Измерять и навязывать. Социальная история искусственного интеллекта: читать начало книги онлайн

Вернемся к беспилотным автомобилям. Какую работу выполняет водитель? И в какой степени ИИ cпособен эту деятельность автоматизировать? Беспилотное транспортное средство призвано имитировать – с высокой долей приближения и в условиях значительной неопределенности – все микрорешения, которые принимает водитель на оживленной дороге[15]. Искусственные нейронные сети «учатся» корреляциям между визуальным восприятием среды и механическим контролем транспортного средства (рулевое управление, ускорение, торможение), а также этическим решениям, которые в случае опасности необходимо принять за несколько миллисекунд. Вождение требует высоких когнитивных навыков, которые нельзя заменить импровизацией, и умения быстро решать задачи. Навыки вырабатываются только привычкой и тренировками – процессами, которые нельзя назвать полностью осознанными. Вождение остается, по существу, социальной и кооперативной деятельностью, регулирующейся кодифицированными правилами (включая правовые ограничения) и спонтанными элементами, к которым относится неявный культурный код – в каждой местности он свой. Считается, что закодировать такую сложную деятельность непросто, и даже бизнесмен Илон Маск признал (после не столь уж и малочисленных аварий автомобилей Tesla со смертельным исходом), что «обобщенное беспилотное вождение – это трудная проблема»[16]. Как бы то ни было, все сложности, с которыми столкнулся промышленный проект беспилотных транспортных средств, ясно показали, что задача вождения не сугубо «механическая». И если навык вождения можно перевести в алгоритмическую модель, то лишь потому, что это логическая деятельность, поскольку в конечном счете всякий труд логичен[17].

В каких же тогда отношениях состоят труд, логические правила и автоматизация, которая представляет собой не что иное, как изобретение новых машин? Здесь все запутано, в этом и заключается главная проблема ИИ, которой посвящена моя книга. Предлагаемый взгляд на ИИ вовсе не нов. Историк науки Лоррейн Дастон, например, уже рассматривала эту проблему на примере великих счетных проектов эпохи Просвещения, которые предшествовали автоматическим вычислениям[18]. В конце XVIII века для создания длинных логарифмических таблиц, необходимых для модернизации революционной Франции, математику Гаспару де Прони пришла в голову идея применить промышленное разделение труда (канонизированное Адамом Смитом в «Исследовании о природе и причинах богатства народов») в ручных расчетах[19]. С этой целью Прони создал социальный алгоритм — иерархическую организацию, состоявшую из трех групп служащих, которые делили нагрузку; каждый брал на себя часть больших расчетов, а затем они вместе собирали окончательный результат. Несколько лет спустя в промышленной Англии Чарльз Бэббидж использовал интуицию разделения труда в качестве внутреннего принципа разностной машины, создав таким образом первый прототип современного компьютера. Что важно, Бэббидж понял: разделение труда может не только служить принципом для проектирования машин, но и применяться для вычисления затрат на производство (с тех пор этот метод известен как «принцип Бэббиджа»).

В индустриальную эпоху надзор за разделением труда входил в задачи фабричного мастера[20]. Хозяйский глаз[21] долго контролировал и дисциплинировал рабочих в мастерских, лагерях и на плантациях, составлял планы сборочных линий и планировал смены каторжного труда. Еще до изобретения промышленных машин мастерские-потогонки в городах и колониальных поместьях «механизировались» с точки зрения телесной дисциплины и режима визуальности[22]. Как показал философ Мишель Фуко, введение дисциплинарных техник, основанных на сегментации времени, пространства и отношений, подготовило почву для капиталистического режима эксплуатации труда[23]. Вместе с тем рационалистический взгляд на мир позволил подробно описать движения человеческого тела и набросать эскиз его механизации. Историк Зигфрид Гидион детально зафиксировал этот процесс в известной работе «Механизация становится у руля». Согласно Гидиону, механизация «начинается с понятия Движения», вытесняет ремесла и наконец в развитом виде представляет собой «сборочный конвейер, в котором вся фабрика объединена в синхронно действующий организм»[24].

