Сдвиг. Как выжить в стремительном будущем Ито Джой

8. Устойчивость против силы

Сталь не сильна, парень. Плоть сильнее!

Тулса Дум из «Конана-варвара»

Классической иллюстрацией приоритета устойчивости над силой является история о тростнике и дубе. Ураган ломает стальной крепости дубовый ствол, а гибкий, но стойкий тростник низко склоняется, вновь выпрямляясь, когда ураганный ветер уносится прочь. Пытаясь сопротивляться погибели, дуб вместо этого приближает ее.

Традиционно крупные компании, подобно этому дубу, делают всё, чтобы закалиться против неудач. Они накапливают ресурсы, внедряют иерархические структуры управления и жесткие процессы, прорабатывают до мельчайших деталей планы на пятилетку, чтобы защититься от сил хаоса. Иными словами, они следуют приоритетам безопасности над риском, проталкивания над притягиванием, авторитета над эмерджентностью, покорности над неповиновением, карт над компасами и объектов над системами.

А вот компании — разработчики ПО, возникшие в эпоху интернета, следуют иному подходу. Поле их деятельности обладало такой новизной и менялось так стремительно, что антипатия к измеренным рискам, свойственная их предшественникам, образно говоря, посадила бы их корабль на мель, пока конкуренты стремились бы вперед. Да, они часто терпели неудачу, однако начальные инвестиции были не слишком велики, поэтому оставалась возможность извлечь урок из собственных неудач и двигаться дальше.

Отличный пример подобного подхода — YouTube. Самая ранняя версия YouTube представляла собой видеосайт знакомств под названием Tune In Hook Up. Проект успеха не имел, однако его копию можно найти на ресурсе Archive.org, где ранняя версия YouTube.com еще содержит опции меню «Я мужчина/женщина, ищу мужчин/женщин/любого в возрасте от 18 до 99» (“I’m a Male/Female seeking Males/Females/Everyone between 18 and 99”)[312].

Основатели YouTube, однако, осознали, что интернету нужен не еще один сайт знакомств, но легкий способ делиться видеоконтентом. Отчасти их вдохновили на это два события 2004 года: «конфуз с одеждой» Джанет Джексон на Суперкубке[313] и цунами в Индийском океане. Были сняты тысячи видео обоих событий, но было очень трудно найти сайты, где эти материалы были выложены, а размеры файлов не давали возможности рассылать их в виде приложений к электронным письмам[314].

Чад Херли, Стив Чен и Джавед Карим зарегистрировали YouTube.com 14 февраля 2005 года, а в апреле того же года сайт был запущен. Карим снялся в самом первом видео, выложенном на сайт, — это был 23-секундный клип, где он увековечил себя перед слоновником в зоопарке Сан-Диего[315]. В октябре 2006 года тройка основателей продала свое творение компании Google за 1,7 миллиарда долларов.

Если рассматривать ситуацию с традиционных позиций, YouTube начал свой путь отнюдь не с позиции силы. У него было всего трое администраторов, причем один из них еще до момента запуска сайта вернулся на учебу в университет, вместо того чтобы заниматься менеджерскими обязанностями. Первичный капитал был образован бонусами, полученными тройкой, когда компания eBay приобрела их бывшего работодателя — PayPal. У проекта не было ни бизнес-плана, ни патентов, ни сторонних инвестиций, однако основатели были свободны поменять точку приложения сил, когда изначальная идея провалилась.

Даже организация, чья основная миссия остается неизменной, может следовать приоритету устойчивости над силой, снижая затраты и получая тем самым возможность возродиться из пепла. В 1993 году Джой превратил свою ванную комнату в токийской квартире в японский офис PSI (позднее — PSINet Japan) — первого коммерческого интернет-провайдера в Японии. Большая часть оборудования устарела и была неисправна. Когда сервер перегревался, приходилось дуть на него, пока не доставили новый вентилятор.

Телекоммуникационная компания с прочными позициями, устоявшимися стандартами и большими накладными расходами ни за что не позволила бы себе такую кустарную структуру — однако сила традиционных компаний приобретается за счет высоких издержек. То, за что PSINet Japan заплатила тысячи долларов, обошлось бы обычной телефонной компании в миллионы — когда оборудование выходило из строя, PSINet Japan быстро восстанавливала сбой, а когда увеличивался спрос, быстро расширяла операции. Не прошло и года, как PSINet Japan переехала из ванной комнаты Джоя в настоящий офис и исправно приносила прибыль, даже когда материнская компания в Вирджинии обанкротилась, увлекшись расширением бизнеса[316]. Билл Шредер, в 1989 году основавший PSINet, позднее сказал: «Мы взяли слишком быстрый темп. Не нужно было выходить на рынки трех стран сразу. Можно было ограничиться одним. Может, мы бы чуть отстали, зато по-прежнему были бы в деле»[317].

Короче говоря, PSINet пожертвовала внушительной долей изначальной устойчивости ради быстрого роста. Но в качестве публичной компании с долговыми обязательствами на миллиарды долларов она больше не обладала необходимыми возможностями, чтобы восстановиться после того, как в 2001 году лопнул «пузырь» на рынке акций интернет-компаний.

Организации, обладающие достаточной устойчивостью для восстановления после неудач, также получают выгоду от «эффекта иммунной системы». Точно так же как здоровая иммунная система реагирует на инфекцию, порождая новые средства защиты против патогенов, устойчивая организация извлекает уроки из собственных ошибок и адаптируется к новым условиям. Данный подход помог сформировать интернет в его сегодняшнем виде. Вместо того чтобы планировать детали всевозможных атак или сбоев, интернет выстроил свою иммунную систему, реагируя и извлекая уроки из атак и взломов системы безопасности по мере их возникновения. На заре своего существования, когда цена сбоев была невелика, сеть обрела устойчивость, необходимую, чтобы выживать, не увеличивая затрат. Но даже теперь, когда цена злонамеренных атак и случайных сбоев возрастает, подобного рода гибкий иммунный ответ продолжает положительно влиять на устойчивость сети[318].

С течением времени приоритет устойчивости над силой способен помочь организациям развить более жизнеспособные, здоровые, динамичные системы, обладающие повышенной сопротивляемостью неудачам вплоть до катастроф. Не растрачивая ресурсы в попытках застраховаться от отдаленных во времени случайностей, не тратя избыточное количество времени и сил на ненужные формальности и процедуры, можно заложить основы здоровой организационной структуры, которая поможет выстоять против неожиданно налетевшего урагана. То, что уже сработало в случае интернет-стартапов и компаний — производителей ПО, сработает и у производителей аппаратного обеспечения, благотворительных и некоммерческих организаций. Во всех этих областях стоимость инноваций — и, следовательно, цена неудачи — снижается такими темпами, что приоритет силы над устойчивостью более не имеет смысла.

Конечно, все это не означает, что новаторы и их организации не должны составлять планы или думать, откуда может прийти беда. Это просто признание того факта, что в определенный момент может нагрянуть неприятность и что самые функциональные системы — те, что обладают способностью быстрой регенерации. Суть в том, чтобы признать: сопротивляться неприятностям обойдется дороже, чем адаптироваться к ним, поэтому нужно поддерживать устойчивость даже по мере расширения организации.

Можно по пальцам пересчитать области, наилучшим образом демонстрирующие, как важно отдавать приоритет не силе, а устойчивости, и первая из них — кибербезопасность.

Летом 2010 года внимание профессионалов по безопасности во всем мире привлекла новая хакерская программа (небольшой файл, содержащий вредоносный код, который специалисты должны проанализировать и уничтожить). Для профессионалов данной области очередной вариант вредоносного кода — невеликая новость; по некоторым оценкам, индустрия безопасности ежедневно сталкивается примерно с 225 тысячами модификаций вредоносного ПО. Но Stuxnet (именно так назывался тот самый «зловред») был совсем другого поля ягода. В первый раз спецам пришлось столкнуться с вредоносным кодом, мишенью которого стало пользовательское ПО, предназначенное для управления промышленными машинами — к примеру, турбинами и прессами.

Месяцы неустанной работы аналитиков принесли очевидный итог: код, нацеленный на системы диспетчерского управления и сбора данных (SCADA-системы), имел весьма специфическую задачу — нарушить процесс обогащения урана на ядерных установках. Когда центрифуги, подключенные к системе, удовлетворяли определенным условиям, зловредное ПО принудительно изменяло скорость вращения моторов, что в итоге приводило к поломке центрифуг задолго до истечения срока службы. Что еще важнее, центрифуги теряли способность надлежащего обогащения урановых образцов. Зловредное ПО также весьма «умным» образом изменяло данные, отображающиеся на экранах компьютеров, так что долгое время сбои в работе турбины оставались невыявленными.

Два грандиозных достижения Stuxnet — способность внедряться в промышленные системы высочайшего уровня безопасности и годами оставаться невыявленным — сделали его предметом неизбывного восхищения в кругу профессионалов кибербезопасности. Но он также наглядно продемонстрировал, почему устойчивость всегда предпочтительнее силы. В цифровую эпоху больше не существует Форт-Ноксов[319]. Все, что можно взломать, когда-нибудь будет взломано. Чтобы получить представление о том, как были потрясены эксперты по безопасности, столкнувшись со Stuxnet, скажем следующее: системы SCADA, использующиеся на атомных станциях, физически отключены от интернета. Это означает, что они не имеют абсолютно никакой связи с внешним миром. Когда техникам подобных систем необходимо передать или принять данные, они делают это при помощи защищенных USB-накопителей. Stuxnet, таким образом, либо сумел проникнуть на флешку сотрудника станции, либо же это была работа кого-то изнутри. Аналитики преисполнились еще более глубокого уважения к такому мастерскому ходу, когда выяснилось, что вирус атаковал пять атомных установок в Иране, считавшихся самыми защищенными объектами в мире.

Второе блестящее достижение Stuxnet заключалось в том, что его не удалось засечь, пока он не вывел из строя почти тысячу центрифуг в Иране, отбросив на много лет назад его ядерную программу. Тот факт, что эти объекты вообще не имели практически никакой системы безопасности, говорит о многом. Как только Stuxnet преодолевал первый, предположительно непроницаемый рубеж обороны, то превращался в этакую лисицу в курятнике. А фермер, в роли которого выступал иранский ядерный истеблишмент, тратил годы, пытаясь понять, почему у него исчезает столько цыплят.

Недостатки, сопряженные с выбором силы за счет гибкости и устойчивости, возникли гораздо раньше компьютерных систем. После Первой мировой войны французами овладела понятная паранойя в отношении немцев с оружием, которые не ждали приглашения, чтобы появиться в их владениях. Поэтому с 1930 по 1939 год Франция выстроила сеть мощных фортификационных укреплений на 450-мильной границе с Германией. Линия Мажино была объявлена совершенно неприступной — просто идеальное укрепление. И такой она и была — в условиях предыдущей войны. Потому что, как скажет вам любой школяр, случись такая необходимость, немцы просто пожали бы плечами — и двинулись в обход стены.

Строительство такой стены, всей этой груды стали и бетона, имело под собой определенные основания. Во-первых, строители исходили из того, что в случае войны между двумя западноевропейскими сверхдержавами немцы не нарушат нейтралитета Бельгии и Голландии. Во-вторых, самолеты — и, в частности, бомбардировщики — будут по-прежнему играть второстепенную роль в современных боевых действиях. В-третьих, не было нужды строить пушки на вращающемся основании, способные вести огонь в любом направлении, поскольку немцы вряд ли смогут обойти с флангов траншейные укрепления французов и перейти в атаку с французской стороны линии Мажино. Ирония в том, что линия Мажино так никогда и не была физически нарушена. До наших дней она остается непроницаемым рубежом. Вся катастрофа произошла в воображении людей, которые ее строили, — они оказались неспособны представить поражение, при котором можно и дальше воевать, а это и есть самое изящное определение устойчивости, которое вы сумеете отыскать.

Равно важную роль в успехе Stuxnet играл обман. Программируемые логические контроллеры, управлявшие турбинами, не имели не только механизма обнаружения зловредных кодов, меняющих поведение двигателей, но и вообще никаких средств идентификации попыток избежать обнаружения путем подделки данных, отображавшихся в системе. Как только Stuxnet обходным путем преодолевал стены, которые должны были поддерживать безопасность ядерных объектов, его уже нельзя было обнаружить никакими другими защитными средствами.

Подобная нехватка воображения и неумение отказаться от идеи непроницаемой обороны вряд ли свойственны только Ирану или даже конструкторам атомных станций. Область информационной безопасности буквально замусорена всяческими линиями Мажино, несмотря на их постоянную неспособность отвадить разнообразных злобных хакеров.

Когда мы сегодня размышляем о кибербезопасности, на ум тут же приходят компьютеры и их уязвимые места; однако кибербезопасность выросла на почве необходимости защитить информацию — необходимости, которая восходит к первым дням зарождения письменности. Веками люди полагались на более-менее научные виды криптографии в целях обмена чувствительной информацией.

Вплоть до 1970-х годов криптография являлась главным образом элитной игрой военных разведчиков да изредка — умников-любителей. К числу последних относится, например, Иоганн Тритемий, немецкий аббат, который в 1499 году написал трехтомный труд «Стеганография» — криптографический трактат, скрытый под личиной книги магических заклинаний и ритуалов. Он распространялся в рукописной форме вплоть до 1606 года, когда один издатель из Франкфурта рискнул его напечатать вместе с ключом к шифру для первых двух томов. Когда экземпляр трактата в 1562 году попал в руки Джона Ди, тот, естественно, посчитал его руководством по осуществлению моментальной связи на больших расстояниях с помощью ангелов и астрологических познаний. (Только представьте, как бы он удивился, увидев интернет!)

Еще один немец — Вольфганг Эрнст Гейдель — в 1676 году взломал код Тритемия, но, поскольку он попытался заново закодировать то, что получилось, при помощи собственного шифра, никто не смог прочесть его труд, пока доктор Джим Ридс, математик из департамента математики и криптографии AT&T Labs, и доктор Томас Эрнст, профессор немецкого языка из колледжа Ла-Рош в Питтсбурге, не решили эту загадку независимо друг от друга в 90-е годы XX столетия. Согласно доктору Ридсу, самая трудная задача при дешифровке манускрипта заключалась в транскрибировании цифровых таблиц старого монаха, чтобы ввести их в компьютер: «Как бы то ни было, — заявил он в интервью New York Times, — все же за последние 500 лет человечество добилось определенного прогресса».

