программное обеспечение будет предоставлять информацию,
адаптированную под наши интересы и запросы, его способность
читать мысли окажется куда менее изолированной, чем пытаются нас
убедить сегодняшние критики. Возможно, в недалеком будущем вы
будете читать что-то вроде «Ежедневного „Я“», но эта цифровая
газета будет формироваться на основе отслеживания интересов и
читательских привычек миллионов других людей. Взаимодействие с
эмерджентным программным обеспечением уже сейчас больше
напоминает выращивание сада, чем вождение автомобиля или чтение
книги. В скором будущем, однако, вы будете трудиться бок о бок с
миллионом других садовников. У нас появятся такие мощные
инструменты персонализации, о возможности которых мы даже не
догадывались, — но создавать их будут огромные группы людей,
разбросанные по всему миру. Когда Патти Маэс в начале девяностых
только начинала разрабатывать рекомендательный софт в MIT, она
назвала этот процесс «коллаборативной фильтрацией». Со временем
этот термин зазвучал еще более весомо. В ближайшие несколько лет
мы получим персонализированные фильтры, превосходящие наши
самые смелые ожидания. Но при этом мы будем сотрудничать в таких
масштабах, с которыми могут соперничать разве что города, которые
мы начали строить шесть тысяч лет назад.
В результате этого сотрудничества возникнут не просто
инструменты музыкальных рекомендаций и персонализированные
газеты. Наша новая способность воплощать силу эмерджентности в

программном коде будет сродни революции, начавшейся сто лет назад,
когда люди научились распределять электричество. Энергосети
преобразили практически все сферы нашей культурной жизни; сила
самоорганизации — в сочетании со связующими технологиями
Интернета — положит начало столь же грандиозной революции.
Прикладная эмерджентность пойдет далеко за рамки создания более
удобных приложений. Она изменит само наше представление о
медийном опыте и бросит вызов многим привычным убеждениям
касательно разделения публичной и частной жизни. Через несколько
десятилетий силы, высвобожденные революцией «снизу вверх»,
вполне могут заставить нас переосмыслить само понятие интеллекта,
поскольку компьютеры начнут убедительно симулировать способность
человека к непрерывному обучению. Но даже в ближайшие пять лет
нас ждет достаточно перемен, чтобы не заскучать. Наши компьютеры,
телевизоры и холодильники не начнут мыслить самостоятельно, но
они будут очень хорошо представлять себе, о чем думаем мы.
* * *
Технологические аналитики не устают напоминать, что
порнография всегда идет в авангарде освоения новых технологий.
Иными словами, секс-индустрия усваивает новые технологии быстрее,
чем мейнстрим; так было с печатным станком, видеомагнитофонами и
широкополосным Интернетом. Однако видеоигры бросают вызов этой
старой поговорке. Поскольку часть их притягательности кроется в
обещании новых впечатлений, а аудитория готова преодолевать
колоссальные трудности в обучении ради этих впечатлений, игры
часто демонстрируют самые передовые технологии задолго до того,
как те добираются до квартала красных фонарей. Именно так,
безусловно, и произошло с эмерджентным программным
обеспечением. Геймеры экспериментируют с самоорганизующимися
системами по меньшей мере со времени выхода SimCity в 1990 году, в
то время как мир цифрового порно остается, так сказать, структурой,
управляемой «сверху вниз», — вопреки всей шумихе вокруг якобы
«интерактивных» DVD.
На самом деле культура видеоигр — это сегодня единственная
сфера, где можно увидеть «теорию чужого разума», интегрированную
в по-настоящему захватывающий медийный опыт. Сыграйте против
компьютерных оппонентов в любой современный шутер от первого

лица вроде Quake или Unreal, и вы увидите поразительно
реалистичное поведение сражающихся с вами виртуальных стрелков.
Они научатся предугадывать ваши индивидуальные особенности как
игрока; они будут выстраивать сложные паттерны стайного поведения
с другими компьютерными «ботами»; они будут осваиваться в новых
пространствах по мере их исследования. В этих талантах мало
искусства, ведь служат они в основном тому, чтобы взрывать всё
вокруг, однако компьютерные противники обладают неоспоримым
интеллектом — интеллектом, который лишь косвенно контролируется
первоначальными программистами игры.
Игры Уилла Райта исторически первыми начали использовать
алгоритмы «снизу вверх», но даже такая продвинутая игра, как The
Sims, не дотягивает до его собственных амбиций в этой сфере. Жители
Симсвилля могут демонстрировать удивительно реалистичные черты
характера и поведенческие особенности, однако они вряд ли
спонтанно освоят какой-то новый навык, который Райт изначально не
заложил в игру. Вы можете увидеть, как они влюбляются или впадают
в прострацию перед телевизором, но вы не увидите, чтобы кто-то из
них запел йодлем или стал серийным убийцей, если только человекпрограммист специально не добавил такое поведение в систему. Но
мечта Райта — создать таких симов, которые действительно
вырабатывали бы уникальное поведение самостоятельно, симов,
превосходящих воображение своих создателей. «Меня уже некоторое
время завораживают адаптивные вычисления, — говорит он. —
Однако здесь приходится преодолевать довольно сложные проблемы.
Некоторые из наиболее многообещающих технологий кажутся
одновременно и наиболее параллельными — например, генетические
алгоритмы, нейронные сети. Эти системы, как правило, обучаются за
счет накопления опыта на основе огромного количества отдельных
случаев». Вспомните здесь программу сортировки чисел Дэнни
Хиллиса. Хиллису действительно удалось выжать из программного
обеспечения оригинальное и незапланированное решение, но для этого
потребовались тысячи итераций (не говоря уже о суперкомпьютере
Connection Machine). Ни один геймер не захочет сидеть и ждать, пока
персонажи на экране завершат свою симулированную эволюцию,
прежде чем начать вести себя естественно. «В такой игре, как The
Sims, — говорит Райт, — обучение в „пользовательском времени“

лучше всего осуществлять, предоставив персонажам форму
гипотетического моделирования. Иными словами, в своих маленьких
головах они могли бы постоянно запускать „микросимуляции“ —
моделируя часть основной симуляции, — чтобы найти способы
улучшить процесс принятия решений».
Но это обучение не обязательно должно ограничиваться
вымышленной вселенной самой игры. «Другая возможность — дать
игре некоторое представление о том, насколько пользователь вовлечен
и получает ли он удовольствие, — рассуждает Райт. — Если бы мы
могли как-то это измерить — скажем, анализируя поток вводимых
данных и сравнивая его с историей профиля пользователя, — мы
могли бы спроектировать игру так, чтобы она понимала, что вам
нравится и приносит удовольствие. Каждая копия игры обучалась бы и
эволюционировала под конкретного игрока. Допустим, вам надоедает
оригинальный геймплей; игра обнаруживает это и пытается добавлять
новые элементы, каждый раз действуя всё радикальнее, пока не
наткнется на то, что вам по душе. Затем она возьмет это за основу и
продолжит развивать и совершенствовать в том направлении, которое
покажется вам интересным». Стоит ввести в это уравнение настоящую
обратную связь — помимо простого ввода с джойстиков и трекболов,
— как жанр внезапно становится более гибким, наделенным подобием
чужого разума. Игра становится гораздо более похожей на живого
артиста, который подстраивается под свою аудиторию, усиливая одни
приемы и сглаживая другие. Видение Райта — это значительный шаг
вперед по сравнению с концепцией «выбери свой путь» в
гипертекстовой литературе, которую защищали в начале девяностых.
«Автор» не предлагает «читателю» набор готовых сюжетных нитей
для следования; интересы и склонности читателя порождают
совершенно новые ветви, вплоть до того, что правила игры меняются
от игрока к игроку. Интерактивные повествования первого поколения в
конечном счете сводились исключительно к выбору одной из
нескольких утвержденных ссылок, предпочтению одного пути другим.
Будущее, которое предвидит Райт, будет связано с созданием нового
пути — или с полным отказом от путей.
Можно ли применить подобную модель к телевидению? Не в
смысле выращивания собственного ситкома или выбора финала для
«Скорой помощи», а скорее в смысле выращивания собственной сетки

вещания. Летом 2000 года на крупнейших телеканалах стартовала
общенациональная рекламная кампания, главными героями которой —
вероятно, впервые в истории телевидения — стали сотрудники целого
офиса телепрограммистов. «Посмотрите на этих парней», —
презрительно говорит голос за кадром, пока камера проносится по
рабочему пространству, кишащему людьми в деловых костюмах,
которые между делом закрывают ситкомы и заигрывают со своими
личными помощниками. «Программисты телесетей. Они решают, что
мы смотрим и когда мы это смотрим». Камера следует в кабинет и
наводится на топ-менеджера, который откинулся в кресле за своим
столом, созерцая вид из углового офиса. Внезапно в углах экрана
появляются два дюжих парня в черных футболках. Они вытаскивают
главного программиста из кресла и бесцеремонно выбрасывают его в
окно, а голос за кадром замечает: «Кому они вообще нужны?»
Этот на удивление враждебный ролик — часть масштабной
кампании
по
продвижению
«персонального
цифрового
видеорекордера» под названием TiVo. Хотя сама реклама выполнена в
традициях гонзо-маркетинга, обычно ассоциирующегося с фирмами,
занимающимися внутридневной торговлей, ее посыл может оказаться
более глубоким — и пророческим, — чем заставляет думать ее манера
в духе бездельников-убийц. На первый взгляд, TiVo (и его главный
конкурент Replay) выглядит как вершина персонализации в стиле
«Ежедневного „Я“»: устройство представляет собой прежде всего
большой жесткий диск, который записывает телепередачи по вашему
запросу. В этом отношении TiVo можно представить как
видеомагнитофон с действительно хорошим пользовательским
интерфейсом, который избавляет от необходимости возиться с кучей
неудобных кассет. Поскольку TiVo и Replay могут анализировать сетку
вещания из программы передач вашего кабельного оператора,
устройство способно создавать автоматические фильтры, на фоне
которых функции планирования вашего старого видеомагнитофона
выглядят столь же «высокотехнологичными», как простая кофеварка.
Вы можете дать TiVo команду записывать каждую серию
«Радионовостей», которая появляется на любом канале в любое время,
или записывать любые фильмы со Стивом Маккуином, идущие на этой
неделе. Поскольку устройство постоянно записывает последние
тридцать минут эфира, который вы смотрите, вы можете

приостанавливать трансляции в реальном времени или перематывать
их назад. Эйнштейны из TiVo пока так и не придумали, как прыгнуть
на пару минут вперед в будущее, но если вы смотрите передачу,
записанную ранее, вы можете быстро проматывать рекламу одним
щелчком пульта.
Главный итог появления всех этих технических ухищрений в том,
что, когда вы садитесь перед телевизором, вопрос «Что сейчас идет?»
уступает место вопросу «Что сейчас есть на моем жестком диске?».
Именно в этот момент TiVo и предлагает выбросить
телепрограммистов в то самое пресловутое окно. Если боссы в
костюмах из Рокфеллеровского центра решат перенести «Фрейзера» на
вечер вторника, а «Уилла и Грейс» на четверг, какое вам теперь до
этого дело? Вашему TiVo нужно знать лишь то, что вы поклонник
«Фрейзера», и вы сможете смотреть это шоу в любое удобное время.
Вы сами создаете свой прайм-тайм; вы сами решаете, что смотреть и
когда.
Это действительно полезное новшество, и хотя оно в чем-то
сходно
с
базовыми
функциями
видеомагнитофона,
усовершенствования в области мгновенного доступа и навигации
делают его совершенно другим зверем. И все же это по-прежнему
передача контроля, которая больше похожа на первоначальное видение
интерактивности: вместо того чтобы всем заправляли программные
директора телесетей, теперь всем заправляете вы. В этой перемене
есть передача власти, но в ней нет ничего эмерджентного. Устройство
TiVo «знает», что вы хотите посмотреть, и, следовательно, в некотором
относительно ограниченном смысле обладает моделью вашего разума.
Но знает оно это лишь потому, что вы сами его запрограммировали.
Но TiVo, Replay и их преемники тоже подпадут под влияние
самоорганизации. Через пять лет не просто каждый телевизор будет
оснащен цифровым жестким диском — все эти устройства также будут
подключены через интернет к сложным сообществам с фильтрацией в
стиле Slashdot. Каждую программу, транслируемую по любому каналу,
будут оценивать сотни тысяч пользователей, а устройство TiVo будет
искать интересные совпадения между вашими оценками и оценками
широкого сообщества телезрителей по всему миру. Вы сможете
выстроить собственную персонализированную сеть вещания, даже не
заглядывая в программу передач. И эта сеть не обязательно будет

следовать модели ультраперсонализации «Ежедневного „Я“».
Благодаря самоорганизующимся фильтрам — вроде тех, что уже
работают на Amazon или Epinions, — в Сети начнут возникать
кластеры единомышленников-телезрителей. Вы можете обнаружить,
что примкнули к нескольким различным кластерам, распределенным
по разным категориям: пенсионеры из домов престарелых, жители
Вест-Виллидж, представители поколения X, фанаты лакросса.
Откройте программу передач для любого из этих кластеров, и вы
увидите полноценную сетку вещания, сшитую воедино из всех
предложений, доступных в телеэфире.
Вопреки расхожему мнению, смерть телепрограммиста вовсе не
предвещает гибели коллективного медиаопыта. Напротив, наши
медийные сообщества станут только крепче, поскольку будут
построены снизу вверх. Вместо принимаемого за закрытыми дверями
на Западной 57-й улице решения о ребрендинге CBS в «тиффани-сеть»
органически сформируется кластер пожилых людей, и его участники
будут принимать куда более непосредственное участие в решении того,
что займет главное место на домашней странице их сети. Безусловно,
наши медийные сообщества станут меньше, чем во времена сериалов
«Все в семье» и «Шоу Мэри Тайлер Мур», но зато это будут настоящие
сообщества, а не искусственные, порожденные воображением
телепрограммистов. Спрос на развлекательный телеконтент попрежнему сохранится — возможно, он станет даже выше, чем сегодня.
Но он распределится по более широкому спектру передач, и телесети
больше не смогут навязывать нам свои предпочтения, расставляя шоу
по прайм-тайм-слотам. Сами шоу по-прежнему будут создаваться
«сверху вниз» — кластеры зрителей не станут выбирать финал свежей
серии «Фрейзера» всеобщим голосованием, — но сети, в которые эти
шоу будут встраиваться, станут формироваться снизу. Они будут
создаваться протоптанными тропами, а не указами свыше.
* * *
В мире, где массовые развлечения доставляются нам по нашему
собственному расписанию и в соответствии с нашими личными
желаниями, как реклама вообще может надеяться получить свое место
за этим столом? Если мое устройство TiVo уже достаточно умно,
чтобы распознать мою одержимость Одри Хепбёрн и мою слабость к
старым выпускам «Шоу Бена Стиллера», то оно наверняка достаточно

сообразительно, чтобы понять: реклама Colgate меня нисколько не
интересует. Уже сейчас существуют программы, вырезающие
баннерную рекламу с веб-сайтов. Что мешает нашим цифровым
фильтрам полностью убрать рекламу с наших экранов?
Одним словом — ничто. Если вы думали, что музыкальная
индустрия была напугана Napster, представьте себе ужас, охвативший
Мэдисон-авеню. В случае с Napster потребители по крайней мере
продолжают слушать музыку, пусть даже и не платят за нее. С
появлением же на рынке таких устройств, как TiVo, и блокировщиков
баннеров возникает реальная угроза того, что публика вообще
перестанет терпеть рекламу.
Что же делать торговцам с Мэдисон-авеню? Они могут пойти по
одному из трех основных путей. Первый — продолжить славный путь,
начавшийся с конфет Reese’s Pieces в фильме «Инопланетянин»:
использовать продакт-плейсмент. Если потребители начинают
проматывать ваши тридцатисекундные ролики, чтобы поскорее
перейти к самому контенту, значит, встраивайте рекламу прямо в
контент. Этот подход чреват началом своего рода маркетинговой гонки
вооружений между рекламодателями и потребителями: будущие
звезды ситкомов вполне могут стать похожими на болиды
«Формулы-1», с ног до головы обвешанные десятком корпоративных
логотипов, в то время как компьютерные гении будут изобретать все
новые динамические фильтры, скрывающие эти логотипы из виду.
Кроме того, рекламная индустрия может позаимствовать прием из
арсенала MTV и постараться сделать рекламу максимально
увлекательной и неотличимой от традиционного контента. Представьте
себе будущее, где каждый день похож на финал Супербоула:
телезрители программируют свои TiVo так, чтобы пропускать саму
занудную игру и записывать только рекламу.
Однако существует и третий путь — тот, который не разрушает
стену между рекламой и контентом и при этом приносит реальную
пользу потребителю. Он заключается в том, чтобы сделать рекламу
умнее, задействовав те же механизмы обратной связи и
самоорганизующиеся кластеры, которые используют поставщики
контента. Если реклама тоже начнет оцениваться и динамически
связываться с другими элементами, как любая другая единица в
эмерджентной системе медиасферы, то конкретные объявления

естественным образом найдут дорогу к тем потребителям, которые с
наибольшей вероятностью хорошо отреагируют на их послание. Я уже
получаю автоматические сообщения от Amazon, извещающие меня о
новинках, соответствующих моему профилю пользователя. На первый
взгляд эти электронные письма совершенно неотличимы от худших
образцов спама, засоряющих мой почтовый ящик очередным
«выгодным предложением». Но поскольку у меня долгая и
содержательная история покупок на Amazon и именно закономерности
этой истории генерируют эти оповещения, сообщения от Amazon
кажутся мне абсолютно полезными, и я часто ловлю себя на том, что
покупаю рекомендуемые ими товары. Вкусив прелесть такой
персонализированной рекламы, я даже расстраиваюсь, что другие
продавцы, у которых я делал покупки, не используют такую же
систему.
Прогрессивные критики неизменно находят что-то зловещее в
самой идее умной рекламы: все эти корпорации, отслеживающие наши
интересы и подсовывающие нам рекламу, скроенную точно под наши
нужды на основе какого-то хитроумного алгоритма чтения мыслей.
Если не принимать во внимание, безусловно, важные вопросы
конфиденциальности, то противодействие умной рекламе, работающей
«снизу
вверх»,
кажется
мне
абсурдно
реакционным
и
недальновидным. Представим ради спора, что развитие рекламных
технологий пошло в обратном направлении: большую часть
двадцатого века мы прожили бы с персонализированной рекламой
вроде писем-оповещений от Amazon, и только сейчас, на пороге новой
эры, возникла бы технология, сделавшая возможной массовую
рекламу. Все те социальные критики, которые сейчас ополчились на
умную рекламу, пришли бы в еще больший ужас от обрушившегося на
них безликого, обезличенного брандспойта массовой рекламы. «Эта
реклама вообще не имеет представления о том, что интересует нас как
личностей! Все, что они о нас знают, — это то, что мы относимся к
определенной возрастной группе или к определенному уровню дохода.
В прежние времена реклама хотя бы знала что-то обо мне лично. А эта
новая массовая реклама — просто оскорбление нашей
индивидуальности!» Конечно, мне хотелось бы, чтобы в мире было
меньше билбордов, а в моем почтовом ящике — меньше спама. Но раз
уж нам суждено жить в мире с рекламой — особенно если этот мир

ожидает, что развлечения будут частично субсидироваться за ее счет,
— я бы предпочел видеть умную рекламу, а не глупую.
Что мешает шарлатанским «чтецам мыслей» заваливать мой ящик
фальшивой персонализированной рекламой или подкручивать
скрытый алгоритм так, чтобы мои интересы случайным образом
совпадали с товаром, который им нужно сбыть? Это вполне реальная
проблема, но ее можно решить при соблюдении двух условий. Вопервых, нам нужно жесткое антиспамовое законодательство,
гарантирующее, что вы сможете выйти из любого списка рассылки в
любое время по одному письму-запросу. Во-вторых — и это самое
важное, — системы умной рекламы должны сами оцениваться
пользовательским сообществом на сайтах отзывов потребителей вроде
Epinions. Вы получаете рекомендации книг на основе ваших
собственных оценок других книг; вы подписываетесь на сервис
книжных рекомендаций на основе рейтингов самого сервиса. Делец,
перенастроивший свою программу фильтрации так, чтобы продвигать
самые дорогие товары, быстро увидел бы падение своих рейтингов,
когда потребители обнаружили бы, что умная реклама оказалась не
такой уж и умной. Точно так же, как вы можете настроить порог
качества для публикаций на Slashdot, вы могли бы поступить и с
персонализированной рекламой: подпишите меня на сервисы с самым
высоким рейтингом, а остальные игнорируйте. Кто знает? Через
несколько десятилетий у нас, возможно, отпадет необходимость в
Агентстве по защите прав потребителей — и не потому, что
корпорации наконец победили государство, а потому, что потребители
научились регулировать себя сами.
* * *
Большинство попыток спрогнозировать состояние Сети через
пять лет сосредоточены на бесконечно обсуждаемой мечте о
«конвергенции»: святой троице видео, аудио и текста, которая в конце
концов придет в вашу гостиную по единому каналу доставки и на
скоростях, достаточных для трансляции очередной эпической ленты
Лукаса или нового релиза Эминема в качестве, к которому мы
привыкли на CD и DVD. Стоит нам преодолеть этот порог, уверяют
нас критики, как традиционная медиавселенная перестанет
подчиняться прежним законам гравитации и возникнет новый порядок.
Как именно будет выглядеть этот новый порядок — предмет жарких

споров. Некоторые видят в этом сценарий «единой нации под крылом
AOL Time Warner»; другие предвидят гоббсовскую свалку, в которой
каждый, кто торгует нолями и единицами, внезапно окажется в шоубизнесе. И хотя аналитики расходятся во мнениях относительно
деталей жизни после этой революции, существует общий консенсус:
пришествие конвергенции в конечном счете вызовет последний штурм
сетевых медиабарикад.
Ни один человек, хоть сколько-нибудь размышлявший о цунами,
вызванном Napster, не сможет с серьезным видом утверждать, будто
пришествие подлинной конвергенции не изменит медиаландшафт. Еще
два года назад музыку, скачанную из Сети, практически невозможно
было слушать любому, кто привык к качеству звука эпохи после
«Виктролы»; а сегодня, когда я пишу эти строки, MP3-записи из
Napster,
качество
которых
уступает
CD,
заставляют
звукозаписывающую индустрию цепенеть от дикого страха. Но
конвергенция — это еще не вся история. С точки зрения потребителя,
конвергенция будет означать, что упорядоченная вселенная медийных
предложений — ситкомы в прайм-тайм, радиохиты из топ-40, летние
блокбастеры — рассыплется на миллион вариантов, предлагаемых
тысячами провайдеров. Включение телевизора станет похожим на
сегодняшний вход в Интернет: вас будет манить бесконечное
множество ссылок — если не через парадную дверь, то по крайней
мере через пару дверей далее по цепочке. Этот децентрализованный
процесс уже идет: сегодняшние лидеры рейтингов Нильсена
охватывают лишь половину той аудитории, которая была у «Шоу
Косби» или «M*A*S*H», — и это при том, что только две трети
американцев вообще подключены к кабельному ТВ. Представьте, что
произойдет, когда появятся миллионы каналов; представьте, что
произойдет, когда слово «канал» перестанет быть подходящим и мы
будем просто блуждать по гигантскому жесткому диску, где собраны
все когда-либо записанные песни, фильмы или телепередачи. Вот оно,
неизбежное будущее, которое ждет нас на другом конце конвергенции.
Это будущее во многом похоже на настоящее. С середины
девяностых
мы
уже
переживаем
аналогичный
период
информационного взрыва. Доступная в Сети информация удваивается
каждые шесть месяцев, и все мы знаем, к какому
головокружительному взлету ведет этот экспоненциальный рост.