Кульминацией механического мышления стал тейлоризм – система «научного управления», которая стремилась экономить движения рабочих в мельчайших деталях. Как заметил политэконом Гарри Браверман, «Тейлор понимал принцип Бэббиджа лучше, чем кто-либо из современников последнего, и всегда им руководствовался в расчетах»[25]. Для наблюдения за малейшими движениями рабочих тейлористская система обзавелась своего рода кинематографическими глазами: хозяин фабрики буквально стал режиссером, который снимал трудящихся, чтобы измерять и оптимизировать их производительность, осуществляя на практике «кинематографический способ производства» (по выражению исследователя медиа Джонатана Беллера)[26]. Тейлоризм породил «исследования времени и движения», которыми в те же годы занимались советский революционер Алексей Гастев и американские инженеры Франк и Лилиан Гилбреты, породив по обе стороны Атлантики сходные фотографические методы – циклограмму и хроноциклограф соответственно[27]. Эта книга продолжает указанную линию аналитических исследований трудовых процессов с начала индустриальной эпохи до появления ИИ и призвана показать, как «разумность» технологических инноваций часто возникает из подражания абстрактным отображениям человеческой практики и коллективного поведения.

Промышленные машины, например ткацкие и токарные станки, возникли не по мановению руки одинокого инженерного гения, а из имитации схем коллективного труда. Они появились на свет путем улавливания паттернов движений рук и орудий рабочих, фиксации невидимых творческих ноу-хау и последующего их превращения в механические артефакты. Основываясь на теории изобретательства, которую уже в XIX веке разделяли Смит, Бэббидж и Маркс, я утверждаю в этой книге, что самые сложные «разумные» машины также возникли из воспроизведения схем коллективного разделения труда. Я именую описанную теорию развития техники трудовой теорией автоматизации, или трудовой теорией машин, которую распространяю на исследования современного ИИ и обобщаю в виде трудовой теории машинного интеллекта[28].

Уже Маркс не считал «хозяина» отдельной личностью и, согласно открывающей это введение цитате, полагал, что он представляет собой согласованное могущество науки, колоссальных сил природы и общественного массового труда, воплощенного в системе машин. После того, как разделение труда в обществе приняло всеобъемлющий характер, что констатировал в конце XIX века Эмиль Дюркгейм, хозяйский глаз превратился в новые технологии контроля – в частности, статистику и глобальные «операции капитала» (меткое выражение Сандро Меццадра и Бретта Нильсона)[29]. В конце XX века управление трудом превратило общество в «цифровую фабрику», приняв форму поисковых алгоритмов, онлайн-карт, приложений для обмена сообщениями, социальных сетей, платформ гиг-экономики, сервисов мобильности и, в конечном счете, алгоритмов ИИ, которые все шире используются для автоматизации всех упомянутых сервисов[30]. Сегодня несложно увидеть, что ИИ означает дальнейшую централизацию цифрового общества и координацию разделения труда внутри него.

Тезис, что проектирование вычислений и «разумные машины» воспроизводят схему разделения труда, не надо считать еретическим. Его подтверждают основополагающие теории компьютерной науки[31], которая унаследовала от индустриальной эпохи оттенок колониальных фантазий и классовое разделение. Например, прославленный гений автоматизированных вычислений Алан Тьюринг сам воспроизводил иерархический и авторитарный образ мысли. В лекции 1947 года Тьюринг представил Автоматическую вычислительную машину (АВМ), один из первых цифровых компьютеров, в качестве централизованного аппарата, который координирует операции согласно иерархии ролей «хозяина и слуги»:

Грубо говоря, те, кто работает с АВМ, разделятся на хозяев и слуг. Хозяева будут готовить для машины таблицы с командами, придумывая все более и более сложные способы ее применения. Слуги станут кормить машину карточками, когда она их позовет. Слуги починят любую деталь, которая сломалась. Соберут данные, которые она потребует. По сути, слуги заменят машине конечности. Со временем вычислитель возьмет на себя функции и хозяев, и слуг. Слуг заменят механические и электрические конечности и органы чувств. Можно, например, установить операторы отслеживания кривых, чтобы получать данные напрямую, не заставляя девушек считывать значения и набивать их на карточках. Хозяева также станут не нужны, поскольку, как только техника начинает действовать по шаблону, ее можно заменить таблицей с командами, которую электронный вычислитель способен сделать самостоятельно. Но, возможно, хозяева откажутся уходить. Возможно, они не захотят, чтобы их рабочие места таким образом украли. В этом случае они окружат свою работу тайной и придумают возражения, облеченные в умело подобранный птичий язык, и так станут отвечать на опасные предложения. Я полагаю, что подобного рода реакция представляет вполне реальную опасность[32].