Это прогресс, а именно все возрастающая сложность криптографических методов в сочетании с растущим быстродействием, процессинговой мощью и вездесущностью сетевых компьютеров, трансформировал искусство криптографии, а вместе с ним — дистанционную связь, денежные транзакции и прочие бесчисленные аспекты современной жизни.

И на заре криптографической науки, и в наши дни самым крупным из неудобств является ключевой обмен. Все существовавшие криптографические решения — от шифра Цезаря до «Энигмы» и одноразового ключа — требовали, чтобы и отправитель, и получатель владели экземпляром ключа. Но если принять во внимание, что передача незашифрованного ключа позволяет перехватчику информации дешифровать любые последующие сообщения, закодированные с его помощью, то даже в случае электронных сообщений возникала нужда в физическом обмене ключами. Это было весьма проблематичным даже для правительств и военных ведомств, не испытывавших недостатка в финансировании.

Вот так и случилось, что данная проблема в начале 1970-х годов завладела вниманием Уитфилда Диффи; однако ему никак не удавалось найти того, кто бы разделил его заинтересованность, пока один криптограф из нью-йоркского Исследовательского центра Томаса Уотсона под эгидой IBM не порекомендовал ему поговорить с профессором из Стэнфорда Мартином Хеллманом. Они встретились, поговорили, и Хеллман взял Диффи аспирантом в свою исследовательскую лабораторию, где вместе с третьим сотоварищем Ральфом Мерклем они сосредоточили усилия на решении проблемы распространения ключей.

Вскоре стало ясно, что решение лежит в области вычислительно необратимых функций — односторонних математических функций, обратное значение которых очень трудно вычислить. Представьте себе, что вы смешиваете краску различных оттенков или разбиваете яйца — действительно, их часто называют «функциями Шалтая-Болтая»[320].

А тем временем Диффи добился независимого прорыва, на пике вдохновения создав первый асимметричный шифр. В отличие от любых ранее известных кодов, асимметричные шифры не требуют, чтобы отправитель и получатель обладали одинаковым ключом. Вместо этого отправитель (Алиса) отдает свой открытый ключ Бобу, а Боб использует его, чтобы зашифровать послание Алисе. Алиса расшифровывает его, пользуясь личным ключом. И больше не имеет значения, что Ева (которая перехватила их беседу) также владеет открытым ключом Алисы, потому что единственное, что она в состоянии с ним сделать, — это зашифровать сообщение, которое сможет прочесть только Алиса.

В следующем году математики из MIT Рональд Ривест, Ади Шамир и Леонард Эйдельман разработали RSA — метод внедрения асимметричного шифра Диффи, который используется и по сей день[321]. Подобно ключевому обмену Диффи — Хеллмана — Меркля, в основе RSA лежит односторонняя модульная функция. В этом случае функция требует, чтобы Алиса выбрала два очень больших простых числа и перемножила их, получив в результате число N. Вместе с другим числом (e) N и будет открытым ключом Алисы. Этот способ достаточно безопасен, поскольку взломать N чрезвычайно сложно. Точнее говоря, наиболее известные из используемых в наше время алгоритмов практически не применимы для больших чисел, так как чем больше число, тем меньше вероятность, что компьютер способен разложить его на множители в разумные сроки.

В первом открытом сообщении, закодированном с помощью RSA, использовалось относительно малое значение N — всего 129 знаков. Понадобилось 17 лет, пока команда в составе 600 добровольцев, предоставив свободную мощность своих процессоров по принципу SETI@Home[322], сумела взломать код.

Да, возможно, настанет день, когда математики откроют более легкий способ разложения больших чисел, а RSA не сможет сгенерировать достаточно длинный ключ, чтобы обезопасить его от самых мощных в мире компьютерных сетей. Мы проделали долгий путь со времен Цезаря и его шифра, но даже сегодня исходим из сомнительного утверждения, что ключ — секрет, позволяющий расшифровать послание, — может быть абсолютно безопасным и приватным и что у нас есть сила защитить свои секреты. А вот история системной безопасности — явление относительно молодое. Только в 1988 году Роберт Таппан Моррис (сын легендарного криптографа и директора Агентства национальной безопасности США Роберта Морриса) применил переполнение приемного буфера, чтобы распространить первое вредоносное ПО — до этого люди не осознавали, что компьютеры уязвимы для атак. Так вышло, что свой зaмок мы выстроили на песке. Но гораздо большую тревогу вызывает другой факт: вместо того чтобы поменять стратегию, смиряясь с неизбежными поражениями и учась сдерживать и ограничивать соответствующий ущерб, мы просто добавляем в стены замка все новые груды песка, как и прежде, пребывая под властью иллюзии и считая, что стена крепка как никогда и ничто, в том числе наша слепая приверженность устаревшим идеям, не сможет ее разрушить.

В июле 2014 года с Уолл-стрит в адрес законодателей в Вашингтоне был направлен документ довольно зловещего содержания. Крупнейшая группа индустрии финансовых услуг просила правительство сформировать «совет по кибервойнам» из-за неминуемой угрозы кибератак, которые могут уничтожить громадные объемы данных и привести к краже миллионов долларов с банковских счетов: «Системные последствия могут оказаться губительными для экономики, поскольку утрата веры в безопасность накоплений и активов физических и юридических лиц может спровоцировать масштабную панику среди вкладчиков финансовых институтов, которая может выйти за пределы банков, дилерских фирм и компаний по управлению активами, затронутых ею напрямую».

Как отмечалось в документе, угроза была еще сильнее оттого, что банки полагались на электрическую сеть, которая со своей стороны уязвима с точки зрения безопасности. В том же месяце компания CrowdStrike, занимавшаяся проблемами кибербезопасности, обнародовала следующий факт: группа русских хакеров, известная как «Энергетический медведь», атаковала энергетические компании США и Европы — видимо, в ответ на оппозицию Запада в отношении действий России на Украине. По мнению одного эксперта по безопасности, годами следившего за деятельностью группы, ее уровень организации и материальных ресурсов наводил на мысль о поддержке со стороны властей. Впервые группа заявила о себе в 2012 году, избрав своей мишенью компании по производству электроэнергии, сетевые операторы и операторы нефтепроводов. В то время «Энергетический медведь», по всей видимости, выполнял миссию шпионажа, однако ныне применяемое хакерское ПО дает группе доступ к отраслевым системам управления, которые используют энергетические компании как таковые. Исследователь из Symantec (компании из списка Fortune 500, занимающейся интернет-безопасностью), сказал в интервью Bloomberg News: «Мы весьма обеспокоены возможностью саботажа»[323].

Во второй половине 2012 года американские банки сильно пострадали от повторяющихся атак DDoS (распределенных атак типа отказа в обслуживании): «плохие парни» наводняли целевой сервер сообщениями, перегружая ИТ-инфраструктуру компаний и вызывая принудительное прекращение нормальных операций. И все это, как утверждала финансовая группа, было всего лишь «разогревом» перед гораздо более изощренными атаками «в среднесрочной перспективе». В настоящий момент, как признавала финансовая группа, индустрия плохо подготовлена для самозащиты от подобных атак.

Большие банки и инфраструктурные компании — не единственная их цель. В непрекращающейся игре «кибернападение — киберзащита» нападающая сторона всегда выигрывала, однако в последнее время защита просто-таки разбита наголову. В 2013 году мошенники получили доступ к номерам почти 800 миллионов банковских карт — в три раза больше, чем в 2012 году[324]. Эта гигантская цифра (свыше 10 % мирового населения) — жалкое оправдание масштабности и серьезности проблемы. Приведем слова главного специалиста по информационной безопасности компании из списка Fortune 500: «Мы действуем исходя из предпосылки, что в пределах десяти минут после загрузки нового сервера он будет взят под контроль» — отраслевой жаргон для обозначения успешного проникновения в устройство.

Общая проблема Stuxnet как примера из криптографической области и текущего состояния кибербезопасности не в том, что мы не умеем создавать сильные системы, — скорее, мы не всегда поспеваем за теми, кто совершает на нас атаки, когда речь заходит о принятии на вооружение новых оборонительных стратегий.

В 2012 году Рон Ривест и его коллеги опубликовали работу, где излагался теоретико-игровой подход к кибербезопасности. Целью данной работы было найти оптимальные стратегии для обоих игроков, чтобы каждый из них мог контролировать систему при минимальных затратах. Авторы начали с предпосылки, гласящей, что, как бы ни была сильна система, она все равно будет «взломана». Далее они доказывали, что каждый раз, когда «взломщик» обладает приспособляемостью, лучшая стратегия защиты — это играть «экспоненциально», то есть делать защитный ход (например, поменять пароль или разрушить и восстановить заново сервер) в среднем за одно и то же время, но каждый раз с другими, труднопредсказуемыми интервалами.

Тогда ключевым фактором в оборонительной игре становится способность действовать быстрее нападающего, при этом непредсказуемо: устойчивость против силы. Сегодня компьютерные вирусы-«зловреды» и прочие формы кибератак обладают свойством молниеносного реагирования и обходят защиту практически в тот же момент, как она поставлена. Единственный способ для обороняющейся стороны наверстать упущенное — это признать и оценить тот факт, что современный интернет обладает качеством, схожим с вычислительным узлом других сетей, состоящих из разноплановых элементов, а именно сложностью. «Вредоносные элементы повсеместно встречаются в сложных системах, — говорит эксперт в области кибербезопасности и сотрудник Института Санта-Фе Стефани Форрест. — Это справедливо для биологических и экологических систем, рынков, политических систем и, конечно, интернета»[325].

Действительно, интернет настолько переполнен злонамеренными игроками — тут и украинская кибермафия, и китайские киберпризраки, и докучливые американские хакеры-дилетанты, да мало ли кто еще, — что главным препятствием для всех них являются не режимы безопасности каждой сети в отдельности, а они сами друг для друга. И все чаще первой линией как нападения, так и обороны является автоматизированная система.

В августе 2016 года Агентство передовых оборонных исследовательских проектов (DARPA) организовало свой первый «Всемашинный хакерский турнир» — Cyber Grand Challenge. В ходе 12-часового соревнования машины тестировали защиту друг друга, «патчили» запрограммированные системы для защиты от уязвимостей и «проводили валидацию концепции автоматизированной киберзащиты»[326].

Проблему усугубляет тот факт, что тот, кто осуществляет кибератаку, образно говоря, сам держит колоду карт и сдает их в свою пользу. В отличие от полицейских расследований, хакеры могут не волноваться насчет государственных границ и деталей юрисдикции. Чтобы добиться успеха, атакующий должен всего лишь нарушить «укрепления зaмка» в одном-единственном месте. Король, с другой стороны, должен защищать каждый дюйм стен вокруг своего королевства. Но быстрота реакции и подвижность, с которой действуют хакеры, несравнима с возможностями гипотетического короля.

«Разрыв между электронными коммуникациями, которые осуществляются со скоростью света, и временем, необходимым человеку и его структурам, чтобы отреагировать на проблемы информационной безопасности и защиты личных данных, очень велик и постоянно расширяется», — отмечалось в блог-посте Harvard Business Review, соавтором которого была Форрест. Как утверждали авторы, даже чтобы просто приступить к исправлению данного несоответствия, понадобится перестать воспринимать кибербезопасность как техническую проблему и признать ее политическое и социальное значение[327].

Скорость продвижения вперед человеческих институтов сравнима со скоростью любой большой группы людей, пытающихся сориентироваться на новой местности. Когда столь многое поставлено на карту, у каждого наверняка имеется собственный блестящий план, а то и планы внутри планов. Однако компьютерные вирусы не только перемещаются со скоростью света — они еще и адаптируются со скоростью эволюции[328], что для биологического вируса означает «очень-очень быстро». Один из самых распространенных вирусов — influenza A или B, или вирус обычного гриппа, способен продуцировать от тысячи до десяти тысяч собственных экземпляров в течение 10 часов[329]. Рано или поздно вирус мутирует, получив способность сопротивляться любой вакцине, введенной в тело носителя. Через несколько месяцев или даже недель данная мутация — или (с точки зрения вируса) успешная адаптация — начнет распространяться со скоростью… вируса.

Точно так же компьютерные вирусы и прочие формы кибератак обладают свойством реагировать молниеносно и обходить защиту практически в тот же момент, как она поставлена.

Развивающаяся область сложных систем начала обнаруживать ранее скрытую динамику и паттерны, лежащие в основе видимого хаоса, скажем, экосистемы флоридских болот или покрытых мраком рынков ипотечных деривативов. И, как считает Форрест, это поможет нам в том числе имитировать данные системы. Чтобы поймать мышь, нужно научиться мыслить как мышь. А чтобы изловить вирус, как провозглашает растущий клан экспертов по безопасности, следует мыслить как антитело или как иммунная система.

«Биологические системы в процессе эволюции научились адаптироваться к широкому спектру угроз, таких как пролиферирующие патогены, аутоиммунные реакции, гонка вооружений, обман и мимикрия, — говорит Форрест. — Одна из стратегий, помогающих биосистемам обрести устойчивость к этим угрозам, — это разнообразие: генетическое разнообразие вида, видовое разнообразие экосистемы и молекулярное разнообразие иммунной системы»[330].

Напротив, компьютерная индустрия специализируется на однообразии: выпекает как блины практически бесконечные множества идентичных образцов аппаратного и программного обеспечения. Результат налицо: агент, способный нанести серьезный ущерб одному носителю (читай: компьютеру, да и вообще любому количеству объектов, объединенных в интернет вещей[331]), может с легкостью заразить любое количество экземпляров.

Продукт сотен миллионов лет эволюции, наша иммунная система отличается изощренной сложностью, однако по сути всегда играла и играет в замысловатую игру «Мы против Них». Все, что является чуждым хозяйскому телу, называется «Они»; все, что нет, — считается «Нашим». Форрест и ее коллеги используют «многоагентное моделирование» — род военной игры, которая разворачивается на мощных компьютерах, сталкивая бесчисленное множество индивидуальных агентов друг с другом в симуляции сложных систем. В отличие от других систем компьютерного моделирования, которыми, например, пользуются ученые-климатологи, многоагентное моделирование допускает, чтобы отдельные игроки вели себя эгоистично и, что важнее всего, учились на собственных ошибках и корректировали свои действия — именно так, как это делают отдельные участники экосистемы или вечной внутриклеточной битвы в человеческих телах[332].