Информационная перегрузка, вызванная миллиардом или около того
HTML-страниц, заставила нас обратиться к новым инструментам для
управления этим избытком — инструментам, устраняющим
необходимость в централизованных архивариусах или редакторах,
инструментам, которые для решения задач опираются на все
сообщество интернет-серферов. С тем же кризисом — кризисом
перегрузки — столкнутся и медиапоставщики в 2005 году. На
протяжении пятидесяти лет телевизионная индустрия — и все ее
ответвления — строилась на идее, что показ шоу по телесети в четверг
в 8 часов вечера гарантирует огромную аудиторию. Но в будущем, где
каждый запускает эквивалент миллиона приставок TiVo на своем
домашнем медиацентре, какой толк от четверга, 8 часов вечера? Вы
ведь смотрите то, что хотите, и тогда, когда хотите, помните? И какой
смысл в телесети в эпоху бесконечной связности — когда любая когдалибо созданная программа находится всего в нескольких кликах?
Зачем хранить верность программе «Must See TV» от NBC, когда столь
же легко найти повтор «Баффало Билла» в любой момент, когда ваша
душа пожелает немного Дабни Коулмена?
Как мы найдем дорогу в этой медиаанархии? Возможно, мы
просто привыкнем к шуму и научимся жить с пультом дистанционного
управления, который больше похож на игровой автомат, чем на
традиционный телегид. Возможно, какая-нибудь предприимчивая
компания ворвется на этот рынок и станет нашим главным
проводником на медиарубеже, как в свое время частично сделал AOL с
Вебом. Но я подозреваю, что медиасистема в целом в итоге придет к
иной
точке
равновесия,
где-то
между
древнеримской
сверхцентрализацией и раздробленным хаосом Темных веков. Из
турбулентности медиаконвергенции вырастут города на холмах. Они
будут строиться на моделях локального поведения и находиться в
состоянии непрерывного изменения. Но они придадут форму тому, что
иначе было бы грандиозным бесформенным пространством.
Индустрия развлечений самоорганизуется в кластеры общих
интересов, созданные программным обеспечением, которое
отслеживает паттерны использования и сопоставляет потребительские
рейтинги. Эти кластеры станут телесетями и звукозаписывающими
лейблами XXI века. Компании вроде HBO и Interscope продолжат
производить развлекательный продукт и получать от него прибыль, но

когда в 2005 году потребители захотят посмотреть эквивалент «Клана
Сопрано», они не станут включать HBO, чтобы узнать, что там идет.
Они будут настраиваться на кластер «историй про мафию», или
«пригородных драм», или даже на кластер «фан-клуба Джеймса
Гандольфини». Все эти группы — и бесчисленное множество других
— будут вести обратно к серии «Клана Сопрано», а HBO получит
прибыль от привлечения максимально возможной аудитории. Но
влияние самого HBO уменьшится: телесеть, которая непосредственно
транслирует контент, станет все больше походить на продюсерские
компании, создающие шоу, — на закулисного игрока, хорошо
знакомого медиаинсайдерам, но не являющегося узнаваемым
потребительским брендом. Вы будете с удовольствием смотреть
программы HBO, но чувствовать себя будете частью своих кластеров.
И вы будете абсолютно правы, ведь вы сами сыграли важную роль в
том, чтобы они стали реальностью.
Представьте себе медиамир как симуляцию в StarLogo. Все
начинается с идеально упорядоченной сетки, похожей на вид с воздуха
на фермерские угодья Канзаса: у каждой телесети выстроена своя
сетка вещания, у каждой радиостанции — свой плейлист. А затем по
этому миру прокатывается волна конвергенции и смывает все границы.
Внезапно любой мини-сериал, любой танцевальный ремикс, любой
триллер, любой когда-либо созданный музыкальный клип становятся
доступны откуда угодно и в любое время. Сетка рассыпается на
миллион свободно перемещающихся агентов, бесцельно блуждающих
по ландшафту, подобно тем самым изначальным клеткам слизевика.
Сплошной хаос, никакого порядка. А затем медленно начинают
формироваться кластеры, из бесформенности проступают очертания.
Некоторые кластеры перерастают в более крупные образования —
возможно, размером с небольшие кабельные телесети — и существуют
долгие годы. Другие кластеры более индивидуальны и мимолетны.
Некоторые
проецируются
на
физический
мир
(«жители
неблагополучных городских кварталов»); некоторые строятся на
основе демографических категорий («пожилые граждане»); многие
возникают на основе таких закономерностей в наших культурных
вкусах, о существовании которых мы даже не подозревали, поскольку
у нас не было инструментов для их обнаружения («азиатскоамериканские поклонники Кэрролла О’Коннора»). Эти новые

очертания будут подобны скоплениям клеток слизевика, с которыми
мы впервые столкнулись в самом начале этой книги; они будут
подобны городам, расцветавшим по всей Европе восемьсот лет назад;
они будут подобны районам Парижа или Нью-Йорка. Они будут
похожи на эти структуры, потому что порождены теми же глубинными
процессами: сопоставлением паттернов, отрицательной обратной
связью, упорядоченной случайностью, распределенным интеллектом.
Единственная разница — в материалах, из которых они созданы:
клетки роя, тротуары, нули и единицы.
В конечном счете наиболее значимая роль Сети во всем этом будет
заключаться вовсе не в ее способности
транслировать
высококачественное видео или грохочущий объемный звук; более того,
вполне возможно, что сам контент революции конвергенции будет
доставляться через какую-то другую платформу передачи данных.
Вместо этого Сеть предоставит метаданные, которые позволят этим
кластерам
самоорганизовываться.
Она
станет
центральным
хранилищем и рынком для всех наших паттернов медийного
поведения, и вместо того, чтобы эти паттерны оставались скрытыми от
посторонних глаз и доступными лишь невидимому взору Мэдисонавеню и TRW, потребители сами смогут подключиться к этому пулу,
чтобы создавать общие карты всех развлечений и данных, доступных в
Сети. Сами биты «Глубокого сна» вам могут доставить по какому-то
другому каналу, но вы решите посмотреть его потому, что кластер
«поклонников Раймонда Чандлера» порекомендовал вам этот фильм на
основе
ваших
прошлых
оценок
и
оценок
миллионов
единомышленников. Кластер выстроит модель вашего разума, и эта
модель будет коллективным проектом, собранным через Сеть из
немыслимого количества разрозненных решений. Каждая такая модель
и каждый кластер будут более специализированными, чем все, с чем
мы когда-либо сталкивались в иерархическом мире массмедиа,
управляемом «сверху вниз». Эти способности «читать мысли»
возникнут потому, что впервые наши паттерны поведения — подобно
тротуарам, с которых мы начинали, — окажутся открытыми для
общего публичного пространства самой Сети.
Это сулит подлинную революцию в понимании того, что значит
быть медиапотребителем, но также требует аналогичной революции в
принципах ведения бизнеса. Ни одна компания не исследовала

коммерческие возможности кластеров и организации «снизу вверх»
более досконально, чем знаменитый интернет-аукцион eBay. С
момента своего запуска в 1995 году этот сайт служит виртуальной
лабораторией для экспериментов с кластерами и саморегулирующейся
обратной связью. «Новости» на eBay почти полностью генерируются
пользователями сервиса и коллективным поведением конкретных
пользовательских групп. Топовые аукционы, списки покупателей и
продавцов с высоким рейтингом, отзывы пользователей, сообщества,
сформировавшиеся
вокруг
конкретных
категорий
вроде
«Коллекционирования марок»
или
«Бытовой
электроники»,
региональные фильтры, списки новых предложений от людей, у
которых вы уже что-то покупали, — все это попытки сделать паттерны
группового поведения прозрачными для отдельных пользователей,
подобно тому как городской квартал делает аналогичные паттерны
видимыми для своих жителей. Основатель eBay Пьер Омидьяр
изначально создал этот сайт для того, чтобы его жена могла
обмениваться дозаторами для конфет Pez с другими фанатами Pez по
всему миру; шесть лет спустя сайт объединяет тысячи подобных
микросообществ, сплоченных общими интересами. Если бы eBay
ограничился демонстрацией коллекционных товаров, оказавшихся
модными в тот или иной месяц, — будь то мягкие игрушки Beanie
Babies или приставка PlayStation 2, — результат мало чем отличался
бы от обычного торгового центра. Но они мудро позволили своему
сайту разделиться на тысячи мелких кластеров, подобных небольшим
водоворотам в общем потоке покупательской активности. Скептики
когда-то утверждали, что онлайн-аукционы никогда не станут
массовым явлением, поскольку электронная среда облегчит
мошенникам продажу поддельных товаров. Эти критики сильно
недооценивали, в какой степени программное обеспечение способно
создавать саморегулирующиеся системы, отделяющие негодяев от
честных торговцев, подобно тому как фильтры качества на Slashdot
отделяли ценный контент от мусора. У каждого продавца на eBay есть
публичная история прошлых сделок; обманите хотя бы одного
покупателя, подсунув ему подделку или сломанную вещь, и ваша
репутация будет испорчена навсегда. Подобно общественной
безопасности на тротуарах Джекобс, сообщество eBay контролирует
себя с почти невероятной эффективностью, именно поэтому сайт

сегодня привлекает более 30 миллионов пользователей. И в отличие
практически от любого другого коммерческого веб-сайта, eBay
стабильно приносил прибыль с самых первых дней своего
существования. История самоорганизующихся кластеров включает в
себя шелк и тонкое полотно, покупавшиеся и продававшиеся на улице
Пор-Санта-Мария во Флоренции или Сэвил-Роу в Лондоне. Но не
стоит недооценивать значимость Pez.
И все же, если eBay служит моделью того, как системы,
работающие по принципу «снизу вверх», могут трансформировать
отношения между покупателем и продавцом, можно ли с пользой
применить принципы эмерджентности к внутренней структуре
организаций? Возможно ли построить корпоративные системы,
которые больше похожи на колонии муравьев, чем на плановую
экономику? Рынки — даже те, на которых господствуют глобальные
мегакорпорации, — как правило, функционируют децентрализованно,
однако внутренние структуры большинства современных корпораций
опираются на схемы подчинения, которые больше напоминают
феодальные государства, нежели слизевиков. Рынок может строиться
снизу вверх, но населяют его агенты с хронически раздутой
верхушкой. Децентрализованное производство и разработка сотворили
чудеса в мире программного обеспечения с открытым исходным
кодом, где были отвергнуты некоторые фундаментальные права
собственности, но остается открытым вопрос, способно ли более
закрытое, проприетарное крыло позднего капитализма моделировать
свою внутреннюю организацию по образу муравьиных ферм или
нейросетей. С одной стороны, непредсказуемость эмерджентных
систем делает их идеальной платформой для рекомендации книг или
компьютерных игр, но никто не захочет иметь дело с бизнесом,
который может спонтанно уволить целую фалангу менеджеров
среднего звена без всякой видимой причины. Контролируемая
случайность — блестящий рецепт для городской жизни и поиска пищи
муравьями, но труднее представить, как убедить акционеров принять
ее в качестве замены генеральному директору. Разработчики
программного обеспечения, такие как Дэнни Хиллис или Оливер
Селфридж, опирались на эволюционные методы, чтобы обуздать свои
системы и направить их к конкретным целям. Но эволюции для ее
работы требуются многие параллельные поколения; ни один инвестор

не захочет сидеть сложа руки, в то время как его вложения будут
выводить долгосрочную стратегию из миллиона случайных бизнеспланов.
И все же эмерджентные системы могут быть блестящими
инноваторами, и они, как правило, лучше адаптируются к внезапным
изменениям, чем более жесткие иерархические модели. Эти качества
делают принципы интеллекта «снизу вверх» весьма заманчивыми для
компаний, пытающихся поспеть за темпами перемен двадцать первого
века. Ряд компаний, сосредоточенных в основном в сфере высоких
технологий, экспериментировали с организационными структурами,
подобными
нейросетям,
разрушая
традиционную
систему
обособленных и иерархических отделов и выстраивая более ячеистую,
распределенную сеть мелких подразделений, обычно размером около
десятка человек. При необходимости подразделения могут
объединяться в более крупные кластеры, и эти кластеры обладают
полномочиями самостоятельно определять свои цели. Роль
традиционного высшего руководства в таких моделях становится
менее важной — оно меньше заботится об определении направления
развития компании и больше занимается поддержкой кластеров,
которые генерируют лучшие идеи. Представьте себе корпоративную
систему, устроенную подобно фильтрам качества Slashdot: в
традиционной компании генеральный директор сам пишет
публикации; в компании типа Slashdot он лишь корректирует алгоритм,
который продвигает или понижает публикации на основе их качества.
Видение будущего компании исходит снизу, из постоянно меняющихся
союзов более мелких групп. Высшее руководство просто обеспечивает
механизм обратной связи — в виде бонусов, опционов или
дополнительных ресурсов, — гарантируя процветание наиболее
продуктивных кластеров. Генеральные директора все еще находят свое
место даже в самой распределенной корпоративной структуре, но им
больше не позволено единолично задавать темп. Австралийская
софтверная компания TCG, тайваньская Acer Group и Sun Microsystems
внедрили у себя ячеистые методы с положительными результатами.
Существует даже журнал по теории менеджмента, посвященный этим
развивающимся моделям. Он называется, что весьма символично,
«Эмерджентность».
* * *

Если децентрализованный разум способен изменить принципы
работы бизнеса, то что он может сделать для политики? Тот факт, что
многие компании «Новой экономики» так быстро переняли
эмерджентное мировоззрение — как в своих продуктах, так и во
внутренней структуре, — порой заставляет думать, будто
эмерджентность принадлежит исключительно либертарианскому
лагерю. Разумеется, акцент на локальном контроле и сопротивление
командно-административным
системам
перекликаются
с
гингричевскими призывами к борьбе с засильем «большого
правительства» и передаче полномочий на места. Но политику
эмерджентности не так-то просто классифицировать. Интеллект
муравьиных колоний — пожалуй, самый убедительный в животном
мире аргумент в пользу силы коллектива, а в «локальном знании»
можно увидеть еще одну форму низовой борьбы. Правые
либертарианцы любят обрушиваться на централизованную власть
государства, но, по крайней мере, большинство политиков в
современном мире избираются демократическим путем, в отличие от
руководителей
большинства
транснациональных
корпораций.
Государственный сектор не монополизировал иерархические системы,
управляемые «сверху вниз», и нет никаких причин, по которым
прогрессисты не могли бы тоже взять на вооружение
децентрализованные стратегии, даже если те же самые стратегии
исследуются правыми аналитическими центрами и доткомами. На
самом деле потребности большинства прогрессивных движений как
нельзя лучше соответствуют адаптивным самоорганизующимся
системам: и те и другие чутко прислушиваются к коллективной
мудрости, естественным образом враждебны к чрезмерной
концентрации власти и открыты для перемен. Для любого движения,
стремящегося к подлинно глобальному масштабу, что делает
практически невозможным упование на централизованную власть,
адаптивная самоорганизация вполне может оказаться единственным
доступным путем.
Нигде прогрессивные возможности эмерджентности не
проявляются столь очевидно, как в протестных движениях против
ВТО, которые явно смоделировали себя по образцу распределенных,
ячеистых структур самоорганизующихся систем. Сиэтлские протесты
1999 года характеризовались необычайной формой распределенной

организации:
более
мелкие
группы
единомышленников,
представлявшие конкретные направления борьбы — противников
Nike, анархистов, радикальных экологов, профсоюзы, — большую
часть времени действовали независимо, собираясь лишь изредка на
заседания «совета представителей», где каждая группа выбирала
одного делегата для защиты своих интересов. Как писала Наоми Кляйн
в журнале The Nation: «На некоторых митингах активисты носят с
собой настоящие тканевые паутины, символизирующие их движение.
Когда приходит время собрания, они расстилают паутину на земле,
выкрикивают: „Все спицы на паутину!“ — и эта структура
превращается в уличный зал заседаний». Некоторым прогрессистам
старой закалки, воспитанным в более иерархических традициях былых
рабочих движений, эти разношерстные группы единомышленников
казались безнадежно разрозненными и нецеленаправленными,
лишенными какого-либо общего языка или объединяющей идеологии.
Пожалуй, невозможно вспомнить другое политическое движение,
которое привлекло бы столько же общественного внимания, но при
этом не выдвинуло бы подлинного лидера — калибра Джесси
Джексона или Сесара Чавеса, — хотя бы ради телекамер. Кадры,
которые ассоциируются у нас с антиглобалистскими протестами, —
это никогда не восторженная толпа, в едином порыве вскидывающая
кулаки солидарности перед страстным оратором на трибуне. Такова
иконография прежней модели протеста. То, что мы видим снова и
снова в репортажах о новой волне, — это кадры с разрозненными
группами: сатирические куклы-марионетки, одетые в черное
анархисты, сидячие забастовки и перформансы, — но никаких
лидеров. Прогрессистам старой школы протестующие в Сиэтле
казались безголовыми, неуправляемыми, роем локальных движений
без какого-либо организующего начала — и в определенной степени
они правы в своей оценке. Чего они не замечают, так это того, что рой
может обладать силой и разумом, и если вы пытаетесь бороться с
такой распределенной сетью, как глобальный капитализм, вам лучше и
самим стать распределенной сетью.
Разумеется, это не повод впадать в чистую анархию. У
муравьиных колоний нет лидеров в привычном понимании, но они в
огромной степени полагаются на правила: как считывать узоры на
феромоновом следе, когда переходить от поиска пищи к строительству

гнезда, как реагировать на других муравьев и так далее. У муравьиной
колонии без локальных правил нет шансов создать порядок более
высокого уровня, нет шансов сформировать коллективный разум.
Антиглобалистские движения только начинают нащупывать верные
правила взаимодействия между различными ячейками. Советы
представителей в Сиэтле были многообещающим началом, но умение
объединяться в кластеры требует времени. Кляйн пишет: «То, что
возникло на улицах Сиэтла и Вашингтона, было моделью активизма,
отражающей органические, взаимосвязанные пути Интернета». Но,
как мы уже неоднократно видели на предыдущих страницах, даже сам
Веб — крупнейшая и самая передовая созданная человеком
самоорганизующаяся система на планете — только сейчас обретает
способность к подлинному коллективному разуму. По любым меркам
способность Веба «читать мысли» находится в лучшем случае в
зачаточном состоянии, поскольку мы все еще настраиваем правила
системы, все еще возимся с тем, как адаптивные и интеллектуальные
кластеры могут процветать в онлайне. И если коллективный разум
Веба все еще находится во младенчестве, подумайте, какой огромный
простор для роста должен быть у новых протестных движений. Но
пока что инстинкты их не подводили. За битьем витрин и концертами
Rage Against the Machine активисты, выступающие против ВТО,
делают нечто глубокое, пусть даже их движение находится на самом
раннем этапе. Они мыслят как рой.

7.
Посмотрим, что получится.
Много лет математики ломают голову над классической
головоломкой, известной как «задача коммивояжера». Представьте, что
вы — коммивояжер, которому во время деловой поездки нужно
посетить пятнадцать городов, полуслучайным образом разбросанных
по карте. Каков кратчайший маршрут, позволяющий побывать в
каждом городе ровно по одному разу? Вопрос кажется достаточно
простым, но найти на него ответ невероятно трудно. Даже при
относительно скромном количестве городов — пятнадцать — для
нашего коммивояжера существуют миллиарды возможных маршрутов.
По ряду сложных причин задачу коммивояжера практически
невозможно решить окончательно, и поэтому исторически математики
— и, надо полагать, сами коммивояжеры — довольствовались вторым
по качеству вариантом: маршрутами, которые были достаточно
короткими, но не обязательно самыми короткими из всех возможных.
Это может показаться сугубо умозрительной проблемой,
учитывая, что в реальном мире профессия коммивояжера уходит в
прошлое, однако ключевые элементы этой задачи лежат в самом
эпицентре коммуникационной революции. Представьте этих
коммивояжеров в виде битов данных, а города — в виде веб-серверов
и маршрутизаторов, разбросанных по всему земному шару.
Возможность вычислять кратчайшие пути в такой сети стала бы
манной небесной для огромной распределенной системы вроде
Интернета, где на любом заданном маршруте могут быть тысячи
«городов», а не всего пятнадцать. Возможно, интернет-магазины вроде
Amazon.com окончательно изжили коммивояжеров из плоти и крови,
но задача коммивояжера стала для цифрового мира еще более важной.
В конце 1999 года Марко Дориго из Брюссельского свободного
университета объявил, что ему и его коллегам удалось найти способ
получения «близких к оптимальным» решений задачи коммивояжера,
который оказался заметно более быстрым, чем любой традиционный
подход. Секрет Дориго: пусть работу сделают муравьи.

Конечно, не настоящие муравьи. Как мы видели в начале этой
книги, муравьиные колонии обладают поразительной способностью
вычислять кратчайший путь к различным источникам пищи, используя
свой простой язык феромоновых следов. Идея Дориго заключалась в
том, чтобы решить задачу коммивояжера так, как это сделала бы
колония муравьев: отправить армию виртуальных коммивояжеров
исследовать все возможные маршруты на карте. Когда коммивояжер
успешно завершает путешествие по всем пятнадцати городам, он
возвращается в исходный город по своему следу, оставляя по пути
небольшое количество виртуального «феромона». Поскольку общее
количество феромона ограничено, на длинных маршрутах он
распределяется более тонким слоем, а на коротких — более плотным.
Когда карту исследуют тысячи муравьев, на некоторых участках более
коротких путей быстро накапливаются толстые слои феромона, в то
время как на менее эффективных маршрутах его практически не
остается. После первого раунда исследований выпускается новая
партия виртуальных коммивояжеров, которым предлагается следовать
по маршрутам, наиболее густо помеченным феромонами. После
нескольких повторных сессий рой коммивояжеров начинает
нащупывать кратчайшие пути, достигая близкого к оптимальному
решения задачи коммивояжера без использования чего-либо,
напоминающего традиционный математический анализ или
центральный координирующий орган. С тех пор как Дориго объявил о
своих
результатах,
компании
France
Telecom,
British
Telecommunications и MCI применили аналогичные «муравьиные»
стратегии маршрутизации в своих телефонных сетях и сетях передачи
данных. Первые исследования показывают, что подход Дориго
значительно эффективнее алгоритма Open Shortest Path First
(первоочередного выбора кратчайшего пути), используемого в
Интернете для распределения данных между узлами сети. Через
несколько лет наше онлайн-взаимодействие, возможно, будет
поддерживаться действующей снизу вверх силой роевого интеллекта.
И в очередной раз муравьи додумались до этого задолго до нас.
Какого рода данные будут передавать эти сети будущего? Вскоре
после публикации этой книги Сеть наводнят цифровые обитатели
новейшего творения Уилла Райта — The Sims Online. Представляя
собой сплав The Sims и SimCity, эта игра позволяет игрокам

коллективно строить города в рамках масштабного сетевого
сотрудничества. В отличие от предыдущих игр, здесь всеми жителями
мира управляют реальные люди, подключенные к системе со всего
земного шара. Как и в The Sims, вы можете приблизить изображение
до гостиной собственного персонажа или заглянуть к другу, живущему
на той же улице, на соседское барбекю. Но можно и отдалить камеру,
чтобы увидеть весь ландшафт, созданный игроками. Ранняя версия
игры, которую мне показал Райт, включала в себя блестящую систему
создания районов, которая казалась сошедшей прямо со страниц книг
Джейн Джекобс. Городские районы формируются снизу вверх, когда
игроки обустраивают свои домовладения в различных частях
виртуального пространства. Любой игрок может создать свой
собственный частный район, точно так же, как он может придумать
имя для своего виртуального персонажа на экране. Но вы также
можете убедить своих соседей принять название вашего района. Когда
определенное количество жителей заявляет о своей принадлежности к
конкретному району, система официально признает этот округ и
присваивает ему особый знак, а также предоставляет различные
налоговые льготы. Чем больше район, тем больше знак и тем
ощутимее выгода. Это классическое сочетание роста снизу вверх и
управления сверху вниз: пусть районы зарождаются снизу, но в
систему должны быть заложены стимулы, поощряющие их развитие.
Наш новообретенный доступ к виртуальным городам на
компьютерных экранах ничуть не умерил наш аппетит к жизни в
реальных городах. Пять лет назад большинство искушенных в
цифровых технологиях социальных критиков предсказывали, что
подъем Веба и различных устройств для удаленной работы нанесет
смертельный удар по городской жизни, завершив сорокалетний
процесс, начавшийся с послевоенного бегства в пригороды. Считалось,
что через десять лет мы все будем жить на своих ранчо в Вайоминге,
подключаясь к офису по сети, вместо того чтобы висеть на поручнях в
переполненном метро. Из всех напыщенных прогнозов середины
девяностых ни один не оказался более ошибочным, чем эти
надгробные речи городской жизни. Цифровая революция стала
мощнейшим источником жизненной силы для таких плотно
заселенных городских центров, как Сан-Франциско, Нью-Йорк и
Сиэтл, — по причинам, восходящим еще к гильдейской системе и

торговым кластерам Флоренции двенадцатого века. Отрасли,
движимые идеями, естественным образом тяготеют к физическим
центрам генерации идей, даже в эпоху мгновенной передачи данных.
Светлые умы с общими интересами по-прежнему собираются вместе,
даже когда в их гостиных есть беспроводные модемы и
широкополосный интернет. Теперь и более мелкие поселения
пытаются перенять ориентированный на улицу динамизм
традиционного органического города: движение «Новый урбанизм»
начало трансформировать практику пригородной застройки в Америке,
следуя правилам, которые сформулировала Джейн Джекобс почти
полвека назад: более короткие кварталы, более оживленные тротуары,
смешанное зонирование и приоритет пешеходного движения.
Несмотря на бушующий тайфун цифровой революции — а возможно,
отчасти и благодаря ему — старомодный самоорганизующийся город
сегодня так же жизнеспособен и важен, как и всегда.
У этой жизнеспособности, конечно, есть и обратная сторона:
высокая арендная плата, теснота, дорожные пробки. Даже в городах,
где жизнь максимально сосредоточена на тротуарах, движение
автомобилей по сложной паутине улиц порождает организационную
проблему, сопоставимую с трафиком информации во Всемирной
паутине. Десятилетиями городские инженеры строили все более
сложные системы, чтобы направлять потоки автомобилей по
перегруженным улицам: они наблюдали за схемами движения и
перенастраивали светофоры и направления улиц там, где возникали
заторы. Но городской трафик — это проблема организованной
сложности, и решать ее эффективнее всего методами «снизу вверх», а
не «сверху вниз». Спустя почти пятьдесят лет после того, как ему
впервые пришла в голову идея «Пандемониума», Оливер Селфридж
занялся поиском именно такого решения, создавая самообучающуюся
сеть светофоров, которая будет находить оптимальный режим работы в
меняющихся условиях. Селфридж хочет подступиться к проблеме
трафика так же, как Дэнни Хиллис подошел к проблеме сортировки
чисел: задать сети общую цель — свести к минимуму задержки в пути,
но позволить всей системе самой разбираться в деталях, используя
инструменты обратной связи, локального взаимодействия и
распознавания образов, которые служат визитной карточкой всех
самоорганизующихся систем. Сами по себе дорожные пробки — это

довольно грубая форма эмерджентного поведения, и годами мы
боролись с ними чисто инженерными методами. Селфридж же хочет
исключить генеральных проектировщиков из этого уравнения.
Сделайте светофоры умными — свяжите их друг с другом и снабжайте
информацией о заторах или авариях, — и вы получите решение,
способное реально справиться с колоссальной и постоянно
меняющейся
проблемой
городского
движения.
Победить
транспортный тупик можно, сделав умной саму сетку улиц.
* * *
Что связывает эти события? Представьте себе своего рода
концептуальный наезд камеры на жизнь через два-три года, движение
от масштаба к масштабу — как в замечательном фильме Чарльза и Рэй
Имз «Степени десятки», который начинается с вида на Млечный
Путь, плавно приближается к человеку, лежащему в парке в Чикаго, а
затем уходит вглубь до субатомных частиц в его ладони.
И только при таком сквозном масштабировании мы
обнаруживаем, что на каждом уровне одно и то же поведение
повторяется снова и снова. Начнем с масштаба самого города, чьи
районы пульсируют и процветают, как и на протяжении веков, посылая
сигналы миру и притягивая к себе людей подобно гигантским
планетарным магнитам. Потоки людей в городе теперь регулируются
интеллектуальной дорожной сетью, которая развивается и обучается,
реагируя на схемы движения транспорта. Вы или я живем в одной из
этих огромных систем, внося свой вклад в ее непрерывное развитие
так же, как одиночная клетка слизевика способствует росту всего
скопления, — и, будучи частью городской жизни, мы развлекаемся,
моделируя ее самоорганизующуюся энергию на экране компьютера,
сообща создавая виртуальные районы с тысячами других сетевых
игроков по всему миру. И на уровне города, и на уровне экрана наша
жизнь соприкасается с силами эмерджентности.
Теперь переместимся еще на один уровень глубже — к отдельным
битам информации, которые транслируют наши виртуальные
градостроительные начинания собратьям по сети. Они тоже
прокладывают себе путь в инфосфере, опираясь на распределенную
логику роевого поведения и выстраивая свои сложные маршруты
снизу вверх. Сеть умна, но ее интеллект — это интеллект муравьиной
колонии, а не централизованного государства. И как возникли эти

новые умные сети? Опустимся еще на одно звено по этой цепи, к
нейронным сетям человеческого разума и их поразительной
способности к распознаванию образов. Разум исследователя в
Брюсселе видит связь между коллективным поведением муравьиных
колоний и проблемами маршрутизации, характерными для
крупномасштабных информационных сетей, — видит ее потому, что
его мозг скрывает в себе изумительно гибкий инструмент для
обнаружения общих паттернов в совершенно не связанных областях.
Этот инструмент работает по своей собственной роевой логике, без
какого-либо центрального руководства. Один вид децентрализованного
интеллекта (человеческий мозг) находит новый способ применить
уроки другого децентрализованного интеллекта (муравьев), который
затем служит платформой (сетью) для передачи третьего вида
(виртуальных городов), коими мы наслаждаемся, безопасно сидя в
своих квартирах в районах крупнейшей на планете рукотворной
самоорганизующейся
системы
(реального
города).
Это
эмерджентность на всем протяжении цепи.
Можно ли протянуть эту цепь в новых направлениях — как в
атомарном масштабе цифровой информации, так и в макромасштабе
коллективных движений? Обретут ли компьютеры — или
компьютерные сети — самосознание в ближайшие годы благодаря
адаптивной открытости эмерджентного ПО? Будут ли новые
политические движения или системы напрямую моделировать свою
структуру по образцу распределенного интеллекта муравьиной
колонии или городского квартала? Существует ли четвертая стадия в
развивающейся паутине эмерджентности, которая выведет нас за
пределы «чтецов мыслей» к чему-то еще более живому? Ждет ли нас в
будущем настоящий глобальный мозг и узнаем ли мы в нем себя, когда
он наконец возникнет?
Безусловно, мир еще никогда не был так хорошо подготовлен к
тому, чтобы эти идеи воплотились в жизнь; если в ближайшие
десятилетия мы не вступим в четвертую фазу эмерджентности, то уж
точно не из-за отсутствия попыток. Но в этом кроются и огромный
потенциал, и главная опасность роевой логики: поведение системы на
более высоком уровне практически невозможно предсказать заранее.
Вы никогда толком не узнаете, что ждет вас на другом конце фазового
перехода, пока не нажмете кнопку «пуск», чтобы выяснить это. В этом

и состоит урок Джеральда Эдельмана и его рецепта моделирования
организма из плоти и крови: вы создаете систему из различных
устройств распознавания образов и петель обратной связи, подключая
виртуальный организм к симулированной среде. А затем смотрите, что
произойдет.
Даже самые оптимистичные сторонники самоорганизации
испытывают некоторую настороженность из-за отсутствия контроля
над этим процессом. Но понимание эмерджентности всегда требовало
отказа от контроля — предоставления системе возможности управлять
собой в максимально возможной степени, позволяя ей учиться по
собственным следам. Мы продвинулись в этом понимании достаточно
далеко, чтобы создавать небольшие системы для собственного
развлечения и поучения, а также глубже ценить эмерджентное
поведение, которое уже существует на каждом уровне нашего
жизненного опыта. Ждут ли нас новые масштабы для покорения,
новые революции, на фоне которых революции «сверху вниз»
индустриальной эпохи покажутся незначительными? В масштабах
столетия или целого тысячелетия нет, пожалуй, вопроса более
интересного и вопроса, на который было бы труднее ответить.

