Текст книги "Измерять и навязывать. Социальная история искусственного интеллекта"

Орудия определяют, будут ли предполагаемые мышлением цели достигнуты. В этом смысле орудия никогда не сводятся к тому, какие они на самом деле. Скорее, они представляют потенциал реализации интеллектуально предполагаемых целей, то есть идеи как реальные возможности. Их применение служит посредником между возможностью и реальностью. Использование орудий в первую очередь служит цели, для которой они были созданы. Но они шире частных целей, и опыт, накопленный в процессе их использования, ведет к познанию возможностей, которые есть вероятность осуществить, и отношений между целями и средствами в различных условиях осуществления. Таким образом, первичная форма, в которой из трудового процесса возникает знание о природных и общественных отношениях, представляется в форме правил надлежащего использования орудий[102]102
  Damerow and Lefèvre. Tools of Science. P. 395.


[Закрыть].

В таком понимании спекулятивный процесс начинается с труда, изобретающего орудия и технологии, которые впоследствии проецируют новые онтологические измерения и научные области (каноническим примером здесь служит изобретение парового двигателя, породившего дисциплину термодинамики, а не наоборот; см. главу 3). Эпистемология Дамерова и Лефевра носит политический характер, поскольку они признают, что исторические силы ограничены контролем над ресурсами и населением, экономическим производством и накоплением капитала, распространением войн и социальных конфликтов, а также вызванным всем этим развитием новых орудий, техник, технологий и, в конечном счете, науки. Демеров и Лефевр относят все эти силы к категории труда, посредством которого человек преобразует природу и производит новое знание о ней[103]103
  «Базовые структуры логико-математического мышления… развиваются в процессе индивидуального взросления, в ходе которого происходит столкновение с вызовами и ограничениями, которые характерны для этой культуры и в соответствии с которыми системы действий должны быть интернализованы». Damerow. Material Culture. P. 22.


[Закрыть]. Наука в целом, как и концепция числа в частности, представляет собой проекцию использования материальных орудий:

Развитие науки зависит от развития ее материальных орудий… Ключ к пониманию роста научного знания заключается в том, что знание, получаемое с помощью нового орудия, превосходит когнитивные предпосылки его изобретения. Причина этого связана с тем, что орудия науки, как и орудия вообще, материальны. Использование материального орудия всегда дает больше знаний, чем вложено в его изобретение[104]104
  Damerow and Lefèvre. Tools of Science. P. 400–401.


[Закрыть].

Наряду с этим историческим обзором материальных абстракций легко представить также концепцию алгоритма, возникающего в результате диалектического процесса рефлексии с использованием объектов и орудий. Метод алгоритма – решение задачи с помощью пошаговых инструкций – это абстракция, которая, как и многие другие, возникла из бед этого мира[105]105
  Дискурсивный анализ концепции алгоритма, не учитывающий экономическую матрицу, см.: Mingyi Y. The Algorithm Concept, 1684–1958 // Critical Inquiry 47, no. 3 (2021): 592–609.


[Закрыть].

Английскому термину «алгоритм» около восьми веков. Он происходит от средневекового латинского algorismus, который имеет отношение к выполнению основных математических операций в индо-арабской системе счисления. В средневековой Европе, благодаря торговле с арабским миром, ограниченная римская система счисления постепенно вытеснялась более универсальной индо-арабской позиционной системой, которая была удобнее для сложных операций с большими числами и с тех пор стала всемирным стандартом. Латинский термин algorismus можно, например, найти в поэме Александра из Вильдьё «Песнь об алгоризме» 1240 года – руководстве по техникам расчета, составленном для облегчения запоминания процедур в виде рифмованных строф. Книга, напечатанная в Венеции в 1501 году и приписываемая монаху XIII века Иоанну Сакробоско, называется Algorismus Domini и объясняет с помощью индийских числовых символов и схем, как вести ручные расчеты.