«Это дает возможность наблюдать, как достигается переломный момент во время эпидемии, — говорит Форрест. — А приписывая “эгоистичное” поведение каждому агенту, мы получаем картину того, что происходит в сложной системе через пять, десять или пятнадцать ходов с начала шахматной партии». Иными словами, некоторые концепции кибербезопасности очень разумны в краткосрочной перспективе, однако на большом временнм горизонте несут разрушительные последствия. Одна из самых толковых иммунологических стратегий, достойных имитации, — это способность функционировать на полную мощь даже в разгар сражения. Подобная устойчивость требует уровня податливости и восприимчивости, необычного для «военного» мышления, свойственного аппаратуре кибербезопасности. Но, как показывают исследования Форрест, это, возможно, единственный безопасный способ движения вперед — если, конечно, не следовать примеру главы компании In-Q-Tel Дэна Гира, который предпочел просто держаться от сети как можно дальше[333].

С этим принципом нас связывают очень личные взаимоотношения, потому что меня с детства учили поклоняться силе, а потом обстоятельства взрослой жизни потребовали проявить уникальную степень устойчивости. В январе 2008 года моему сыну поставили диагноз «глобальная задержка психического развития». Финну в то время было четыре месяца, а его шейные мускулы не могли удержать вес головки; сам малыш не набирал вес. Но более всего докторов беспокоила его «каменная», лишенная всякого выражения манера поведения.

Сейчас Финн не только умеет смеяться — он разработал свой собственный словарь хмыканий, хихиканий и вскрикиваний, который стал одним из его самых выигрышных орудий, заменив средства вербальной коммуникации. Когда я пишу эти строки, Финн готовится отпраздновать девятый день рождения. Он сражается лицом к лицу с целым набором физических и интеллектуальных вызовов, не последним среди которых является аутизм. И ясно, что все это не вызывает симпатии у окружающих. Нам с женой необычайно повезло — у нас достаточно средств, и финансовых, и прочих, чтобы обеспечить достойную жизнь Финну и его нейротипичной[334] сестре.

Я рассказал об этом, чтобы показать, как много из приведенных принципов имеют глубинную личностную подоплеку. Финн преуспевает во многих вещах — умеет делать стойку на голове и демонстрирует качества тонкого стратега в сражениях в бассейне, — но величайший из его талантов, возможно, состоит в том, как он умеет сотрясать наш собственный безропотный и покорный статус-кво. Я никогда не знаю, в какой момент нам придется уйти из дома — может, в больницу, может, чтобы удовлетворить неотложную потребность побегать между полками местного супермаркета, — и в какой вернуться. И каждый день мой сын — сложная, до мозга костей хаотичная система — предлагает нам возможность выучить ценный урок, которому находится применение далеко за пределами домашнего круга.

Мои инстинкты родились раньше меня: отец мой хотя и не был крутым ковбоем, но все же не одно лето провел, стреляя койотов на ранчо, и мог подать мне неплохой пример. Я воспитан так, чтобы держаться мужественно, тренировать волю, испытывать себя на прочность и стремиться к победе. Вот только это никогда не срабатывает. За последние несколько лет я набрался мудрости и принял тот факт, что все мои ожидания насчет выполнения родительских обязанностей или (о черт!) свободной воли образовали ложную дихотомию: пытаясь побеждать, я всегда проигрываю. И только приняв за данность, что нет ни побед, ни поражений, а есть только лента разворачивающихся событий и мой собственный выбор, как на них реагировать, я могу добиться успеха.

Но какое все это имеет отношение к миру бизнеса и ускоренным технологическим изменениям? По-моему, очень даже большое. Во время «потрясшего основы» периода 2000-х годов я вел раздел музыки и СМИ в журнале Wired. Устойчивость не обязательно означает предвидение провала — скорее, допущение того факта, что вы не можете в точности знать, что будет дальше, а значит, необходимо наработать определенного рода ситуационную осведомленность. В отношении нашего мальчика Финна это означает понимать, что панический жест (кулачок трется о щеку) означает «Пошли домой немедленно!», а не «Давай пойдем домой, как только ты заплатишь за свои новые наушники, папа!». В отношении музыкальной индустрии это означает необходимость признать, что интернет — это хорошая возможность, которую нужно использовать, а не угроза, которую необходимо нейтрализовать. В свое время печатные издания в деталях описывали поле кровавой драки, которое являла собой быстро катящаяся в пропасть музыкальная индустрия, и все упорно делали одни и те же ошибки. Эти властители слова не сумели с умом инвестировать в инновационные новостные продукты в «семь тучных лет», поэтому множество крупных компаний завяли и иссохли в период «тощих» прибылей.

И музкальная, и новостная индустрия не столь масштабны, чтобы считать их индикаторами катастрофы, вроде канарейки в угольной шахте; но что произойдет, когда разгоняющиеся технологические изменения начнут угрожать подрывом самих основ, на которых покоятся законность, медицина, энергетика, — и эти симптомы уже начинают проявляться?

Знаете, для кого написана эта книга в первую очередь? Для того, кто решительно настроен сделать трудный выбор и выстроить новую стратегию, рассчитанную не столько на победу и власть, сколько на преуспевание в непредсказуемом мире. И, как помог мне понять Финн, способность принять действительность — тот самый род мужества, который только и будет здесь в помощь.

Джефф Хоуи

9. Системы против объектов

Media Lab собирает под своим крылом лучших в мире художников, мыслителей и инженеров, однако то же самое может сказать о себе и Массачусетский технологический институт или, уж если на то пошло, академическое учреждение с другого конца Массачусетс-авеню — Гарвард. Уникальность Лаборатории заключается в том, что, хотя способности и таланты здесь пользуются большим уважением, превыше всего ценятся все же оригинальность мышления, дерзновенность в экспериментировании и безудержность амбиций — качества, которые в большинстве академических учреждений способны лишь принести кучу хлопот их обладателю. Лаборатория гордится своим статусом «Острова потерянных игрушек» (не правда ли, сразу приходит на ум рождественский мультик «Красноносый олененок Рудольф»?).

Хотя вообще-то Лаборатория гораздо ближе к легиону супергероев. Но даже среди них держится особняком Эд Бойден, ученый-нейробиолог, работающий на стыке сразу множества дисциплин.

О Бойдене любят рассказывать такую историю. Однажды он приехал на Мировой экономический форум — ежегодную конференцию самых влиятельных бизнесменов, политиков и законодателей мод. Основная деятельность — соглашения, договоренности, миллиардные торговые сделки — творится за кулисами официальных мероприятий, во время обедов и частных вечеринок, где можно, к примеру, увидеть, как Боно[335] обменивается секретами садоводства с канадским премьер-министром Джастином Трюдо. Итак, Бойден был приглашен на легендарный Nerds Dinner — обед для компьютерщиков и ученых, который проводится в заключительный вечер. Перед началом обеда гости, среди которых в тот вечер оказались Фарид Закария из CNN и Фрэнсис Коллинз из Национального института здравоохранения США, выступали с краткими докладами о своих достижениях и целях. Наконец подошла очередь Бойдена. Он поднялся — худощавый, бородатый, какой-то неряшливый — и, прежде чем начать, обозрел блистательное собрание.

— Меня зовут Эд Бойден, — заявил он. — Я близок к решению тайны мозга.

И снова уселся[336].

Эта история не была бы особо впечатляющей, если бы сказанное Бойденом являлось гиперболой или саморекламой. Но это вовсе не так. Бойден — классический образчик ученого, со всей оглядкой, опаской и скептицизмом данных представителей рода человеческого. Он утверждает, что близок к решению тайны мозга, потому что полученные им доказательства указывают именно в этом направлении. Мозг — самый загадочный орган нашего организма — до сих пор успешно сопротивлялся настойчивым усилиям, направленным на разгадку его тайн. Однако за последнее десятилетие был достигнут значительный прогресс, не в последнюю очередь благодаря научным прорывам, совершенным ученым Бойденом 36 лет от роду.

До последнего времени наука подходила к изучению мозга совершенно так же, как, скажем, к исследованию почек. Иными словами, ученые трактовали этот орган человеческого тела как объект исследования и отдавали свою жизнь науке, специализируясь в его анатомии, клеточном строении и функциях в рамках организма. Но Бойден вырос вне рамок сей академической традиции. Группа синтетической нейробиологии (так называется его лаборатория в Media Lab) склонна расценивать мозг скорее как глагол, а не существительное, то есть как неизолированный орган, задействованный во взаимосвязанных системах, которые возможно понять только в контексте постоянно изменяющихся стимулов, определяющих их функции.

И неудивительно, что группа Бойдена являет собой команду прагматиков, ставящих практику превыше теории. «Тем, кто приходит в мою группу, я даю следующую установку. Ученые занимаются загадкой мозга в течение полувека, а нам, чтобы получить разгадку, необходимо изобрести кучу новых инструментов. Что это за инструменты и каким из них стоит заняться прямо сейчас?» — говорит он[337]. В его лаборатории электрические инструменты и паяльные станции соседствуют с мензурками и пипетками. А поскольку системы не знают строгих междисциплинарных границ, Бойден сознательно вербует людей с разнообразной (но высокопрофессиональной) подготовкой; в его команде, состоящей из более четырех десятков абсолютно чокнутых научных сотрудников, ассистентов, постдокторантов и аспирантов, есть скрипач, специалист по сравнительному литературоведению, а также несколько студентов-недоучек.

Решение загадки мозга нельзя назвать «математически трудной задачей». «Трудная задача» предполагает попытки выразить в количественном и качественном виде взаимосвязанные проблемы, мешающие нам понять тот самый орган, который мы как раз используем для понимания. Тут как минимум ошеломляет сам масштаб задачи. В среднем человеческий мозг содержит сто миллиардов нейронов. Если бы нейроны были людьми, квадратный миллиметр (по размеру — маковое зернышко) мозговой ткани был бы сравним с городом Бербанк в штате Калифорния[338]. И это не считая триллиона в нейроглии — клетках, окружающих нейроны и обслуживающих их, подобно экипажу механиков у гонщика во время «500 миль Индианаполиса»[339].

Однако нейробиологу внушает благоговение и ставит его в тупик не количество клеток мозга, но то, что находится между ними. Невозможно отыскать любовь в потоке нейронов; не существует четко очерченного мозгового отдела, ответственного за разнообразные формы гнева. Сознание — идеальный пример эмерджентности; его эманации (лучше и не скажешь) проистекают из бесчисленных химических сигналов, протекающих через наш мозг каждое мгновение, пока мы живем и дышим. Один-единственный нейрон может соединяться с другими нейронами через тысячи взаимосвязей, или синапсов. Эти сотни триллионов связей эквивалентны числу звезд в тысяче галактик, подобных Млечному Пути, — вот почему мозг равен космосу, являя собой необъятный и неизученный фронтир человеческого осознания.

Вычислительной мощи, которую генерируют эти взаимосвязи, должно хватать на то, чтобы повысить у человека чувство собственного достоинства. Ваш мозг способен поддерживать 2,5 петабита данных[340]. Это значит, что достаточно всего 10 человек (и их серого вещества), чтобы превзойти объем памяти любого жесткого диска выпуска 1995 года[341]. И хотя человечество сумело создать суперкомпьютер, равный мозгу с его процессинговой скоростью в 2,2 миллиарда мегафлопов[342], таких машин всего четыре, они занимают собой целые склады, и каждый потребляет столько энергии, сколько четыре тысячи домохозяйств. А мозг, гораздо более компактный, использует столько же энергии, сколько тусклая лампочка[343]. Так что — нет, решение загадки мозга не «трудная проблема», а исторический вызов, беспрецедентный и не сравнимый ни с чем.

И традиционные подходы необходимо отвергнуть не только для того, чтобы просто понять мозг. Того же требует и множество замысловатых проблем, которые мы затрагивали на предыдущих страницах этой книги. Прогнозирование погоды в радикальным образом меняющемся климате? Создание финансовых рынков, глобальных, здоровых и при этом достаточно устойчивых, чтобы восставать из пепла после неизбежных крахов? И то и другое, заявляет Бойден, подпадает под категорию уникальных проблем XXI века. «Люди любят рассуждать насчет полетов на Луну, — говорит он. — Но первый полет на Луну увенчался успехом потому, что был основан на устоявшихся принципах единственной научной дисциплины — физики. К тому времени уже существовали кирпичики, из которых можно было строить здание, — принципы фундаментальной науки».

А новые проблемы, о которых мы говорим, будь то лечение болезни Альцгеймера или прогнозирование меняющихся климатических систем, фундаментально отличны от прежних в том смысле, что для их решения требуется открыть и изучить все до единого строительные кирпичики той или иной сложной системы. «Мы стоим на пороге, намереваясь вступить в неизученные области, которые человеческий мозг едва-едва способен охватить, — утверждает Бойден. — Однако это не значит, что нужно отступить, устрашась сражаться с реальностью на ее условиях». Владения, о которых идет речь, по природе своей являются сложными системами.

Решение проблемы сложных систем выводит на передний план тонкое, но при этом невероятно важное различие между междисциплинарным и антидисциплинарным подходами. Первый предусматривает, что физики и клеточные биологи совместно занимаются междисциплинарным научным направлением, известным как клеточная физиология. Однако Бойден ставит вопрос гораздо более глубокого свойства: «Что если решение таких неподатливых проблем требует полной перестройки научной области и создания абсолютно новых дисциплин — даже изобретения революционного подхода, целиком отвергающего деление на дисциплины?» Бойден в итоге предпочел термин «омнидисциплинарный».

В возрасте 15 лет Бойден ушел из школы, подав заявление в MIT, и приступил к занятиям через две недели после своего семнадцатилетия. Он окончил институтский курс четыре года спустя с двумя степенями бакалавра и одной магистерской. Его научные интересы простирались от лазеров до квантовых вычислений, но при этом ему удалось соединить в себе два качества, которые, как всегда считалось, являлись взаимоисключающими: он был управляем, но также (как однажды Э. Б. Уайт назвал людей с ненасытным, открытым разумом) «верил в удачу»[344]. Выражаясь другими словами, Бойден не окружал жесткими границами объект исследования — он вообще не имел никаких объектов. Нет, его завораживала жизнь как таковая, во всей ее бурлящей сложности — жизнь как процесс, в котором, скажем, различные компоненты вступают в химическую реакцию, а клетки воспроизводятся или превращаются в раковые.