СТИВЕН ДЖОНСОН — автор бестселлеров «Культура
интерфейса» и «Эмерджентность», а также книги «Всё плохое
полезно для вас», колумнист журнала Discover и редактор-консультант
Wired. Он живет в Нью-Йорке с женой и двумя сыновьями, а связаться
с ним в Сети можно по адресу www.stevenberlinjohnson.com.

SCRIBNER
Дизайн обложки: Том Браун
Фото автора: Нина Субин
Зарегистрируйтесь на сайте www.simonandschuster.com, чтобы
получить дополнительную
информацию об этой и других замечательных книгах.

ДРУГИЕ КНИГИ СТИВЕНА
ДЖОНСОНА
Всё плохое полезно для вас: как современная массовая культура на
самом деле делает нас умнее
Разум настежь: ваш мозг и нейробиология повседневной жизни
Интерфейсная культура: как новые технологии меняют наши
способы творчества и общения

Надеемся, вам понравилось читать эту
электронную книгу издательства
Scribner.
Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы получать специальные
предложения, доступ к бонусным материалам, а также информацию о
последних новинках и других замечательных электронных книгах от
Scribner и Simon & Schuster.
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, ЧТОБЫ ПОДПИСАТЬСЯ
или посетите наш сайт, чтобы оформить подписку:
eBookNews.SimonandSchuster.com

ПРИМЕЧАНИЯ.
Без каких-либо видимых: «When Slime Is Not So Thick», BBC
News, 27 августа 2000 года.
Каждый, кто когда-либо: На самом деле теперь мы знаем, что
гораздо ближе к колониям слизевиков, чем нам казалось поначалу:
«Бактерии нескольких разных видов объединились более миллиарда
лет назад, чтобы образовать „эукариотическую клетку“. Это клетка
нашего типа, с ядром и другими сложными внутренними частями,
многие из которых образованы замысловато свернутыми внутренними
мембранами — вроде митохондрий, на которые я вскользь указал на
рисунке 5.2. Эукариотическую клетку теперь рассматривают как
производную от бактериальной колонии. Позже и сами
эукариотические клетки объединились в колонии». Докинз, 1996, 286–
287.
Если бы мы могли: «Фактически это едва ли больше, чем
философское предвосхищение клеточной теории, согласно которой
большинство животных и растений средних размеров и все организмы
крупных размеров состоят из единиц — клеток, обладающих многими,
если не всеми, свойствами независимых живых организмов.
Многоклеточные организмы сами могут быть строительными
кирпичиками для организмов более высокой ступени, таких как
португальский кораблик, представляющий собой сложную структуру
из дифференцированных кишечнополостных полипов, где отдельные
особи видоизменены различным образом, чтобы служить целям
питания, опоры, передвижения, выделения, размножения и защиты
колонии в целом». Винер, 155.
«Я была на»: Интервью с Эвелин Фокс Келлер, проведено в июле
2000 года.
Хотя эта область: «Алан был знаком с лекцией Шрёдингера 1943
года „Что такое жизнь с точки зрения физики?“, в которой была
сформулирована важнейшая идея о том, что генетическая информация
должна храниться на молекулярном уровне, и что квантовая теория
молекулярных связей способна объяснить, как такая информация
может сохраняться на протяжении миллиардов лет. В Кембридже

Уотсон и Крик вовсю соперничали со своими конкурентами, стремясь
выяснить, так ли это на самом деле и как именно это устроено. Но
задача Тьюринга состояла не в том, чтобы развивать предположение
Шрёдингера, а в том, чтобы найти параллельное объяснение: каким
образом химический бульон — при условии производства молекул
генами — вообще способен породить биологический паттерн. Он
пытался понять, как информация, содержащаяся в генах, может
претворяться в действие. Как и вклад Шрёдингера, его работа
основывалась на математических и физических принципах, а не на
эксперименте; это был плод научного воображения». Ходжес, 431.
Статья Тьюринга: «Еще до войны [Тьюринг] прочитал
классический труд биолога Д’Арси Томпсона «О росте и форме»,
опубликованный в 1917 году, но все еще остававшийся единственным
математическим исследованием биологической структуры. Особенно
его завораживало появление в природе чисел Фибоначчи — ряда,
начинающегося с
1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89 . . .
в котором каждый член равен сумме двух предыдущих. Они
встречались в листорасположении и узорах цветков многих
распространенных растений — связь между математикой и природой,
которая для других была лишь курьезом, но для него — источником
глубокого волнения». Там же, 207.
Что, если существует: Эвелин Фокс Келлер, «Сила концепции
пейсмейкера в теориях агрегации клеточных слизевиков» в
«Размышлениях о гендере и науке» (Yale University Press, 1996).
Действительно, пейсмейкер: Резник, 122.
господствующая модель: «[Модель Келлер — Сегел] привлекла
очень мало внимания, и никакой критики так и не появилось. Вместо
этого интерес сместился с теоретико-полевых моделей на модели
отдельных клеток. Отчасти этот сдвиг интереса мог быть вызван
неспособностью модели Келлер — Сегел предсказать волнообразные
глобальные колебания поля агрегации... Но в еще большей степени
этот сдвиг, вероятно, объяснялся философским неприятием
холистических моделей». Гарфинкель, 187.
Вы можете представить: «Процесс агрегации слизевиков сегодня
рассматривается
как
один
из
классических
примеров
самоорганизующегося поведения». Там же, 51.

Оно также выявило: В «Смерти и жизни больших американских
городов», Джейн Джекобс описывает децентрализующий образ
мышления следующим образом: «В принципе, это практически те же
приемы, которые необходимо использовать для понимания городов и
помощи им. Если говорить о понимании городов, то наиболее
важными ментальными привычками мне представляются следующие:
«1. Думать о процессах;
«2. Работать индуктивно, рассуждая от частного к общему, а не
наоборот;
«3. Искать „нетипичные“ подсказки, связанные с очень малыми
величинами, которые раскрывают то, как функционируют более
крупные и „средние“ величины». С. 440.
Марвин Минский в: Марвин Минский, «Сообщество разума».
В более техническом: Илья Пригожин, Г. Николис, «Познание
сложного».
Наблюдая за: «Понимание чего-либо лишь одним-единственным
способом весьма непрочно. Марвин Минский говорил, что для
подлинного понимания нужно понимать вещь по меньшей мере двумя
разными способами. Каждый новый взгляд на предмет укрепляет и
углубляет все остальные подходы к его осмыслению. Понимание чеголибо с нескольких разных сторон дает целостное представление,
которое гораздо богаче и качественно отличается от любого
однобокого понимания». Резник, 103.
Самоорганизация стала: Институт Санта-Фе, разумеется,
наиболее известен своими работами в смежной области — «теории
хаоса». «Как отмечали Фармер и Паккард (1986), изучение
самоорганизующихся систем в некотором смысле является
„родственной
противоположностью“
изучению
хаоса:
в
самоорганизующихся системах упорядоченные структуры возникают
из случайности нижнего уровня; в хаотических системах
непредсказуемое поведение возникает из детерминированных правил
нижнего уровня». Там же, 14.
Но в: Джейн Джекобс описывает эти системы как «динамически
стабильные системы»: «Любая система, которая не является ни
инертной, ни распавшейся. Сюда относятся все живые системы:
экосистемы, организмы, составляющие их клетки, микроорганизмы.
Сюда также относится множество неживых систем: реки, атмосфера,

земная кора. Человеческие поселения, коммерческие предприятия,
экономические системы, правительства, нации, цивилизации — все это
динамически стабильные системы». Джекобс, 2000, 85.
Первый раздел: «Динамика жизни муравьиной колонии имеет ряд
общих черт со многими другими сложными системами: довольно
простые единицы порождают сложное глобальное поведение. Если бы
мы знали, как устроена муравьиная колония, мы могли бы лучше
понять, как работают все подобные системы, от мозга до экосистем.
Поскольку мы еще не понимаем до конца ни одну природную сложную
систему, я считаю, что пока преждевременно говорить о том, насколько
общей теории мы сможем в конечном итоге достичь. Интригующий
вопрос о распределении задач заключается в том, как муравей может
реагировать на локальные события простым образом, что в
совокупности определяет поведение всей колонии? Одни и те же
вопросы возникают снова и снова во всей биологии: как нейроны
реагируют друг на друга так, что возникают мысли? Как клетки
взаимодействуют друг с другом так, что формируются различные
ткани растущего эмбриона? Как виды взаимодействуют, вызывая со
временем предсказуемые изменения в экологических сообществах?
Это большие, общие вопросы биологии, и многие из нас мечтают, что,
когда мы получим ответы из разных областей биологии, можно будет
увидеть схожие процессы, происходящие на всех уровнях — от клеток
до экосистем». Гордон, 141–42.
Эпическое столкновение: Норберт Винер делает аналогичное
наблюдение в «Кибернетике»: «Это стремление создавать и изучать
автоматы всегда выражалось на языке живой техники своей эпохи. В
эпоху магии мы сталкиваемся с причудливой и зловещей концепцией
Голема — глиняной фигуры, в которую пражский раввин вдохнул
жизнь, кощунственно произнеся Непроизносимое Имя Бога. Во
времена Ньютона автомат превращается в музыкальную шкатулку с
часовым механизмом, на крышке которой скованно пируэтируют
маленькие фигурки. В девятнадцатом веке автомат — это
прославленный тепловой двигатель, сжигающий горючее топливо
вместо гликогена человеческих мышц. Наконец, современный автомат
открывает двери с помощью фотоэлементов, наводит пушки на точку, в
которой луч радара обнаруживает самолет, или вычисляет решение
дифференциального уравнения». Винер, 39–40.

«И тогда мы»: Интервью с Гордон, сентябрь 1999 года.
«Это было бы»: Гордон, 117.
Муравьи-жнецы: как утверждал легендарный биолог У. Д.
Гамильтон в своей знаменитой статье 1964 года, социальная
сплоченность муравьиных колоний любопытным образом связана с их
генетикой: в то время как вы делите со своими братьями и сестрами в
среднем половину своих генов, муравьи-сестры, населяющие
колонию, разделяют три четверти своих генов из-за сложного процесса
определения пола в муравьиных сообществах. Эти общие гены
подразумевают большую коллективную заинтересованность в
самосохранении — даже большую, чем связь между родителем и
ребенком. Нахождение в одной «генетической лодке» обычно ведет к
более тесному сотрудничеству: «Будь вы набором генов или набором
мемов, если вы все в одной лодке, вы, скорее всего, погибнете, если не
будете способствовать продуктивной координации. Для генов этой
лодкой обычно является клетка или многоклеточный организм, либо
же, как мы вскоре увидим, более свободная группа вроде семьи; для
мемов лодкой часто служит более крупная социальная группа —
деревня, вождество, государство, религиозная конфессия, „Бойскауты
Америки“ и так далее. Таким образом, генетическая эволюция
стремится создавать гармонично интегрированные организмы, а
культурная эволюция — гармонично интегрированные группы
организмов». Райт, 257.
Иными словами: различие между тем, что колония зависит от
матки, и тем, что она ею действительно управляется, оказалось
размыто некоторыми комментаторами, использующими сообщества
насекомых как модель для размышлений о социальной организации
людей. «Если не считать человеческих сообществ, война существует
только среди общественных насекомых, которые опередили городского
жителя в создании сложного сообщества с высокой специализацией
составляющих его частей.
«Насколько позволяют судить внешние наблюдения, в этих
сообществах насекомых, конечно, нет ни религии, ни ритуальных
жертвоприношений.
Однако
все
остальные
институты,
сопровождавшие зарождение городов, налицо: строгое разделение
труда, создание специализированной военной касты, технологии
коллективного уничтожения, сопровождающиеся увечьями и

убийствами, институт рабства и даже, у некоторых видов,
одомашнивание растений и животных. Но важнее всего то, что
сообщества насекомых, демонстрирующие эти черты, обладают
институтом, который я считаю ключевым во всем этом процессе
развития, — институтом царской власти. Царская власть — или,
вернее, ее женский эквивалент, власть матки, — стала высшим
биологическим фактором в этих обществах насекомых; так что то, что
в ранних городах было лишь магическим верованием (будто жизнь
всей общины зависит от жизни монарха), в инсектополисе является
реальным положением дел. От здоровья, безопасности и
репродуктивной
способности
матки
действительно
зависит
дальнейшее существование улья. Здесь и только здесь мы находим
такую организованную коллективную агрессию со стороны
специализированной военной силы, какая впервые возникла в древних
городах». Мамфорд, 1961, 46.
Это составляет одну: Информация об истории Манчестера из
работы Маркуса, 5–6.
«Из этого грязного»: Цит. по Маркусу, 15. «Рассматривая эту
новую городскую территорию в ее самых грубых физических
проявлениях, без привязки к ее социальной инфраструктуре или
культуре,
становится
очевидно,
что
никогда
прежде
в
задокументированной истории столь огромные массы людей не жили в
столь варварски деградировавшей среде, уродливой по форме и убогой
по содержанию. Галерные рабы Востока, несчастные узники
серебряных рудников в Афинах, угнетенный пролетариат в римских
инсулах — эти классы, без сомнения, знали сопоставимую грязь; но
никогда прежде человеческое увядание не воспринималось столь
повсеместно как нормальное явление: нормальное и неизбежное».
Мамфорд, 1961, 474.
Его три года: «...сложно представить, как Энгельс мог бы столь
исключительно глубоко и надолго посвятить себя этому делу, если бы
в его прошлом не было многого, на что он мог по-прежнему опираться.
С одной стороны, он был молодым человеком, твердо намеренным
сжечь за собой мосты. С другой стороны, где-то в глубине души он
знал, что эти мосты построены из огнеупорного материала. Можно
выразиться иначе. Не слишком умаляет экзистенциальную реальность
его решения утверждение, что он прыгал в пропасть с парашютом.

Или, возможно, умаляет; возможно, в этом и кроется одно из различий
между природой экзистенциального и исторического выбора в их
классическом выражении, между постгегельянцем Кьеркегором и
постгегельянцами Марксом и Энгельсом». Маркус, 128.
«И все же... я не могу»: «...к местам своих занятий в центре города
кратчайшими путями, пролегающими прямо через рабочие кварталы,
даже не замечая, как близко они соприкасаются с самой убогой
нищетой, находящейся по обе стороны дороги в непосредственном
соседстве с ними. Происходит это потому, что главные улицы,
расходящиеся от Биржи во всех направлениях из города, почти
непрерывно застроены по обеим сторонам магазинами, владельцами
которых являются представители среднего класса и мелкой
буржуазии». Энгельс, 86.
«Это действительно»: «Их дома лежат за пределами рабочего
пояса, между этим поясом и более выгодно расположенными
пригородными усадьбами крупной буржуазии. А их лавки и мелкие
предприятия расположены вдоль главных транспортных артерий,
выполняя
роль
своего
рода
изоляторов
для
городской
коммуникационной системы. Таким образом, их пространственное
положение на обоих критических стыках оказывается промежуточным.
И это промежуточное положение является не просто структурным, но
и функциональным. Они выступают в качестве буферов между
антагонистическими крайностями». Маркус, 172–173.
«Метод»: Цит. по: Бак-Морсс, 269.
Нет никакой нужды: «...барон Осман в ходе прокладки бульвара
Сен-Мишель, этой унылой, шумной транспортной артерии, прорубил
насквозь самое сердце старого Латинского квартала, который со
времен Средневековья оставался почти автономной единицей. И он
прибег к самому простому из всех способов улучшить одну из его
частей: он стер ее с лица земли. Он не просто расчистил территорию
вокруг Школ, но и попутно урезал часть Люксембургского сада,
принеся в жертву прямым линиям, широким проспектам и
беспрепятственному движению транспорта уникальный исторический
облик квартала со всеми его сложными человеческими потребностями
и целями, которым он служил. Эти барочные штампы власти, едва ли
заботившиеся даже о приличии маскировки, дожили до самого
двадцатого века: свидетельством тому прокладка продолжения

Седьмой авеню через единственный исторический квартал НьюЙорка, обладавший целостностью и своеобразием, или аналогичное,
еще более грандиозное разрушение, вызванное неудачным проектом
бульвара Бенджамина Франклина в Филадельфии — жестокая рана, от
которой город не может оправиться уже более тридцати лет».
Мамфорд, 1961, 388.
Закономерность такова: Ходжес, 428–429.
Как часть: «Аргументация строилась на том, что ключ должен
быть абсолютно бессистемным и равномерно распределенным по
возможным цифрам, поскольку в противном случае у дешифровщика
появились бы основания предпочесть ту или иную догадку. И в самом
деле, обнаружение закономерности в том, что кажется лишенным
всякой системы, составляло суть работы как криптоаналитика, так и
ученого». Там же, 154.
В то самое утро: Там же, 466.
Шеннон и Тьюринг: Там же, 251.
Но Шеннон пошел дальше: «Шеннон всегда был очарован идеей
того, что машина должна быть способна имитировать мозг; он изучал
как неврологию, так и математику с логикой, и рассматривал свою
работу над дифференциальным анализатором как первый шаг к
мыслящей машине. Они обнаружили, что их взгляды совпадают: в
мозге нет ничего священного, и если машина способна справляться со
своими задачами не хуже мозга, значит, она мыслит — хотя ни один из
них не предложил какого-то конкретного способа достижения этой
цели. Это была закулисная Касабланка, планировавшая наступление не
на Европу, а на внутреннее пространство». Там же.
Испичканная уравнениями: «Мы начинаем понимать, что такие
важные элементы, как нейроны — эти атомы нервного комплекса
нашего тела, — работают примерно в тех же условиях, что и
вакуумные лампы; относительно небольшая энергия подается к ним
извне за счет кровообращения, и учет, наиболее существенный для
описания их функций, ведется вовсе не в энергетических единицах.
Короче говоря, новейшее исследование автоматов, выполненных ли из
металла или из живой плоти, является отраслью техники связи, и
основными понятиями здесь служат понятия сообщения, величины
помех или „шума“ (термин, заимствованный у телефонных

инженеров), количества информации, техники кодирования и т. д.».
Винер, 42.
«Этот статистический метод»: Уивер, 66.
«Все они»: Там же, 69.
«Великая центральная»: Там же, 71.
«Чтобы решить»: «...в отличие от линейных уравнений (наиболее
распространенных в науке), нелинейные уравнения очень трудно
решить аналитически, и они требуют использования детального
численного моделирования, выполняемого с помощью цифровых
машин. Это ограничение аналитических инструментов для изучения
нелинейной динамики становится еще более жестким в случае
нелинейной комбинаторики. В этом случае определенные комбинации
будут проявлять эмерджентные свойства, то есть свойства комбинации
как целого, которые представляют собой гораздо большее, чем сумма
ее отдельных частей. Эти эмерджентные (или „синергетические“)
свойства порождаются взаимодействием между частями, и отсюда
следует, что аналитический подход „сверху вниз“, который начинается
с целого и расчленяет его на составляющие части (экосистему на виды,
общество на институты), неизбежно упустит именно эти свойства.
Иными словами, расчленение целого на части с последующей
попыткой смоделировать его путем простого сложения компонентов не
позволит зафиксировать свойства, возникшие в результате сложных
взаимодействий, поскольку эффект последних может быть
мультипликативным (например, взаимное усиление), а не просто
аддитивным». Де Ланда, 1997, 17–18.
«У Джекобс только что»: «Затем, в середине 1950-х годов, мистер
Мозес придумал новый план эрозии. На этот раз он предполагал
строительство крупной заглубленной скоростной автомагистрали,
проходящей через центр парка и служащей связующим звеном для
пропуска плотного потока высокоскоростного транспорта между
средним Манхэттеном и огромным, зияющим Лучезарным городом со
скоростной трассой, которую мистер Мозес замышлял к югу от парка».
Джекобс, 1961, 360–61.
«Этот порядок»: Там же, 50.
«Мы можем пожелать»: Там же, 434.
«Книга Джекобс должна была»: Хотя Льюис Мамфорд расходился
во мнениях с Джекобс по ряду вопросов, примерно в тот же период он

также использовал язык эмерджентности для описания развития
городов: «Город возник как определенный эмерджент в палеонеолитическом сообществе: как эмерджент в том определенном
смысле, в каком это понятие использовали Ллойд Морган и Уильям
Мортон Уилер. В эмерджентной эволюции появление нового фактора
не просто увеличивает существующую массу, но производит общее
изменение, новую конфигурацию, которая меняет ее свойства.
Потенциальные возможности, которые не могли быть распознаны на
доэмерджентной
стадии,
подобные
возможности
развития
органической жизни из относительно стабильной и неорганизованной
„мертвой“ материи, тогда впервые становятся видимыми». Мамфорд,
1961, 29.
«Живые города обладают»: Джекобс, 1961, 447–48.
«И в МТИ:» Как обычно, Тьюринг и здесь опередил свое время:
«Говорят, что вычислительные машины могут выполнять лишь те
задачи, которые им предписано выполнять. Это, безусловно, верно в
том смысле, что если они делают что-то отличное от предписанного,
то они просто совершили какую-то ошибку. Верно и то, что
изначально эти машины создавались с намерением обращаться с ними
как с рабами, поручая им только детально продуманную работу —
такую работу, при которой пользователь машины в принципе
полностью и постоянно понимает, что происходит. До настоящего
времени машины использовались только таким образом. Но
обязательно ли они всегда должны использоваться подобным образом?
Предположим, мы настроили машину с определенными начальными
таблицами инструкций, составленными так, что эти таблицы могли бы
при случае, если возникнет веская причина, изменять эти таблицы.
Можно представить себе, что после того как машина проработает
некоторое время, инструкции изменятся до неузнаваемости, но, тем не
менее, останутся такими, что придется признать: машина по-прежнему
выполняет весьма полезные вычисления». Цит. по: Ходжес, 358.
«В основном мое участие»: Интервью с Селфриджем,
проведенное в октябре 2000 года.
«Мы предлагаем»: Селфридж, 1.
«Спустя несколько»: Леви, 155.
«В основе системы Холланда лежала»: Ричард Докинз
предположил, что эта аналогия может работать и в обратном

направлении: «Вы можете, если хотите, представить гены всех
популяций мира как некий гигантский компьютер, подсчитывающий
затраты и выгоды, а также конвертацию валют, где меняющиеся
паттерны частот генов выполняют роль снующих туда-сюда единиц и
нулей электронного процессора данных. Это весьма глубокая мысль...»
Докинз, 1996, 72.
«Но я признал»: Интервью с Джефферсоном, проведенное в
декабре 2000 года.
«Можно датировать»: Келли, 235.
«Наш разум может»: Некоторые исследователи утверждают, что
склонность к централизованному мышлению жестко встроена в наш
мозг; иными словами, по умолчанию мы склонны к объяснениям
«сверху вниз» и принимаем объяснения «снизу вверх» только после
серьезного обучения. «Люди также склонны рассматривать
функционирование
экономики
в
централизованном
ключе,
предполагая единичные причины для сложных явлений. Дети, в
частности, судя по всему, предполагают сильный государственный
контроль над экономикой. (Конечно, правительства играют большую
роль в большинстве экономик, но дети считают, что эта роль еще
значительнее, чем на самом деле). В интервью с израильскими детьми
в возрасте от восьми до пятнадцати лет психолог Давид Лейзер (1983)
обнаружил, что почти половина детей полагает, будто правительство
устанавливает все цены и выплачивает все зарплаты. Даже те дети,
которые говорили, что зарплату платят работодатели, часто верили, что
деньги на эти зарплаты выделяет правительство. Подавляющее
большинство учащихся предполагало, что правительство выплачивает
повышенную зарплату после забастовки. А многие младшие дети
придерживались, казалось бы, противоречивого мнения, что
правительство также несет ответственность за организацию
забастовок». Резник, 123.
«И хотя они»: «Другие виды муравьев и термитов
специализируются на выращивании грибов под землей, высаживая
споры, пропалывая сады для избавления их от конкурирующих видов
грибов и удобряя их компостом из пережеванных листьев. В случае
знаменитых муравьев-листорезов из тропиков Нового Света все
фуражировочные усилия их колоний численностью до 8 миллионов

особей направлены на сбор свежесрезанных листьев». Докинз, 1996,
264–65.
«масштабное воздействие на окружающую среду»: «Муравьи
выращивают грибы, разводят тлей как домашний скот, отправляют
армии на войну, используют химические аэрозоли, чтобы тревожить и
запутывать врагов, захватывают рабов... Они делают все, кроме
просмотра телевизора». Томас, 12.
«Им не хватает нашего»: Уилсон и Хёлльдоблер, 1.
Колонии муравьев-жнецов: «...солдаты колонии выделяют запах,
феромон, характерный именно для солдат. Если уровень этого запаха в
колонии падает ниже определенной отметки, это означает, что доля
солдат меньше нормы; ошибиться в значении этой обратной связи
невозможно. Поскольку этот спад автоматически заставляет ясли
поставлять больше солдат, здесь нет места ошибке как в самой
ответной реакции, так и в ее прекращении. Обратная связь через
феромоны от вновь появившихся солдат сообщает: „Солдат
достаточно“. Короче говоря, данные, значение этих данных и
соответствующие им ответные действия идеально интегрированы».
Джекобс, 2000, 109.
«Сумма»: Уилсон и Хёлльдоблер, 227.
«Давайте избавимся»: Там же, 252.
Без этих случайных: «Случайность играет еще одну роль в
некоторых процессах самоорганизации — она делает возможным
исследование множества вариантов. Исследователь муравьев Жан-Луи
Денёбур отмечает, что муравьи не следуют по феромоновым следам с
идеальной точностью. Вместо этого у муравьев есть определенная
вероятность сбиться с пути, когда они идут по следу. Денёбур и его
коллеги (1986) утверждают, что эта „муравьиная случайность“ не
является дефектной стадией на эволюционном пути „к
идеалистической детерминированной системе коммуникации“. Скорее,
эта случайность представляет собой эволюционно адаптивное
поведение. Денёбур описывает эксперимент с двумя источниками
пищи вблизи муравейника: богатым источником пищи вдали от гнезда
и более бедным источником вблизи него. Сначала муравьи
обнаруживают более бедный источник пищи и прокладывают к нему
устойчивую тропу. Но некоторые муравьи сбиваются с пути. Эти
„заблудившиеся муравьи“ обнаруживают более богатый источник и

прокладывают тропу уже к нему. Поскольку интенсивность выделения
феромонов муравьем зависит от богатства источника пищи, тропа к
более богатому источнику становится сильнее первоначальной. В
конце концов большинство муравьев переключается на более богатый
источник. Таким образом, случайность в поведении муравьев
позволяет колонии параллельно исследовать несколько источников
пищи. В то время как положительная обратная связь стимулирует
освоение конкретных источников, случайность стимулирует
исследование множества источников». Ресник, 138.
«Типичные подростки», я: Подробнее о подростковом поведении
муравьев: «Старшие колонии вели себя более последовательно от
недели к неделе, чем молодые. Неделю за неделей я проводила одни и
те же эксперименты с несколькими группами старших колоний и с
несколькими разными группами молодых колоний. Неделю за неделей
каждая группа старших колоний реагировала примерно так же, как и
другие группы, но неделю за неделей у каждой группы молодых
колоний реакция была иной. Любопытно, что в какую-то конкретную
неделю различия между молодыми колониями были не больше, чем
различия между старшими. Разница проявлялась только при сравнении
результатов от недели к неделе. По-видимому, молодые колонии более
восприимчивы, чем старшие, к изменениям погоды или количества
доступной пищи. В одну неделю определенное возмущение
подталкивает молодые колонии в одном направлении, в другую
неделю — в другом». Гордон, 133.
«А другие»: «Молодые колонии охотнее, чем старшие, мирились с
соседями ради получения пищи. Во всех парах колоний, независимо от
их возраста, обе колонии устремлялись на поиски корма к приманке из
семян, когда я ее раскладывала. В обеих возрастных группах колонии
продолжали искать корм в направлении приманки даже после того, как
она исчезала. Но молодые колонии упорствовали дольше. Молодые
колонии продолжали фуражировать в направлении приманки и драться
друг с другом в течение еще шести дней после того, как приманка
исчезла. Старшие пары прекращали конфликт раньше. Как только
пища заканчивалась, они с большей вероятностью направляли свои
усилия на поиск корма в другом месте. Для молодых же колоний
место, где еще несколько дней назад было в изобилии еды, все еще
стоило того, чтобы за него драться». Там же, 51.