Рис. 1.3. Аллегория Арифметики (Reisch G. Margarita philosophica, 1503)

Лишь недавно установлено, что algorismus — это латинизация имени персидского ученого Мухаммада ибн Мусы аль-Хорезми, главного библиотекаря Дома мудрости в Багдаде. Около 825 года н. э. Аль-Хорезми написал книгу о расчетах с помощью индийских числовых знаков. Арабский оригинал книги был утерян, но в XII веке имели хождение по меньшей мере четыре латинских перевода под разными названиями. Инципит рукописи в библиотеке Кембриджа гласит DIXIT algorizmi (что означает: «так говорил Аль-Хорезми»). Другую версию перевода итальянский математик Бальдассаре Бонкомпаньи назвал в 1857 году Algoritmi de numero Indorum[106]106
  Crossley J. N. and Henry A. S. Thus Spake al-Khwârizmî: A Translation of the Text of Cambridge University Library Ms. Ii. vi. 5 // Historia Mathematica 17, no. 2 (1990): 103–131.


[Закрыть]. В современную математику и компьютерную науку английский термин algorithm вошел через различные романские транслитерации, в частности французскую и испанскую. Книга Аль-Хорезми познакомила Запад с позиционной индийской системой счисления, однако купцы, например итальянский математик Фибоначчи, часто путешествовавший по Средиземноморью, вероятно, обучились этой системе не из книг, а в процессе торговых расчетов.

В математике принято считать, что усвоение термина «алгоритм» на Западе ознаменовало переход от аддитивной к позиционной системе счисления. Этот сдвиг носил как технический, так и экономический характер, поскольку был связан с ускорением товарооборота в Европе и Средиземноморье, требовавшим более совершенной системы бухгалтерского учета. Десятичная позиционная система позволяла более компактно записывать числа и ускоряла расчеты. В Италии флорентийские и венецианские купцы первыми взяли на вооружение индийские числовые символы, оценив их удобство в условиях коммерческих сделок и постоянно растущих капиталов. На рисунке 1503 года из книги Margarita philosophica под редакцией немецкого монаха-полимата Грегора Райша изображен спор между счетоводами, которые еще пользовались римской системой и абакусом, и новыми алгористами, усвоившими индийскую систему и ее алгоритмы для вычислений на бумаге с помощью стилуса. Аллегория Арифметики наблюдает за спором, явно принимая сторону алгориста; ее одеяние украшают новые числовые знаки (см. рис. 1.3). Позже термин «алгоритм» был воспринят учеными высокой европейской культуры, в частности Лейбницем, который его использовал в определении метода дифференциального исчисления[107]107
  См. также: Krämer S. Zur Begründung des Infi nitesimalkalküls durch Leibniz // Philosophia Naturalis 28, no. 2 (1991): 117–146; Damerow P. and Lefèvre W. Wissenssysteme im geschichtlichen Wandel // Enzyklopädie der Psychologie. Themenbereich C: Theorie und Forschung. F. Klix and H. Spada (eds). Serie II: Kognition, Band 6: Wissen. Göttingen: Hogrefe, 1998, 77–113.


[Закрыть]. Энциклопедия Д’Аламбера дает «алгоритму» широкое определение:

Арабский термин, используемый некоторыми авторами, в частности испанцами, для обозначения практики алгебры. Также иногда под ним понимается арифметика с использованием цифр… Этим же словом принято в общем обозначать метод и запись всех видов расчетов. В этом смысле мы говорим: алгоритм интегрального исчисления, алгоритм экспоненциального исчисления, алгоритм синусов и т. д.[108]108
  Цит. по: Chabert. A History of Algorithms. P. 2.


[Закрыть].

Техники и приемы выполнения расчетов вручную, которым по сей день учат в школе, представляют собой набор алгоритмов для манипулирования числовыми знаками. Алгоритмы обладают рекурсивной структурой, которая может обрабатывать бесконечную или приближенную цифровую запись, как это происходит при делении простых чисел: 2/3 = 0,666666666… Простая непрерывная форма этой дроби показывает, что даже рациональные числа нельзя вычислить и выразить без помощи алгоритма. Точнее, даже способ записи чисел в системе счисления представляет собой алгоритм – в этом случае алгоритм представления простых величин. Например, когда мы записываем число 101 в индийской системе счисления, этот простой знак следует переводить следующим образом:

Рассмотрим линейную последовательность позиций, которые должны занимать символы величин, идущие справа налево. Каждая позиция представляет постепенно возрастающую степень десяти и может наполняться одной из десяти порядковых единиц: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 или 9. Первая позиция – десять в степени нуля (то есть одна из «обычных» единиц), вторая позиция – десять в степени один (десятки), третья – десять в степени два (сотни) и так далее. Значение числа, представленного таким образом, определяется сложением каждой единицы после возведения в степень десяти, представленную занимаемой позицией. Когда числа выражаются таким образом, шкала степеней десяти не указывается явно и остается подразумеваемой.