На последнем году обучения в MIT Бойден провел несколько недель в Bell Labs в Нью-Джерси. Там он обнаружил, как команда ученых из различных областей науки работает на достижение общей цели: «взломать» мозг и раскрыть его тайны. В частности, там пытались понять, как нейронные контуры птиц производят птичье пение. Взламывание мозга, как обнаружил Бойден, было делом, особенно подходящим для молодого ученого, которому паять монтажные платы было так же интересно, как и разбираться в сложных алгоритмах, при помощи которых эти платы работают.

Не прошло и года, как Бойден оказался в Стэнфорде и занялся написанием диссертации по нейробиологии. В Стэнфорде была собственная команда «мозговых хакеров», и Бойден вскоре вступил туда вместе со студентом-медиком по имени Карл Дейссерот. Оба они проводили долгие часы, устраивая мозговые штурмы для поиска способов приводить в действие нейроны, находящиеся в живом мозге (текущее состояние науки о мозге этого сделать не позволяло). Они проанализировали подход, использующий магнитные микроносители для открытия ионных канальцев внутри отдельных нейронов. Однако вскоре Бойден обнаружил научное направление, которое привело его на совершенно иной путь достижения поставленной цели: речь шла об использовании светочувствительных белков — опсинов, чтобы «закачивать/выкачивать ионы в/из нейронов в качестве реакции на свет»[345].

Потратив несколько лет на побочные проекты, Дейссерот и Бойден вернулись к своей изначальной идее активации отдельных нейронов. К 2004 году Дейссерот защитил докторскую диссертацию, и они с Бойденом решили добыть образец опсина и приступить к исследованиям. Был август; Бойден вошел в лабораторию, поставил под микроскоп блюдце с культурой нейронов и запустил написанную им программу, которая облучала нейроны пульсирующим ультрафиолетом. «К моему удивлению, самый первый из обработанных мной нейронов излучил в ответ на УФО точные биопотенциалы. Вечером я собрал данные в подтверждение ключевых принципов, и мы опубликовали их год спустя в Nature Neuroscience, объявив, что ChR2[346] можно использовать для деполяризации нейронов»[347].

Это был важный прорыв, который в 2015 году получит признание, а Дейссерот и Бойден — по 3 миллиона долларов каждый вместе с премией за научное открытие, учрежденной Марком Цукербергом и другими филантропами техноиндустрии[348]. Прежде нейробиологи просто наблюдали за событиями, происходящими в царстве мозга, глядя, как пучки нейронов реагируют на тот или иной раздражитель, и пытаясь установить причинно-следственную связь. Но с появлением «оптогенетики», как окрестили новый метод Дейссерот со своим коллегой, ученые получили возможность стимулировать нейронные цепи и наблюдать за их поведением.

Бойдену принадлежит заслуга создания оптогенетики — ему, его коллегам, но также и другим ученым, которые уже шли по горячим следам в 2005 году, когда он вместе с Дейссеротом впервые обнародовал данный метод. Но далеко не случайно, что два человека, которые, говоря словами одного выдающегося нейробиолога, «решили поразмыслить над тем, над чем никто раньше не размышлял»[349], были, строго говоря, аутсайдерами академической среды, склонными рассматривать мозг как самостоятельное подразделение внутри более крупной системы. Как отмечал Бойден, создание «выключателя для мозга» требовало задействовать достижения из таких областей, как молекулярная биология, генная инженерия, хирургия, волоконная оптика и лазеры[350]. И только одна из названных дисциплин стояла в стандартной повестке дня нейробиологии.

Оптогенетика революционизировала научный подход к исследованиям мозга, и с тех пор, как было совершено первое открытие, Бойден и другие ученые отточили этот метод, позволяя генетически модифицировать нейроны с целью распознавания различных цветовых оттенков. Пройдет немало лет, прежде чем этот метод найдет применение в клинической практике; однако первые испытания на пациенте-человеке были одобрены в 2016 году[351]. Несколько лет тому назад Бойден вместе с группой исследователей применил данный метод для лечения слепоты у мышей. Хотя и невозможно в точности утверждать, что именно «видели» слепые мыши при помощи светочувствительных клеток, исследователи определили, что те смогли ориентироваться не хуже зрячих (при этом намного легче, чем их слепые сородичи, не получившие лечения) в лабиринте из 6 ответвлений, где выход был отмечен ярким светом. Эффект сохранялся в течение 10 месяцев наблюдений[352].

Многообещающий потенциал оптогенетики не ограничивается неврологией или лечением определенных форм слепоты[353]. За десятилетие после того, как Бойден, Дейссерот и Фэн Чжан разработали свою методику, она применялась для изучения мозговых функций, управления нейронами, отвечающими за нарколепсию[354], болезнь Паркинсона и другие неврологические нарушения[355], а также исследовались возможности ее применения в кардиостимуляции[356] — представьте себе кардиостимулятор, составляющий одно целое с сердцем, деятельность которого регулирует, — и в лечении эпилепсии. С открытием новых опсинов (в микробах и водорослях) растут и возможности, так как опсины реагируют на различные виды света и по-разному работают в клетках млекопитающих, поддерживая многоканальный контроль смешанных групп клеток или, к примеру, использование инфракрасного света вместо ультрафиолетового. Кроме того, исследования в области оптогенетики вносят вклад в стимулирование дальнейшей разработки дополнительных средств, таких как регистрация нейронной деятельности и технологии построения изображений[357].

«Более миллиарда жителей нашей планеты страдает от какого-нибудь мозгового нарушения, — говорит Бойден. — И подавляющее большинство таких заболеваний, от паркинсонизма и эпилепсии до посттравматического стрессового расстройства, можно попробовать лечить при помощи достижений оптогенетики».

Вскоре после вступления в коллектив Media Lab Джой предпринял поездку в Детройт. Незадолго до того Джой инициировал программу под названием «Гильдия новаторов» (Innovator’s Guild), целью которой было нести новые идеи в зачастую разреженную атмосферу престижных академических учреждений — а еще помочь лаборатории наладить связи с большим миром. У истоков программы также встали Фонд Найта и консалтинговая дизайнерская фирма IDEO, и трио поставило задачу использовать гений Media Lab для решения некоторых наиболее животрепещущих проблем Детройта — например, поставок свежей продукции.

Однако, как обнаружила команда, прибыв в Детройт, местное сообщество имело собственную точку зрения относительно того, что считать серьезной проблемой. Электропровода осветительной сети на многих улицах просто откручивались и продавались на металлолом, поэтому улицы Детройта после захода солнца погружались во мрак. Инженеры Лаборатории начали было искать возможное решение, включающее фотоэлектрические системы с компонентами из пластика. Но, переговорив с местными жителями, они получили очередную возможность осознать, что первоначальная теория оказалась неверной. Реальная проблема заключалась не в отсутствии систем освещения. Дело было в том, что без уличного освещения люди не знали, где находятся другие члены сообщества, а это порождало обеспокоенность. Поработав с ними, прислушавшись к мнению людей (а никто бы ничего не посоветовал членам команды, если бы они не поделились с местными своей первоначальной теорией), инженеры и дизайнеры помогли своим коллегам из Детройта найти решение, которое учло ресурсы в распоряжении сообщества и дало возможность создать собственный план освещения.

Когда ученые и дизайнеры уселись за одним столом с местными представителями, то выяснили, что единственными предприятиями розничной торговли в округе были винные магазины; ситуация казалась малообещающей, пока кто-то не сказал, что в этих магазинах продаются лампы-вспышки, которые можно разобрать на детали. Члены группы несколько дней обучали местных ребятишек паяльному делу — и в результате получились переносные средства, которые не только давали свет, но и позволяли отыскивать друг друга в темноте. Ученые не занимались теориями — они просто помогли детям создать требуемые инструменты. И большую часть идей первоначально высказали сами дети — поразительно, не правда ли? А команда Media Lab получила урок: ответственное вмешательство означает понимание той роли, которую играет каждое новшество в системе более крупного порядка. При этом все, что лаборатория проектирует самостоятельно, является объектом.

Можно ли было адаптировать свойства системы освещения на базе фотоэлементов под специфические нужды, обстоятельства и сложные условия разнообразных сообществ Детройта? Возможно, но успех был бы достигнут скорее по случайности, чем намеренно.

Приоритет систем над объектами означает, что внедрение разумных новшеств требует гораздо большего, помимо быстроты и эффективности. Здесь также требуется постоянное сосредоточение внимания на всеобъемлющем воздействии новых технологий, а также понимание взаимосвязей между людьми, их сообществами и окружающими условиями.

Драйверами инноваций предыдущего поколения в основном являлись проблемы, несущие потенциальную личную или корпоративную прибыль: «Чем мне может быть полезна эта вещь? Как можно ее использовать, чтобы заработать денег?» Но эпоха, когда новаторы разрабатывали новые продукты и методы технологического вмешательства без учета их экологического, социального и сетевого эффекта, канула в Лету. В будущем любые новаторские побуждения станут умеряться глубинными соображениями относительно их потенциального системного воздействия. Всеобъемлющим образом освоив данный принцип, мы повысим вероятность того, что новации будут оказывать позитивное или, в самом худшем случае, нейтральное воздействие на разнообразные природные системы, в которых мы существуем.

Чтобы добиться поставленной цели, необходимо более полное понимание сообществ, в которых мы ведем свою деятельность. Для нас в Media Lab это означает сместить фокус внимания с создания предметов на выстраивание взаимоотношений, то есть сделать Media Lab узлом соответствующей сети. В прошлом Лаборатория представляла собой нечто вроде контейнера, где собирались люди, продукты и идеи новаторского толка. Это не значит, что Media Lab не прилагала постоянных усилий, чтобы совершенствовать интерфейсы, мотивировать отдельных личностей и расширять потенциал цифровых устройств для поддержки социального нетворкинга и коммуникаций. Некоторые из таких проектов предусматривали создание сети как таковой — например, DonkeyNet («Сеть осликов» — да, ослики использовались в буквальном смысле: они доставляли передвижные установки Wi-Fi в отдаленные общины) и DakNet — плод сотрудничества, ставший «электронным почтальоном Индии». Другие были посвящены мобильной диагностике здоровья сельскохозяйственных рабочих или аппаратному обеспечению — был такой проект One Laptop per Child («Каждому ребенку по ноутбуку»), в рамках которого был разработан дешевый ноутбук, а позднее планшет, чтобы обеспечить компьютерами детей во всем мире[358].

За последние несколько лет Media Lab предпринимала попытки добиться прогресса в рамках модели, где Лаборатория видится платформой, интенсивно использующей сетевые коммуникации, которая завязана на глобальное сообщество и приветствует самые разнообразные мнения. Лаборатория расширяет работу с благотворительными организациями, отдельными филантропами и местными общинами во всем мире в рамках таких инициатив, как программа Director’s Fellows («Товарищи директора»), создавшая сеть участников изо всех уголков планеты и самых разных областей — от Ливии до Детройта, от шахматных гроссмейстеров до буддистских монахов. В то время как предыдущие проекты, такие как DakNet и One Laptop per Child, предоставили возможности для столь необходимой связи, программа Director’s Fellows — это уже часть растущей сети человеческих знаний и инициатив.

Взятие на вооружение приоритета систем над объектами помогает нам расшифровать значение принципа, гласящего, что необходимо учитывать воздействие каждого отдельного научного или технологического вмешательства на глобальную сеть в целом.

Сравните это с традиционным индустриальным дизайном, который всегда определялся соображениями цены и инженерной мысли. Существует известная история, иллюстрирующая данный подход, о том, как Генри Форд волевым порядком установил, что модель Т будет окрашена в черный цвет, потому что черная краска якобы быстрее сохла. Хотя последние исследования профессора Трента Боджесса из Плимутского государственного колледжа ставят этот анекдот под сомнение, альтернативное объяснение также подразумевает, что Форд придерживался объектно-ориентированного взгляда на модель Т. Вот что пишет Боджесс: «Модель Т была очень практичной машиной. Несомненно, Генри Форд был убежден, что черный цвет — просто самый практичный для поставленной задачи. модели Т не потому красили в черный цвет, что черная краска быстрее сохла. Черная краска была выбрана из-за ее дешевизны и долговечности»[359].

Хотя дешевая и долговечная окраска есть замечательное свойство «народных» автомобилей, «цена которых будет такая низкая, что всякий человек, получающий приличное содержание, сможет приобрести себе автомобиль, чтобы наслаждаться со своей семьей отдыхом на вольном, чистом воздухе»[360], все это, как оказалось, не единственное, чего желали покупатели. В 1927 году дешевая и долговечная модель Т уступила место модели А, в которой были воплощены многие эстетические элементы стиля и продвинутые технологии, которые Форд ранее отверг[361].

Хотя эти изменения были внедрены в ответ на требования общественности, только в 1980-е годы подобные социологические исследования начали применяться систематическим образом. Результатом стала антропоцентрическая конструкция, предназначенная учитывать нужды потребителя[362]. Как однажды сказал Стив Джобс, «необходимо исходить из потребительского опыта, а потом уже возвращаться к технологии»[363]. К концу 1990-х годов этот принцип эволюционировал в проектирование с участием пользователя — проектировщики обращались к пользователям с просьбой поделиться идеями. Новым шагом вперед была совместная разработка — пользователи сами становились проектировщиками[364].

По своей природе совместная разработка (или соразработка) дает пользователям возможность разрабатывать решения, которые воплощаются и реагируют на системы, в которых существуют. Многие из таких решений обладают высокой степенью уникальности, то есть они идеально подходят тем, кто их создал, но не предназначены для массовой аудитории. В индустриальную эпоху Генри Форда это могло привести к гибельным последствиям, однако современные цифровые и производственные технологии обеспечили широкую доступность кастомизации продуктов и программного обеспечения под малочисленный пользовательский контингент.