Как же: Теория Гордон заключается в том, что жизненный цикл
муравьиной колонии зависит от изменений в численности популяции:
«Поскольку рабочие муравьи живут всего год, колония должна
воссоздавать себя каждый год. Чтобы превратить 3-летнюю колонию в
4-летнюю, ее 4000 муравьям необходимо выкормить 6000 личинок.
Для колонии в возрасте 5 лет и старше, которая уже достигла своего
взрослого размера, ситуация иная. На каждого нового муравья,
которого нужно прокормить, уже приходится взросмый муравей,
готовый помочь в этом. Колония должна производить по 10 000
рабочих муравьев каждый год, чтобы поддерживать численность в 10
000 особей, — но у нее есть те же 10 000 рабочих для сбора и
обработки пищи, необходимой для решения этой задачи. Таким
образом, потребность в пище в расчете на одного фуражира в
меньшей, быстро растущей колонии может быть выше. Это может
делать фуражиров небольшой, быстро растущей колонии более
склонными вступать в конфликты из-за пищи, чем фуражиров более
крупной колонии». Там же, 83.
«Предки»: Ридли, 232.
И все же каким-то образом: Этот аргумент применим и на
атомном уровне. «Мы можем утверждать, что сознание и
индивидуальность вовсе не являются функцией конкретных частиц,
потому что наши собственные частицы постоянно меняются. На
клеточном уровне у нас обновляется большинство клеток (хотя и не
клетки мозга) в течение нескольких лет. На атомном уровне этот
процесс происходит гораздо быстрее и затрагивает в том числе клетки
нашего мозга. Мы вовсе не являемся постоянными скоплениями
частиц. Полупостоянными (то есть меняющимися лишь постепенно)
остаются паттерны материи и энергии, в то время как наше реальное
материальное содержимое меняется непрерывно и очень быстро».
Курцвейл, 54.
Неудержимая сила: «Экспоненциальный рост дает огромную
власть генам, прошедшим естественный отбор. Это означает, что
ничтожная корректировка в деталях регуляции эмбрионального роста
может оказать самое драматическое влияние на конечный результат.
Мутация, которая заставляет определенную сублинию клеток
разделиться еще один-единственный раз — скажем, продолжить
деление в течение двадцати пяти клеточных поколений вместо

двадцати четырех, — в принципе может привести к удвоению размера
того или иного участка тела. Тот же трюк — изменение числа
клеточных поколений или скорости клеточного деления — может
использоваться генами в процессе эмбриогенеза для изменения формы
какой-либо части тела. ... В некотором смысле удивительно как раз то,
что клеточные линии прекращают деление именно тогда, когда им
положено, благодаря чему все части нашего тела пропорциональны
друг другу». Докинз, 1996, 293.
Клетки во многом полагаются: «...в определенном временном
интервале компетентность клетки зависит от ее местоположения,
предыстории ее местоположений и близости ее соседей по коллективу.
Нет никаких признаков того, что точное положение клетки в этом
коллективе имеет критическое значение, однако ее судьба может
определяться тем, как много клеток с похожей историей находится
поблизости. Таким образом, судьба клетки зависит от ее
компетентности и от ее соседства». Эдельман, 1988, 22.
Поскольку каждая клетка: Ридли, 175.
Эти слова кажутся: Многие исследователи мозга также прибегают
к метафоре соседства, описывая его развитие. «Представьте себе эту
эпигенетическую драму, в которой пласты нервных клеток в
развивающемся мозге образуют некое соседство. Соседи в этом
соседстве обмениваются сигналами, будучи связанными молекулами
CAM и CIM. Они обильно выпускают отростки, которые порой
собираются в пучки — фасцикулы. Достигая других соседств и
пластов, они стимулируют клетки-мишени». Эдельман, 1992, 64.
Поскольку каждая клетка: За двадцать лет до того, как Райт
выпустил SimCity, Томас Шеллинг набросал его базовые принципы в
подчеркнуто низкотехнологичном теоретико-игровом эксперименте:
«Возьмите стопку одноцентовых монет, стопку десятицентовых монет,
линованный лист бумаги, разделенный на дюймовые квадраты
(желательно размером хотя бы с шахматную доску — шестьдесят
четыре квадрата, восемь рядов на восемь столбцов), и найдите какойнибудь способ случайного выбора квадратов. Мы раскладываем
десятицентовики и пенни по некоторым квадратам и предполагаем, что
они представляют членов двух однородных групп — мужчин и
женщин, чернокожих и белых, франкоязычных и англоязычных,
офицеров и рядовых, студентов и преподавателей, серферов и пловцов,

элегантно и бедно одетых людей или любую другую исчерпывающую
и очевидную дихотомию. Мы можем распределить их случайным
образом или разложить по заранее придуманным схемам. Мы можем
взять равное количество десятицентовиков и пенни или сделать одну
из групп меньшинством. И мы можем установить различные правила
для принятия индивидуальных решений». Шеллинг, 147.
«Они отличаются от»: Джекобс, 1961, 30.
«полицентричный, пудинг с изюмом»: Сходное по сложности
формирование паттернов наблюдалось и у наших друзей —
слизевиков, например, в виде часто наблюдаемых концентрических
кольцевых волн, которые в определенные моменты расходятся по
колонии слизевика. В течение многих лет исследователи предполагали,
что за возникновение этих паттернов отвечают клетки в центре кольца,
однако новые модели указывают на обратное. Как пишет Гарфинкель:
«Конечно, у набора концентрических колец есть геометрический
центр. Но является ли геометрический центр причиной этого
распространения? Не обязательно». Гарфинкель, 198.
Опираясь на: «Умеренное стремление избежать положения
глубокого меньшинства может привести к распаду почти
интегрированной структуры и формированию жестко сегрегированных
районов. Даже специально выстроенная жизнеспособная структура,
как на рисунке 3, под воздействием незначительного случайного
движения оказывается нестабильной и уступает место обособленным
районам, показанным на рисунках с 5 по 8. Они, в свою очередь,
оказываются весьма устойчивыми к дальнейшему случайному
перемещению. Однако для тех, кто осуждает сегрегацию — и
особенно для тех, кто осуждает более сильную сегрегацию, чем та, к
которой стремились люди, коллективно обособляясь, — здесь может
крыться повод для надежды. Лежащая в основе мотивация может быть
гораздо менее радикальной, чем наблюдаемые паттерны разделения».
Шеллинг, 154.
В любой модели: Кругман, 24–25.
«Вы удивитесь»: вы сами знаете, кто вы.
И безопасность заключается: Упор на локальные знания также
играет ключевую роль в том, как со временем развиваются некоторые
«органические» города. «Органическое планирование не начинается с
заранее заданной цели: оно движется от потребности к потребности,

от возможности к возможности, совершая ряд адаптаций, которые
сами по себе становятся всё более согласованными и
целенаправленными, в итоге порождая сложный финальный проект,
едва ли менее целостный, чем заранее созданный геометрический
узор. Такие города, как Сиена, иллюстрируют этот процесс в
совершенстве. Хотя финальная стадия этого процесса не
прослеживается явно в самом начале, как это происходит при более
рациональном, неисторическом подходе, это не означает, что
рациональные соображения и осознанное планирование не определяли
каждую деталь плана или что результатом не может стать намеренно
унифицированный и интегрированный проект». Мамфорд, 1961, 302.
Маршалл Берман писал: Берман, 347.
Городская жизнь зависит: Компьютерные модели поведения
слизевика также демонстрируют важность случайных «отклонений»:
«Проект моделирования слизевика в StarLogo представляет собой еще
один пример того, как случайность служит целям исследования. Если
бы в программе не было случайности, клетки слизевика редко
покидали бы свои кластеры. Программа потеряла бы свой динамичный
и органичный характер. Экран заполнился бы множеством мелких
кластеров с минимальным обменом клетками между ними или вовсе
без него. Случайность в программе повышает вероятность того, что
клетки вырвутся из своих кластеров. В результате мелкие кластеры
становятся менее стабильными: когда мелкий кластер теряет одну из
своих клеток, весь кластер, скорее всего, распадается. Мелкие
кластеры либо растут, либо распадаются. Результатом становится
меньшее количество более крупных кластеров, при этом больше
клеток перемещается из одного кластера в другой. Если цель состоит в
том, чтобы клетки слизевика объединялись в крупные кластеры (как
это происходит у настоящего слизевика), то случайность играет очень
полезную роль». Резник, 139.
На шестидесяти пяти милях: Джекобс видит упадок городов,
ориентированных на автомобили, как своего рода эффект обратной
связи: «Эрозия городов под воздействием автомобилей, таким образом,
представляет собой пример так называемой „положительной обратной
связи“. В случаях положительной обратной связи действие вызывает
реакцию, которая, в свою очередь, усугубляет условия, вызвавшие
первое действие. Это обостряет необходимость повторения первого

действия, что, в свою очередь, усиливает реакцию, и так далее до
бесконечности. Это нечто вроде тисков пагубной привычки». Джекобс,
1961, 350.
мир метафор: «[Люди] в своем наиболее компульсивном
социальном поведении действительно напоминают муравьев, если
смотреть на них издалека. Однако в биологических кругах считается
весьма дурным тоном формулировать это в обратном порядке —
предполагать, что функционирование сообществ насекомых имеет хоть
какое-то отношение к делам человеческим. Авторы книг о поведении
насекомых обычно прикладывают огромные усилия в своих
предисловиях, чтобы предупредить, что насекомые подобны
существам с другой планеты. <...> Они больше похожи на безумные
маленькие машинки, и мы нарушаем научные принципы, когда
пытаемся усмотреть человеческий смысл в их устройстве. Но
стороннему наблюдателю трудно удержаться от этого. Муравьи
настолько похожи на людей, что это даже вызывает неловкость».
Томас, 11.
И это макроразвитие: Рост крупных социальных структур порой
лучше всего наблюдать с высоты космического пространства, откуда
паттерны человеческого развития поразительным образом напоминают
органические: «В более крупных масштабах плоды трудов нашего
деятельного вида проявляются лишь изредка: мост, стена, плотина или
шоссе. Как правило, они не являются в полной мере трехмерными. На
снимках с воздуха они кажутся длинными лентами. Только в своей
совокупности творения рук человеческих занимают большие площади
(все еще не трехмерные) в диапазоне от десяти до ста километров, а
иногда и больше. Это возделанные равнины и террасы, орошаемые
земли, расчищенные участки древних лесов, великие города и их
окрестности. Их история — это скорее история роста, чем
проектирования. Для остальной жизни мы находим схожую картину.
Травинки малы, но луга и саванны, как и темные леса на севере и юге,
простираются на целые регионы, легко достигая тысячи километров в
ширину». Моррисон, Имс, 2.
Те из нас: «Десятки миллионов людей, принимающих миллиарды
решений каждую неделю о том, что купить и что продать, где работать,
сколько сберегать и сколько занимать, какие заказы выполнять и какие
запасы накапливать, куда переезжать, в какие школы ходить и какую

работу выбирать, где строить супермаркеты, кинотеатры и
электростанции, когда инвестировать в наземные здания, подземные
шахты, парки грузовиков, судов и самолетов, — если вы склонны
удивляться, вас может поразить уже то, что эта система вообще
работает. Изумление не обязательно должно быть восхищением: как
только вы поймете систему, вам может показаться, что существуют
лучшие системы или лучшие способы заставить ее работать. Я лишь
предлагаю вам задуматься о том, что, хорошо ли или плохо работает
эта система, в большинстве стран, и особенно в странах со
сравнительно
неуправляемой
экономической
системой,
она
функционирует точно так же, как работают муравьиные колонии».
Шеллинг, 21.
Если двигатель: «В средневековом городе эти силы, духовная и
светская, с их профессиональными сословиями — воинами, купцами,
священниками, монахами, бардами, учеными, ремесленниками и
торговцами — достигли чего-то вроде равновесия. Этот баланс
оставался хрупким и изменчивым, но усилия по его поддержанию
были постоянными, а результат — реальным, поскольку каждый
социальный компонент имел свой вес, каждый был представлен
должным образом. До самого конца Средневековья — и это
действительно один из признаков его заката — ни один элемент не был
достаточно силен, чтобы навсегда подчинить себе все остальные. В
результате как физически, так и политически средневековый город,
хотя и повторял многие черты древнейшего городского уклада, в
некоторых отношениях был оригинальным творением». Мамфорд,
1961, 252.
Купцы, которые были: Хибберт, 1993, 102.
Эти антитела функционируют: «Иммунная система — это
соматическая селективная система, состоящая из молекул, клеток и
специализированных органов. Как система, она способна отличать
„свое“ от „чужого“ на молекулярном уровне. Например, она отвечает
за распознавание химических характеристик вирусных и
бактериальных захватчиков („чужого“) и реагирование на них —
захватчиков, которые в противном случае подавили бы совокупность
клеточных систем в индивидуальном организме („своем“). Этот ответ
включает молекулярное распознавание с высочайшей степенью
специфичности. Должным образом стимулированная иммунная

система способна отличить друг от друга две крупные молекулы
чужеродного белка, состоящие из тысяч атомов углерода и
различающиеся лишь углом наклона одной углеродной цепи на
несколько градусов. Она может отличить эти молекулы от всех
остальных молекул и сохранять эту способность после того, как
однажды ее приобрела. У нее есть „память“». Эдельман, 1992, 75.
Что не менее удивительно: «Иммунная селективная система
обладает некоторыми интригующими свойствами. Во-первых,
существует более одного способа успешно распознавать любую
конкретную форму. Во-вторых, ни у каких двух индивидов этот
процесс не происходит абсолютно одинаково; то есть ни у каких двух
индивидов нет идентичных антител. В-третьих, система обладает
своего рода клеточной памятью. После предъявления антигена группе
связывающих его лимфоцитов некоторые из них делятся всего
несколько раз, в то время как остальные безвозвратно переходят к
выработке специфического для этого антигена антитела и погибают.
Поскольку часть клеток разделилась, но не прошла весь путь до
финальной стадии выработки антител, они образуют в общей
популяции клеток более многочисленную группу, чем та, что
присутствовала изначально. Эта более крупная группа может
впоследствии быстрее среагировать на тот же антиген. Как я уже
упоминал, таким образом система демонстрирует форму памяти на
клеточном уровне». Там же, 78.
Мир содрогается: «Обратите внимание еще на одну особенность:
соседскую общину и функциональный квартал. В некотором смысле
средневековый город представлял собой конгломерат маленьких
городов, каждый из которых обладал определенной степенью
автономии и самодостаточности, каждый формировался настолько
естественно из общих потребностей и целей, что лишь обогащал и
дополнял целое. Разделение города на кварталы, каждый со своей
церковью или церквями, часто с местным продовольственным рынком,
всегда с собственным местным источником воды, колодцем или
фонтаном, было характерной чертой; но по мере роста города эти
кварталы превращались в одну шестую или даже меньшие доли
целого, не растворяясь в общей массе. <...> Эта интеграция в
первичные жилые единицы, состоящие из семей и соседей,
дополнялась другим видом разделения — на кварталы по роду

деятельности и интересам: таким образом, и первичные, и вторичные
группы, как Gemeinschaft, так и Gesellschaft, принимали одну и ту же
урбанистическую модель. В Регенсбурге уже в XI веке город делился
на квартал духовенства, королевский квартал и купеческий квартал,
что соответствовало главным занятиям жителей, в то время как
ремесленники и крестьяне, должно быть, занимали остальную часть
города». Мамфорд, 1961, 310.
Эта модель в: «Это форма коллективной памяти — в каком-то
смысле более близкая к тому, как тело вырабатывает воспоминания,
нежели к тому, как это делает сознательный разум. Я использую здесь
слово память в более широком смысле, чем обычно. Память — это
процесс, который возник только с появлением жизни и эволюции и дал
начало системам, описываемым науками о распознавании. В моем
понимании термин память описывает аспекты наследственности,
иммунных реакций, рефлекторного обучения, истинного обучения,
следующего за перцептивной категоризацией, и различных форм
сознания. <...> Память является важнейшим свойством биологически
адаптивных систем». Эдельман, 1992, 203–204.
«С самого своего зарождения»: Мамфорд, 1961, 30.
Такая концентрация становится: «[Этот эффект агломерации]
обусловлен тем, что в крупном городе фирма может найти любых
клиентов, услуги, поставщиков и сотрудников, независимо от того,
насколько узкоспециализированным является ее продукт; это, в свою
очередь, способствует еще большей специализации. Удивительно,
однако, что эффект агломерации побуждает фирмы одного профиля
располагаться вплотную друг к другу, именно поэтому такие названия,
как Харли-стрит, Флит-стрит, Ломбард-стрит и Сэвил-роу — если
ограничиться Лондоном, — вызывают в памяти скорее профессии,
нежели географические места. Помимо весьма ощутимой пользы и
удовольствия от профессионального общения, все они могут иметь
общий доступ к услугам, которые никто не смог бы содержать в
одиночку. <...> Ключевой момент в экономике агломерации
заключается в том, что малый бизнес зависит от нее сильнее, чем
крупный. Последний может интернализировать эту „внешнюю
экономию“, самостоятельно обеспечивая себя необходимыми
услугами, и в результате получить свободу в выборе местоположения.
<...> Отношения между крупными городами и малым бизнесом носят

симбиотический характер, выгодный для обеих сторон. Причина в том,
что именно малые фирмы являются главными носителями инноваций,
включая творческую адаптацию к изменениям. Это было еще более
справедливо в те времена, когда научные исследования еще не вносили
столь весомого вклада в новые технологии». Из работы Хоэнберга и
Лис «Создание городской Европы», процитированной в: Де Ланда,
1997, 85–86.
Но города обладают: «Хотя великий город — лучший орган
памяти из всех, что когда-либо создавал человек, он также — пока не
станет слишком загроможденным и дезорганизованным — является
лучшим инструментом для различения и сравнительной оценки, не
только потому, что предлагает на выбор огромное множество благ, но и
потому, что он аналогичным образом формирует умы широкого
масштаба, способные с ними справляться. Да: инклюзивность и
большая численность часто необходимы; но большой численности
самой по себе недостаточно. Флоренция с ее четырьмя сотнями тысяч
жителей выполняет больше функций мегаполиса, чем многие другие
города с населением в десять раз больше». Мамфорд, 1961, 562.
По некоторым оценкам: «Древнейшие из известных ныне
городских руин, за исключением Иерихона, относятся к этому периоду.
Это представляло собой исключительное технологическое расширение
человеческих возможностей, единственной параллелью которому
являются изменения, происходящие в наше время». Там же, 33.
Система соседских общин: За десятилетия до разработки первого
графического интерфейса Винер связал проблемы общинной
информации и программного интерфейса, отсылая к провидческому
эссе Вэнивара Буша о Memex: «С другой стороны, человеческий
организм, по всей вероятности, содержит гораздо больше информации,
чем любая из его клеток. Таким образом, нет прямой взаимной связи
между объемом расовой, племенной или общинной информации и
объемом информации, доступной индивидууму. <...> Как и в случае с
индивидуумом, не вся информация, доступная человечеству в
определенный момент времени, может быть получена без особых
усилий. Существует общеизвестная тенденция библиотек забиваться
под тяжестью собственного объема, а наук — развивать такую степень
специализации, что эксперт часто оказывается невежествен за
пределами своей собственной узкой специальности. Доктор Вэнивар

Буш предложил использовать механические вспомогательные средства
для поиска в огромных массивах материалов». Винер, 158.
Специализация: «На ранних этапах эволюции живых форм
специализированные органы развили способность поддерживать
внутреннее состояние и по-разному реагировать на внешние
раздражители. С тех пор тенденция была направлена на создание более
сложных и дееспособных нервных систем со способностью хранить
обширную память, распознавать образы в зрительных, слуховых и
тактильных раздражителях, а также переходить на все более
изощренные уровни рассуждения. Способность помнить и решать
проблемы — вычисление — составляла передовой рубеж эволюции
многоклеточных организмов». Все эти различные навыки — память,
распознавание образов, вычисления — находят параллели в развитии
городских центров: в их скоплениях общей информации, их
способности отражать и усиливать паттерны человеческого поведения,
в их мастерстве решения сложных проблем спроса и предложения.
Курцвейл, 18.
Они представляют собой: Потенциальные преимущества высокой
плотности населения очевидны даже в первобытных обществах. «Как
удерживать эти издержки на низком уровне, если ваши технологии
связи и транспорта примитивны? Один из способов — находиться
рядом со своими клиентами и поставщиками. Иными словами: жить в
обществе с высокой плотностью населения. Возможно, в этом кроется
ключ к богатству американского Северо-Запада: не в самом природном
изобилии — изобилии, которое в любом случае быстро размывается
высокой численностью населения, — а, скорее, в высокой плотности
населения, которая и осуществляет это размывание. В те времена,
когда средства связи и транспорт еще не были достаточно
высокотехнологичными, чтобы служить катализаторами рынков,
стимулом служила среда обитания, способная выдержать крупные,
тесно сплоченные популяции». Райт, 47.
Как физик: «Ибералл, пожалуй, был первым, кто рассматривал
важнейшие переходы в ранней истории человечества (переходы от
охотников-собирателей к земледельцам и от земледельцев к городским
жителям) не как линейное восхождение по лестнице прогресса, а как
преодоление нелинейных критических порогов (бифуркаций). Более
конкретно, подобно тому как определенное химическое соединение

(например, вода) может существовать в нескольких различных
состояниях (твердом, жидком или газообразном) и переходить из
одного стабильного состояния в другое в критических температурных
точках (называемых фазовыми переходами), человеческое общество
можно рассматривать как «материал», способный претерпевать эти
изменения состояния при достижении критической массы в том, что
касается плотности расселения, объема потребляемой энергии или
даже интенсивности взаимодействия.
Ибералл предлагает нам взглянуть на ранние общины охотниковсобирателей как на частицы газа в том смысле, что они жили
обособленно друг от друга и потому взаимодействовали редко и
бессистемно. (Основываясь на этнографических данных о том, что
общины обычно жили на расстоянии около семидесяти миль друг от
друга, и предполагая, что человек может проходить около двадцати
пяти миль в день, он рассчитывает, что любые две общины были
отделены друг от друга более чем днем пути.) Когда люди впервые
начали возделывать злаки и взаимодействие между человеком и
растениями привело к возникновению оседлых сообществ,
человечество перешло в жидкое состояние или сконденсировалось в
группы, чьи взаимодействия стали более частыми, хотя все еще слабо
регулировались. Наконец, когда некоторые из этих сообществ
интенсифицировали сельскохозяйственное производство до такой
степени, что излишки можно было собирать, хранить и
перераспределять (что впервые сделало возможным разделение труда
между производителями и потребителями пищи), человечество
приобрело кристаллическое состояние в том смысле, что центральные
правительства наложили симметричную сетку законов и правил на
городское население». Де Ланда, 1997, 15.
Города — это не идеи: «Является ли город естественной средой
обитания, подобно раковине улитки, или же это преднамеренное
творение человека, особое изобретение, возникшее в одном или
нескольких местах под влиянием городских идеологических
убеждений
и
экономического
давления?
Изначальная
предрасположенность к общественной жизни, даже к групповому
расселению, вполне может характеризовать человеческий вид; но
могла ли столь общая тенденция заставить человека повсюду создавать
город так же неизбежно, как паук ткет свою паутину? Могли ли те же

самые склонности, что обеспечили планетарное распространение
стоянки или деревни, точно так же объяснить возникновение столь
многогранного культурного комплекса, как город?» Мамфорд, 1961,
185.
Линейный рост: «Одним из первых эволюционистов в области
культуры, сделавших акцент на энергетических технологиях, был
Лесли Уайт. Действительно, некоторые связывают возрождение
интереса к культурному эволюционизму в середине XX века с
публикацией в 1943 году его статьи «Энергия и эволюция культуры».
Уайт также принадлежал к числу культурных эволюционистов,
которые более или менее игнорировали информационные технологии.
В каком-то смысле это неудивительно. Его знаковая статья вышла за
год до появления книги Шрёдингера, за десять лет до открытия ДНК и
за десятилетия до того, как наука по-настоящему осознала
всепроникающую роль биологической информации в поддержании
целостности организмов. Поэтому его попытки перенести идеи из
биологии в социальные науки увенчались лишь ограниченным
успехом. Он отмечал, что вопрос «Что удерживает системы вместе?»
является «столь же фундаментальным для социологии, сколь и для
биологии», но не смог продвинуть этот анализ дальше». Райт, 249.
Как историк: Цит. по Де Ланда, 1997, 29.
Как пишет Мамфорд: Мамфорд, 1961, 258.
Результатом является: Разумеется, изменения в энергетических
потоках привели не только к взрывному росту городов в конце
Средневековья. «Действительно, городской морфогенез с его
древнейших истоков в Плодородном полумесяце зависел от
интенсификации потребления нечеловеческой энергии. Антрополог
Ричард Ньюболд Адамс, который видит в социальной эволюции лишь
еще одну форму, которую может принимать самоорганизация энергии,
указывал, что первой подобной интенсификацией стало выращивание
зерновых культур. Поскольку растения посредством фотосинтеза
просто преобразуют солнечную энергию в сахара, земледелие
увеличило количество солнечной энергии, проходящей через
человеческие общества. Когда производство пищи было еще более
интенсифицировано, человечество перешло точку бифуркации,
давшую начало городским структурам. Элиты, правившие теми
ранними городами, в свою очередь сделали возможными другие виды