Молодой Тьюринг описывает разделение вычислительных задач между «хозяевами», «слугами» и «девушками» безжалостно. Это напоминает то, как Эндрю Юр в готическом ключе описывал фабрику викторианской эпохи: «огромный автомат, состоящий из различных механических и интеллектуальных органов, действующих в непрерывной заботе о производстве общего объекта и подчиненных саморегулирующейся движущей силе»[33]. Схожим образом Тьюринг воображает разумный автомат, который в будущем будет программировать себя сам, заменив как хозяев, так и слуг. Сегодня видению Тьюринга противостоит армия рабочих-призраков с Глобального юга, которые, как документально доказывают Мэри Грей и Сиддхарт Сури, убраны из поля зрения, чтобы шоу машинной автономии продолжалось[34]. Тьюринг бы счел это парадоксом, но ИИ в основном заместил хозяев, то есть управляющих, а не слуг – рабочие нужны (и всегда будут нужны), с одной стороны, чтобы производить данные и значения для ненасытных конвейеров ИИ и его глобальных монополий, а с другой стороны, чтобы обслуживать мега-машину, фильтруя контент, проверяя безопасность, бесконечно оценивая и оптимизируя. Как отмечают гендерные исследовательницы Неда Атанасоски и Калинди Вора, мечты о полной автоматизации и ИИ, подобные тем, что озвучивает Тьюринг, не нейтральны. Они исторически укоренены в существовании «суррогатного человечества» – рабов, слуг, пролетариев и женщин, которые невидимым трудом сделали возможным универсалистский идеал свободного и автономного (белого) субъекта[35].

Множественные истории ИИ

Написание истории ИИ в нынешней непростой ситуации требует принимать в расчет обширную идеологическую конструкцию: в компаниях Кремниевой долины и высокотехнологичных университетах пропаганда всемогущества ИИ стала нормой и порой даже принимает форму фольклорных представлений о машине, обретающей «сверхчеловеческий разум» и «самосознание». Хорошей иллюстрацией подобных представлений служит апокалиптический нарратив из «Терминатора», согласно которому системы ИИ достигли технологической сингулярности и стали представлять «экзистенциальную угрозу» для выживания человечества на планете – именно это проповедует среди прочих футуролог Ник Бостром[36]. В мифологиях технологической автономии и машинного интеллекта ничего нового нет: они были придуманы в индустриальную эпоху для мистификации роли рабочих и субалтернов[37]. Описывая культ автоматов в эпоху Бэббиджа, Шаффер сформулировал это так: «Чтобы машины казались разумными, требовалось спрятать источник энергии, то есть рабочие руки, которые их поддерживали и направляли»[38].

Помимо спекулятивных нарративов, которые никогда не вдаются в достаточные технические подробности, чтобы прояснить, какие именно алгоритмы реализуют «сверхинтеллект» (super-intelligence), сегодня можно найти множество технических историй ИИ, призванных сделать понятными его сложные алгоритмы[39]. Соответствующие технические обзоры часто выражают ожидания корпораций от «верховного алгоритма»: чтобы он, с чудесной скоростью сжимая данные, решал перцептивные и когнитивные задачи. Именно так неромантично описывается метрика, по которой оценивают «разумность» систем[40]. Эти публикации обычно игнорируют исторический контекст и социальные последствия автоматизации и рисуют линейную историю математических достижений, укрепляя тем самым технологический детерминизм[41]. К техническим историям ИИ следует также отнести когнитивную науку, поскольку она в значительной степени развивалась под влиянием компьютерной науки. Эпохальный двухтомник Маргарет Боден «Ум как машина» (Mind as Machine; 2006) остается, пожалуй, самой подробной историей ИИ как когнитивной науки и показывает сложную генеалогию проекта без какого-либо идеологического пафоса.