Одно из преимуществ данного подхода заключается в возможности создавать высокоустойчивые системы, способные быстро реагировать на потребность пользователей в изменениях. Вместо кардинального переоснащения, которое потребовалось Форду при замене модели Т на модель А, заинтересованное сообщество может перепроектировать решения в режиме, близком к реальному времени. Конечно, перепроектирование — не единственный способ создания системно-ориентированных решений, как и Media Lab — не единственная организация, ориентированная на внедрение данного принципа в свою деятельность. В своем описании самодвижущегося автомобиля Google делает упор на то, что автомобиль как таковой — это просто объект, а система — это искусственный разум, управляющий им, поэтому он должен плавно вписываться во все другие системы, которые затрагивает. Его датчики и программное обеспечение спроектированы для того, чтобы функционировать в рамках существующей дорожной инфраструктуры и решать общие проблемы — например, «пьяное вождение» и транспортировку людей с ограниченными возможностями передвижения. Объектно-ориентированный подход к самодвижущимся автомобилям мог бы вылиться в производство дорогостоящих игрушек или грузового транспорта, единственной целью которых было бы увеличение прибыли корпорации. Но применив системно-ориентированный подход, Google позиционировала себя как компания, намеренная действительно изменить жизнь людей.

В марте 2016 года Media Lab вместе с MIT Press, решив прилагать усилия по сближению проектирования и науки, выпустили новое издание под названием Journal of Design and Science (JoDS) («Журнал проектирования и научных исследований»).

Данная связь охватывает как исследование науки проектирования и проектирования науки, так и динамику взаимоотношений между двумя областями. Идея состоит в том, чтобы разработать строгий, но гибкий подход в антидисциплинарном духе Media Lab.

Когда я размышляю о созданном нами «пространстве», мне нравится думать о нем как об огромном листе бумаги, который представляет собой «всю науку целиком». Дисциплины здесь представлены линией широко разбросанных маленьких черных точек. А громадное число пробелов между точками — это антидисциплинарное пространство. Множество людей хотели бы поиграть в этом свободном пространстве, однако все упирается в недостаток финансирования; а еще сложнее получить постоянную должность, не предусматривающую дисциплинарного «заякоривания» в одной из черных точек.

Кроме того, чрезвычайно трудной задачей представляется решение многих интересных проблем — а также проблем «злостных», или наделенных статусом нерешаемых, — при помощи традиционного дисциплинарного подхода. Отличный пример — это разгадка сложных процессов человеческого тела. И лучший шанс добиться быстрого прорыва в соответствующих областях — это работать в парадигме, ориентированной на сотрудничество «единой науки». Но вместо этого мы демонстрируем неспособность выйти за рамки «многих гитик» — сложной мозаики дисциплин столь различных, что зачастую они занимаются одной и той же проблемой, не осознавая этого, поскольку наш научный язык столь узкоспециален, а микроскопы настроены так по-разному.

В наши дни, когда в фокусе финансирования науки и академического престижа находится ее величество Дисциплина, требуется все возрастающее количество усилий и ресурсов, дабы совершить нечто необычное. Хотя пространство между и за пределами дисциплин с академической точки зрения несет неизведанные риски для своих исследователей, здесь по этой же причине ниже конкуренция, здесь требуется меньше средств, чтобы испробовать многообещающие неортодоксальные подходы, и здесь же имеются возможности получить грандиозный эффект, сняв барьеры между существующими дисциплинами, которые до сих пор плохо связаны между собой. Интернет и падающая стоимость компьютерных вычислений, прототипирования и производства сокращают затраты на исследовательскую работу.

Проектирование стало этаким «словом-чемоданом»[365], или многозначным словом. Оно обозначает такое множество разнообразных вещей, что в итоге не значит почти ничего. С другой стороны, проектирование охватывает множество важных идей и методов, поэтому размышления о будущем науки в контексте проектирования (как и о проектировании в контексте науки) — очень интересное и плодотворное занятие.

Проектирование эволюционировало от конструирования объектов, как физических, так и нематериальных, через системное проектирование к проектированию сложных адаптирующихся систем. Эволюция также меняет роль дизайнеров-проектировщиков: теперь они не столько лица, на волю которых отдано центральное планирование, сколько участники систем, в которых работают. Это фундаментальный сдвиг, и он требует нового набора ценностей.

Сегодня многие проектировщики работают на компании или правительственные ведомства, разрабатывая продукты и системы с главной целью — обеспечить эффективное функционирование общества. Однако в объем этих работ не входят (и никого не заботят) системы, выходящие за рамки наших корпоративных или государственных потребностей. Подобные системы, испытывающие прискорбный недостаток внимания (например, микробная система), всегда создавали и продолжают создавать значительные проблемы для проектировщиков.

Профессора MIT Нери Оксман и Миджин Юн читают популярный курс под названием Design Across Scales («Шкалы проектирования»), в котором рассматривают проектирование в разных «масштабах» — от микробиологии до астрофизики. Хотя проектировщики и ученые неспособны предсказывать результаты функционирования сложных самоадаптирующихся систем, особенно во всех шкалах, все же возможно воспринять, осмыслить и принять ответственность за наше вмешательство в рамках систем по отдельности. Это было бы проектирование намного лучше такого, чей исход мы не можем полностью контролировать, — сродни скорее рождению ребенка, на развитие которого мы можем оказывать влияние, чем конструированию робота или автомобиля.

Пример такого проектирования представляет работа профессора Media Lab Кевина Эсвельта, который называет себя «эволюционным скульптором». Он ищет способы редактирования геномов в популяциях организмов — например, грызунов, которые переносят болезнь Лайма, и москитов — носителей малярии, — чтобы придать им сопротивляемость к патогенам. Существует особая технология — генный драйв (метод, нацеленный на быстрое распространение целевого гена в популяции) CRISPR. Это вид генной инженерии, при котором организмы-носители, будучи помещены в природные условия, а также их потомство и потомство их потомства наследуют одинаковые альтерации, в потенциале давая нам возможность искоренить малярию, болезнь Лайма и другие трансмиссивные и паразитические заболевания. В фокусе исследований Эсвельта — не редактирование генома и не конкретный организм, но экосистема в целом, включая нашу систему здравоохранения, биосферу, общество и способность размышлять о вмешательствах подобного рода.

В качестве проектировщиков — участников процесса мы сосредоточены на изменении самих себя и способов, какими мы стараемся изменить мир. Приняв эту новую перспективу, мы сможем эффективнее решать критически важные проблемы, которые не вписываются в существующую систему академической науки: по сути, мы стремимся перепроектировать сам способ мышления, чтобы воздействовать на мир, воздействуя на самих себя.

Джой Ито

Заключение

Единожды научившись распознавать определенный паттерн, вы начинаете видеть его везде, куда падает ваш взгляд. Если, к примеру, все живое эволюционирует скачками — это паттерн длительных периодов стабильности, перемежающихся краткими интервалами взрывных изменений, который обычно именуют «прерывистое равновесие», — то разве удивительно, что та же тенденция наблюдается и в играх, в которые играют люди? Баскетбольные болельщики, например, могут припомнить обратный лэй-ап[366] Джулиуса Ирвинга во время плей-офф НБА в 1980 году, который стал вехой в развитии этого вида спорта. С ними могут поспорить хоккейные фанаты, заявляющие, что величайшие атлетические достижения совершаются как раз тогда, когда у спортсмена нет шайбы или мяча, — именно это продемонстрировал Уэйн Гретцки, превратив хоккей в настоящий командный спорт.

Серьезные приверженцы настольной игры го могут привести аналогичные примеры того, как один игрок меняет положение на доске, — они имеют возможность делать выводы, основываясь на длительной истории игры. Был такой знаменитый ход «разбить две лестницы», впервые примененный во времена династии Тан, когда мастер-китаец одержал сенсационную победу над японским князем, — легендарная «Игра покрасневших ушей» 1846 года, когда один-единственный рискованный ход изменил стратегию игры на поколения вперед[367]. Целые десятилетия разделяют во времени подобные myoshu — ходы «столь удивительные и поразительные своей мудростью», что вошли в легенду[368]. Но, на наш взгляд, гораздо удивительнее, что не один, а целых два хода, достойные именоваться myoshu, были сделаны во время одного высокостатусного матча в начале марта 2016 года.

Го часто упоминается наравне с шахматами, но если не считать, что и то и другое — это игры-стратегии, в которые играют два человека, сидящие за столом напротив друг друга, го одновременно и проще (в этой игре всего два правила), и гораздо сложнее, так как здесь больше возможных ходов — на порядок больше, чем атомов во Вселенной[369]. Игроки в го высокого уровня расставляют маленькие черные и белые камешки на доске, где имеется 19 линий по горизонтали и вертикали, а начинающие могут выбрать вариант попроще: 9 на 9 или 13 на 13. Но каков бы ни был размер доски, задача игрока — захватить столько пространства и столько камешков противника, сколько возможно.

«Шахматы, — заметил однажды немецкий гроссмейстер Рихард Тейхман, — это на 99 % тактика», и для победы нужно уметь увидеть долгосрочные последствия сделанного хода. Но никто из живущих на Земле не способен рассчитать возможные варианты 361 хода, которые принесут победу игроку, сидящему над пустой доской го. Виртуозы игры в го, как правило, обладают сверхъестественными способностями распознавания паттернов и полагаются на свою интуицию. Согласно данным функциональной магнитно-резонансной томографии, правое полушарие мозга, отвечающее за визуальное и целостное восприятие, у игроков в го более развито, чем левое[370]. Действительно, доска го с ее практически неограниченными возможностями имеет больше общего с холстом, на котором художник пишет свою картину, чем с игрой в шахматы. Китайцы, которым история приписывает изобретение этой игры примерно в то же время, когда был создан Ветхий Завет, должно быть, мыслили именно так. Го вместе с живописью, каллиграфией и игрой на лютне считалась одним из «четырех искусств», которыми был обязан владеть каждый благородный муж.

До недавнего времени эти атрибуты (практически неограниченные возможности скорее интуитивного, нежели логического свойства) делали программирование компьютера для игры в го «математически трудной задачей» — этакий эвфемизм для слова «невозможное». Кроме того, эта проблема не решалась подобно аналогичной, хотя и искусственной проблеме шахмат. Команда ученых-компьютерщиков из IBM потратила 12 лет, чтобы создать Deep Blue — компьютер, способный победить шахматного гроссмейстера. Это произошло в 1997 году, когда Deep Blue победил Гарри Каспарова в шахматном матче из шести партий. Способный анализировать 200 миллионов позиций в секунду, Deep Blue был основан на алгоритме «лобового решения», или брутфорса[371], — он просто оценивал все возможные последствия хода на двенадцать шагов вперед.

200 миллионов вычислений в секунду звучит как огромное число, но Deep Blue не выстоял бы, играя в го, против восьмиклассника средних способностей. Сам масштаб возможностей, открывающихся на доске с 360 черными и белыми камешками, поражает воображение. Были созданы целые новые направления теории игр и математической науки, чтобы наши повергнутые в смятение умы смогли хотя бы начать размышлять над подобными вопросами. Чтобы играть в го, «мыслящему в лоб» машинному разуму наподобие Deep Blue потребовалось бы больше времени на процессинг, чем те тысяча триллионов лет, которые, вероятно, существует наша Вселенная.

В 2006 году французский ученый-компьютерщик Реми Кулом опубликовал статью[372], в которой содержались намеки на новые возможности подступиться к проблеме. В 50-е годы XX века исследователи разработали поисковый алгоритм, названный по имени знаменитого казино «Монте-Карло», с помощью которого моделировалось воздействие ядерного взрыва. Неспособный исследовать все возможные исходы, Монте-Карло искал статистическую выборку из целого. Сам по себе этот алгоритм не работал в игре го, но Кулом так его отточил, что программа распознавала некоторые ходы как заслуживающие большего внимания, чем остальные. Некоторые из них были своего рода узловыми точками, которые вели к гораздо большему количеству возможностей. Кулом спрограммировал свой алгоритм «дерево поиска Монте-Карло», чтобы определить, какой ход в любой данной последовательности самый обещающий, а затем сосредоточиться на исходах, вытекающих из этого конкретного узла. Это позволяло программе «заучивать» успешные игровые схемы, которые игроки-люди усваивали подсознательно, проводя за игрой бесчисленные часы.

В последующие несколько лет программа Кулома, названная Crazy Stone, начала одерживать впечатляющие победы над другими программными продуктами, а в 2013 году переиграла одного из ведущих профессионалов в мире — но только после того, как получила фору в четыре хода: своего рода уравнивание шансов, которое профессионал иногда предлагает талантливому любителю. Действительно, в то время в сообществах шахмат и го бытовало единое мнение, что пройдет еще немало лет, прежде чем искусственный интеллект разовьется до таких высот, что сможет состязаться с лучшими игроками из числа людей, не требуя форы. Машина просто не в состоянии воспроизвести творческую, склонную к импровизации гениальность, одухотворяющую высочайший уровень игры.

Но все это было до того, как научный журнал Nature в январе 2016 года опубликовал статью, эффект которой был подобен разорвавшейся бомбе. В ней сообщалось, что в игру вступил проект по созданию искусственного интеллекта компании Google под названием DeepMind[373]. Созданная в его рамках программа AlphaGo изначально освоила уроки многолетней истории игры го, а затем, задействовав инновационную форму обучения с подкреплением, играла сама с собой, совершенствуясь с каждым разом. В ноябре 2015 года, как говорилось в статье, компания Google провела матч из пяти партий между чемпионом Европы по го Фан Ху и программой AlphaGo. Итоговый счет? 5:0 в пользу машины. Настал поворотный момент в сфере машинного обучения — в первый раз компьютер одолел профессионального игрока в го без форы. Статья цитировала Реми Кулома, который утверждал, что, по его мнению, пройдет еще десяток лет, прежде чем машина сумеет продемонстрировать настоящее мастерство в игре. А другой исследователь искусственного интеллекта, Джонатан Шеффер, отмечал, что к 1989 году Deep Blue уже уверенно побеждал шахматных гроссмейстеров, но понадобилось бы еще восемь лет, прежде чем он достигнет высот, позволяющих одолеть Гарри Каспарова.

AlphaGo был уже близок к своему «каспаровскому» звездному часу. В марте, как утверждал журнал Nature, программа должна была сыграть с Ли Седолом, которого почитали как величайшего из здравствующих мастеров — сенсея игры. «Пусть не обижается команда AlphaGo, но я бы поставил на человека, — заявил Шеффер в интервью Nature News. — Попробуйте подумать об AlphaGo как о гениальном ребенке. Вдруг, этак внезапно и очень быстро, он стал по-настоящему хорошо играть в го. Но ему недостает опыта. На примере шахмат и шашек мы имели возможность наблюдать, что опыт значит очень многое»[374].