интенсификации — например, создавая крупные ирригационные
системы, — и городские центры мутировали в свою имперскую форму.
Важно подчеркнуть, однако, что выращивание зерновых было лишь
одним из нескольких возможных способов интенсификации
энергетического потока. Как отмечали некоторые антропологи,
появление городов могло пойти по альтернативным путям
интенсификации, как в случае, когда возникновение городской жизни в
Перу подпитывалось за счет рыбных ресурсов. Важно не сельское
хозяйство как таковое, а колоссальное увеличение потока веществаэнергии через общество, а также те трансформации городской формы,
которые этот интенсивный поток делает возможными». Де Ланда,
1997, 28.
Мы иногда говорим: Существует более тонкий способ выразить ту
же мысль: те первые городские жители коллективно занимались
сокращением своих питательных циклов. «Сокращая пищевые цепи,
человеческие популяции получали контроль над питательными
циклами. Например, скотоводство и выращивание определенных
культур шли рука об руку: навоз скота, выращенного на зерновых, мог
возвращаться в систему в качестве удобрения, замыкая питательный
цикл. Само по себе это уплотнение циклов было благом.
Действительно, экосистемы спонтанно сокращают свои питательные
циклы по мере усложнения. Высокосложная система, такая как
тропический дождевой лес, прогоняет свои питательные вещества по
столь плотному кругу — за счет сложной микрофлоры и микрофауны в
корнях деревьев, — что почва оказывается практически лишена
питательных веществ. Это одна из причин, почему уничтожение
дождевых лесов столь расточительно: остающаяся после них почва по
большей части бесплодна». Там же, 122.
«Это ускорение в»: Там же, 29.
Некоторые критики, такие как: Райт видит «групповой мозг» даже
в обществах с низким уровнем развития технологий, используя этот
термин как альтернативу «невидимой руке». «В конце концов, в руках
мало интеллектуального; направлять любую невидимую руку должен
«невидимый мозг». Его нейроны — это люди. Чем больше нейронов
находится в регулярном и легком контакте, тем лучше работает мозг —
тем тоньше он может разделять экономический труд, тем
разнообразнее получаемые продукты. И, что неслучайно, тем быстрее

формируются и распространяются технологические инновации. Как
подчеркивают экономисты, придерживающиеся «новой теории роста»,
достаточно лишь одного человека, чтобы изобрести что-то, что затем
сможет перенять вся группа (поскольку информация — это
«неконкурентное» благо). Таким образом, чем больше потенциальных
изобретателей — то есть чем крупнее группа, — тем выше темпы ее
коллективных инноваций. В конечном счете, индейцы СевероЗападного побережья превзошли шошонов по объемам производства и
изобретений не потому, что у них были более развитые мозги (вывод,
которого опасался Франц Боас), а потому, что они были более
совершенным мозгом». Райт, 48.
При создании современного компьютера Тьюринг опирался на
столь же абстрактное представление о том, что такое мозг: «Чтобы
понять тьюринговскую модель „мозга“, крайне важно осознать, что
физику и химию, включая все аргументы о квантовой механике, к
которым апеллировал Эддингтон, она рассматривала как по сути
несущественные. С его точки зрения, физика и химия имели значение
лишь постольку, поскольку они поддерживали среду для воплощения
дискретных „состояний“, „чтения“ и „записи“. Решающее значение
имела только логическая структура этих „состояний“. Утверждалось,
что всё, что делает мозг, он делает в силу своей структуры как
логической системы, а не потому, что он находится в голове человека
или представляет собой губчатую ткань, состоящую из особого рода
биологических клеток. А раз так, то его логическая структура могла с
тем же успехом быть представлена в какой-то другой среде, воплощена
в
каком-то
другом
физическом
механизме.
Это
был
материалистический взгляд на разум, но такой, который не путал
логические структуры и отношения с физическими субстанциями и
вещами, как это часто делали люди». Ходжес, 291.
«Не так безумно»: Райт, 302.
«Но Интернет»: Из книжного клуба Slate, 1 февраля 2000 года.
«Так что вопрос»: Интервью с Брюстером Кейлом, проведенные в
октябре 2000 года и июле 1998 года.
Десятилетия назад, в: Винер, 35.
Наш мозг получил: И вновь навыки обработки информации в
муравьиных колониях весьма показательны: «...весьма соблазнительно
поразмышлять о всеобщности паттернов взаимодействия как

источника информации в природных системах. Что мне нравится в
идее о том, что решение муравья о выборе задачи основывается на
частоте его взаимодействий, так это то, что эффект производит именно
паттерн взаимодействия, а не какой-то сигнал внутри самого
взаимодействия. Муравьи не говорят друг другу, что делать, передавая
сообщения. Сигнал кроется в самом паттерне контактов. Подобный
процесс может протекать в мозге, иммунной системе или в любом
месте, где скорость потока определенных элементов или уровень
активности элементов определенного типа связаны с необходимостью
изменения скорости этого потока. Частота взаимодействий — это
локальный перевод характеристики всей системы (скорости потока или
активности), и реакция каждого отдельного элемента на этот
локальный сигнал вносит свой вклад в предсказуемый отклик всей
системы». Гордон, 169.
Человеческий разум: Курцвейл, 77.
Но в отличие от большинства: Там же, 103.
«Затем мы используем»: Там же, 77.
Несомненно, свидетельства: Тьюринг из интервью конца
сороковых годов: «Это лишь предвкушение грядущего и лишь тень
того, что будет. Нам нужно накопить некоторый опыт работы с
машиной, прежде чем мы действительно узнаем ее возможности.
Могут пройти годы, прежде чем мы освоимся с новыми
возможностями, но я не вижу причин, почему бы ей не проникнуть в
любую из областей, обычно подвластных человеческому интеллекту, и
со временем не конкурировать с ним на равных». Ходжес, 406.
Что движет каждым: Возвращая нас к истокам компьютерных
технологий и к тому, как Тьюринг взламывал код шифровальной
машины „Энигма“: «Соответственно, задача аналитика состояла в том,
чтобы определить эту настройку колец, общую для всего трафика
сети... Как и в случае с более старым методом, получение „отпечатка
пальца“ зависело от анализа всего трафика и использования элемента
повторяемости в последних шести из девяти букв-индикаторов. Без
общей начальной настройки не существовало фиксированного
соответствия для анализа между первой и четвертой, второй и пятой,
третьей и шестой буквами». Там же, 173.
«Она утверждает, что она»: Розенстил, 55–65.

Но за всем этим: Это справедливо и для взаимодействия между
мозгом и остальным телом. «Поведение нервной системы в некоторой
степени самогенерируется в петлях обратной связи; активность мозга
приводит к движению, которое ведет к дальнейшему ощущению и
восприятию, а затем к еще более выраженному движению. Слои и
петли между ними — самые запутанные из всех известных нам
объектов, и они динамичны; они непрерывно меняются». Эдельман,
1992, 29.
Определенная цепь: «Что такое обучение? Какие изменения
происходят в нервных клетках, когда мозг (или брюшной ганглий)
приобретает новую привычку или меняет свое поведение?
Центральная нервная система состоит из множества нервных клеток,
по каждой из которых проходят электрические сигналы; и синапсов —
мест соединения нервных клеток. Когда электрический нервный
импульс достигает синапса, он должен переключиться на химический
посредник — подобно пассажиру поезда, пересаживающемуся на
паром через морской пролив, чтобы затем продолжить свой путь на
электрической тяге. Внимание Канделя быстро сосредоточилось на
этих синапсах между нейронами. Обучение, по-видимому,
представляет собой изменение их свойств. Так, когда у морского
слизняка вырабатывается привыкание к ложной тревоге, синапс между
принимающим сенсорным нейроном и нейроном, приводящим в
движение жабры, почему-то ослабевает. И наоборот, когда у морского
слизняка повышается чувствительность к раздражителю, синапс
укрепляется». Ридли, 223.
Если каждый нейрон: У Эдельмана есть гораздо более точный
вариант этой темы, который он называет «повторным входом»
(reentry). «Чтобы объяснить, как может происходить классификация,
мы можем использовать принцип работы того, что я назвал в мозге
„классифицирующей парой“. Это минимальная единица, состоящая из
двух функционально различных карт, образованных группами
нейронов и соединенных посредством повторного входа. Каждая карта
независимо получает сигналы от других карт мозга или из внешнего
мира (в данном примере сигналы поступают из внешнего мира). В
течение определенного периода времени сигналы повторного входа
прочно связывают определенные активные комбинации нейронных

групп на одной карте с другими комбинациями на другой карте».
Эдельман, 1992, 87.
Эпизод с Флауэрс: Розенстил, 63.
Петли обратной связи: Джекобс писала об этом в «Смерти и
жизни» как о тенденции успешных городов к саморазрушению: «Эти
силы, в той форме, в какой они несут вред, таковы: тенденция
исключительно
успешного
городского
разнообразия
к
саморазрушению; тенденция крупных единичных элементов в городах
(многие из которых необходимы и в других отношениях желательны)
оказывать омертвляющее влияние; тенденция нестабильности
населения противодействовать росту разнообразия; и тенденция как
государственных, так и частных денег либо перенасыщать, либо
морить голодом развитие и изменения». Джекобс, 1961, 242.
В истории с Флауэрс: Как мы видели в прошлой главе,
положительная обратная связь также является важным инструментом
для понимания социальных или технологических революций: «Эти
сети взаимоподдерживающих инноваций (уголь-железо-пар-хлопок)
хорошо известны историкам техники. Они существовали задолго до
XIX века (например, взаимосвязанная сеть, образованная подковой,
конской упряжью и трехпольем, которая стояла за интенсификацией
сельского хозяйства на рубеже тысячелетий), и они возникали позже,
как в случае с сетью нефти, электричества, стали и синтетических
материалов, которые способствовали второй промышленной
революции. Тем не менее, какими бы важными они ни были,
автокаталитические технологические циклы не были достаточно
сложными, чтобы создать самоподдерживающийся промышленный
взлет. До 1800-х годов, как мы отмечали, эти интенсификации часто
приводили обратно к истощению ресурсов и убывающей отдаче.
Отрицательная обратная связь в конечном счете сдерживала бурный
рост, порожденный положительной обратной связью». Де Ланда, 1997,
77.
Но новые идеи: Как обычно, Джейн Джекобс поспешила
применить эти новые идеи к своему пониманию города: «Аналогия,
которая приходит на ум, — это неисправная обратная связь. Понятие
электронной обратной связи стало привычным с развитием
компьютеров и автоматизированного оборудования, где одним из
конечных продуктов действия или серии действий машины является

сигнал, который изменяет и направляет следующее действие. Сейчас
считается, что аналогичный процесс обратной связи, регулируемый
химически, а не электронно, изменяет некоторые формы поведения
клеток. В репортаже New York Times это объясняется так:
«„Присутствие конечного продукта в среде клетки заставляет
механизмы, вырабатывающие этот продукт, замедлять работу или
останавливаться. Такую форму клеточного поведения доктор [Ван Р.]
Поттер [из медицинской школы Висконсинского университета]
охарактеризовал как „разумную“. Напротив, изменившаяся или
мутировавшая клетка ведет себя как „идиот“, поскольку продолжает
без регуляции обратной связи производить даже те вещества, которые
ей не нужны“.
«Я думаю, что это последнее предложение — справедливое
описание поведения городских районов, в которых успешное
разнообразие уничтожает само себя.
«Предположим, мы будем рассматривать успешные городские
районы, при всем их необычайном и сложном экономическом и
социальном порядке, как неисправные подобным образом. Создавая
городской успех, мы, люди, сотворили чудеса, но упустили из виду
обратную связь. Что мы можем сделать с городами, чтобы восполнить
это упущение?» Джекобс, 1961, 251–252.
Как формулирует Винер: Винер, 7.
Винер писал об этом так: «Короче говоря, наша внутренняя
экономика должна содержать набор термостатов, автоматических
регуляторов концентрации ионов водорода, стабилизаторов и тому
подобного, достаточный для работы крупного химического завода. Все
это вместе взятое мы знаем как наш гомеостатический механизм». Там
же, 115.
Ваше тело: Экосистемы тоже изобилуют системами обратной
связи. Как говорит один из персонажей последней книги Джейн
Джекобс: «Вот прекрасный пример из этой категории —
положительная петля в прибрежном лесу калифорнийской секвойи.
Взрослые секвойи требуют огромного количества воды, в среднем
примерно в два раза больше, чем приносят дожди в места их
обитания... Прибрежная секвойя доживает примерно до двух тысяч лет
— прекрасная демонстрация успешного выживания. Вот как
преодолевается ситуация с их кажущимся недостаточным снабжением.

Своей тонкой и густой хвоей деревья улавливают туман и осаждают
его влагу; по сути, они берут воду прямо из облаков. Сухой, но
туманной ночью каждая высокая секвойя заливает землю под собой
таким количеством воды, как если бы прошел проливной дождь. Этот
благотворный процесс работает как петля обратной связи. Рост
деревьев в значительной степени питается за счет тумана. Большая
высота дает деревьям доступ к более высокому — а значит,
дополнительному — туману. Дополнительный туман питает еще более
высокий рост. И так далее. Благодаря петле „высота–туман“ сами
деревья участвуют в поддержании стабильности своей среды».
Джекобс, 2000, 93.
Если анализировать косвенное: Дин.
Как только вы достигаете: «Уже существует технология, которая,
по-видимому, генерирует по крайней мере один аспект духовного
опыта. Эта экспериментальная технология называется Brain Generated
Music (BGM), ее разработчик — NeuroSonics, небольшая компания в
Балтиморе, штат Мэриленд, директором которой я являюсь. BGM —
это система биологической обратной связи по волнам головного мозга,
способная вызывать состояние, называемое „релаксационным
ответом“, которое связано с глубоким расслаблением. Пользователь
BGM прикрепляет к голове три одноразовых электрода. Затем
персональный компьютер отслеживает мозговые волны пользователя,
чтобы определить уникальную длину его альфа-волны. Альфа-волны,
лежащие в диапазоне от восьми до тринадцати циклов в секунду (Гц),
связаны с глубоким медитативным состоянием, в отличие от бета-волн
(в диапазоне от тринадцати до двадцати восьми Гц), которые связаны с
обычным сознательным мышлением. Затем компьютер генерирует
музыку по алгоритму, преобразующему собственный сигнал мозговых
волн пользователя». Курцвейл, 157.
«В связи с»: Винер, 158.
Он бы: «...одно из направлений работы, предложенных кругом
идей встреч Мэйси, касается важности понятия и техники
коммуникации в социальной системе. Безусловно, социальная система
представляет собой такую же организацию, как и индивид, она связана
воедино коммуникационной системой и обладает динамикой, в
которой круговые процессы типа обратной связи играют важную
роль». Там же, 24.

Но книга: «Программа, которую он предложил в 1898 году,
заключалась в том, чтобы остановить рост Лондона, а также вновь
заселить сельскую местность, где деревни приходили в упадок, путем
строительства городов нового типа — городов-садов, где городская
беднота могла бы снова жить близко к природе. Чтобы они могли
зарабатывать на жизнь, в городе-саду должна была быть создана
промышленность, ведь Говард не планировал ни просто города, ни
спальные пригороды. Его целью было создание самодостаточных
малых городов — действительно очень милых, если вы были
послушны, не имели собственных планов и не возражали против того,
чтобы провести жизнь среди других людей, у которых тоже не было
собственных планов. Как и во всех утопиях, право иметь какие-либо
значимые планы принадлежало исключительно ответственным за
планирование». Джекобс, 1961, 17.
Лучше построить: «Видение города-сада Эбенезера Говарда
показалось бы нам почти феодальным. Он, по-видимому, считал, что
представители промышленного рабочего класса будут послушно
оставаться в своем классе и даже на одной и той же работе внутри
своего класса; что сельскохозяйственные рабочие останутся в сельском
хозяйстве; что бизнесмены (враги) вряд ли будут существовать в его
утопии как сколько-нибудь значимая сила; и что планировщики смогут
заниматься своим добрым и возвышенным делом, не встречая грубого
отпора со стороны необразованных масс». Там же, 289.
Его привязанность к: «Величайший вклад Говарда заключался не
столько в переустройстве физической формы города, сколько в
разработке органических концепций, лежащих в основе этой формы;
ибо хотя он и не был биологом, как Патрик Геддес, он тем не менее
привнес в город важнейшие биологические критерии динамического
равновесия и органического баланса: баланс между городом и
деревней в более широком экологическом масштабе и баланс между
различными функциями самого города. А главное — баланс через
активный контроль роста путем ограничения площади, численности
населения и плотности заселения, а также практику воспроизводства
(колонизации), когда сообществу угрожало такое чрезмерное
увеличение размеров, которое привело бы лишь к утрате его
функций». Мамфорд, 1961, 516.
«Любая экологическая ассоциация»: Мамфорд, 1962, 148–177.

Как и многие дискуссии: Винер установил ту же связь на десять
лет раньше в книге «Кибернетика»: «Многие авторы, например
Д'Арси Томпсон, отмечали, что каждая форма организации имеет
верхний предел размера, за которым она перестает функционировать.
Так, организация насекомых ограничена длиной трубок, при которой
еще работает дыхальцевый метод доставки воздуха путем диффузии
непосредственно к дыхательным тканям; сухопутное животное не
может быть настолько большим, чтобы его ноги или другие части тела,
соприкасающиеся с землей, были раздавлены собственным весом;
дерево ограничено механизмом переноса воды и минералов от корней
к листьям, а продуктов фотосинтеза от листьев к корням и так далее».
Винер, 150.
«Сигнал был»: Опубликовано на сайте Slashdot: www.slashdot.org.
«Как и в юридической аналогии»: Строго говоря, модераторы
Slashdot не выставляют каждому сообщению оценку по шкале.
Сообщения начинают свою жизнь с 0 или 1 (в зависимости от того,
являются ли их авторы зарегистрированными пользователями
системы). Затем модераторы могут «потратить» балл модерации,
чтобы повысить или понизить оценку сообщения. Сообщение, которое
начинает жизнь с 1 и получает три положительных балла и один
отрицательный, окажется на уровне 3, потому что 1 плюс 3 минус 1
равно 3.
«Он был далеко»: Джекобс, 2000, 154. Схожая идея — ценовой
механизм рыночной экономики как система обработки информации,
описанная полубогом либертарианства Фридрихом фон Хайеком.
«Задолго до падения коммунизма Хайек выявил его часто упускаемую
из виду слабость: он не только не давал стимулов для упорного труда,
но и заставлял сигналы, связывающие спрос и предложение, идти по
извилистому пути, что неизбежно приводило к искажениям». Райт,
199.
«Другие были заняты»: Из интервью с Робом Мальдой, апрель
2000 года.
Потомок: Способы, которыми Резник изменил модель
«черепашки» в Logo, весьма поучительны: «Во-первых, в StarLogo
гораздо больше черепашек. В то время как коммерческие версии Logo
обычно имеют всего несколько черепашек, в StarLogo их тысячи.
Кроме того, StarLogo спроектирован как массово-параллельный язык

— поэтому все черепашки могут выполнять свои действия
одновременно, параллельно. <...> Во-вторых, у черепашек StarLogo
лучше развиты "органы чувств". Традиционная черепашка в Logo
проектировалась прежде всего как "рисующая черепашка" для
создания геометрических фигур и исследования геометрических идей.
Но черепашка в StarLogo — это скорее "поведенческая черепашка".
Черепашки в StarLogo оснащены "органами чувств". Они могут
обнаруживать (и различать) других черепашек поблизости, а также
могут "унюхать" запахи в окружающем мире. <...> В-третьих, StarLogo
материализует мир черепашек. В традиционных версиях Logo мир
черепашек не имеет множества отличительных черт. Этот мир —
просто место, где черепашки рисуют своими перьями. Каждый
пиксель этого мира содержит лишь одну часть информации о
состоянии — свой цвет. StarLogo придает миру черепашек гораздо
более высокий статус. Мир разделен на небольшие квадратные
секторы, называемые патчами. (Термин патч заимствован у Паулины
Хогевег [1989].) Патчи обладают многими из тех же возможностей, что
и черепашки, за исключением того, что они не могут двигаться».
Резник, 33–34.
«“Чуять” зеленый»: Интервью с Резником, проведенные в мае
2000 года и ноябре 1999 года.
«даже Марвин Минский»: Резник, 119–120.
Затем вы нажимаете: Дебора Гордон наблюдает сопоставимое
явление в своих колониях муравьев-жнецов: «Один из уроков,
преподнесенных муравьями, заключается в том, что для понимания
подобной системы недостаточно разобрать ее на части. Поведение
каждого элемента не инкапсулировано внутри него самого, а
проистекает из его связей с остальной системой. Чтобы увидеть, как
компоненты формируют реакцию всей системы, мы должны
проследить эти связи в меняющихся ситуациях. Можно препарировать
мозг на миллионы отдельных нервных клеток, но вы никогда не
найдете ни одной, предназначенной для размышлений о "природе",
"муравьях" или о чем-либо еще; мысли создаются меняющимся
паттерном взаимодействия нейронов. Антитела образуются в
иммунной системе в результате столкновений с чужеродными
клетками. Муравьи не рождаются для выполнения определенной

задачи; функция муравья меняется вместе с условиями, с которыми он
сталкивается, включая деятельность других муравьев». Гордон, 168.
Программное обеспечение Хиллиса было: Леви, 195–200.
«Возможно, это»: Хиллис, 146.
В краткосрочной перспективе: Там же, 138.
«Один из»: Интервью с Циммерманом, февраль 2000 года.
«Новые наборы»: Интервью с Хейвудом, октябрь 2000 года.
«Проблема в том, что»: Интервью с Райтом, октябрь 2000 года.
«Может ли селекционная»: Эдельман, 1992, 190.
Это шимпанзе: де Вааль, 49.
Риццолатти назвал их: Элисон Мотлук, «Read My Mind», The New
Scientist, 27 января 2001 года.
Они читают мысли: «Используя совершенно другой тест (тест
"Smarties"), Пернер, Фрит, Лесли и Ликхэм получили тот же базовый
результат. В этом тесте ребенку сначала показывают знакомый тубус
из-под Smarties и спрашивают: "Как ты думаешь, что здесь внутри?".
Ребенок, естественно, отвечает: "Smarties". Затем ребенку показывают,
что в тубусе на самом деле лежат карандаши. После этого
экспериментатор закрывает тубус и задает ребенку два вопроса на
понимание убеждений. Первый вопрос звучит так: "Когда я показал
тебе этот тубус [до того, как мы его открыли], что, как ты думал, там
находится?". Нормальный ребенок, конечно, отвечает правильно,
ссылаясь на свое прежнее, теперь уже ложное, убеждение: "Smarties".
Экспериментатор продолжает: "А когда зайдет следующий ребенок
[который не видел этот тубус], что, по его мнению, там внутри?". И
снова нормальный ребенок отвечает правильно, ссылаясь на ложное
убеждение другого ребенка: "Smarties". Когда Пернер и его коллеги
предложили это задание детям с аутизмом, они обнаружили, что
большинство испытуемых на оба вопроса ответили: "Карандаши". То
есть они отвечали, исходя из собственного знания о том, что лежало в
коробке, а не ссылаясь на свое предыдущее ложное убеждение или
чужое текущее ложное убеждение. Стабильность этого результата
позволяет предположить, что при аутизме имеет место подлинная
неспособность понимать отличные от собственных убеждения других
людей». Барон-Коэн, 70–71.
Мы осознаем: Там же, 130.
«Отсутствие»: Деннет, 1991, 324.

Только когда мы: Рэй Курцвейл называет это школой «Сознание
— это просто машина, размышляющая о самой себе». «...сознание —
это не совсем иллюзия, а просто еще один логический процесс. Это
процесс, реагирующий и отзывающийся на самого себя. Мы можем
встроить это в машину: достаточно создать процедуру, которая имеет
модель самой себя, исследует свои собственные методы и реагирует на
них. Позвольте процессу рефлексировать над самим собой. Вот вам и
сознание. Это набор способностей, которые развились потому, что
саморефлексивные способы мышления по своей сути более
эффективны». Курцвейл, 58.
Подавляющее большинство: Социальное взаимодействие тесно
переплетено с химией мозга: «Чем выше ваша самооценка и
социальный статус по сравнению с окружающими, тем выше уровень
серотонина. Эксперименты на обезьянах показывают, что именно
социальное поведение первично. Серотонин в избытке присутствует у
доминантных обезьян и гораздо более разбавлен в мозге подчиненных
особей. Причина или следствие? Почти все предполагали, что
химическое вещество было по крайней мере частично причиной:
логично ведь, что доминантное поведение является следствием химии,
а не наоборот. Оказывается, все с точностью до наоборот: уровень
серотонина реагирует на то, как обезьяна воспринимает свое
собственное положение в иерархии, а не наоборот». Ридли, 170.
Среди человекообразных обезьян: Барон-Коэн, 15.
Орангутаны живут в основном: Даймонд, 1997.
Специалисты по эпохе плейстоцена: «То, что в эпоху плейстоцена
происходила масштабная нейрокогнитивная эволюция, не вызывает
никаких сомнений. За 3 миллиона лет, прошедших с момента
появления австралопитека афарского, объем мозга увеличился в три
раза — примерно с 400 кубических сантиметров до его нынешнего
размера около 1350 кубических сантиметров.
Увеличение размера мозга, по всей видимости, имело множество
причин, но один ключевой фактор, с которым согласны многие
теоретики, — это потребность в более развитом социальном
интеллекте, под которым понимают способность обрабатывать
информацию о поведении других и адаптивно реагировать на него.
Потребность в более развитом социальном интеллекте, вероятно,
возникла из-за того, что подавляющее большинство приматов, за

исключением человека, — это социальные животные, живущие
группами численностью от всего лишь двух до двухсот особей».
Барон-Коэн, 13–14.
Мы не знаем: «...сеть мозга создается движением клеток в
процессе развития, а также ростом и соединением все большего числа
нейронов. Мозг — это пример самоорганизующейся системы. И
исследование этой системы во время ее развития, а также ее
тончайших микроскопических ответвлений после завершения
развития показывает, что точное соединение «точка-точка» (подобное
тому, что используется в электронных устройствах) произойти не
может. Вариативность слишком велика». Эдельман, 1992, 25.
Ни один отдельный нейрон: «“Когда мы слышим утверждение,
будто радиолампы думают”, — говорил Джефферсон, — “можно
разувериться в самом языке”. Но ни один кибернетик не утверждал,
что лампы думают, так же как никто не стал бы утверждать, что
думают нервные клетки. В этом и заключалась путаница. По мнению
Алана Тьюринга, “думала” система в целом, и именно ее логическая
структура, а не конкретное физическое воплощение, делала это
возможным». Ходжес, 405.
Следуя за: Насколько «естественны» эти решения — остается
открытым вопросом. «Является ли город естественной средой
обитания, подобно раковине улитки, или же это сознательный
человеческий артефакт, особое изобретение, возникшее в одном или
нескольких местах под влиянием градостроительных идеологических
убеждений
и
экономического
давления?
Изначальная
предрасположенность к общественной жизни, даже к совместному
проживанию, вполне может быть характерна для человеческого вида;
но могла ли эта общая тенденция заставить человека повсюду
создавать город так же неизбежно, как паук ткет свою паутину? Могли
ли те же склонности, которые обеспечили планетарное
распространение стоянкам или деревням, равным образом обусловить
появление такого многогранного культурного комплекса, как город?»
Мамфорд, 1961, 90.
Сообщество: У этих решений «снизу вверх» есть и противники.
Можно утверждать, что настоящая битва наступающего десятилетия в
Сети — это битва между иерархическими силами (AOL Time Warner,
правительство Китая) и децентрализованными силами, описанными в

этой книге. Как отмечает Де Ланда: «Хотя антирыночные институты на
раннем этапе присутствовали в компьютерных ячеистых структурах,
сегодня они готовы вторгнуться в Интернет с беспрецедентной силой.
Возможно, ячеистые структуры, которые уже сформировались внутри
Интернета, окажутся достаточно устойчивыми, чтобы пережить эту
атаку и продолжить процветать. Также возможно, что в ближайшие
десятилетия вместо этого будут накапливаться иерархии, что,
вероятно, даже превратит сеть обратно в систему доставки
информации по принципу “один ко многим”. Исход этой борьбы еще
далеко не предрешен». Де Ланда, 1997, 254.
«Другими словами»: Интервью с Райтом, взятое в октябре 2000
года.
Рынки — даже те: Иерархическая природа современной
корпорации не является чем-то новым. Историк Фернан Бродель
заходит так далеко, что описывает капиталистические структуры как
по сути своей нисходящие, которым противостоят децентрализованные
рыночные силы нижнего уровня. «До сих пор жива диалектика между
капитализмом, с одной стороны, и его антитезой, “некапитализмом”
нижнего уровня — с другой... [Этот] нижний уровень, не будучи
парализован размерами своего предприятия или организации, легче
всего адаптируется; он является питательной средой для вдохновения,
импровизации и даже инноваций, хотя его самые блестящие открытия
рано или поздно попадают в руки держателей капитала. Не
капиталисты совершили первую хлопковую революцию; все новые
идеи исходили от предприимчивых малых предприятий». Цит. по: Де
Ланда, 1997, 46.
Эти качества делают: «Многие организации в наши дни
сознательно пытаются понять, как использовать принципы
самоорганизации, не скатываясь при этом в распад или инертность, —
короче говоря, как стать воплощениями плодотворной сложности.
Ecotrust перечисляет три таких требования: (а) автономные агенты,
способные принимать независимые решения в рамках относительно
простых правил; (б) умеренно плотные сетевые связи между агентами
— то есть частями организации; и (в) активное экспериментирование
агентов, дисциплинируемое реагированием на обратную связь о
результатах». Джекобс, 2000, 177.
Австралийское программное обеспечение: Эмерджентность, 46.