Сопротивляясь узкотехническим подходам, все большее число авторов рассматривают социальные последствия ИИ с точки зрения рабочих, сообществ, меньшинств и общества в целом. Эти авторы ставят под вопрос виртуозность алгоритмов, которые якобы «разумны», но по факту усиливают неравенство, усугубляют гендерные и расовые предубеждения и укрепляют новую форму извлечения знаний. Благодаря книгам «Убийственно большие данные» (2016) Кэти О’Нил, «Алгоритмы угнетения» (2018) Сафии Нобл, «Гонка за технологиями» (2019) Рухи Беньямин, «Дискриминация данных» (2021) Уэнди Чан (Цюань Сицин) и другим работам расширяется новая область знания – критические исследования ИИ[42]. В основе этого направления лежат более ранние исследования ИИ, кибернетики и рациональности времен холодной войны, среди которых стоит упомянуть «Искусственное понимание» (1998) Элисон Адамс, «Вычисления и человеческий опыт» (1997) Филипа Агре, «Закрытый мир» (1996) Пола Эдвардса, «Возможности вычислительных машин и человеческий разум» (1976) Джозефа Вайценбаума и статью Хьюберта Дрейфуса «Алхимия и искусственный интеллект» (1965) для корпорации RAND (эту работу обычно считают первой философской критикой ИИ)[43].

Размещая свою книгу внутри растущего корпуса критических работ, я стремлюсь осветить социальную генеалогию ИИ и, что важнее, точку зрения социальных классов, которые развивают ИИ как особое представление о мире и особую эпистемологию. На формирование информационных технологий и ИИ в XX веке воздействовали различные социальные группы и конфигурации власти. Можно сказать, что парадигмы механического мышления (а затем и машинного интеллекта) возникли в разное время и разными способами не на плечах гигантов, а на плечах торговцев, солдат, командиров, бюрократов, шпионов, промышленников, менеджеров и рабочих[44]. Автоматизация труда представляет собой ключевой аспект каждой из этих генеалогий, но историография технологий часто это игнорирует, предпочитая взгляд «сверху».

Например, согласно популярной точке зрения подъем кибернетики, цифровых вычислений и ИИ детерминистски объясняется обильными финансовыми вливаниями со стороны Пентагона в годы Второй мировой и период холодной войны[45]. Однако недавние исследования показали, что архипелаг «военной рациональности» был нестабилен и на нем культивировались только парадигмы, имевшие ключевое значение в моделировании гонки вооружений и логистических проблем, – теория игр и программирование линейных перемещений[46]. Как бы то ни было, государственный аппарат начал влиять на информационные технологии задолго до военной гонки Второй мировой. Автоматизация поиска, выдачи информации и статистического анализа начали применяться с целью механизировать государственную бюрократию и работу правительства по меньшей мере с переписи 1890 года, когда Герман Холлерит представил табулятор для обработки перфокарт. «Правительственная машина», по выражению Джона Агара, предвосхитила появление в эпоху цифровых технологий крупных центров обработки данных, к которым причастны не только интернет-компании, но и спецслужбы, что во всех подробностях описали математик Крис Уиггинс и историк Мэтью Л. Джонс[47]. Коротко говоря, свыше 100 лет сбор «больших данных» об обществе и его поведении стимулировал развитие информационных технологий – от табулятора Холлерита до машинного обучения[48].