Никто не был в восторге, видя, как машина безжалостно вторгается во все без исключения аспекты жизни людей. В день, когда Nature опубликовал свою статью, Марк Цукерберг запостил сообщение, в котором объявлялось, что у Facebook имеется собственный искусственный интеллект, способный побеждать людей — игроков в го. «Почему бы не оставить в покое эту старинную игру и не обойтись без искусственных игроков? Неужели нам действительно везде и всюду необходим искусственный интеллект?»[375] К июню это сообщение набрало более 85 тысяч откликов и 4 тысячи комментариев.

Чемпион Европы Фан Ху сыграл свои пять матчей с AlphaGo в присутствии аудитории, состоящей из двух человек: судьи и редактора Nature. Ли Седол открыл первый матч в сеульском отеле «Четыре сезона» перед телекамерами и журналистами со всего света, которые собрались, чтобы понаблюдать за последней решительной попыткой восстановить честь и достоинство непредсказуемого, несовершенного рода людского. Седол сделал ряд рискованных, нетрадиционных ходов, которые, как ожидалось, должны были вывести машину (с ее обширной базой справочников по теории игры) из равновесия. Но AlphaGo даже глазом не моргнула, отражая его атаки и постепенно забирая контроль на доске, пока не обеспечила себе победу. По мнению других профессиональных игроков, с первых секунд стало очевидным, что AlphaGo в считаные месяцы, прошедшие с ее победы над Фан Ху в Лондоне, доросла до уровня продвинутого игрока.

Одолев в первой партии Седола, команда DeepMind уже решила «математически трудную проблему» — добиться мастерства в игре, которая долгое время считалась зеркалом процесса человеческого мышления. Внезапно перспектива одержать победу во всей серии матчей оказалась вполне реальной.

Приступая ко второй партии, Седол выразил уважение AlphaGo за аккуратную и безупречную игру в го. Дело было не в том, чтобы вызвать восхищение у 280 миллионов человек, которые смотрели турнир, однако в устах игрока такого ранга, как Седол, это означало практически беспроигрышный ход, и Седол сразу обеспечил себя ореолом неаффектированной, зато безошибочной уверенности в себе. Но когда игра вступила в центральную фазу, AlphaGo совершила нечто необычное: она посоветовала своему человеческому представителю положить черный камешек в почти незанятую область в правой части доски. В другом контексте это, возможно, имело бы смысл, однако на доске в тот момент ситуация складывалась таким образом, что AlphaGo игнорировала развертывающуюся игру в нижней половине доски. Тот исторический ход вряд ли сделал бы человек в здравом рассудке — AlphaGo оценила вероятность того, что человек сделает подобный ход, как 1 к 10 000[376].

Болельщики были шокированы и смущены. Ли Седол побледнел, извинился и покинул помещение на целых пятнадцать минут. Англоязычные комментаторы хранили молчание, пока один из них не сказал, изрядно преуменьшив факты: «Ход по-настоящему удивительный».

Вначале Фан Ху, смотревший игру вместе с колумнистом журнала Wired Кейдом Метцем, был озадачен не менее остальных. «Это нечеловеческий ход, — сказал он Метцу. — Никогда не видел, чтобы человек так ходил». Как позднее отмечал Метц[377], два с половиной тысячелетия накопленных знаний об игре в го и их осмысления не смогли подготовить человечество к ходу номер 37 во второй партии турнира. Никого из людей, кроме Ху. После проигрыша AlphaGo прошлой осенью Ху провел много часов, помогая команде DeepMind из Google «тренировать» программное обеспечение к матчу с Седолом, и этот опыт помог ему понять, как тот самый ход увязал между собой черные камешки в нижней части доски и стратегию, которую реализовывала AlphaGo. «Очаровательно», — сказал он, а потом все повторял и повторял это словечко. Это была не просто tesuji — умная игра, сбивающая противника с толку. Это была работа, блистательная как в эстетическом, так и в стратегическом смысле — может быть, даже достойная называться myoshu. Седол продолжил демонстрировать почти безупречное го, но этого было недостаточно, чтобы противостоять мощной креативности программы DeepMind, которую та демонстрировала даже после хода номер 37. К концу дня стало ясно, что AlphaGo не просто выиграла вторую партию — в процессе она еще и выказала истинно человеческие качества: импровизацию, креативность и даже своего рода изящество. Так мы узнали, что у машины имеется душа.

Через несколько недель после завершения «Решающей игры между людьми и машинами» Демис Хассабис, один из исследователей искусственного интеллекта, создававших DeepMind, выступил в MIT. Темой его доклада стал прошедший турнир и история разработки AlphaGo его командой. На мероприятии, посвященном DeepMind и проводившемся в одном из крупнейших лекционных залов университета, яблоку было негде упасть: студенты только что не лезли на стену, чтобы послушать, как Хассабис рассказывает о подходе к машинному обучению, с помощью которого его команде удалось опровергнуть мнение экспертов, утверждавших, что компьютеру понадобится десяток лет, дабы победить такого виртуоза, как Седол.

Ключ состоял в хитроумной комбинации глубинного обучения — своего рода распознавания паттернов, сходного с тем, как человеческий мозг (или Google) умеет распознавать кошку или пожарную машину, увидев множество соответствующих изображений, — и «научения» статистическим образом предугадывать вероятное развитие событий или, в случае го, вероятный ход действий человека-игрока в конкретной ситуации на основании анализа всех игр, сыгранных в прошлом. Это помогло создать рудиментарную модель игрока го, который угадывал ходы, исходя из паттернов, наблюдавшихся во время изученных партий прошлого. Потом к этому добавилось своего рода обучение закреплением, которое позволяет компьютеру пробовать разные новые вещи. Как человеческий мозг учится, получая вознаграждение в виде дофамина, когда добивается успеха, а дофамин закрепляет нейронный путь к отметке «правильно», обучение закреплением позволяет компьютеру пробовать разные вещи, вознаграждая за успешные эксперименты и тем самым закрепляя стратегии, которые привели к успеху. AlphaGo начала с базовой версии самой себя, создавая затем слегка различающиеся версии, по миллиону раз пробуя многообразные стратегии, вознаграждая те, что привели к победе, и становясь все сильнее и сильнее в процессе игры против улучшенных версий. Позднее, играя с человеком-экспертом, машина делала сильнее и себя, и своего противника-человека, неустанно продолжая обучаться.

В своем выступлении Хассабис раскрывал один прорывной шаг за другим — некоторые из них ученые, собравшиеся в зале, ранее сочли бы нереальными. Возбуждение аудитории можно было намазывать на хлеб. Также Хассабис продемонстрировал фотографии и видеозаписи оставшейся части партии между AlphaGo и Ли Седолом. Как оказалось, ход номер 37 был не последним драматическим моментом турнира. После второй партии Седол усвоил полученный урок и разработал стратегию, основанную на известных недостатках алгоритма поискового дерева Монте-Карло. Седол открыл третью партию, применив «ко-борьбу», когда одна сторона забирает камешек своего противника, вынуждая последнего сделать ответный ход («ко-угрозу») или утратить инициативу. Подобное агрессивное начало со стороны игрока уровня Седола разбило бы надежды большинства противников. А вот AlphaGo без видимых усилий отражала каждую блестящую атаку. Наш комментатор задался вопросом, не являются ли они свидетелями «третьей революции» в стратегии игры в го.

После хода номер 176 Седол проиграл и партию, и турнир, и миллион долларов призовых. На конференции, состоявшейся после игры, Седол, выглядевший так, будто на его плечи было возложено бремя ответственности за весь людской род, принес свои извинения болельщикам во всем мире. У людей, признал он, появился достойный конкурент в игре, в которой, кроме дерева и камня, важным компонентом является психологизм. «Я не справился с прессингом», — печально сказал он.

Неудивительно, что четвертая партия началась в весьма мрачных декорациях. Программе AlphaGo, которая столь легко одержала верх над Седолом, находившимся на пике формы, похоже, было предопределено судьбой нанести ему сокрушительное поражение в последних двух партиях. И ничто в первой половине четвертой партии не предвещало обратного. Но тут Седол предпринял нечто неожиданное и потрясающее — он сделал «клин» в середине доски. AlphaGo, как немедленно увидели миллионы людей по всему миру, не имела абсолютно никаких идей ответного хода. Она сделала несколько неуклюжих ходов, а потом сдалась. Седол, как отметили комментаторы, явил миру истинный шедевр — свой собственный myoshu.

В итоге программа выиграла четыре партии из пяти. Можно вообразить, что компьютер, победивший легендарного чемпиона го, станет причиной снижения интереса к игре среди людей или сделает малоинтересной игру как таковую. Но в действительности аудитория, наблюдавшая за игрой в режиме реального времени, превзошла болельщиков Суперкубка[378], продажи досок для игры в го резко возросли[379], а студент из клуба го в MIT объявил, что членство в клубе удвоилось. В ходе своего выступления в MIT Хассабис сказал, что взаимодействие с AlphaGo только усилило восхищение игрой со стороны Седола.

Ясно, что программа не только не снизила интерес к го, но, напротив, добавила изрядную долю творческого настроя и энергии и самой игре, и сообществу ее игроков и исследователей. Позитивный отклик, а также прочные и постоянные взаимоотношения между машиной и сообществом го (которое присвоило AlphaGo почетный 9-й дан, высочайший ранг игрока в го) укрепили Джоя в убеждении, что будущее не окажется во власти разумов-терминаторов, которые решат, что людишки — никудышный вид, и сотрут его с лица Земли. Скорее, будущее увидит рождение общества, в котором люди и машины станут трудиться вместе, вдохновляя друг друга и внося свой вклад в расширение коллективного разума.

Рэй Курцвейл, футуролог и известный лектор, в своей книге «Сингулярность уже близка» (2005) изложил в популярном виде идею экспоненциальных изменений. Согласно предсказанию Курцвейла, к 2029 году компьютеры научатся читать не хуже человека, а сингулярность — точка, в которой машины превзойдут разумностью человека, — наступит в 2045 году. В этой точке, как гласит теория сингулярности, мы станем свидетелями «интеллектуального взрыва», когда машины ускоренно начнут создавать все более разумные версии самих себя, — сценарий, в корне отличающийся от варианта развития событий, представленного в кинофильме 2013 года «Она»[380].

Большинство экспертов в области машинного обучения считают, что искусственный интеллект в какой-то момент действительно дорастет до подобного уровня, хотя они, так сказать, скорее явятся за Нобелевскими премиями в нижнем белье, чем осмелятся, подобно Курцвейлу, назвать точную дату этого события. Говоря технически, сингулярность — это точка, в которой функция принимает неопределенное значение, как это, например, происходит с пространством и временем в центре черной дыры. Что произойдет после технологической сингулярности? По мнению Курцвейла, мы вступим в период «блаженного трансгуманизма», когда грань между человеком и машиной станет неразличима, а сверхразумы, наводняющие планету, решат все проблемы человечества. Другие эксперты — и среди них Илон Маск, изобретатель, один из основателей PayPal и Tesla Motors, — убеждены, что машины скорее сочтут человека разновидностью раковых метастазов, заражающих планету, и вымарают вид Homo sapiens из летописей жизни на Земле.

Мы же придерживаемся более широких взглядов. Может, искусственный интеллект хорош, может, плох. А может, эта проблема вообще не имеет значения перед лицом других опасностей и других позитивных исходов, свидетелями которых может оказаться век грядущий. Климатические процессы в Арктике, названные «позитивной обратной связью», в настоящее время ускоряют таяние арктических льдов — и, если процесс пойдет быстрее, чем ожидается, нам грозит глобальный катаклизм, который отбросит цивилизацию назад, в Темные века. Или группа хакеров нигилистического толка единым «ударом хлыста» изничтожит мировые финансовые рынки, спровоцировав вначале панику, а за ней — эскалационное противостояние. Не стоит сбрасывать со счетов и возможность пандемии, сравнимой с бубонной чумой XIV века.

События так называемого уровня вымирания не столь невероятны, как может показаться, — ведь мы и прежде стояли на грани их возникновения. Извержение вулкана, случившееся 70 тысяч лет назад, чуть было не сократило население планеты до размеров маленького городка. И все же мы придерживаемся менее пессимистичных взглядов: мы не более способны понять, какое применение в итоге найдут все наши новые технологии, чем зрители «живых картинок» 1896 года были способны предсказать появление «Гражданина Кейна»[381]. Но цель данной книги совсем не в том, чтобы напугать вас мрачными видениями будущего. С тем же успехом можно развлекаться прогнозами жизни на планете Кеплер-62е[382].

Поскольку термин «искусственный интеллект» используется как ярлык, который навешивается на все на свете, от Siri[383] до автомобилей Tesla, мы определяем этот вид решающего искусственного интеллекта как «узкий» или «специализированный», чтобы провести различие с общим искусственным интеллектом (ОИИ). Эксперт в области искусственного интеллекта Бен Герцель предполагает, что ОИИ станет машиной такого уровня, которая сможет подать заявление в колледж, будет туда принята и с успехом получит ученую степень.

Между специализированным и общим искусственным интеллектом существует множество различий, однако ни тот ни другой не программируются — они либо поддаются «тренировке», либо «учатся». Специализированные интеллекты старательно тренируются инженерами, которые настраивают данные и алгоритмы и тестируют их, пока искусственные интеллекты не начинают делать особые вещи, которые от них требуются. Такие интеллекты не обладают творческим началом — вместо этого их жестко контролируют, а области их применения весьма узки.

Уже удалось добиться значительного прогресса в машинном обучении и других областях, которые по-прежнему стоят между нами и ОИИ, и AlphaGo воплотила в себе некоторые из них. Она, похоже, способна на креативность; она умеет из статистической системы выводить некую символическую логику. Трудно переоценить значимость достигнутого — ведь многие не верили, что можно от глубинного обучения перейти к принятию решений путем манипулирования символами.