Кляйн пишет: «Что»: Кляйн.
По любым меркам: Как и всегда, создание эмерджентных систем
не гарантирует, что они окажутся лучше старых. Необходимо
правильно подобрать переменные. «Само по себе присутствие
эмерджентной ячеистой структуры еще не означает, что мы
предоставили какому-то сегменту общества менее репрессивную
структуру. Характер результата будет зависеть от свойств разнородных
элементов, объединенных друг с другом, как мы наблюдали на
примере
интернет-сообществ:
они,
несомненно,
менее
стратифицированы, чем те, что подверглись массификации со стороны
СМИ, вещающих по принципу “один ко многим”, но поскольку выгоду
от этой дестратификации может извлечь любой человек любых
политических взглядов — даже фашисты, — само по себе
существование компьютерной ячеистой структуры не гарантирует
построения лучшего мира». Де Ланда, 1997, 272.
Секрет Дориго: Бонабо и Терола, 73.

БИБЛИОГРАФИЯ.
Александер, Кристофер, Сара Исикава и др. Язык шаблонов.
Города, здания, строительство. Нью-Йорк: Oxford University Press,
1977.
Аксельрод, Роберт. Эволюция сотрудничества. Нью-Йорк: Basic
Books, 1984.
Бак, Пер. Как работает природа: теория самоорганизованной
критичности. Нью-Йорк: Springer-Verlag, 1996.
Болл, Филип. Самотканый гобелен: образование узоров в природе.
Нью-Йорк, Оксфорд и Токио: Oxford University Press, 1999.
Барон-Коэн, Саймон. Слепота ума: эссе об аутизме и модели
психического. Кембридж, Массачусетс, и Лондон: MIT Press, 1999.
———, ред. Дезадаптивный разум: классические труды по
эволюционной
психопатологии. Ист-Сассекс, Великобритания:
Psychology Press, 1997.
Беккер, Конрад, и Мисс М. «Интервью с Мануэлем де Ландой».
Интернет-публикация. www.t0.or.at/delanda/intdeladna.htm. Май 2000 г.
Беньямин, Вальтер. Пассажи. Кембридж, Массачусетс, и Лондон:
Harvard University Press, 1999.
Бернардини, Уэсли. «Переходы в социальной организации:
прогностическая модель на основе археологии Юго-Запада». Journal of
Anthropological Archaeology 15 (1996): 372–402.
Бернерс-Ли, Тим. Плетя паутину: истоки и будущее Всемирной
паутины от ее создателя. Нью-Йорк: HarperCollins, 1999.
Бонабо, Эрик, и Ги Терола. «Разум роя». Scientific American, март
2000 г., 73–79.
Борсук, Ив. Путеводитель по Флоренции. Энглвуд-Клиффс, НьюДжерси: Prentice-Hall, 1973.
Бранд, Стюарт. Как учатся здания: что происходит после того,
как они построены. Нью-Йорк и Лондон: Penguin Books, 1994.
Бродель, Фернан. Грамматика цивилизаций. Нью-Йорк и Лондон:
Penguin Books, 1993.
———. Время мира. Т. 3: Материальная цивилизация, экономика и
капитализм, XV–XVIII вв. Беркли и Лос-Анджелес: University of

California Press, 1992.
———. Игры обмена. Т. 2: Материальная цивилизация, экономика
и капитализм, XV–XVIII вв. Беркли и Лос-Анджелес: University of
California Press, 1992.
Бриггс, Эйса. Викторианские города. Беркли и Лос-Анджелес:
University of California Press, 1963, 1970.
Бростерман, Норман. Изобретая детский сад. Нью-Йорк: Harry
N. Abrams, 1997.
Бак-Морс, Сьюзен. Диалектика видения. Кембридж, Массачусетс:
MIT Press, 1990.
Берроуз, Эдвин Г., и Майк Уоллес. Готэм: история Нью-Йорка до
1895 года. Нью-Йорк и Оксфорд: Oxford University Press, 1999.
Кальвин, Уильям. Церебральный код: формирование мысли в
мозаике разума. Кембридж, Массачусетс, и Лондон: MIT Press, 1996.
Кларк, Энди. Быть там: вновь объединяя мозг, тело и мир.
Лондон и Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1997.
Коулман,
Генри
Дж.,
мл.
«Что
способствует
самоорганизующемуся поведению в бизнесе». Эмерджентность 1, №
1 (1999): 33–48.
Коллинз, Джордж Р., и Кристиана Краземан Коллинз. Камилло
Зитте: рождение современного градостроительства. Нью-Йорк:
Rizzoli, 1986.
Коннолли, Питер, и Хейзел Додж. Античный город: жизнь в
классических Афинах и Риме. Нью-Йорк и Оксфорд: Oxford University
Press, 1998.
Ле Корбюзье. К архитектуре. Нью-Йорк: Dover Publications, 1986.
Дэвис, Майк. Город из кварца: археология будущего в ЛосАнджелесе. Нью-Йорк: Vintage Books, 1992.
Докинз, Ричард. Восхождение на гору Невероятного. Нью-Йорк и
Лондон: W. W. Norton, 1996.
———. Расширенный фенотип: длинная рука гена. Нью-Йорк и
Оксфорд: Oxford University Press, 1982.
———. Расплетая радугу: наука, заблуждения и жажда чуда.
Лондон: Penguin Press, 1998.
Дин, Кейти. «Внимание, дети: сыграйте в эту игру». Wired News.
19 декабря 2000 г.

Деэн, Станислас, Мишель Керзберг и Жан-Пьер Шанжё.
«Нейронная модель глобального рабочего пространства при решении
сложных когнитивных задач». Proceedings of the National Academy of
Sciences of the United States of America 95 (1998): 14529–34.
Де Ланда, Мануэль. Тысяча лет нелинейной истории. Нью-Йорк:
Zone Books, Swerve Editions, 1997.
———. Война в эпоху разумных машин. Нью-Йорк: Zone Books,
Swerve Editions, 1991.
Денёбур, Ж.-Л., С. Арон, С. Госс, Ж.-М. Пастельс и Г. Дюринк.
«Случайное поведение, процессы усиления и число участников: их
вклад в собирательные свойства муравьев». Physica D 22 (1986): 176–
86.
Деннет, Дэниел К. Дети разума: эссе о проектировании сознания.
Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1998.
———. Объясненное сознание. Бостон, Лондон и Торонто: Little
Brown, 1991.
де Вааль, Франс. Политика у шимпанзе. Балтимор, Мэриленд:
Johns Hopkins University Press, 1982.
Даймонд, Джаред. Ружья, микробы и сталь: судьбы человеческих
обществ. Нью-Йорк и Лондон: W. W. Norton, 1997.
———. Почему нам нравится секс? Эволюция человеческой
сексуальности. Нью-Йорк: Basic Books, 1997.
Диккенс, Чарльз. Холодный дом. Бостон: Houghton-Mifflin,
Riverside Editions, 1956.
Дональдсон, Маргарет. Мыслительная деятельность детей. НьюЙорк: W. W. Norton, 1978.
Дайсон, Джордж Б. Дарвин среди машин: эволюция глобального
разума. Нью-Йорк и Менло-Парк, Калифорния: Addison Wesley, 1997.
Эдельман, Джералд М. Светлый воздух, яркий огонь: о материи
разума. Нью-Йорк: Basic Books, 1992.
———. «Создание картины мозга». Daedalus 127 (весна 1998): 37–
69.
———. Топобиология: введение в молекулярную эмбриологию.
Нью-Йорк: Basic Books, 1988.
Эдельман, Джералд, и Джулио Тонони. Вселенная сознания: как
материя становится воображением. Нью-Йорк: Basic Books, 2000.

Редакторы Scientific American. Книга о мозге от Scientific
American. Нью-Йорк: Lyons Press, 1999.
Энгельс, Фридрих. Положение рабочего класса в Англии. НьюЙорк: Penguin, 1987.
Эткофф, Нэнси. Выживание красивейших: наука о красоте. НьюЙорк и Лондон: Doubleday, 1999.
Фэллоус, Джеймс. Срочные новости: как СМИ подрывают
американскую демократию. Нью-Йорк: Vintage, 1997.
Флейк, Гэри Уильям. Вычислительная красота природы:
компьютерные исследования фракталов, хаоса, сложных систем и
адаптации. Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1998.
Фокс Келлер, Эвелин. «Сила концепции пейсмейкера в теориях
агрегации клеточных слизевиков». В кн.: Размышления о гендере и
науке. Нью-Хейвен, Коннектикут: Yale University Press, 1996.
Гарфинкель, Алан. «Слизевик Dictyostelium как модель
самоорганизации
в
социальных
системах».
В
кн.:
Самоорганизующиеся системы: эмерджентность порядка, под
редакцией Ф. Юджина Йейтса. Нью-Йорк и Лондон: Plenum Press,
1987.
Гарро, Джоэл. Окраинный город: жизнь на рубеже. Нью-Йорк:
Doubleday, 1991.
Гелернтер, Дэвид. Зеркальные миры, или День, когда программное
обеспечение поместит Вселенную в обувную коробку... Как это
произойдет и что это будет значить. Нью-Йорк и Оксфорд: Oxford
University Press, 1992.
Гелл-Ман, Мюррей. Кварк и ягуар: приключения в простом и
сложном. Нью-Йорк: W. H. Freeman and Co., 1994.
Гис, Джозеф, и Фрэнсис Гис. Жизнь в средневековом городе. НьюЙорк: Harper Perennial, 1969.
Глейк, Джеймс. Хаос: создание новой науки. Нью-Йорк и Лондон:
Penguin Books, 1987.
Гордон, Дебора. Муравьи за работой: как устроено общество
насекомых. Нью-Йорк: Free Press, 1999.
Гулд, Стивен Джей. Фул-хаус: распространение превосходства
от Платона до Дарвина. Нью-Йорк: Harmony Books, 1996.
———. Большой палец панды: новые размышления о
естественной истории. Нью-Йорк и Лондон: W.W. Norton, 1980.

———. Удивительная жизнь: сланцы Берджес и природа
истории. Нью-Йорк и Лондон: W. W. Norton, 1989.
Гюзельдере, Гювен, и Стефано Франки, ред. «Преодолевая
разрыв: на стыке когнитивистики и литературной критики». Stanford
Humanities Review 4, № 1 (весна 1994): прил.
Холл, Питер. Города завтрашнего дня: интеллектуальная
история градостроительного планирования и дизайна в двадцатом
веке. Кембридж, Массачусетс, и Оксфорд, Великобритания: Blackwell
Publishers, 1988.
Харви, Дэвид. Урбанистический опыт. Балтимор, Мэриленд:
Johns Hopkins University Press, 1989.
Хейлс, Н. Кэтрин. Связанные хаосом: упорядоченный беспорядок в
современной литературе и науке. Итака, Нью-Йорк, и Лондон: Cornell
University Press, 1990.
———. Хаос и порядок: сложная динамика в литературе и науке.
Чикаго: University of Chicago Press, 1991.
Хибберт, Кристофер. Флоренция: биография города. Нью-Йорк и
Лондон: W. W. Norton, 1993.
———. Дом Медичи: его расцвет и падение. Нью-Йорк: William
Morrow, 1975.
Хиллис, Дэниел. Узор на камне: простые идеи, благодаря
которым работают компьютеры. Нью-Йорк: Basic Books, 1998.
Ходжес, Эндрю. Алан Тьюринг: Энигма. Нью-Йорк: Walker and
Co., 2000.
Хоффман, Дональд Д. Визуальный интеллект: как мы создаем то,
что видим. Нью-Йорк и Лондон: W. W. Norton, 1998.
Хофштадтер, Дуглас. Гёдель, Эшер, Бах: эта бесконечная золотая
гирлянда. Нью-Йорк: Basic Books, 1979.
———. Прекрасный тон Маро: в похвалу музыке языка. НьюЙорк: Basic Books, 1997.
Холланд, Джон Х. Эмерджентность: от хаоса к порядку. Рединг,
Массачусетс: Helix, 1998.
———. Скрытый порядок. Рединг, Массачусетс: Helix, 1995.
Хамфри, Николас. История разума: эволюция и рождение
человеческого сознания. Нью-Йорк: Springer-Verlag, Copernicus
Editions, 1992.

Хаксли, Олдос. Двери восприятия и Рай и ад. Нью-Йорк: Harper
Perennial, 1963.
Иберолл, Артур С. «Физика для изучения цивилизации». В
Самоорганизующиеся системы: возникновение порядка, под ред.
Юджина Ф. Йейтса. Нью-Йорк и Лондон: Plenum Press, 1987.
Инс, Д. К., ред. Машинный интеллект. Т. 3 Собрания сочинений
Алана Тьюринга. Нью-Йорк: Elsevier Science Publishing, 1992.
Иннес, Джудит Э., и Дэвид Э. Бухер. «Развитие мегаполиса как
сложная система: новый подход к устойчивости». Economic
Development Quarterly 13 (1999): 141–56.
Джекобс, Джейн. «Смерть и жизнь больших американских
городов». Нью-Йорк: Vintage, 1961.
———. Природа экономик. Нью-Йорк: Modern Library Original,
2000.
Джонсон, Джордж. Огонь в разуме: наука, вера и поиск порядка.
Нью-Йорк: Vintage, 1995.
Джонсон, Стивен. Интерфейсная культура: как новые технологии
меняют то, как мы творим и общаемся. Сан-Франциско: Harper Edge,
1997.
Джонс, Стив. Язык генов: разгадка тайн нашего генетического
прошлого, настоящего и будущего. Нью-Йорк и Лондон: Anchor
Books, Doubleday, 1993.
Джойс, Джеймс. Улисс. Нью-Йорк: Vintage, 1986.
Карсаи, Иштван, и Джон В. Венцель. «Продуктивность, гибкость
на индивидуальном уровне и уровне колонии, а также организация
труда как следствие размера колонии». Proceedings of the National
Academy of Sciences of the United States of America 95 (1998): 8665–69.
Кац, Питер. Новый урбанизм: на пути к архитектуре
сообщества. Нью-Йорк, Сан-Франциско и Вашингтон, округ
Колумбия: McGraw-Hill, 1994.
Кауффман, Стюарт. Дома во Вселенной: поиск законов
самоорганизации и сложности. Нью-Йорк и Оксфорд: Oxford
University Press, 1995.
Келли, Кевин. Вне контроля. Нью-Йорк: Addison-Wesley, 1994.
Келсо, Дж. А. Скотт. Динамические паттерны: самоорганизация
мозга и поведения. Лондон и Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1999.

Кессин, Ричард Х., и Михил М. Кампанье. «Развитие социальной
амебы». American Scientist 80, № 6 (1992): 556–65.
Кляйн, Наоми. «Проблема видения». The Nation, 10 июля 2000
года.
Кох, Кристоф, и Жиль Лоран. «Сложность и нервная система».
Science 284 (1999): 96–98.
Ковалевски, Стивен А. «Эволюция сложности в долине Оахака».
Annual Review of Anthropology 19 (1990): 39–58.
Крамер, Питер. Прислушиваясь к Прозаку. Нью-Йорк и Лондон:
Penguin Books, 1993.
Кругман, Пол. Самоорганизующаяся экономика. Оксфорд,
Великобритания, и Молден, Массачусетс: Blackwell Publishers, 1996.
Кун, Томас. Структура научных революций, 2-е изд. Чикаго:
University of Chicago Press, 1962, 1970.
Кунстлер, Джеймс Ховард. География нигде: расцвет и упадок
рукотворного ландшафта Америки. Нью-Йорк: Touchstone, 1993.
———. Домой из ниоткуда: переустройство нашего
повседневного мира для XXI века. Нью-Йорк: Touchstone, 1996.
Курцвейл, Рэй. Эпоха духовных машин: когда компьютеры
превзойдут человеческий разум. Нью-Йорк: Penguin Books, 1999.
Лэнгтон, Кристофер и др., ред. Искусственная жизнь II. РедвудСити и Менло-Парк, Калифорния: Addison Wesley, 1990.
Леонард, Эндрю. Боты: происхождение новых видов. СанФранциско: Hardwired Books, 1997.
Лессиг, Лоуренс. Код и другие законы киберпространства. НьюЙорк: Basic Books, 1999.
Леви, Стивен. Искусственная жизнь: репортаж с рубежа, где
компьютеры встречаются с биологией. Нью-Йорк: Vintage, 1992.
Левин, Роджер. Сложность: жизнь на грани хаоса. Нью-Йорк:
Macmillan, 1992.
Льюис, Р. У. Б. Город Флоренция: исторические перспективы и
личные наблюдения. Нью-Йорк: Farrar, Straus and Giroux, 1995.
Липпман, Уолтер. Общественное мнение. Нью-Йорк: Free Press,
1922, 1949, 1997.
Люка-Дюбретон, Ж. Повседневная жизнь Флоренции во времена
Медичи. Нью-Йорк: Macmillan, 1961.

Люмер, Э. Д., Дж. М. Эдельман, и Дж. Тонони. «Нейронная
динамика в модели таламокортикальной системы. I. Слои, петли и
возникновение быстрых синхронных ритмов». Cerebral Cortex 7
(1997): 207–27.
Линч, Кевин. Образ города. Кембридж, Массачусетс: MIT Press,
1997.
Маклауд, Катрина, Алекс Беккер, и Жиль Лоран. «Кто считывает
временную информацию, содержащуюся в синхронизированных и
колебательных сериях спайков?» Nature 395 (1998): 693–98.
Маркус, Стивен. Энгельс, Манчестер и рабочий класс. Нью-Йорк:
W. W. Norton, 1974.
Макканн, Кевин, Алан Хастингс и Гэри Р. Хаксел. «Слабые
трофические взаимодействия и равновесие природы». Nature 395
(1998): 794–98.
Маккинтош, Энтони Рэндал, М. Наташа Раджа и Нэнси Дж. Лобо.
«Взаимодействия префронтальной коры в связи с осознанием при
сенсорном обучении». Science 28 (May 1999): 1531–33.
Маклюэн, Маршалл. Понимание медиа: Внешние расширения
человека. Кембридж, Массачусетс, и Лондон: MIT Press, 1994.
Минский, Марвин. Сообщество разума. Нью-Йорк: Touchstone,
1985.
Митчелл, Уильям Дж. Город битов: Пространство, место и
инфобан. Лондон и Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1995.
Митен, Стивен. Предыстория разума: Когнитивные истоки
искусства, религии и науки. Лондон: Thames and Hudson, 1996.
Моретти, Франко. Атлас европейского романа, 1800–1900. НьюЙорк и Лондон: Verso, 1998.
Морган, Гарет. Образы организации. Сан-Франциско: BerrenKoehler Publishers, 1997; и Таузенд-Оукс, Калифорния: Sage
Publications, 1997.
Моррисон, Филип, Филлис Моррисон и Дизайн-бюро Чарльза и
Рэй Имз. Степени десятки: Относительные размеры вещей во
Вселенной. Нью-Йорк: Scientific American Library, 1999.
Маунткасл, Вернон Б. «Наука о мозге на исходе века». Daedalus
127 (весна 1998): 1–36.
Мамфорд, Льюис. Город в истории: его истоки, его
трансформации и его перспективы. Нью-Йорк и Лондон: Harcourt,

Brace, Jovanovich, 1961.
———. «Линия горизонта». The New Yorker, 1 декабря 1962 года,
148–77.
Мерфи, Майкл П., и Люк А. Дж. О’Нил, ред. Что есть жизнь?
Следующие пятьдесят лет: Размышления о будущем биологии.
Кембридж, Великобритания: Cambridge University Press, 1995.
Орнстейн, Роберт, и Ричард Томпсон. Удивительный мозг. Бостон:
Houghton-Mifflin, 1984.
Пенроуз, Роджер. Новый ум короля: О компьютерах, мышлении и
законах физики. Нью-Йорк: Penguin Books, 1991.
Филлипс, Уильям А., и Вольф Зингер. «В поисках общих основ
для кортикальных вычислений». Behavioral and Brain Sciences 20
(1997): 657–722.
Пинкер, Стивен. Как работает разум. Нью-Йорк: Norton, 1997.
———. Язык как инстинкт. Нью-Йорк: Harper Perennial, 1994.
Пригожин, Илья, и Г. Николис. Познание сложного. Нью-Йорк: W.
H. Freeman, 1989.
Резник, Митчелл. Черепахи, термиты и дорожные заторы:
Исследования в массово-параллельных микромирах. Кембридж,
Массачусетс, и Лондон: MIT Press, 1999.
Рестак, Ричард. Пейзажи мозга: Введение в то, что нейронаука
узнала о структуре, функциях и способностях мозга. Нью-Йорк:
Hyperion, 1995.
Ридли, Мэтт. Геном: Автобиография вида в 23 главах. Нью-Йорк:
HarperCollins, 1999.
Роджерс, Ричард. Города для маленькой планеты. Лондон: Faber
and Faber, 1997.
Розенстил, Том. Странная компания: Как телевидение и
кандидаты в президенты изменили американскую политику в 1992
году. Нью-Йорк: Hyperion, 1993.
Рашкофф, Дуглас. Навязанный выбор: Почему мы слушаем то,
что «они» говорят. Нью-Йорк: Riverhead Books, 1999.
———. Медиавирус! Тайные стратегии массовой культуры. НьюЙорк: Ballantine Books, 1994.
Рыбчинский, Витольд. Прогалина вдали: Фредерик Лоу Олмстед и
Америка в девятнадцатом веке. Нью-Йорк: Scribner, 1999.

Сакс, Оливер. Антрополог на Марсе. Нью-Йорк: Vintage Books,
1995.
Сэдлер, Саймон. Ситуационистский
город. Кембридж,
Массачусетс, и Лондон: MIT Press, 1998.
Шактер, Дэниел Л. В поисках памяти: Мозг, разум и прошлое.
Нью-Йорк: Basic Books, 1997.
Шеллинг, Томас. Микромотивы и макроповедение. Нью-Йорк и
Лондон: W. W. Norton, 1978.
Шрайбер, Даррен. «Появление партий: агент-ориентированная
модель». Публикация в Сети. www.swarm.org/community-links.html. 20
марта 2000 года.
Шрёдер, Манфред. Фракталы, хаос, степенные законы:
Миниатюры из бесконечного рая. Нью-Йорк: W. H. Freeman and Co.,
1991.
Селфридж, О. Г. «„Пандемониум“: парадигма обучения». В
Механизация процессов мышления. Материалы симпозиума,
прошедшего в Национальной физической лаборатории в ноябре 1958
года. Лондон: Her Majesty’s Stationery Office, 1959.
Селфридж, Оливер Г., Эдвина Л. Рисленд и Майкл А. Арбиб, ред.
Адаптивное управление плохо определенными системами. Нью-Йорк и
Лондон: Plenum Press, 1984.
Сеннет, Ричард. Совесть глаза: Дизайн и общественная жизнь
городов. Нью-Йорк: Knopf, 1990.
———. Падение публичного человека: О социальной психологии
капитализма. Нью-Йорк: Vintage, 1978.
———, ред. Классические эссе о культуре городов. ЭнглвудКлиффс, Нью-Джерси: Prentice-Hall, 1969.
Шах, А. М., Б. С. Бавискар и Э. А. Рамасвами. Сложные
организации и городские сообщества. Т. 3 серии Социальная
структура и изменения. Нью-Дели, Лондон и Таузенд-Оукс,
Калифорния: Sage Publications, Inc., 1996.
Шеннон, Клод Э. Математическая теория связи. Чикаго:
University of Illinois Press, 1998.
Шапиро, Эндрю Л. Революция контроля: Как интернет передает
власть в руки людей и меняет привычный нам мир. Нью-Йорк: Century
Foundation Books, 1999.
Стивенсон, Нил. Криптономикон. Нью-Йорк: Avon Books, 1999.