Таким образом, число 101 равно: (1 х сто) + (0 х десять) + (1 х один). Это развернутое объяснение десятичной системы можно легко приспособить для представления двоичной системы, заменив степень десяти на степень двух, то есть сделав другим лишь одно правило в общей процедуре счисления. В двоичной системе число 101 означало бы другую величину:

Рассмотрим линейную последовательность позиций, которые должны занимать символы величин, идущие справа налево. Каждая позиция представляет постепенно возрастающую степень двух и может наполняться одной из двух порядковых единиц: 0 или 1. Первая позиция представляет двойку в степени 0 (то есть единицу), вторая позиция – двойку в степени один (два), третья позиция – двойку в степени два (четыре) и так далее. Значение числа, представленного таким образом, определяется сложением каждой единицы после возведения в степень двух, представленную занимаемой позицией. Когда числа выражаются таким образом, шкала степеней двух не указывается явно и остается подразумеваемой.

В этом случае число 101 равно: (1 х четыре) + (0 х два) + (1 х один), то есть 5 в десятичной системе счисления. В обоих развернутых парафразах слова естественного языка используются не для объяснения, а для кодирования правил построения чисел в соответствии с пошаговой инструкцией. Эти парафразы делают видимой процедуру систем счисления, которой обучают в школе главным образом с помощью упражнений и которая обычно не проговаривается. Однако столь педантичное проговаривание десятичных и двоичных счислений помогает сказать нечто непедантичное: все системы счисления по устройству алгоритмичны. Подобно тому, как любое слово подразумевает грамматику, любое число скрывает алгоритм, то есть процедуру представления величин и выполнения операций с величинами. В итоге все числа – алгоритмические числа, поскольку производятся алгоритмами, которые и представляют собой системы счисления. Числовые символы, скажем так, ничего не считают; они занимают позицию согласно процедуре, то есть алгоритму квантификации.

Алгоритмы ручных расчетов механизировались постепенно. В Европе XVII века естествоиспытатели Паскаль и Лейбниц разработали ручные калькуляторы для автоматизации четырех базовых действий с десятичной системой счисления. Эти устройства вовсе не были кабинетными диковинками и сигнализировали о глубоких эпистемологических изменениях. Нововременная мысль тогда уже развивалась в тесной связи с машинами – тесной до такой степени, что, как свидетельствуют документы, механическое мышление влияло на философское. Знаменитый «метод» Декарта, например, выглядит весьма «механическим» в стремлении разложить задачу на простые элементы. По словам польского экономиста Генрика Гроссмана, Декарт не случайно придумал рациональный метод, занимаясь проектированием собственных механизмов. Но Гроссман отмечает также и более глубокую связь между математикой и машинами: «Каждое математическое правило носит механический характер, избавляющий от интеллектуальной работы и больших расчетов». И как показывают исследования, этот экономический принцип – экономия времени, труда и ресурсов – и сегодня остается ключевым аспектом алгоритмического мышления и связанных с ним практик[109]109
  Grossmann H. Descartes and the Social Origins of the Mechanistic Concept of the World // The Social and Economic Roots of the Scientific Revolution: Texts by Boris Hessen and Henryk Grossmann. Berlin: Springer, 2009. P. 181.


[Закрыть].

Как мы увидим в следующей главе, в контексте индустриальной экономики начала XIX века первым механизированным вычислительным алгоритмом стал разностный метод Гаспара де Прони, предназначенный для расчета больших логарифмических таблиц, и именно его Чарльз Бэббидж использовал в Разностной машине. Разностная машина спроектирована как воплощение этого алгоритма, но Бэббидж также задумал программируемую Аналитическую машину, которая могла бы работать с различными видами уравнений, но так и не была создана. Первым компьютерным алгоритмом, или «программой», считается «диаграмма Ады Лавлейс для вычисления чисел Бернулли», написанная для Аналитической машины. Вычислительные машины Бэббиджа представляют собой точку схождения счетных алгоритмов и промышленной автоматизации; в числе самых серьезных проблем, с которыми эти машины столкнулись, можно назвать представление десятичной системы в механических шестернях[110]110
  См. главу 2.