Но хотя AlphaGo — очень толковое и креативное создание, она может победить вас только в го — никак не в шашки. Весь универсум ее выражений и видений ограничивается доской 19 на 19 и черными с белыми камешками. Понадобится совершить немало технологических прорывов, прежде чем AlphaGo станет интересно посещать ночные клубы или управлять офисом. На самом деле мы, возможно, никогда не получим машины, которая все это будет делать. Но при этом пройдет, может, не так много времени, прежде чем нечто наподобие AlphaGo сумеет принимать решения об условно-досрочном освобождении из мест заключения, устанавливать сумму залога, водить аэропланы или учить наших детей.

По мере прогресса искусственного интеллекта машины вполне могут интегрироваться с нашими телами, домами или средствами передвижения, рынками и судебными системами, творческими предприятиями и политикой. Мы, люди как общество, уже намного разумнее, чем как отдельные его представители. Мы часть коллективного разума. Продолжая интегрироваться с нашими сетями и нашим обществом, машины становятся «расширениями» нашего разума, творя вместе с нами единый расширенный интеллект.

Кое-кто из сингулярщиков (нет, честно, худшее из названий любого культа всех времен и народов!) считает, что еще немного — и искусственный интеллект окажется вполне способен оставить без работы множество людей. Может, это и так, особенно если смотреть на вещи в краткосрочной перспективе. Другие, однако, возражают, что рост производительности позволит обеспечить людям, которых вытеснили машины, постоянный базовый доход. В то же время многих беспокоит другая сторона проблемы: работа дает нам чувство собственного достоинства, социальный статус и стабильность, а значит, нужно уделять больше внимания тому, как мы будем себя развлекать и что станет предметом нашего самовыражения (возможно, это будут научные или творческие проекты), чем простому обеспечению средств к существованию.

Также следует задаться вопросом о том, как люди и машины сумеют работать вместе и как обеспечить, чтобы искусственные разумы, живущие с нами бок о бок, разделяли наши ценности и наши морально-этические принципы даже по мере их эволюционирования. Существует один многообещающий подход, который Ияд Рахван, руководитель группы «Масштабируемое сотрудничество» в Media Lab, именует машинным обучением, — «общество в контуре управления». Этот подход предусматривает использование социальных норм в тренировке и контроле искусственного интеллекта, при этом формируется система коэволюции людей и машин[384].

В 2016 году Министерство обороны США выделило 3,6 миллиарда долларов на разработки в области искусственного интеллекта. И все же исследователи искусственного интеллекта как в научных, так и в промышленных кругах призывали и призывают к созданию мира будущего, в котором машины и люди, которые их обучают, будут наравне с общественностью участвовать в открытых дискуссиях. Вопрос стоит так: не являемся ли мы свидетелями соперничества между попытками открытого общества создать ОИИ и засекреченными в военных лабораториях разработками, нацеленными на тот же результат? Или же золотой век открытых исследований искусственного интеллекта медленно движется к завершению, пока частные компании, яростно конкурируя друг с другом, все ближе и ближе подходят к «ответу»?

Результат, который станет известен примерно в течение десятилетия, вполне сможет вызвать в масштабах всего мира эффект, превосходящий все, что обсуждалось в этой книге. Но что бы ни произошло, сингулярщики правы в одном. Не только технологии как таковые, но и сами изменения начинают развиваться с экспоненциальным ускорением. Изменения — это продукт технологии, но также и продукт перспективного развития других областей. За последние 25 лет мы перешли из мира, в котором доминировали простые системы, в мир, разгороженный на части и захваченный системами сложными. Во введении мы попытались дать разъяснения насчет факторов, лежащих в основе этого смещения. Это, соответственно, сложность, асимметрия и, наконец, непредсказуемость. А теперь мы сформулируем в обобщенном виде свою цель, которая не менее амбициозна, чем создание пользовательского руководства по жизни в XXI веке:

«Создать организации, в основу которых будут положены принципы устойчивости, подвижности и необходимости справляться с провалом образовательной системы».

Наша первая встреча, посвященная планам написания этой книги, состоялась в ветреный весенний день 2012 года. Это был воскресный полдень, и улицы вокруг Media Lab были почти пусты. Прошлой осенью Джой был назначен на должность директора Media Lab, которая занимает овеянное славой положение «точки отсчета», эпицентра множества технологических инноваций и драйвера информационной экономики. Джой приехал на встречу на велосипеде из своего временного обиталища в бостонском Саутенде. (Потом он купил дом в Кембридже, но редко проводит там более пары-тройки дней подряд.) Организовать встречу порекомендовал наш литературный агент Джон Брокман. Слегка смущенно обменявшись рукопожатиями, мы поднялись наверх, в одну из многочисленных комнат для совещаний Media Lab со стеклянными стенами, чтобы понять, сможем ли мы совместно написать книгу.

К концу дня вырисовалось несколько тем. Мы оба проявляли большую любознательность по отношению к миру, при этом ни один из нас не пришел в науку обычным путем — а следовательно, нам посчастливилось избежать болезни «туннельного зрения», которой подчас страдают рафинированные ученые. Джой был студент-недоучка, зарекомендовавший себя в среде интеллектуалов в качестве блогера и предпринимателя. Джефф долгое время писал для журнала Wired, прежде чем пребывание в Гарварде привело его на штатную преподавательскую должность в Северо-Восточном университете.

Мы оба провели последние годы, выступая перед большими аудиториями лиц, принимающих решения, — от топ-менеджеров из списка Fortune 500 и агентов ФБР до лидеров иностранных держав. И еще мы оба много почерпнули из опыта работы, связанной с глубокой озабоченностью по поводу способности крупных организаций справиться с «болтанкой» поворотного момента в истории человеческой цивилизации — иными словами, времени, в котором нам довелось существовать, — и эту озабоченность еще более усиливала наша общая убежденность в том, что будущее несет гораздо более радикальные и неупорядоченные перемены, чем может представить себе и осознать среднестатистический руководитель.

Кроме того, первый день нашей встречи продемонстрировал наличие разделяемого нами обоими скептицизма по поводу футурологии. Человечество не может похвастаться большими успехами в предсказаниях, и в грядущие годы число пророков-шарлатанов грозит только вырасти.

Но вот что, возможно, оказалось важнее всего: мы обнаружили, что нам обоим действительно не все равно. Зачастую книги, изобилующие новыми идеями, представляют собой нечто среднее между набором разрозненных медицинских советов и сомнительной попыткой обеспечить авторам трибуну для высказывания своего мнения. Мы же стремились написать книгу нового типа, которая бы сочетала в себе научную строгость с энтузиазмом личностного подхода к делу.

Ведь идеи, обсуждавшиеся на той первой встрече, которые потом стали организующими принципами нашей книги, очень важны, и важны по весьма конкретной причине. Сейчас разворачивается игра, ставка в которой — выживание человеческого рода. Над целыми отраслями нависла угроза. Зрелище того, как организации, имеющие громадное экономическое и социальное значение, блаженно следуют под нож (скорее даже — под зубья циркулярной пилы), вряд ли тема для застольной беседы — скорее, пожар высшей категории.

Мы не пытаемся под видом продвинутых идей навязать вам распорядок рабочего дня или инструкцию физического моциона, и уж конечно не желаем силой убедить вас в собственной правоте относительно будущего — у нас ее и не имеется, если не считать твердого убеждения, что мир будет совсем-совсем иным, чем тот, в котором нам довелось жить. Но у нас есть аргумент, который мы сейчас и приведем. Инновация — это не обучение тому, как применять социальные сети с целью наводки на потенциальных покупателей. Адаптация бизнеса в сетевом мире потребует большего, чем приобретение крутых гаджетов конференц-связи для топ-менеджеров вашей компании. Нет, эта задача, как видится нам, потребует более глубокого и фундаментального сдвига: это будет совершенно новый вид мышления — когнитивная эволюция, сравнимая по масштабности со стараниями четвероногого млекопитающего утвердиться на двух ногах.

Один из способов осмысления указанных принципов — это считать их результатом наблюдений за тем, как две простые, но чрезвычайно значимые разработки инициировали мощные перемены во взаимодействии между людьми и миром. Первая из них — это, конечно же, изобретение интернета, который, в отличие от любых коммуникационных технологий прошлого, обеспечил связь многих со многими, как и одного со многими. Британский экономист Рональд Коуз[385] превосходно показал, как фирма способна справиться с распределением и управлением ресурсами лучше независимых агентов на открытом рынке. В своей работе «Пингвин Коуза, или Linux и Природа фирмы» Йохай Бенклер[386] доказывает, что при снижении затрат на взаимодействие (как, к примеру, в проектах Linux и «Википедия») люди, получив возможность полностью посвящать себя проектам, способны более эффективно создавать новые ценности и организационные структуры, чем структурированные компании командно-административного толка. Он называет это «совместным производством на равных»[387]. Подобный не указанный в балансовой ведомости, незаметно пребывающий в тени, не включенный составной частью в валовой внутренний продукт взрыв креативности медленно, но неуклонно завоевывает мир. Каждый участник этого процесса одновременно и производитель, и потребитель, и работник, и работодатель. Деньги — всего лишь одна из валют, необходимая, чтобы вы процветали и были счастливы в мире, который требует и вознаграждает по заслугам внимательность, репутацию, умение ориентироваться в сетях, научение, креативность и жизнестойкость. Вдруг мы все стали телевизионщиками, издателями и даже ораторами.

Прогресс в большинстве научных дисциплин ныне осуществляется со скоростью света, и открытия спешат явить себя миру, буквально наступая друг другу на пятки. Но ничто не сравнится с тем, что происходит в частном секторе — самый прибыльный стартап последнего десятилетия начинался как пари за барной стойкой с поправкой на реалии Кремниевой долины. Шесть лет назад Uber оценивался в 62,5 миллиарда долларов — выше, чем Hertz и все прочие ведущие компании по аренде автомобилей, вместе взятые. Но в отличие от большинства компаний, рыночная стоимость которых превышает бюджет большинства островных государств, Uber имеет лишь минимально необходимый штат — всего тысячу работников. Столько же работников числится в Walmart — правда, только в одном его оптовом центре в Лихай-Вэлли, штат Пенсильвания.

Все это прекрасно показывает, что произошло, когда на одном поле встретились интернет и закон Мура. А случилось то, что эти двое превратили несколько количественных мер (скорость, цена, размер) в качественные факты. Если несколько инженеров в Шэньчжэне, скажем, способны создать прототип, организовать фокус-группу и продавать свой новый продукт в огромных масштабах и с малыми затратами, это не просто изменение порядка. Это вещь принципиально иная, чем «новая модель получения дохода», с помощью которой несколько лет тому назад эти инженеры могли получить в банке скромный заем на развитие бизнеса. Им также удалось обойти законодательные нормы, которые бы стали «ахиллесовой пятой» для более крупной компании. А теперь и банк, и правительство полностью исключены из цепочки. Это пример качественного, а никак не количественного изменения.

Что же дальше? Не догадываетесь? А знаете что? И никто не догадывается. Потому что никто не умеет предсказывать будущее. На самом деле хуже всего с этим обстоят дела у экспертов и так называемых футурологов — даже хуже, чем у их давнего соперника, ее величества Случайной Догадки.

И это хорошо, потому что поддержание здоровых отношений с неопределенностью — одна из главных тем, красной нитью проходящих через все наши девять принципов. Последние несколько лет сбили с рода людского немало спеси, но это ничто по сравнению с тем, что ждет впереди. К примеру, успешные организации не будут рисковать всем, полагаясь на прогнозы объемов продаж на квартал, зная, что «черный лебедь»[388] уже подстерегает излишне горделивых. Вместо этого они, возможно, предпочтут вообще не рисковать по-крупному, приняв на вооружение портфельную стратегию, рассчитанную на небольшие вложения в разнообразные продукты, рынки или идеи.

Если в индустриальную эпоху доминировали командно-административные управленческие системы, иерархи и факты, логика сетевой эры отражает опыт десятилетий, в течение которых мы — жители Америки и все человечество в целом — переоценивали свое место в мире. Мы узнали, что не имеем возможности командовать погодой или ее контролировать; на деле люди могут похвастаться лишь весьма скромными успехами в деле управления сложными системами, которые сами же и создали, будь то защита чувствительных сетей от кибератак или использование монетарной политики для влияния на рынки. Если и есть какая-то вещь, с которой могли бы согласиться во всем остальном несогласные ученые, исследователи и мыслители, о которых мы писали в этой книге, то она состоит в следующем: мы только-только начинаем узнавать достаточно, чтобы понять, как мало мы знаем. Сейчас трудно поверить, что в 1894 году лауреат Нобелевской премии по физике Альберт Майкельсон мог утверждать: «Кажется вполне вероятным, что большинство великих фундаментальных [научных] принципов уже прочно установлены»[389]. Все, что, по его мнению, осталось ученым — это прояснить несколько невыясненных вопросов. Но не прошло и тридцати лет, как теория относительности сделала все подобные заявления обычными проявлениями глупой гордыни.

Мир находится в самом разгаре фундаментальных структурных изменений. Человеку, хочешь не хочешь, придется включить и постоянно поддерживать в себе способность приспосабливаться и пристально присматриваться к вещам, которые он иначе предпочел бы проигнорировать — уж больно они не вписываются в старые представления. Мы проходим стадию всеобъемлющих изменений мира, который, возможно, с легкой руки искусственного интеллекта приобретет кардинально новый вид еще при нашей жизни.

Люди обладают высочайшей способностью к адаптации, и так получилось, что мы создали общество, которое в первую очередь волнует наша производительность, а уж потом приспособляемость. Принципы, изложенные в этой книге, помогут вам подготовиться, обрести гибкость, умение обучаться новым функциям и, не колеблясь, откладывать их в сторону, когда они утратят работоспособность. Если общество сможет пережить первый «сдвиг», когда люди отказываются от спортивной обуви ради сверхзвуковых лайнеров, мы, может, и получим шанс пронаблюдать из иллюминатора этого лайнера именно ту картину Земли, каковую как раз стремились построить.

Благодарности

Эта книга — плод многолетних неустанных трудов моего соавтора Джеффа Хоуи и нашего исследователя Чиа Эверс, без которых ничего бы не случилось. Это плод достойного восхищения сотрудничества трех людей, обладающих различными навыками, профессиональными знаниями и точками зрения. По моему убеждению, результатом этого сотрудничества стала рукопись, которая неизмеримо превосходит сумму своих составляющих.