Стопфер, Марк, Сита Бхагаван, Брайан Х. Смит и Жиль Лоран.
«Нарушение
распознавания
запахов
при
десинхронизации
кодирующих запахи нейронных ансамблей». Nature 390 (1997): 70–74.
Сторр, Энтони. Музыка и разум. Нью-Йорк: Free Press, 1992.
Строман, Ричард С. «Грядущая куновская революция в биологии».
Nature Biotechnology 15 (1997): 194–200.
Тейлор, Джон. Гонка за сознанием. Кембридж, Массачусетс, и
Лондон: MIT Press, 1999.
Томас, Льюис. Жизнь клетки: Заметки наблюдателя-биолога.
Нью-Йорк: Penguin, 1974.
Томпсон, Э. П. Общие обычаи: Исследования традиционной
народной культуры. Нью-Йорк: New Press, 1993.
Тонони, Джулио, и Джералд М. Эдельман. «Сознание и
сложность». Science 282 (1998): 1846–51.
———. «Сознание и интеграция информации в мозге».
Consciousness: At the Frontiers of Neuroscience, Advances in Neurology
77 (1998): 245–80.
Тонони, Джулио, Джералд М. Эдельман и Олаф Спорнс. «Мера
сложности для селективного сопоставления сигналов мозгом».
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of
America 93 (1996): 3422–27.
———. «Информация в мозге». Trends in Cognitive Sciences 2
(1998).
———. «Меры вырожденности и избыточности в биологических
сетях». Proceedings of the National Academy of Sciences of the United
States of America 96 (1999): 3257–62.
Тонони, Джулио, Р. Шринивасан, Д. П. Рассел и Г. М. Эдельман.
«Исследование нейронных коррелятов сознательного восприятия с
помощью частотно-маркированных нейромагнитных ответов».
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of
America 95 (1998): 3198–203.
Варела, Франсиско, Эван Томпсон и Элеонор Рош. Воплощенный
разум: Когнитивная наука и человеческий опыт. Кембридж,
Массачусетс, и Лондон: MIT Press, 1993.
Уолдроп, Митчелл М. Сложность: зарождающаяся наука на
границе порядка и хаоса. Нью-Йорк и Лондон: Simon and Schuster,
1992.

Уоттс, Дункан Дж., и Стивен Х. Строгац. «Коллективная динамика
сетей "тесного мира"». Nature 393 (1998): 440–42.
Уивер, Уоррен. «Наука и сложность». American Scientist 36 (1948):
536.
Вайсс, Майкл Дж. Кластеризованный мир: как мы живем, что
мы покупаем и что все это говорит о том, кто мы такие. Нью-Йорк,
Лондон и Бостон: Little, Brown, 2000.
Уайт, Лесли. «Энергия и эволюция культуры». American
Anthropologist 45 (1943): 335–56.
Винер, Норберт. «Кибернетика», или Управление и связь в
животном и машине. Кембридж, Массачусетс: MIT Press, 1948.
Уильямс, Рэймонд. Деревня и город. Нью-Йорк: Oxford University
Press, 1973.
Уиллис, Уильям, и Роберт Гроссман, ред. Медицинская
нейробиология. Сент-Луис: CB Moseby Company, 1977.
Уилсон, Эдвард О. Внезапное согласие: единство знания. НьюЙорк: Knopf, 1998.
———. Социобиология. Сокр. изд. Кембридж, Массачусетс, и
Лондон: Harvard University Press, 1975, 1980.
Уилсон, Эдвард О., и Берт Хёлльдоблер. Муравьи. Кембридж,
Массачусетс: Harvard University Press, 1990.
Райт, Роберт. Ненулевая сумма: логика человеческой судьбы. НьюЙорк: Pantheon Books, 2000.

БЛАГОДАРНОСТИ.
В каком-то смысле идея этой книги началась с подарка на
тридцатилетие — точнее, с двух разных подарков, которые по воле
случая оказались одной и той же книгой; один мне преподнес отец, а
другой — мой старинный друг, архитектор и веб-дизайнер Эрик
Лифтин. Это был крупноформатный атлас городских карт
девятнадцатого века, в котором содержался поразительный план
Гамбурга, до странности напоминавший человеческий мозг в профиль.
В течение предыдущего года я читал литературу по двум совершенно
разным направлениям — одно касалось городов, другое — разума.
Каким-то образом эта карта Гамбурга пробудила во мне смутную
ассоциацию, и я начал задумываться: возможно, эти два пути
скрывают в себе тайную точку пересечения.
Стоит упомянуть и другие истоки. Я писал о теории сложности и
культуре в эссе 1996 года для Lingua Franca. Несколько страниц этой
книги берут свое начало в статье для Harper’s 1998 года о
распознавании образов и программе Alexa — эссе, которое, в свою
очередь, развилось из главы «Агенты» моей предыдущей книги
Interface Culture. В начале 1999 года я написал введение к итоговому
выпуску ID Magazine, посвященному ежегодным наградам; в нем
рассматривались вопросы контроля в интерактивном дизайне и
видеоиграх. Редакция Brill’s Content любезно позволила мне
порассуждать об идее «глобального мозга» Роберта Райта объемом в
несколько тысяч слов, когда я находился на полпути к завершению
рукописи. И многое в этой книге связано с тем, что я писал или
редактировал для FEED за последние несколько лет — особенно с
нашими специальными выпусками о мозге, видеоиграх и городах.
Поэтому особая благодарность всем моим редакторам за последние
шесть лет: моему соредактору в FEED Стефани Сайман; Алексу Стару;
Сэму Липсайту; Аманде Гриском; Остину Банну; Джеймсу Райерсону;
Алексу Абрамовичу; Бену Косгроуву; Деборе Шапиро; Элейн Блэр;
Кристиане Кулхейн; Марку Ван де Валле; Дэвиду Куну; Сьюзан
Бертон; Франко Моретти и Чи Перлман. Стефани, Джейми и Эрик
также любезно согласились прочитать ранние версии этой рукописи.

(Мой коллега Мэтт Голдберг прочитал рукопись путем осмоса.) Я
благодарен им за замечания и предложения. Они, разумеется, несут
ответственность за любые ошибки, а все достоинства книги
принадлежат мне.
Во время написания этой книги мне представилась уникальная
возможность: часть моей основной работы в Automatic Media
заключалась в помощи с проектированием и внедрением
самоорганизующегося программного обеспечения — главным образом
на нашем сайте Plastic.com, который был построен на коде Slashdot.
Писателям нечасто выпадает шанс создавать что-то параллельно с тем,
как они об этом пишут, и столь же редко удается заниматься этой
работой в компании стольких блестящих умов. Поэтому отдельный
респект Ли де Буру, Джоуи Ануффу, Мэтту Голдбергу, Майклу
Колбренеру, Фрейе Балмер, Джону Фелпсу, Робу Фрэнсису и Дж. Дж.
Гиффорду. Они заслуживают особой похвалы за то, что стойко терпели
все мои перевозбужденные от избытка кофе излияния о кластерах и
узлах-указателях.
Эта книга стала намного лучше благодаря интервью, которые я
взял у Мануэля де Ланды, Ричарда Роджерса, Деборы Гордон, Роба
Мальды, Джеффа Бейтса, Оливера Селфриджа, Уилла Райта, Дэвида
Джефферсона, Эвелин Фокс Келлер, Рика Хейвуда, Митча Резника,
Стивена Пинкера, Эрика Циммермана, Нейта Оостендорпа, Брюстера
Кейла, Эндрю Шапиро и Дугласа Рашкоффа. Я также вспоминаю
немало дружеских бесед, которые тоже повлияли на книгу — прежде
всего, разговоры с Дэвидом Шенком, Рути Роджерс, Ру Роджерсом,
Митчем Капором, Кевином Келли, Энни Китинг, Николасом
Баттервортом, Ким Хокинс, Рори Кеннеди, Марком Бейли, Фрэнком
Ричем, Дениз Карузо, Лиз Гарбус, Дэном Коганом, Пенни Льюис,
Джоном Брокманом, Руфусом Грискомом, Джеем Хейнсом, Бетси
Шмидт, Стивеном Грином, Эстер Дайсон и моими студентами по
программе ITP Нью-Йоркского университета, где Ред Бернс
великодушно пригласила меня провести семинар для аспирантов по
эмерджентному программному обеспечению. Моя семья, как всегда,
служила неиссякаемым источником идей и поддержки — особенно два
моих «проводника» в мир медицины, мама и сестра Салли.
На протяжении большей части работы над книгой Эндрю Шредер
играл неоценимую роль в качестве ассистента-исследователя,

разыскивая малоизвестные эссе и читая их вместе со мной. (Джей
Демас и Джош Сондерс также помогли с важными изысканиями в
процессе работы.) Мой агент Лидия Уиллс в очередной раз виртуозно
направила громоздкий черновик заявки в русло проекта, который
действительно можно было опубликовать. Мой редактор в Penguin UK
Стефан Макграт внес ряд своевременных и проницательных
предложений в черновую рукопись. В издательстве Scribner Рэйчел
Сассман проявляла невероятное терпение к моим постоянным
задержкам со сдачей материалов. Что касается моего талантливого
редактора Джиллиан Блейк, она не только бровью не повела, когда я
рассказал ей о намерении начать книгу со слизевиков, но и обеспечила
именно то концептуальное и построчное руководство, которое было
так необходимо мне при сборке этой сложной, многослойной книги.
И, конечно, моя жена Алекса Робинсон. Во всей стране не сыскать
литературного редактора лучше, как и более преданного защитника,
идеального собеседника для обсуждения идей и надежного тыла. Она
во многих смыслах мой идеальный читатель. Эта книга — наряду с
нашим браком — оказалась одним из тех будущих совместных
проектов, на которые я намекал в предыдущих благодарностях, но я
практически уверен, что впереди у нас еще много совместных
проектов.
Почти четыре года назад, спустя всего несколько дней после того,
как мы с Алексой переехали в нашу квартиру в Уэст-Виллидж, я
наконец-то собрался прочесть книгу Джейн Джекобс «Смерть и жизнь
больших американских городов». Я знал, что во время работы над этой
книгой Джекобс жила в Виллидж, но не знал её точного адреса. С
самой первой главы становилось ясно, что она, должно быть, жила гдето поблизости. Прочитав около сотни страниц, я с помощью Сети
разыскал её дом: он находился буквально в трех кварталах от нашей
квартиры. На протяжении всей работы над этой книгой из своего
домашнего кабинета я мог видеть крышу прежнего дома Джекобс.
Предо мной раскинулись крыши и тротуары всего Уэст-Виллидж —
тот самый городской балет, о котором Джекобс так убедительно писала
сорок лет назад. Если подобные книги и требуют слов благодарности,
то начинаться — или заканчиваться — они должны именно с этой
великой, изменчивой энергии и её связующей силы. Это городская
книга — как по своей тематике, так и по духу. Если вы читаете эти

строки в таком же процветающем городе, отложите книгу, выйдите на
бурлящие улицы и создавайте свои собственные связи.
МАРТ 2001
НЬЮ-ЙОРК

УКАЗАТЕЛЬ.
абсолютный рефрактерный период, 143
Abuzz, 125
бухгалтерский учет, двойная запись, 102
Acer Group, 224
акразин (циклический АМФ (цАМФ)), 14, 15–17, 52, 164
Адамс, Ричард Ньюболд, 253прим.
адреналин, 141–42
реклама, 210–16
аффинити-группы, 225
агломерация, экономия от, 107–8
агрегация:
кластеры, образуемые путем, 210–15, 219–20, 221, 226
компьютерное моделирование, 16–17, 23, 59–63, 163–69
слизевики, см. слизевик
сельское хозяйство, 112, 252прим.–54прим.
Alexa Internet, 121–26, 181, 205
алгоритмы:
игровые, 17, 88, 89, 175
генетические, 57–59, 209
«читающие мысли», 215
сетевые, 88, 89, 161
распознавания образов, 126
по сравнению с репрезентациями, 158–59
A-Life (искусственная жизнь), 182–86
алфавит, 54–57, 116
Amazon.com, 122, 215, 221–22, 228
дождевые леса Амазонии, 73
American Scientist, 46
аминокислоты, 85
антитела, 65, 103, 249прим.–50прим., 261прим.
антиглобалистские движения, 67, 225–26
муравьи, 73–82

коллективный разум, 9, 29, 33, 62–63, 73–82, 85, 97, 103–4, 115,
120–21, 123, 224, 237прим.–39прим., 255прим.
колонии, 18, 20–21, 22, 29–33, 65, 67, 73–82, 84, 88–89, 91, 93–94,
97–100, 115, 164, 224, 237прим.–39прим., 243прим.–45прим., 248прим.
совместное поведение, 20–21, 31–33, 40, 52, 59–63, 86, 88, 93–94,
168, 181, 226, 232–33, 261прим.
коммуникация, 52, 75–76, 77, 78, 79, 84–85
компьютерное моделирование, 59–63, 65
циклы развития, 80–82
воздействие на окружающую среду, 73
эволюция, 31, 73–74, 82–83
фуражирование, 18, 31, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 81, 98, 124, 166, 223,
228, 243прим.
жнецы, 29–33, 40, 74, 76–82, 89, 99, 103–4, 120–21, 123, 179,
243прим.–45прим., 261прим.
листорезы, 243прим.
долгосрочные исследования, 79–82, 99
строительство гнезд, 18, 30, 74, 77, 78, 79
отслеживание феромонов, 52, 60–63, 64, 74, 75–76, 78, 79, 84–85,
98, 115, 167, 206, 226, 228–29, 243прим.–44прим.
популяция, 73, 76–77, 82
куколки, 74
королева, 30–31, 33, 80, 168, 239прим.
размножение, 30–31, 61, 74
как общественные насекомые, 22, 73, 74, 82–83, 121
солдаты, 243прим.–44прим.
виды, 73, 75
выживание, 62, 73–74, 98
роевая логика, 74, 75, 78, 79, 87, 181, 225–26, 232–33
рабочие, 74, 81–82, 94, 245прим.
«Муравьи» (Уилсон и Хёлльдоблер), 60, 75
«Муравей Антц», 31
тревожность, 141
AOL, 218
человекообразные обезьяны, 202
«Пассажи» (Беньямин), 39
Architecture Forum, 146

Arte di Por Santa Maria, 101, 102, 104–7, 124, 125, 148
искусственный интеллект (ИИ), 52–63
в играх, 182–89, 208–10
в сравнении с человеческим разумом, 45, 124, 127–29, 208
процессы обучения в, 52–63, 123–24, 127–29, 173
литература по, 65
Australopithecus afarensis, 262прим.
аутизм, 199, 205
автоматизация, 238прим.
автомобили, 92, 96–97, 98, 166, 204, 230–31, 232, 247прим.–
48прим.
аксоны, 134, 146
Бах, Иоганн Себастьян, 65, 128
бактерии, 235прим.
Барон-Коэн, Саймон, 196
Бодлер, Шарль, 92
пчелы, 82–83
поведение:
адаптивное, 18, 19–20, 77, 244прим.
коллективное, 13, 16, 20–21, 29, 31–33, 40–41, 52, 59–63, 86, 88,
93–94, 164–65, 168, 181, 185–86, 226, 232–33, 261прим.
сравнение, 20–21
сложное, 18–19, 47–48, 57, 121
децентрализованное, 31–32, 39–40, 78–79, 86
эмерджентное, см. эмерджентность
и свобода воли, 97–98, 99, 187–89
целенаправленное, 186
независимое, 97–98, 99, 187–89, 209–10
долгосрочные факторы против краткосрочных в, 98–99
макроповедение, 19, 30, 39–40, 74–80, 98–99, 119, 121–26, 168–69
микроповедение, 30, 39–40, 74–80, 98–99, 168–69
молекулярное, 46, 65, 85, 86
изменения в, 40–41
моделируемое, 209–10
отслеживание, 121–26, 129
Bell Laboratories, 44–46, 49, 53
Bell System Technical Journal, 45–46

Беньямин, Вальтер, 39
Берман, Маршалл, 95
Бернерс-Ли, Тим, 115
Безос, Джефф, 221
биология:
математическая, 12, 13–14, 15, 42, 43
топобиология, 86
см. также генетика
биомасса, 73
птичьи стаи, 166–67
рождаемость, 99
слепые зоны, 201
бладхаунды, 76
Борстин, Дэниел, 134–35, 145
мозг:
клетки, 83, 133; см. также нейроны
централизованный, 11
«колония», 115
вычислительные способности, 74
в сравнении с компьютерами, 45, 53, 254прим.–55прим.
эволюция, 73–74, 116, 126–27, 200, 202–3, 204, 262прим.
передний, 73
функциональная топография, 198–99, 246прим.
«глобальный», 114–21, 181, 254прим.
обработка информации, 108, 116, 117, 118, 126–27, 233, 254прим.–
55прим.
центры обучения, 133–34
модульная теория, 198–99, 202–3
обезьяны, 198–99
нейронная сеть, 18, 21, 78, 115, 118–19, 121, 127, 133–34, 142–44,
146, 198–99, 203–4, 205, 209, 223, 238прим., 241прим., 256прим.,
261прим., 262прим.–63прим.
размер, 119, 202–3, 262прим.
Бродель, Фернан, 263прим.–64прим.
Брилл, Стивен, 144
Брокау, Том, 131
Брунеллески, Филиппо, 101

электронные доски объявлений, 147–52
Буш, Ванневар, 251прим.
развитие бизнеса, 89–90, 106, 107–8, 250прим.–51прим., 263прим.–
64прим.
кабельное телевидение, 145, 160, 217
Кейл, Джон, 176
рак, 119, 147, 152
«Кентерберийские рассказы» (Чосер), 106
капитализм, 222, 225–26, 263прим.–64прим.
Карлейль, Томас, 36
клетки:
мозга, 83, 133; см. также нейроны
«коллективы», 85–86
коммуникация, 84–86, 88
скоординированные функции, 13, 15, 20, 83–86, 88, 96, 198–99,
238прим., 249прим.–50прим.
деление, 21
зародышевые, 83
иммунной системы, 65, 103, 128
соединения, 84–85
пейсмекерные, 14–15, 16, 17, 23, 40, 64, 67, 164
воспроизводство, 82–83, 245прим.–46прим.
кладбища, муравьиные, 32–33
центральная нервная система, 140
изменения, 9, 161
окружающей среды, 16, 73
скорость изменений, 34–35
хаос, 38, 52, 65, 117–23, 154, 169, 179, 218–20, 226
«Хаос» (Глейк), 65
Чосер, Джеффри, 106
шахматы, 170, 181, 188
ветряная оспа, 103, 104
дети, 165–66, 196–97, 243прим., 261прим.–62прим.
«Политика у шимпанзе» (де Вааль), 197–98
шимпанзе, 197–98, 202
чипы, компьютерные, 78
циркадные ритмы, 140

города:
управление, 34–35, 41, 98, 104
эстетическое восприятие, 39, 92, 94–95
в сравнении с колониями муравьев, 88–89, 91, 93–94, 97–100
центробежные и центростремительные силы в, 89–90
классовое деление в, 18, 36–40, 41, 52, 91, 95
климаксная стадия развития, 147–48
сложность, 38–39, 40, 49–52, 95–96
компьютерное моделирование, 66, 87–89, 98, 186, 229–30
как культурный сверхорганизм, 51–52, 87, 96–100
экономика, 88–90, 95, 101–2, 104–8, 109, 110, 222, 225–26,
250прим.–51прим.
«окраинные» (эдж-сити), 90, 91–92, 117, 120
эмерджентность в, 37–38, 39, 87, 88, 94, 99–100, 104–7, 109–13,
137
эволюция, 104–7, 111–16, 263прим.
обратная связь в, 91–97, 146–47, 230–31, 257прим.–58прим.
города-сады, 146, 147, 259прим.
рост, 99, 108, 109–13, 116, 146–48, 253прим.–54прим., 256прим.–
57прим.
информационные потоки в, 94, 96, 108–9, 116, 117, 232–33
критика Джекобс, 18, 38, 50–52, 64–65, 89, 91–97, 146–48, 156,
229, 230, 236прим.–37прим., 256прим.–58прим.
модель Кругмана, 89–91, 120, 159
обучение, 101–13, 116, 128, 232–33
критика Мамфорда, 146–47, 154, 259прим.
районы, 18, 36–38, 41, 50–51, 87–91, 96, 99, 106, 115, 119, 123, 186,
203, 204, 205, 220, 229–30, 233, 246прим., 250прим.–51прим.
органические, 247прим.
паттерны, 40–41, 90–91, 146, 147, 159, 223
политический порядок, 39–40, 94–95
полицентричность, 90–91, 159, 223
расовое разнообразие в, 89, 95
безопасность, 92–94, 109
самоорганизация, 87–100, 104–7, 109–13, 232–33
культура тротуаров, 51, 91–97, 99, 146, 147, 148, 230–31
социальная организация, 9, 27, 33–41, 92–94, 97–100, 109, 204

городское планирование, 49–50, 51, 89, 92, 109, 146–47, 230–31,
259прим.
«Город в истории» (Мамфорд), 107, 147
города-государства, 147
Кларк, Артур Ч., 114
классовое деление, 18, 36–40, 41, 52, 91, 95
Клинтон, Билл, 130–36, 137, 143, 144–45
Клинтон, Хиллари, 144
CNN, 131, 135–36, 145, 159
коммуникация:
у муравьев, 52, 75–76, 77, 78, 79, 84–85
двоичная, 76
клеточная, 84–86, 88
эффективная, 227–29
обратная связь в, 151–52, 195–96
групповая, 149–52, 195–96
массовая, 151–52; см. также средства массовой информации
ментальных состояний, 195–226
семиохимическая, 14, 15–17, 52, 60–63, 64, 74, 75–76, 78, 79, 84–
85, 98, 115, 167, 206, 226, 228–29
социальная, 197–98, 202, 262сн.
тактильная, 75
см. также язык
сложность:
городов, 38–39, 40, 49–52, 95–96
неорганизованная, 46–47
принцип «больше — значит другое» в, 78, 165
организованная, 47–52, 63–66, 231
статистический анализ, 46–47
системная, 39–40; см. также системы
теория сложности, 12, 46–49, 66–67, 78
переменные в, 46, 88–89, 161
Computer Artworks, 182–86
компьютеры:
сравнение с мозгом, 45, 53, 254сн.–55сн.
вычислительная мощность, 49, 59, 78, 79, 88, 127, 139, 170, 242сн.
цифровые, 14, 42, 45, 49, 52, 88, 127, 139

обработка информации на, 44–45, 53
обучение, 52–63, 170–74
параллельные высокоскоростные, 59, 170, 260сн.
программы для, см. программы, компьютерные
симуляции на, см. симуляции, компьютерные
суперкомпьютеры, 53, 59–63, 139, 170–74, 209
компьютерные науки, 54
«Положение рабочего класса в Англии» (Энгельс), 36
Connection Machine, 59–63, 170–74, 209
сознание:
глобальное, 113–14
обучение и, 102–4
самосознание и, 127–29, 199–204, 262сн.
см. также разум, человеческий
Content, 144
контроль:
художественное использование, 163–89
автономия против, 186–89
обратная связь и, 139, 141–42, 221
косвенный, 22, 76–77, 117, 163–89, 222, 233–34
«Революция контроля» (Шапиро), 159
корпорации, 67, 222–24
Козимо I, герцог Флоренции, 102
чудаки, 149–51, 156, 161
уровень преступности, 87, 88, 186
«Кибернетика» (Винер), 53, 139, 140, 169, 238сн., 259сн.–60сн.
циклический АМФ (цАМФ) (акразин), 14, 15–17, 52, 164
цитоплазма, 85
Daily Me, 159–60, 207, 211, 212–13
Денди (шимпанзе), 197–98
Дарвин, Чарльз, 12, 18, 22–23
Докинз, Ричард, 59–60, 243сн.
«Смерть и жизнь больших американских городов» (Джекобс), 50–
52, 91–97, 146–48, 236сн.–37сн., 256сн.–58сн.
принятие решений, 40, 98–99
Де Ланда, Мануэль, 65, 112–13, 263сн.
демократия, 91, 224

«демоны», 54–57
дендриты, 146
Денебур, Жан-Луи, 244сн.
Деннет, Дэниел, 201
де Вааль, Франс, 197–98
Диккенс, Чарльз, 35, 36
Дизраэли, Бенджамин, 36
ДНК, 56, 58, 83–84, 182–83, 185
Дориго, Марко, 228–29
дотком-компании, 113–14, 117
«Дублинцы» (Джойс), 39
Dungeons & Dragons, 155, 157
Имз, Чарльз и Рэй, 231–32
eBay, 157, 221
ECHO, 147–52, 153
экономика, экономисты, 88–90, 95, 101–2, 104–8, 109, 110, 155–56,
222, 225–26, 243сн., 250сн.–51сн., 260сн., 263сн.–64сн.
Эдельман, Джералд, 65, 86, 103, 193, 233
ЭЭГ, 142
электричество, 46, 207
Элиот, Джордж, 22–23
электронная почта, 150, 157, 215–16
эмбриональное развитие, 85, 86, 87, 91, 238сн.
эмерджентность:
прикладная, 20–21, 22, 66–67, 207–8
аналогия с бильярдом, 18–19, 47–48
«бутстрэппинг» в, 112–13, 121, 126–27
в городах, 37–38, 39, 87, 88, 94, 99–100, 104–7, 109–13, 137
развитие, 11–17, 20–21, 63–64, 116–17, 163–69
обратная связь и, 120–21, 132, 137, 166–68
в играх, 17, 21, 66, 87–89, 174–89, 208–9
исторический анализ, 17–18, 22, 63–67, 241сн.–42сн.
в интеллекте, 99–100, 113–14, 127–29
концепция Келлера — Сегеля, 12–17, 18, 42, 43
законы, 18
логика, 66–67
в массмедиа, 130–36, 137, 143–46, 152

влияние правил на, 19, 180–81, 226
социальная, 22–23, 36–40, 49–50, 92–100
в программном обеспечении, 17, 21, 22, 121–26, 170–74, 186, 189,
204–8, 221–22, 223
сеть эмерджентности, 22–23, 38, 44, 185, 226, 233–34
см. также самоорганизация
«Эмерджентность», 224
энциклопедии, 125
источники энергии, 46, 112–13, 207
Энгельс, Фридрих, 18, 22, 36–38, 52, 67, 239сн.–40сн.
ENIAC, 53, 139
машина «Энигма», 42, 255сн.–56сн.
Просвещение, 66
энтомология, 80
энтропия, 52
окружающая среда:
адаптация к, 19–20
изменения в, 16, 73
в сравнении с генетикой, 31, 56, 83–84, 172–73, 202
Epinions, 157, 205, 216
равновесие, 138, 140–41, 143, 146–47, 148, 149, 151, 154, 159
«Эрмен и Энгельс», 36
лечение эстрогеном, 44
Everything2, 125, 205
эволюция:
муравьев, 31, 73–74, 82–83
мозга, 73–74, 116, 126–27, 200, 202–3, 204, 262сн.
городов, 104–7, 111–16, 263сн.
компьютерных программ, 57–59, 60, 205–6
компьютерное моделирование, 56–63, 182–89, 193, 209–10
влияние окружающей среды на, 172–73, 202
обратная связь в, 62
интеллекта, 73, 115–17
ламарковская, 184
естественный отбор в, см. естественный отбор
социальная, 252сн.–54сн.
выживание и, 62, 73–74, 98, 119, 170–74