[Закрыть].

В ХХ веке счетные алгоритмы успешно автоматизировались благодаря гибкости двоичной системы[111]111
  В западной традиции Лейбниц, вдохновленный китайской «Книгой Перемен» (И цзин), предложил двоичную запись уже в 1689 году в работе «Объяснение двоичной системы исчисления» (Explication de l’Arithmétique Binaire).


[Закрыть]. Реализовать двоичную запись в электрическом устройстве гораздо проще, чем десятичную в механизме, поскольку наличие или отсутствие электрического тока (включено/выключено) может непосредственно представлять цифры 0 и 1. В этом случае сложение и вычитание максимально упрощаются. Технически двоичная запись стала применяться и кодироваться в электрических машинах после публикации в 1938 году магистерской диссертации американского математика Клода Шеннона «Символический анализ релейных и переключательных схем»[112]112
  Шеннон К. Символический анализ релейных и переключательных схем // Работы по теории информации и кибернетике. М.: Изд-во иностранной литературы, 1963. C. 9–45.


[Закрыть]. Шеннон впервые предложил использовать двоичные свойства электрических переключателей для представления не только двоичных чисел и операций с ними, но и логики высказываний – в частности, булевых логических операторов И, ИЛИ и НЕ.

После Второй мировой войны двоичный код, архитектура фон Неймана и инженерная реализация эффективных логических затворов на микрочипах позволили создать быстрые ЭВМ и формализовать вычислительные алгоритмы большего размера и большей сложности. Впервые в истории последовательности числовых знаков стали представлять не только величины, но и инструкции[113]113
  Гёдель предложил использовать номера для представления математических функций (нумерация Гёделя) в знаменитой теореме о неполноте (1931 год). Гёдель К. О формально неразрешимых предложениях Principia Mathematica и родственных систем // Николай Гритчин. Занимательная философия. Луганск: Резников В. С., 2014.


[Закрыть]. Так называемая вычислительная революция заключалась не только в использовании двоичных числовых знаков (двоичные цифры или биты) для кодирования человеческого языка и аналогового контента (оцифровка), но и в ускорении механических вычислений посредством двоичной логики (или булевой логики). Вопреки распространенному мнению о строгом разделении аппаратного и программного обеспечения, цифровые вычисления представляют собой сплетение в одном и том же носителе информации и инструкций, где двоичные числовые знаки и булева логика выступают взаимодополняющими формами. Другими словами, в цифровых вычислениях алгоритм счисления (двоичные числовые знаки) и алгоритм расчета (двоичная логика) практически стали одним целым.

В цифровую эпоху алгоритм возвысился до роли абстрактной машины (известной под разными именами – программа, программное обеспечение, код и т. д.), которая управляет электронно-вычислительными машинами. Как упоминалось в начале главы, самое известное сейчас определение алгоритма принадлежит компьютерной науке: «Конечная процедура пошаговых инструкций для преобразования ввода в вывод вне зависимости от данных и с наилучшим использованием имеющихся ресурсов»[114]114
  Шабер упоминает другое, данное Робертом Макнотоном определение алгоритма, которое можно привести в качестве примера технического окаменевания описанных социальных процессов. 1. Алгоритм должен быть записан на определенном языке. 2. Поставленный вопрос определяется некоторыми входными данными, называемыми вводом. 3. Алгоритм представляет собой процедуру, которая выполняется шаг за шагом. 4. Действия на каждом шаге строго определяются алгоритмом. 5. Вывод или ответ (называемый выходом) четко определен. Chabert. A History of Algorithms. P. 455


[Закрыть]. Абстрагирование логики от содержания – один из ключевых аспектов технического и когнитивного развития. Как и другие техники абстракции, алгоритм должен работать независимо от ограничений окружающей среды и источника данных. Однако в этой главе я ставлю под сомнение толкование абстракции как отделения от мира и его исторического развития. Фактически появление машинного обучения перевернуло статичное определение алгоритма с ног на голову: алгоритмы машинного обучения стали адаптивными, и на смену жестким наборам правил пришло «обучение» правилам из данных.