С Джоном Брокманом и его женой Катинкой Матсон я познакомился в 1997 году в токийском кафе. Они заявили, что я должен написать книгу и что они представят меня нужным людям. С тех пор Джон — мой агент. Пятнадцать лет спустя сын Джона, Макс Брокман, познакомил меня с Джеффом Хоуи, с которым ему довелось вместе работать, и предложил нам встретиться и обсудить возможное соавторство.

Спасибо Брокманам за то, что поверили в меня, и отдельное спасибо Максу за блестящую идею нашего знакомства с Джеффом. Великая благодарность нашему редактору Гретхен Янг из Grand Central Publishing за бесценный профессиональный вклад; спасибо Гретхен и Кэтрин Стопа за их стремление сделать книгу как можно лучше.

Спасибо Меган Смит, которая обратилась ко мне в автобусе, следовавшем из Оксфорда в Кембридж, спросив, не заинтересует ли меня должность директора Media Lab.

Спасибо Николасу Негропонте — блестящему наставнику, который всегда побуждал меня мыслить большими масштабами. Приверженность Николаса своим принципам, его неустанная борьба против инкрементализма и посредственности сформировали Media Lab в ее нынешнем виде и заложили стандарты, которым привержен и я.

Спасибо всему профессорско-преподавательскому составу Media Lab за то, что расширили пределы моей любознательности и понимания всего на свете — в том числе моего интереса к академической среде. Вы также сыграли важнейшую роль в разработке изложенных принципов, возражая и дискутируя на выездных встречах и в бесконечной электронной переписке.

За последние пять лет Media Lab — ее студенты, сотрудники и профессора — во многих отношениях стала моей большой семьей. И хотя я не имею возможности назвать здесь всех поименно, хотелось бы выразить признательность за не имеющую границ креативность, энергию и энтузиазм, за несчетные часы, когда вы помогали мне, и за то, что вы постоянно бросаете вызов моим мыслительным способностям. Главная администрация MIT тоже всегда оказывала мне ценнейшую поддержку, если учитывать мое нетрадиционное образование и столь же нетрадиционный подход, принятый на вооружение Media Lab. Отдельно я бы хотел поблагодарить нынешнего президента MIT Рафаэля Рейфа — еще будучи проректором, он провел со мной окончательное собеседование и дал добро на то, чтобы студент, вылетевший из колледжа, стал директором Лаборатории. Хочу также назвать профессора Боба Лангера — прекрасного наставника, который помогал мне ориентироваться в доброжелательной, но порою сложной экосистеме, каковой является MIT; проректора Марти Шмидта, вице-президента по финансам Израэля Руиса, декана Хашима Саркиса и вице-президента по исследовательской работе Марию Зубер.

Книга о Media Lab не может обойтись без признания заслуг покойного Джерри Визнера (который убедил MIT, что создание «подразделения, которое будет заниматься всем, чем не занимаются прочие», — очень разумная идея), а также покойных Марвина Мински и Сеймура Пейперта (оба они ушли из жизни в 2016 году) и Мюриэл Купер — «троих пионеров» Лаборатории, — которые вместе с Джерри и Николасом заложили генетические основы Media Lab.

Джордж Чёрч из Гарварда снабжал нас остроумными и мудрыми советами и вдохновлял на труды, неустанно напоминая, что «если у вас имеются конкуренты, значит, вы заняты стоящим делом». Рейд Хофман был для меня «генератором идей» практически во всех занятиях, а также постоянным источником поддержки и мотивации во время размышлений о Media Lab и девяти принципах.

Спасибо Джону Сили Брауну и Джону Хейгелю за «мощь притягивания», а также моему покойному «крестному отцу» Тимоти Лири — этому «практикующему философу», который показал мне, как демонстрировать изящное неповиновение, подвергать сомнению авторитеты и думать за себя самому. Моя благодарность Бараку Обаме, который помог мне с посланием «Примени!» (Deploy!). Спасибо Сету Годину, Дж. Дж. Абрамсу, Уолтеру Айзексону, Паоле Антонелли, Винченцо Иоццо, Джереми Рубину, Рону Ривесту, Скотту Пейджу, Митчу Резнику, Демису Хассабису, Шону Боннеру, Колину Рейни, Скотту Гамильтону, Эллен Хоффман, Натали Солтьель и многим другим за помощь в вычитке и редактировании текста.

Спасибо моим исполнительным ассистентам Мике Танаке и Хизер де Манби, которые выполняли неблагодарную задачу организации моего рабочего графика и трудового процесса. Чиаки Хаяши — за организационный процесс в Токио, за позитивные и неустанные усилия. Уэсу Неффу — за то, что взял на себя труд по организации моих выступлений. Маку Столтингу и его команде — вы лучшие агенты по путешествиям в мире; я точно подверг жесткой проверке ваши умения.

Моей сестре Мими — настоящему ученому в нашей семье — и ее мужу Скотту Фишеру, который был первым, кто связал меня с Media Lab. Моему отцу — первому ученому в моей жизни. Моей покойной маме — за то, что она привела меня в этот мир, поддержала и помогла обрести уверенность, чтобы оставаться самим собой и следовать собственным путем. И наконец, спасибо самому важному человеку — моей жене Мизуки за любовь и поддержку, которыми она одаряла меня, пока я работал над книгой, и за то, что мирилась с моей сумасшедшей жизнью.

Весенним днем 2012 года мне позвонил мой агент и спросил, не заинтересован ли я стать соавтором в написании книги. Моей первой реакцией было: «Не-а». Когда писатели собираются в кружок, чтобы поделиться «новостями с переднего края», чаще всего они пугают собратьев как раз страшилками о том, как плохо заканчиваются творческие партнерства. «А кто второй?» — спросил я из чистого любопытства. «Джой Ито», — был ответ. «О, — отреагировал я. — Тогда — да». В 2003 году я составлял краткую биографию Джоя для журнала Wired. Он был в числе небольшой группы людей, которые помогали пестовать интернет в дни его младенчества, ведя «малыша» по пути транспарентности, демократии и огромного уважения ко всему чудесному и странному. Не менее впечатляющим был и энтузиазм, с которым этот человек вдохновлял на поиски своих друзей и коллег. Если бы Forbes составлял свои списки по величине общественного, а не финансового капитала, Джой точно возглавил бы список. Теперь, по прошествии четырех лет, я отлично понимаю почему. Джой обладает всеми качествами, которые вы ожидаете встретить у блестящего руководителя одного из ведущих мировых исследовательских учреждений, но ничто не сравнится с тем заразительным ликованием и удивлением, с которым он воспринимает мир. Работать над этой книгой зачастую было очень сложно; благодаря Джою это всегда было весело.

Если бы человечество открыло эликсир бессмертия (возможно, это дело ближайшего будущего), мне не хватило бы целой вечности, чтобы отплатить по заслугам Чиа Эверс. Она вносит потрясающее радение, интеллект и безмятежность во всё, к чему прикасается. Ее вклад в создание этой книги может сравниться только с ее безграничной любознательностью; да, книга, которую вы сейчас читаете — это истинный плод сотрудничества трех очень разных, но прекрасно дополняющих друг друга людей.

Я очень обязан Джону Брокману, который предложил нам с Джоем поработать над книгой, и Максу Брокману за его бесценные рекомендации и помощь во время разнообразных поворотов судьбы, сопровождавших наш писательский труд.

Традицией считается сказать спасибо редакторской группе, однако, как может засвидетельствовать наша команда из Grand Central Publishing, процесс редактирования этой книги был каким угодно, только не традиционным. Спасибо Рику Вульфу, что пожелал издать нашу книгу; Митчу Хоффману за энтузиазм и ободрение; а более всего Гретхен Янг, которая совершила «прыжок веры» и провела книгу до ее завершения. Много, много раз «спасибо» Кайлу Поупу, чья мудрость, как редакторская, так и прочая, многие годы освещала мне дорогу во тьме, а также Кэтрин Стопа, Джеффу Хольту, Джимми Франко, Эндрю Дункану и всей фантастической команде Grand Central Publishing.

Media Lab Массачусетского технологического института по заслугам пользуется репутацией центра притяжения самых оригинальных умов нашего времени; однако эта книга в итоге сильно выиграла, воспользовавшись, кроме прочего, преимуществами того глубочайшего духа гуманизма, которым Лаборатория славилась с первых дней своего основания. Сотрудники, профессора и студенты Media Lab постоянно доказывают, что ценность технологии измеряется ее способностью улучшить жизнь тех, кто ее использует. Митч Резник оказал на эту книгу влияние, которое далеко не ограничивается сферой образования, — как и Дэвид Конг, чья приверженность и сочувствие делу социальной справедливости соперничают с его обширнейшей эрудицией. Студенты, преподаватели и сотрудники Media Lab не уставали делиться со мной самым драгоценным ресурсом — своим временем. Огромная благодарность Эллен Хоффман, Нери Оксман, Наде Пик, Деб Рой, Джереми Рубину, Стейси Слотник, Филиппу Шмидту, Джессике Соуза и многим другим, которые — так или иначе — оставили свой след на страницах книги. Спасибо Тому Найту, Скотту Пейджу и всем прочим за пределами Media Lab, которые не пожалели времени, чтобы перевести сложнейшие идеи на язык, доступный для понимания даже самым непонятливым журналистам.

Книги — это ужасные чудища, эгоистичные и безжалостные. Подобных созданий никак не укротить без помощи друзей, членов семьи и коллег. Я в огромном долгу перед Северо-Восточным университетом за поддержку при написании этой книги, а также перед многими людьми, которых я с гордостью могу называть коллегами. Четыре года — это солидный кусок жизни, и не будет преувеличением сказать, что эта книга никогда не появилась бы на свет, если бы не Стив Баргард, который пригласил меня преподавать журналистику в Северо-Восточном университете, когда работа над книгой не была завершена и наполовину. Я многим обязан нашему нынешнему директору Джонатану Кауфману и моим коллегам по программе Media Innovation Дине Крафт и Алесцу Баджику. В процессе работы я постоянно пользовался мудрыми советами и неослабевающей поддержкой как моего официального наставника Алана Шредера, так и не менее щедрых неофициальных наставников — спасибо вам, Майк Боде, Сьюзен Коновер, Чак Фонтейн, Карлен Хемпел, Дэн Кеннеди, Лорел Лефф, Глэдис и Линн Макки и Джон Уинби.

Оглядываясь назад на путь, пройденный за последние годы, я вижу множество следов, среди которых очень тоненькой ниточкой тянутся и мои собственные. Не могу достойно выразить всю благодарность и любовь нашим талантливым и щедрым друзьям, подставлявшим плечо, когда меркнул свет и таяли силы. Марта Бебингер, Харлан Босмаджян, Гэри Найт, Андреа Майер, Валери Стиверс, Фиона Тернер и Пэт Уолен — без вас я бы рухнул под бременем этой книги, не дойдя до заветного финиша. То же относится и к Дирслен Родригес, чья неистощимая любовь и забота о нашей семье последние шесть лет стали краеугольным камнем, на котором покоилось все и вся.

Если мне удалось сделать так, чтобы эта книга демонстрировала любовь к учению и передавала эту любовь остальным, все это благодаря моему отцу Роберту Хоуи, который посвятил этому делу свою профессиональную карьеру. Если вы увидите в книге фундаментальную веру в природу человека, это благодаря моей матери Альме, которая умерла, не дождавшись завершения книги, но очень сильно повлияла на одного из авторов. И если вы готовы признать за нашим трудом хоть какую-то долю искусности, то это благодаря моей сестре Джанин Хоуи, которая посвятила свою жизнь студентам и старается сделать так, чтобы они смотрели на жизнь не без фантазии.

Как всегда, огромное спасибо моей дочери Аннабель с ее огромным сердцем, моему проказнику-сыну Финну и моей талантливой красавице жене Алисии Эбботт. Никто бы не пожелал делить жизненное пространство с писателем в разгар работы над книгой — и менее всего другой писатель. Одно дело пожертвовать чьим-то благополучием ради важного проекта. Но абсолютно бессовестно требовать жертв от людей, которых любишь больше всего. В английском языке нет таких слов, чтобы выразить признательность моей терпеливой, всепрощающей и потрясающе благодушной семье.

Эта книга написана (по крайней мере, частично) в память Джона Мелфи. Увидимся в Нимфане[390], приятель, — там, где строчки всегда тугие.

Об авторах

Дзёити «Джой» Ито — широко известен как активист, предприниматель, венчурный инвестор и сторонник эмерджентной демократии, защиты частного пространства и свободы интернета. Будучи директором Media Lab MIT, он в настоящее время изучает вопрос о том, насколько радикально новые подходы к науке и технологиям способны трансформировать общество в практическом и позитивном ключе. Ито был председателем совета директоров и CEO Creative Commons. Является членом совета директоров корпорации Sony, Фонда Джона и Джеймса Найтов, Фонда Джона и Кэтрин Макартуров, компании New York Times и Mozilla Foundation. Среди его достижений — место в списке «Киберэлита» журнала Time за 1997 год (тогда ему был 31 год) и в списке «Глобальных лидеров завтрашнего дня» Мирового экономического форума в 2001 году. В 2008 году BusinessWeek назвал его имя среди 25 самых влиятельных лиц интернета. В 2011 году Джой получил от Оксфордского института интернета премию за прижизненные достижения. В 2013 году удостоен степени почетного доктора литературы от New School Нью-Йорка, а в 2015 году — степени почетного доктора гуманитарных наук от Университета Тафтса. В 2014 году попал в Интерактивную галерею славы Ежегодного фестиваля интерактивных искусств (SXSW) и в том же году был одним из получателей Золотой пластины от американской Академии достижений.

Джефф Хоуи — доцент в Северо-Восточном университете, координатор программы Media Innovation. Долгое время был пишущим редактором в Wired. Именно он в статье для этого журнала ввел в 2006 году в употребление термин «краудсорсинг». В 2008 году опубликовал книгу в издательстве Random House, где подробно рассматривался феномен массового сотрудничества в интернете. Книга «Краудсорсинг. Сила толпы как драйвер бизнеса будущего» переведена на десять языков. В 2009–2010 академическом году был неймановским членом Гарвардского университета. В настоящее время — приглашенный исследователь в Media Lab MIT. Автор статей для Washington Post, Newyorker.com, The New York Times, Time, Newsweek и множества других публикаций. Проживает в Кембридже с женой и двумя детьми.