сеть эволюции, 22–23
см. также генетика
Evolva, 182–86
«исполнительная ветвь», 18
глаза, 75, 195, 201
лица, 18, 102–3, 195
нейронное утомление, 143–44
FEED, 150
обратная связь, 130–62
биологическая, 141–42, 143, 258сн.
в коммуникации, 151–52, 195–96
как понятие, 22, 162
контроль и, 139, 141–42, 221
эмерджентность и, 120–21, 132, 137, 166–68
в эволюции, 62
в гомеостатических системах, 138, 140–41, 143
информационная, 201–2, 231
в обучении, 52, 57
петли обратной связи, 120, 121, 130–36, 141–42, 145–46, 258сн.
управленческая, 223–24
в массмедиа, 130–36, 137, 143–46, 152
мета-, 155–56
взаимная, 166–68
отрицательная, 137, 138–40, 220, 257сн.
нейро-, 142–43
паттернов, 40–41
положительная, 16, 112, 137–38, 143, 152, 203, 247сн.–48сн.,
257сн., 258сн.
ценообразование и, 155–56, 260сн.
городская, 91–97, 146–47, 230–31, 257сн.–58сн.
пользовательская, 121–26, 129, 156–62, 214–15, 221–22
удобрения, 112
феодализм, 34–35
последовательность Фибоначчи, 236сн.
трехпольный севооборот, 112
фильтры качества, 161–62, 207, 214, 223

Флоренция, Италия, 21, 101–2, 104–7, 109, 115, 116, 123, 124, 125,
148, 230
флорин, 101–2
Флауэрс, Дженнифер, 130–36, 137, 143, 144–45, 152, 159, 162
Фрэмптон, Питер, 44
Франкфуртская школа, 39
Freenet, 205
автомагистрали, 91, 94, 95, 96, 97
свобода воли, 97–98, 99, 187–89
Фрит, Ута, 196
Фрёбель, Фридрих, 165–66
дары Фрёбеля, 165–66
эмбрионы лягушек, 85
Галапагосские острова, 12
компьютерные игры:
алгоритмы в, 17, 88, 89, 175
искусственный интеллект в, 182–89, 208–10
эмерджентность в, 17, 21, 66, 87–89, 174–89, 208–9
«симуляторы бога», 87–89, 186–89, 209–10
косвенное управление в, 174–89
головоломки, 183–84
репрезентативные, 158–59
ролевые, 155, 157
правила для, 180–81
программное обеспечение для, 163–89
см. также конкретные игры
теория игр, 89, 246сн.
Гей-Виллидж, 41
Gearheads, 178–80
«экспрессия генов», 86
генофонд, 46, 169, 170, 171, 172
генетика:
алгоритмы в, 57–59, 209
в клеточных функциях, 83–86, 88
компьютерное моделирование, 57–59, 182–86
в сравнении со средой, 31, 56, 83–84, 172–73, 202
мутации в, 58, 182–83

признаки, определяемые ими, 46, 48, 86, 169, 170, 171, 172, 196,
236прим.
геном, 23, 84, 86
генотипы, 58, 59
«геоохотники», 182–86
геометрическая прогрессия, 85, 218, 245прим.
геометрия, евклидова, 166
гиббоны, 202
Gigantiops destructor, 75
Гиллиат, Брюс, 122
Глейк, Джеймс, 65
«Творец и робот» (Винер), 125–26
Гёдель, Курт, 42
«Гёдель, Эшер, Бах» (Хофштадтер), 45, 65
Гёте, Иоганн Вольфганг фон, 125
«Вариации Гольдберга» (Бах), 65, 128
ювелиры, 101, 102, 104
Google, 117
Гордон, Дебора, 29–33, 40, 74, 76–82, 86, 91, 97–98, 99, 103–4, 120,
123, 164, 179, 245прим., 261прим.
Гор, Эл, 67
гориллы, 202
определение градиента, 76, 98
Grateful Dead, 148
теория «великих людей», 64
Греция, Древняя, 111, 147
«О росте и форме» (Томпсон), 236прим.
«Герника» (Пикассо), 23
цеховая система, 21, 101–2, 104–7, 124, 125, 148
«Галактика Гутенберга» (Маклюэн), 158
Гамильтон, У. Д., 238прим.
«Хардбол», 135
Гармоническая конвергенция, 113–14
Гарвардский университет, 53
Осман, Жорж Эжен, 41, 240прим.
Хайек, Фридрих фон, 260прим.
HBO, 219

Гесс, Мозес, 36
гетерархии, 98
Хейвуд, Рик, 183, 184, 185
иерархии, 14–15, 18, 30–31, 33, 98, 132, 136, 145, 148–49, 153, 208,
223, 225, 263прим.–64прим.
Хиллис, Дэнни, 59, 170–74, 180, 209, 223, 231
Хофштадтер, Дуглас, 45, 65
Холланд, Джон, 27, 57–59, 64–65
Хёлльдоблер, Берт, 60, 75
гомеостаз, 138, 140–41, 143, 146–47, 148, 149, 151, 154, 159
Homo habilis, 202
Homo sapiens, 202, 204
гомосексуальность, 41, 43–44
жилищные проекты, 49–50
Говард, Эбенизер, 146, 147, 259прим.
«Как работает разум» (Пинкер), 118
Гудзон-стрит (Нью-Йорк), 50, 93
охотники-собиратели, 252прим.–53прим.
гипертекст, 124, 152, 157, 210
Иберолл, Артур, 110–11, 252прим.–53прим.
IBM, 57
компьютер IBM 701, 57
«Имидж» (Борстин), 134–35
иммунная система, 65, 103, 128, 249прим.–50прим., 261прим.
импрессионизм, 39
инерция, законы, 106
информация:
обратная связь, 201–2, 231
потоки, 9, 44–45, 46, 75–76, 94, 96, 108–9, 116–26, 129, 132, 151,
152, 232–33
неполная, 188, 200–201
о ментальных состояниях, 196–97
мета-, 79
сети, 96–97, 116–26, 134–35, 204–5, 217–18
обработка, 44–45, 53, 108, 116, 117, 118, 126–27, 233, 254прим.–
55прим.
поиск, 100, 103

обмен, 40–41, 107–8, 158, 229–34, 251прим.–52прим.
хранение, 100, 103, 107, 108, 115, 251прим.
отслеживание, 121–26, 181, 205
теория информации, 44–45, 46
насекомые, общественные, 22, 73, 74, 82–83, 121
интеллект:
искусственный, см. искусственный интеллект
коллективный, 9, 29, 33, 62–63, 73–82, 85, 97, 103–4, 108, 115, 120–
21, 123, 224, 226, 237прим.–39прим., 255прим.
уровни развития, 11–12, 18
распределенный, 220–24, 232–33
эмерджентный, 99–100, 113–14, 127–29
эволюция, 73, 115–17
глобальный, 114–21, 181
человеческий, 45, 124, 127–29, 208
макро-, 116–17
социальный, 197–98, 202–3
Программа интерактивных телекоммуникаций, 178
«Культура интерфейсов» (Джонсон), 113–14
интерфейсы, пользовательские, 108–9, 206, 211, 251прим.
Интернет:
хаос против порядка в, 117–23
конвергенция и, 216–19
культурное влияние, 125–26
базы данных для, 121–26
децентрализация, 66, 118–21, 204–5, 217–18, 263прим.–64прим.
эмерджентный интеллект, 113–14, 127–29
как «глобальный мозг», 114–21, 181
как информационная сеть, 96–97, 116–26, 134–35, 204–5, 217–18
онлайн-сообщества в, 17, 148–62, 204–5
самосознание, 127–29
как паутина, 17, 66, 226, 229
изобретения, 108–9
Джекобс, Джейн, 18, 38, 50–52, 64–65, 89, 91–97, 146–48, 156, 229,
230, 236прим.–37прим., 242прим., 247прим.–48прим., 256прим.–
58прим.
Джефферсон, Дэвид, 59–63, 65, 263прим.

Дженнингс, Питер, 131
Jodi.org, 175, 178
Тропа Джона Мьюра, 61–63
Джой, Билл, 114
Джойс, Джеймс, 39
Кейл, Брюстер, 121–23
очки кармы, 155–56, 160
Келлер, Эвелин Фокс, 12–17, 18, 42, 43
Келли, Кевин, 168–69
детский сад, 165–66
Кляйн, Наоми, 225, 226
Кругман, Пол, 89–91, 120, 159
игрушка «Краш Крингл», 179–80, 182
Кун, Томас, 48
Курцвейл, Рэй, 114, 127, 262прим.
язык:
тела, 195
общий, 104
развитие, 104
цифровой, 115
зашифрованный, 44–45, 240прим.–41прим., 255прим.–56прим.
синтаксическая структура, 44–45, 75–76
см. также коммуникация
«Ларри Кинг», 135
латинский язык, 104
обучение:
в системах искусственного интеллекта, 52–63, 123–24, 127–29, 173
активность мозга и, 133–34
городов, 101–13, 116, 128, 232–33
компьютеров, 52–63, 170–74
и сознание, 102–4
обратная связь при, 52, 57
открытое, 57–58, 208
программное обеспечение для, 53–63, 65
Лерер, Джим, 136
Лейзер, Давид, 243прим.
Леонардо да Винчи, 101

Лесли, Алан, 196
Левински, Моника, 144
библиотеки, 109, 122, 251прим.
Библиотека Конгресса, 122
страхование жизни, 46–47
продолжительность жизни, 99
Linux, 121, 153
логика:
диалектическая, 66
эмерджентности, 66–67
как процесс, 126–27, 255прим.
роевая, 74, 75, 78, 79, 87, 181, 225–26, 232–33
Группа логики компьютеров, 57
Logo, 164, 260прим.
Лос-Анджелес, Калифорния, 91, 95, 97
Люит (шимпанзе), 197
луркеры, 150–51, 152
Маклюэн, Маршалл, 158, 161
«Макнил/Лерер Ньюсхаур», 131, 136
Маэда, Джон, 174, 178
Маэс, Пэтти, 207
магнитные поля, 140
Мальда, Роб, 152–62
поселение Мамуциум, 34
управление, корпоративное, 67, 223–24
Манчестер, Англия, 22, 33–43, 52, 67, 113
«манор», 34–35
Маркус, Стивен, 38
Маркс, Карл, 36
Массачусетский технологический институт (MIT), 52, 53, 207
«генеральные планировщики», 82
«Математическая теория связи» (Шеннон), 45–47
математика:
прикладная, 16
био-, 12, 13–14, 15, 42, 43
«Матрица», 114
лабиринты, 11

средства массовой информации, 130–36, 137, 143–46, 152, 208–21
медитация, 142–43
средство против сообщения, 161–62
память:
клеточная, 249н.–50н.
коллективная, 250н.
институциональная, 64
молекулярная, 65
пространственная, 206–7
текстовая, 206
мусорные кучи, муравьиные, 32–33, 97
Средние века, 101, 111–12, 113, 116, 249н.
средний класс, 37, 41, 240прим.
Мильтон, Джон, 53–54
разум, человеческий:
децентрализованный, 22
взаимосвязанность, 9
«чтение», 195–226
«общество», 65
см. также сознание
Минский, Марвин, 18, 53, 65, 167–68, 237прим.
«зеркальные нейроны», 198–99
Миямото, Сигэру, 176, 178
модераторы, онлайн, 154–57, 160, 260прим.
модульная теория, 198–99, 202–3
молекулы, 46, 65, 85, 86, 236прим.
Молиньё, Питер, 178
обезьяны, 197–99, 202, 262прим.
Монополия, 158–59, 181
принцип «больше — значит другое», 78, 165
Морган, Ллойд, 242прим.
морфогенез, 14, 15, 42, 43, 49
Мозес, Роберт, 38, 50
Ms. Pac-Man, 177
MTV, 176, 214
Мамфорд, Льюис, 38, 107, 112, 146–47, 154, 242прим.
Мюррей, Арнольд, 43

Музей движущегося изображения, 177
музыка, 45, 53, 128–29, 214, 217, 258прим.
мутации, генетические, 58, 182–83
Myst, 183–84
Накагаки, Тосиюки, 11
Напир, Чарльз Джеймс, 35
Napster, 214, 217
NASDAQ, 117
The Nation, 225
Национальная физическая лаборатория, 42, 54
естественный отбор, 56–63, 83, 169, 170–74, 184, 185–86, 193, 203,
204
«Природа экономик» (Джекобс), 156
NBC, 136
близкие к оптимальным решения, 228
Негропонте, Николас, 159
районы, 18, 36–38, 41, 50–51, 87–91, 96, 99, 106, 115, 119, 123, 186,
203, 204, 205, 220, 229–30, 233, 246прим.
браузер Netscape, 124–25
сети:
алгоритмы для, 88, 89, 161
информация, 96–97, 116–26, 134–35, 204–5, 217–18
нейронные, 18, 21, 78, 115, 118–19, 121, 127, 133–34, 142–44, 146,
198–99, 203–4, 205, 209, 223, 238прим., 241прим., 256прим., 261прим.,
262прим.–63прим.
телевизионные, 135–36, 159, 160
см. также Интернет
нейроны, 18, 21, 78, 115, 118–19, 121, 127, 133–34, 142–44, 146,
198–99, 203–4, 205, 209, 223, 238прим., 241прим., 256прим., 261прим.,
262прим.–63прим.
нейромедиаторы, 115
Нью-Эйдж, 113–14
Новая экономика, 224
New Republic, 135
газеты, 159–60, 207
движение «Новый урбанизм», 147, 230
Нью-Йорк, 50, 93, 107, 113, 230

Комиссия по городскому планированию Нью-Йорка, 50
New Yorker, 146
New York Times, 125, 131, 257прим.–58прим.
Nightline, 135
Nintendo, 176
Никсон, Ричард М., 132
неравновесная термодинамика, 12, 43, 52
ноосфера, 115–16
нуклеиновые кислоты, 85
обонятельные навыки, 76
онлайн-сообщества, 17, 148–62, 204–5
алгоритм Open Shortest Path First, 229
открытый исходный код, 153
орангутаны, 202
порядок:
в сравнении с хаосом, 38, 52, 65, 117–23, 154, 169, 179, 218–20,
226, 237прим.
глобальный против локального, 39–40, 74–80, 82, 86, 90, 93, 108–9,
218–19, 224
см. также контроль
Organic Art, 182
«органические часы», 20
организация:
глобальная, 224–26
целенаправленная, 118
иерархическая, 15, 98, 132, 136, 145, 148–49, 153, 208, 223, 225,
263прим.–64прим.
политическая, 67, 225–26
само-, см. самоорганизация
ограничения по размеру, 259прим.–60прим.
социальная, 9, 27, 33–41, 92–94, 97–100, 109, 204, 252прим.–
54прим.
см. также системы
код OSS, 175
«Вне контроля» (Келли), 168–69
клетки-пейсмейкеры, 14–15, 16, 17, 23, 40, 64, 67, 164
PalmPilot, 54

«Пандемониум: парадигма обучения» (Селфридж), 54
модель «Пандемониум», 53–57, 65, 169, 231
Пейперт, Сеймур, 65, 164, 166
сдвиг парадигмы, 48–49, 64
«Потерянный рай» (Мильтон), 53–54
«Узор на камне» (Хиллис), 173
паттерны:
поведения, см. поведение
развитие, 49, 184–85, 246прим.
обратная связь о, 40–41
наследственности, 46
радиальные, 119
буквенные, 54–57, 65
математические, 42
движения, 18–20, 41, 168
музыкальные, 45
распознавание, 18, 21, 22, 44–45, 52, 54–57, 65, 103–4, 123–24,
126–29, 199, 206, 220, 221, 226, 231, 233
социальные, 18, 36–40, 41, 49–50, 52, 91, 95, 137, 185
пространственные, 20, 27, 48, 90–91, 159, 223
речевые, 44–45
спонтанные, 180
временные, 20, 27, 48, 91, 104–5
городские, 40–41, 90–91, 146, 147, 159, 223
«Перцептроны» (Минский и Пейперт), 65
фазовые переходы, 111–12
фенотипы, 58, 59
феромоны, 52, 60–63, 64, 74, 75–76, 78, 79, 84–85, 98, 115, 167,
206, 226, 228–29, 243прим.–44прим.
Phillips Interactive, 178
физика, 21, 105
Пикассо, Пабло, 23
Пинкер, Стивен, 118
планеты, вращение, 46
«независимый от платформы», 139–40
эпоха плейстоцена, 202, 262прим.
плуг, колесный, 112

политика, 39–40, 67, 94–95, 161, 224–26, 264прим.
рост населения, 34, 99, 110–11, 112, 116, 164–65, 252прим.–
53прим.
порнография, 208
постструктурализм, 65
степенной закон, 119
«Степени десятки», 231–32
прогнозы, 9, 47
«Прелюдия» (Вордсворт), 39
ценообразование, 155–56
Пригожин, Илья, 43, 52, 64–65
приоритизация, 78
теория вероятностей, 46–47
решение задач, 74, 79–80, 120, 126–27, 227–29, 251прим.–52прим.
продакт-плейсмент, 214
программы, компьютерные:
искусственной жизни, 59–63, 65
ветвление путей в, 58
коды в, 169, 170–71, 173–74, 175, 180, 205–6
эволюция, 57–59, 60, 205–6
мини-программы, 170–74
сортировки чисел, 170–74, 209, 231
хищники, 172–73
см. также программное обеспечение
белки, 85
Книга Притчей Соломоновых, 71
«псевдособытия», 145
круги покупок, 221–22
Quake, 182, 183, 208–9
управление качеством, 67
расовое разнообразие, 89, 95, 247прим.
случайность, 19, 62, 77, 78–79, 87, 121, 163, 171, 220, 222–23,
244прим., 247прим.
системы распознавания, 103
леса секвойи, 258прим.
риентри, нейронный, 256
рефлексы, 38–39

Reliable Sources, 135
Эпоха Возрождения, 101–2, 147
Replay, 211
«Проживание в Лондоне» (Вордсворт), 27
Резник, Митч, 16–17, 23, 64, 76, 163–69, 180, 189, 260прим.
Рестак, Ричард, 133–34
сетчатка, 201
Рейнгольд, Говард, 148
Ридли, Мэтт, 82, 86
Риццолатти, Джакомо, 198–99
Фонд Рокфеллера, 46, 50
Римская империя, 33, 109–10
Розенстил, Том, 135
правила, 19, 180–81, 226
Собор Святого Петра, 105
Институт Санта-Фе, 21, 39, 65, 237прим.
Шеллинг, Томас, 89, 246прим.
поисковые системы, 117, 121
протесты в Сиэтле (1999), 225, 226
Сегел, Ли, 12–17, 18, 42, 43
самосознание, 127–29, 199–204, 262прим.
«Эгоистичный ген» (Докинз), 59–60
самоорганизация:
адаптация за счет, 18, 19–20, 119, 128, 137, 139–40
процесс «снизу вверх» в, 17, 18, 22, 53–57, 66–67, 83, 97–98, 115,
116, 133, 148, 164, 166, 207, 221–23, 231
городов, 87–100, 104–7, 109–13, 232–33
кластеры в, 210–15, 219–20, 221, 226; см. также агрегация
компьютерное моделирование, 59–63, 76, 163–69
онлайн-сообществ, 148–62
как научная дисциплина, 15–18, 20, 43, 63–67, 237прим.
см. также эмерджентность
«Самоорганизующаяся экономика» (Кругман), 89
Селфридж, Оливер, 52–57, 62–65, 103, 169, 223, 231
сенсорная перегрузка, 38–39, 147
серотонин, 262прим.
Шейфер, Б. М., 14–15

Шеннон, Клод, 44–47, 53, 62–65, 241прим.
Шапиро, Эндрю, 159–60
Шелли, Мэри Уолстонкрафт, 125
торговые центры, 90, 92
культура тротуаров, 51, 91–97, 99, 146, 147, 148, 230–31
ткачи шелка, 101, 102, 104–7, 124
SimCity, 66, 87–89, 98, 186, 205, 208, 229
The Sims, 186–89, 209–10, 229
симуляции, компьютерные:
агрегации, 16–17, 23, 59–63, 163–69
муравьев, 59–63, 65
городов, 66, 87–89, 98, 186, 229–30
эволюции, 56–63, 182–89, 193, 209–10
генетики, 57–59, 182–86
модели для, 9, 16–17, 23, 59–63
самоорганизации, 59–63, 76, 163–69
60 Minutes, 144
Slashdot, 152–62, 205, 212, 223, 260n
Slate, 118, 128
циклы сна, 140
слизевик (Dictyostelium discoideum), 11–17, 18, 20–21, 23, 43, 52,
63–64, 67, 163–69, 179, 180, 220, 235прим., 236прим., 246прим.
трущобы, 41, 49–50, 137
эксперимент со Smarties, 196–97, 200, 261прим.–62прим.
Смит, Адам, 18, 156
Societas Mercatorum, 101
общество:
в сравнении с колониями муравьев, 97–98, 248прим.
эмерджентность в, 22–23, 36–40, 49–50, 92–100
иерархическое, 14–15, 98
организация, 9, 27, 33–41, 92–94, 97–100, 109, 204, 252прим.–
54прим.
паттерны в, 18, 36–40, 41, 49–50, 52, 91, 95, 137, 185
теория «Сообщества разума», 65
программное обеспечение:
эмерджентное, 17, 21, 22, 121–26, 170–74, 186, 189, 204–8, 221–22,
223

игровое, 163–89
самообучающееся, 53–63, 65
для онлайн-сообществ, 148–62
с открытым исходным кодом, 222
для распознавания паттернов, 18, 21, 54, 56, 123–24, 126–29
персонализированное, 159–60, 207–8, 211, 212–13
см. также программы, компьютерные
Сохо (Нью-Йорк), 50
Solenopsis invicta, 75
«Клан Сопрано», 219
спам, 153, 156, 161, 215–16
шифрование речи, 44–45
советы представителей, 226
StarLogo, 76, 163–69, 179, 205, 219, 247прим., 260прим.
статистический анализ, 46–47, 76–77, 78
повествование, 188–89
пригороды, 94–95, 230, 259прим.
Sun Microsystems, 224
системы веб-серфинга, 122–23
синапсы, 134
системные события, 145
системы:
адаптивные, 18, 19–20, 119, 128, 137, 139–40
снизу вверх, 17, 18, 22, 53–57, 66–67, 83, 97–98, 115, 116, 133, 148,
164, 166, 207, 221–23, 231
климаксовая стадия, 147–48, 152, 154
командные, 15, 77, 83–84
сложные, 18, 29, 78, 139–40, 246n
децентрализованные, 17, 22, 31–32, 39–40, 66, 76–79, 86, 117, 118–
21, 163–89, 204–5, 217–18, 222, 233–34, 236прим.–37прим., 263прим.
динамические, 20, 248прим.–49прим.
эмерджентные, см. Эмерджентность
интерактивные, 22, 79, 81, 120, 123, 126, 158–59, 231
открытые, 57–58, 180–89, 208
полицентрические, 90–91, 159, 223
репрезентативные, 157–59
управляемые правилами, 19, 180–81, 226

самоорганизующиеся, см. самоорганизация
саморегулирующиеся, 138, 140–41, 143, 146–47, 148, 149, 151,
154, 159
простые, 46, 47, 78
сверху вниз, 14–15, 18, 30–31, 33, 98, 132, 136, 145, 148–49, 153,
208, 223, 225
«Выходи на улицы» (Берман), 95
Tap, Type, Write, 174–75, 177
Тейлор, Чак, 59–63, 65
TCG, 224
технологии:
инновации, 108–9, 111–12, 113, 116, 254прим.
«рабские», 125–26
см. также компьютеры
Тейяр де Шарден, Пьер, 115–16, 120
телефоны, 47, 229
телевидение, 95, 130–36, 137, 143–46, 158, 159, 160–61, 210–13,
217, 218
Терминатор, 127
термиты, 22, 73, 82
«теория чужого разума», 195–226
термостаты, 137–38, 150, 258прим.
мышление:
ассоциативное, 206
снизу вверх, 66–67
децентрализованное, 17
групповое, 160
последовательное, 127
см. также интеллект
Томас, Льюис, 9
Томпсон, Д’Арси, 236прим., 259прим.
древовидные форумы, 149–50
TiVo, 211–13, 214, 218
Токвиль, Алексис де, 35
игрушки, 165–66, 178–80, 181
программа Tracker, 59–63, 65
торговля, 101–2, 104–7, 109, 110

структура дорожного движения, 97, 166, 204, 230–31, 232
задача коммивояжера, 227–29
опухоли головного мозга, 119
Тьюринг, Алан, 14, 18, 42–45, 49, 53, 54, 62–65, 67, 206, 236прим.,
242прим., 254прим.–56прим., 263прим.
машина Тьюринга, 42, 45
тест Тьюринга, 42, 206
Тернер, Тед, 135–36
«черепашки», 166, 167–68, 260n
проблема неразрешимости, 42
Unreal, 208–9
урбанизация, 99, 108, 109–13, 116, 146–48, 253прим.–54прим.
городское планирование, 49–50, 51, 89, 92, 109, 146–47, 230–31
Usenet, 162
пользовательские оценки, 121–26, 129, 156–62, 214–15, 221–22
вирус ветряной оспы, 103, 104
видеомагнитофоны, 212
вентральная премоторная область, 198
видеоигры, см. игры, компьютерные
«Виртуальное сообщество» (Рейнгольд), 148
зрительная кора, 201
вокодер, 44
Washington Post, 131
Уивер, Уоррен, 46–49, 50, 51, 64–66
WELL, 147–52, 153
Уэст-Виллидж (Нью-Йорк), 50, 93
Уитли, Билл, 136
Уилер, Уильям Мортон, 242прим.
Уайт, Лесли, 253прим.
Уайт, Линн, мл., 112
Wide Area Information Server (WAIS), 122
Винер, Норберт, 53, 57, 64–65, 125–26, 139, 140, 143, 151–52, 162,
169, 238прим., 251прим., 259прим.–60прим.
Уилсон, Эдвард О., 52, 60, 75
Витгенштейн, Людвиг, 41
Вутен, Джим, 130–36, 137, 144–45
Вордсворт, Уильям, 27, 39, 92, 98

рабочий класс, 37, 41, 52, 91, 95, 240прим., 259прим.
Всемирная паутина, см. Интернет
Райт, Роберт, 114, 115–17, 118
Райт, Уилл, 66, 87, 88, 186–89, 209–10, 229–30
Yahoo, 114, 117
Zelda: Ocarina of Time, 176, 177
Циммерман, Эрик, 178–80, 182, 186, 189

SCRIBNER.
1230 Avenue of the Americas.
New York, NY 10020.
www.SimonandSchuster.com
Copyright © 2001 Стивен Джонсон
Все права защищены, включая право на воспроизведение целиком
или частично в любой форме.
Первое издание Scribner в мягкой обложке, 2004
SCRIBNER и его графическое оформление являются товарными
знаками Macmillan Library Reference USA, Inc. и используются по
лицензии издательством Simon & Schuster, издателем этого
произведения.
Дизайн Киоко Ватанабе
Текст набран шрифтом Caslon
Каталогизационные данные публикации Библиотеки Конгресса
Джонсон, Стивен.
Эмерджентность: взаимосвязанные жизни муравьев, мозга,
городов и программного обеспечения / Стивен Джонсон.
с. см.
Включает библиографические ссылки и указатель.
1. Самоорганизующиеся системы. 2. Роевой интеллект. 3.
Системная инженерия. I. Название.
Q325.J65 2001
003'.7—dc21 2001032215
ISBN-13: 978-0-684-86875-2
ISBN-10: 0-684-86875-X
ISBN-13: 978-0-684-86876-9 (мягк. обл.)
ISBN-10: 0-684-86876-8 (мягк. обл.)
ISBN: 978-0-74321-826-9 (электронная книга)