Таким образом, ИИ представляет собой продолжение техник анализа данных, которые сначала развивали государственные бюро, затем тайно культивировали спецслужбы, и в конечном счете закрепили интернет-компании в форме глобального бизнеса по надзору и прогнозированию. Однако такая интерпретация – это также не что иное, как взгляд «сверху», фокусирующийся на техниках контроля, а вовсе не на субъектах, над которыми контроль осуществляется. Мишени этой власти («надзорного капитализма» в определении Шошаны Зубофф) обычно описываются как пассивные субъекты, подверженные измерению и контролю, то есть не как акторы, обладающие автономией и собственной «разумностью». В этом заключается проблема критической теории вообще и критических исследований ИИ в частности. Хотя эти исследования и фиксируют воздействие ИИ на общество, они часто упускают из виду, что коллективные знания и труд – главный источник той самой «разумности», которую извлекает, кодирует и превращает в товар ИИ. Более того, их авторы зачастую не способны оценить вклад социальных форм и сил в ключевые этапы технологических изобретений и разработок. По-настоящему критическая интервенция должна бросить вызов гегемонистской позиции ИИ как уникального «хозяина» коллективного разума. Выступая против образовательной иерархии, итальянский философ Антонио Грамши однажды заявил, что «все люди – интеллектуалы»[49]. Аналогичным образом в этой книге я стремлюсь показать центральную роль социального интеллекта, поставляющего данные и расширяющего возможности ИИ. В ней также выдвинут более радикальный тезис, согласно которому именно социальный интеллект формирует изнутри саму структуру алгоритмов ИИ.

Моя книга задумана как экскурс в техническую и социальную историю ИИ и основана на социотехническом историческом подходе, который способен показать, какие экономические и политические факторы повлияли на внутреннюю логику ИИ. Вместо того, чтобы встать на сторону привычного социального конструктивизма и попытаться выйти за рамки новаторских идей социальной информатики, я применяю к ИИ метод исторической эпистемологии, который в истории науки продвигали, каждый по-своему, Борис Гессен, Генрик Гроссман, Жорж Кангийем и Гастон Башляр. Из недавних работ в этом направлении я выделяю исследования Института истории науки Макса Планка в Берлине[50]. Если социальный конструктивизм в целом подчеркивает влияние внешних факторов на науку и технику, историческая эпистемология делает акцент на диалектическое развертывание социальной практики, орудий труда и научных абстракций внутри экономической динамики. В этой книге я подхожу к изучению ИИ и алгоритмического мышления точно так же, как историческая и политическая эпистемология изучает роль механического мышления и научных абстракций (например, число и пространство) в социально-экономических преобразованиях Нового времени[51].

В последние десятилетия политическую эпистемологию науки и технологий продвигали исследовательницы-феминистки – Хилари Роуз, Сандра Хардинг, Эвелин Фокс Келлер, Сильвия Федеричи и другие. Они убедительно показали, как возникновение современной рациональности и механического мышления (к которому относится ИИ) связано с превращением женского тела и коллективного тела вообще в послушную производительную машину[52]. В традиции политической эпистемологии мы еще должны обратить внимание на анализ трудового процесса, предложенный Гарри Браверманом в работе «Труд и монополистический капитал» (Labor and Monopoly Capital; 1974), а также на исследования итальянских рабочих, проводившиеся операистами, в частности, Романо Альквати на заводе ЭВМ Olivetti в Ивреа еще в 1960 году[53]. Браверман и Альквати – авторы влиятельных работ, в которых впервые показано, что проекты автоматизации вычислений Бэббиджа в XIX веке и кибернетика XX века неотъемлемо связаны с трудом и его организацией.

Автоматизация познания как распознавание паттернов

Перевод трудового процесса сначала в логическую процедуру, а затем в технический артефакт редко протекает просто и безотказно; чаще это путь проб и ошибок. В этом смысле название книги[54] содержит не только политическую, но и техническую аналогию. Оно иронически сигнализирует, что нынешняя парадигма ИИ амбивалентна: она возникла вовсе не из когнитивных теорий, как верят некоторые, а из спорных экспериментов по автоматизации перцептивного труда, то есть распознавания паттернов[55]. Глубокое обучение начиналось как расширение методов распознавания визуальных образов, разработанных в 1950‑е годы, на невизуальные данные – текст, аудио, видео и поведенческие материалы самого разного происхождения. Подъем глубокого обучения начался в 2012 году, когда сверточная нейронная сеть AlexNet выиграла конкурс компьютерного зрения ImageNet. С тех пор термин «ИИ» стал по умолчанию обозначать парадигму искусственных нейронных сетей, которая в 1950‑х годах, напротив, считалась конкурентом ИИ (пример противоречий, характеризующих его «рациональность»)[56]. Стюарт и Хьюберт Дрейфусы осветили эту коллизию в эссе 1988 года «Создание сознания vs моделирование мозга», в котором обрисовали две родословные ИИ – символическую и коннекционистскую. Cудьба этих подходов, основанных на разных логических постулатах, сложилась по-разному[57].