Каноническое определение описывает алгоритм как применение к некоторым входным данным строгих правил по принципу «сверху вниз». В этом случае данные не влияют на поведение алгоритма: они представляют собой пассивную информацию для обработки по правилам. Напротив, алгоритмы машинного обучения меняют свои внутренние правила (т. н. параметры) в соответствии с входными данными. Таким образом, данные перестают быть, скажем так, пассивными и становятся активной информацией, которая влияет на параметры пошаговой процедуры, уже не строго предзаданной алгоритмом. Прорыв машинного обучения заключается именно в этом сдвиге: алгоритмы анализа данных становятся динамичными и меняют жесткую структуру вывода для приспособления к свойствам поступающих данных, которые обычно касаются логических и пространственных отношений. Канонический пример – искусственная нейронная сеть для распознавания образов, которая изменяет параметры своих узлов в соответствии с отношениями между элементами визуальной матрицы. В этом смысле новейшие алгоритмы ИИ не слишком отличаются и не так уж далеко ушли от древних математических практик, возникших в результате непрерывного подражания конфигурациям пространства, времени, труда и социальных отношений.

Как заметил историк науки Юрген Ренн, после работ Дамерова алгоритмы машинного обучения уже не предстают чем-то «сверхчеловеческим» и оказываются частью цикла интернализации и экстернализации когнитивных функций, присущего всем культурным технологиям:

В конечном счете алгоритмы машинного обучения… – лишь новая форма экстернализации человеческого мышления, пусть даже и очень разумная [intelligent]. Как и предшествующие внешние представления, например счетные машины, они частично берут на себя – в иной модальности – функции человеческого мозга. Смогут ли они в конечном итоге заменить и даже вытеснить человеческое мышление? Решающим моментом в ответе на этот вопрос становится не то, что их совокупный интеллект все еще сильно отстает от человеческого и даже животного интеллекта, а то, что они способны полностью раскрыть свой потенциал только в рамках цикла интернализации и экстернализации, который… и есть отличительная черта и движущая сила культурной эволюции[115]115
  Renn. The Evolution of Knowledge. P. 398.


[Закрыть].

Эта вводная глава служит для того, чтобы показать концепцию алгоритма в перспективе – в историческом контексте, внутри долгой эволюции систем знаний. Говоря кратко, торговое ускорение позднего Средневековья и подъем информационного общества способствовали формализации алгоритма в том виде, в каком он известен сегодня. По лингвистическому совпадению средневековый термин algorismus ознаменовал переход от аддитивной к позиционной системе счисления, а недавно устоявшийся термин «алгоритм» – переход от десятичной к двоичной системе числовых знаков. Речь не о просто формальных и технических, но и экономических сдвигах; в конечном счете индо-арабские числа и алгоритмы ручного счета получили распространение за счет упрощения бухгалтерского учета и торговых операций, а двоичные числа – за счет возможности их реализации в электрических схемах и логических затворах, нужных для ускорения промышленной автоматизации и государственного управления. Первый переход соотносится с ранним меркантилизмом, а второй – с промышленным капитализмом и в особенности с его потребностью ускорять коммуникационные технологии и автоматизировать умственный труд[116]116
  См. также: Pasquinelli M. From Algorism to Algorithm: A Brief History of Calculation from the Middle Ages to the Present Day // Electra 15 (Winter 2021–22): 93–102.


[Закрыть].

Часть 1
Индустриальная эпоха

2. Бэббидж и механизация умственного труда

Мы должны помнить, что иная высшая наука, которой нет преград, грядет шагами гиганта… Это наука расчета, с каждым шагом прогресса она становится все нужнее, и в конечном счете именно ей надлежит управлять всяким приложением науки к искусству жизни[117]117
  Babbage Ch. On the Economy of Machinery and Manufactures. London: Charles Knight, 1832. P. 316.


[Закрыть].

Чарльз Бэббидж, «Об экономике машин и мануфактур», 1832 г.

В Англии начала XIX века компьютерами, то есть вычислителями, называли не машины, а людей – офисных служащих, зачастую женщин, которым приходилось вручную вести утомительные расчеты для правительства, Астрономического общества и британского флота. Время от времени «компьютеры» работали из дома, получая по почте бесконечные списки чисел и отправляя обратно результаты расчетов. С исторической точки зрения именно так выглядела первая вычислительная сеть — как домашний труд с вероятным привлечением членов семьи. Размышляя о рационализации трудоемкого и чреватого ошибками процесса, полимат Чарльз Бэббидж задумал заменить «компьютеры» с их однообразной работой автоматизированной паровой машиной. Впоследствии Генри Колбрук, вручая Бэббиджу в 1823 году золотую медаль Лондонского астрономического общества за изобретение Разностной машины, заявил:

В иных случаях машины заменяли простые орудия и физический труд… Но изобретение, о котором я во всеуслышание говорю… заменяет механическим действием интеллектуальный процесс… Изобретение мистера Бэббиджа ставит на место [человека-] «вычислителя» двигатель[118]118
  Цит. по: Schaffer S. Babbage’s Intelligence: Calculating Engines and the Factory System // Critical Inquiry 21, no. 1 (1994): 203.


[Закрыть].

Разностная машина Бэббиджа, знаменитая предшественница современных компьютеров, появилась на свет благодаря деловым амбициям – желанию автоматизировать вычисления логарифмов и продавать сверхточные логарифмические таблицы, которые играли важную роль в астрономии и требовались для сохранения британской гегемонии в морской торговле. Таким образом, необходимость решить задачу определения долготы в открытом море дала дополнительный импульс развитию механизированных вычислений. Тогда уже существовали небольшие механические калькуляторы, но они не были автоматизированы и позволяли выполнять только основные математические операции. У Бэббиджа возникла идея соединить сложный логарифмический калькулятор и производимое паровым двигателем непрерывное движение, чтобы получить не просто счетное устройство, а счетную машину, которая превратит расчеты в бизнес промышленного масштаба. Новое слово «машина» [engine] подхлестывало фантазии о неограниченной производительности и бесконечном экономическом росте. Идея автоматического компьютера-вычислителя (в современном смысле этого слова) возникла из проекта механизации умственного труда клерков, а не из старой алхимической мечты о создании мыслящих автоматов, хотя подобный нарратив звучал в XIX веке не реже, чем в эпоху корпоративного ИИ, причем с той же целью – придать бизнесу респектабельность[119]119
  Об анимистической генеалогии мыслящих автоматов в современную эпоху см.: Kang M. Sublime Dreams of Living Machines: The Automaton in the European Imagination. Cambridge, MA: Harvard University Press, 2011. Теологическую генеалогию проектирования машин см.: Stöcklein A. Leitbilder der Technik; Biblische Tradition und technischer Fortschritt. Munich: Moos, 1969.


[Закрыть].

Какой именно «интеллектуальный процесс» (умственный труд) хотел механизировать Бэббидж? Это ключевой вопрос, который нужно прояснить, если мы хотим понять ограничения и возможности вычислений, иначе уже одно только определение ИИ усилит недоразумения. Первым механизированным видом умственного труда стал ручной счет — особый навык, который воспроизводился вплоть до одной из моделей машины Тьюринга, задуманной как буквальное воплощение телеграфной машинистки («вычислительницы»), считывающей и записывающей цифры на ленте. Как мы увидим в главе 9, иная генеалогия вычислений и ИИ не имеет ничего общего с этим образом, который никак не связан с искусственными нейронными сетями для распознавания паттернов.

Разностная машина Бэббиджа – необычный артефакт. Она не была компьютером в современном понимании, поскольку в ней программное и аппаратное обеспечение представляли собой одно целое, а различия между инструкцией и информацией не существовало (см. рис. 2.1). Одновременно будучи и программой, и оборудованием, Разностная машина эстетически интригует современного наблюдателя. Латунные шестерни и вращающиеся цилиндры в физическом смысле воплощают алгоритм – метод разностей французского математика Гаспара де Прони для упрощения расчета квадратов целых чисел и логарифмов. Разностная машина также не была компьютером в современном смысле потому, что ее нельзя было программировать: звание промышленной машины с независимым вводом информации принадлежит куда более скромному Жаккардову ткацкому станку[120]120
  По Фредерику Поллоку, под механизацией понимается автономизация источника энергии, а под автоматизацией – независимая роль информации в производственном процессе. Жаккардовый ткацкий станок служил примером автоматизации. См.: Pollock F. Automation: A Study of Its Economic and Social Consequences. New York: Praeger, 1957. Автономизация информационной составляющей происходила уже в древних музыкальных автоматах. См.: Zielinski S. and Fürlus E. (eds). Variantology 4: On Deep Time Relations of Arts, Sciences, and Technologies in the Arabic-Islamic World and Beyond. Cologne: Walther König, 2008.


[Закрыть]. Прототип Разностной машины так и не был завершен, а Жаккардовы станки, ставшие двигателем индустриальной эпохи, выпускали тысячами. Именно этот станок установил в качестве стандарта хранения информации перфокарты, которые IBM использовала в неизменном виде вплоть до конца XX века[121]121
  Перфокарты IBM также использовались при переписи евреев в нацистской Германии. См.: Black E. IBM and the Holocaust: The Strategic Alliance between Nazi Germany and America’s Most Powerful Corporation. Washington: Dialog Press, 2001


[Закрыть]. Более того, первая «цифровая картинка», то есть изображение, описанное числовой последовательностью, – тоже ткацкий артефакт. В 1839 году портрет самого Жаккарда была выткан с помощью 24000 карт[122]122
  Lovelace A. ‘Notes’ to Luigi Menabrea. Sketch of the Analytical Engine Invented by Charles Babbage // Scientific Memoirs, vol. 3, London: Richard and John E. Taylor, 1843.


[Закрыть]. Бэббидж хранил копию портрета Жаккарда в кабинете и даже принял решение использовать перфокарты для ввода информации в другом нереализованном прототипе – Аналитической машине. В отличие от предшественницы, по задумке она могла решать различные типы уравнений, поскольку информация уже на теоретическом уровне отделялась от инструкций.

Рис. 2.1. Разностная машина Бэббиджа (Babbage Ch. Passages from the Life of a Philosopher. London: Longman, Roberts & Green, 1864, первая обложка)

Разностную машину не изобрел одинокий созерцательный ум Бэббиджа сам по себе. Как показывает Саймон Шаффер, «центры разумности» [places of intelligence], разбросанные по всей Англии, помогали Бэббиджу экспериментировать с механическими вычислениями и в конечном итоге послужили первоисточником его «машинного разума»[123]123
  Schaffer. Babbage’s Intelligence. P. 204.


[Закрыть]. Шаффер замечает, что Бэббидж поддерживал с промышленными мастерскими как локусами знаний более тесные отношения, чем с университетами, которые в то время не могли ничего предложить, кроме консервативных теоретических учебных программ. Хотя агиографы по-прежнему изображают Бэббиджа одиноким гением, в реальности он был глубоко вовлечен в круги промышленников и участвовал в дебатах о зарождающейся дисциплине политической экономии. Ему принадлежит одно из самых влиятельных руководств эпохи по управлению производством – сочинение «Об экономике машин и мануфактур» (1832).

Его первые же строки подтверждают, что автоматизированные вычисления «изобрела» не абстрактная математика, а прикладное разделение труда: «Настоящий труд может считаться одним из результатов работы Счетной машины, конструированием которой я так долго руководил»[124]124
  Babbage. On the Economy of Machinery. P. 1.


[Закрыть]. Это историческое свидетельство того, что вычисления как выражение разделения труда были частью промышленного капитализма с его самой зари, а вовсе не стали продуктом его последних достижений. Прислушавшись, как Бэббидж пытается убедить читателя, что первое руководство по управлению промышленным производством вдохновлено проектом автоматизированных вычислений, историк-материалист, несомненно, воспримет эту автомифографию критически. Разве не проблемы организации труда и нарушения субординации привели к изобретению новых дисциплинарных техник, побуждая Бэббиджа всматриваться в топки индустриальной Европы?