Символический ИИ – это родословная, связанная с Дартмутским семинаром 1956 года, на котором Джон Маккарти предложил небесспорный термин «искусственный интеллект»[58]. На основе символического ИИ были разработаны программы Logic Theorist и General Problem Solver, а также множество экспертных систем и машин логического вывода, оказавшихся тривиальными и склонными к комбинаторному взрыву. Коннекционизм в свою очередь представляет родословную искусственных нейронных сетей, созданных Фрэнком Розенблаттом в 1957 году. Изобретенный им «перцептрон» в 1980‑х годах развился в сверточные нейронные сети и в конечном итоге породил архитектуру глубокого обучения, которая доминирует в этой области с 2010‑х.

Обе родословные развивают разные виды логики и эпистемологии. Символический подход утверждает, что разумность – это представление мира (знание-что), которое можно формализовать в виде суждений и, следовательно, механизировать согласно дедуктивной логике. Согласно коннекционистскому подходу, разумность представляет собой опыт мира (знание-как), и этот опыт можно реализовать в приближенных моделях, построенных по индуктивной логике. Что бы ни утверждали корпоративная пропаганда и вычислительные философии разума, ни одна из двух парадигм не смогла полностью имитировать человеческий интеллект. Однако нельзя отрицать, что машинное обучение и глубокие искусственные нейронные сети оказались очень успешными в распознавании паттернов и, как следствие, автоматизации многочисленных задач, благодаря высокой разрешающей способности при обсчете многомерных данных. Двигаясь против традиции, которая воспроизводит чрезмерно знаменитую сагу о Дартмутском семинаре, в книге я концентрируюсь на более убедительной истории ИИ, связанной с происхождением искусственных нейронных сетей, коннекционизмом и машинным обучением. По этому направлению, особенно в том, что касается работы Розенблатта, критической и обстоятельной литературы все еще не хватает.

Структура книги

Книга состоит из трех частей. В вводной части речь идет о вопросах методологии, а две основных посвящены истории – индустриальной и информационной эпохам соответственно. При этом в книге нет линейной истории технологии и автоматизации. Скорее, каждую главу можно читать как независимый «семинар» по изучению алгоритмических практик и машинного разума.

В первой главе я исхожу из необходимости прежде всего прояснить центральное вычислительное понятие: алгоритм. Что такое алгоритм? В компьютерной науке алгоритм определяют как конечную процедуру пошаговых инструкций по преобразованию ввода в вывод, которая оптимально использует имеющиеся ресурсы. В главе ставится под сомнение приведенное чисто техническое определение алгоритма и обосновывается его материалистическая критика, указывающая на экономические и социальные корни явления. Как и у других абстрактных понятий – таких как число или механизм, – у алгоритма долгая история. Как указал математик Жан-Люк Шабер, «алгоритмы существовали с незапамятных времен, задолго до того, как было придумано специальное слово для их обозначения»[59]. Обращаясь к социальной математике древнего индуистского ритуала Агничаяна, я утверждаю, что алгоритмическое мышление и алгоритмическая практика присущи всем цивилизациям, а не только метаязыку западной компьютерной науки. В противовес математическому и философскому интуитивизму, который верит в полную независимость ментальных конструкций, в главе подчеркивается, что алгоритмическое мышление возникло в качестве материальной абстракции из взаимодействия разума и орудий, направленного главным образом на решение экономических и социальных задач. Центральный тезис главы сформулирован намеренно остро: труд представляет собой первый алгоритм.

Основные части книги посвящены изучению машинного разума в две исторические эпохи и выявляют сходную проблематику. В первой части рассматриваются труд как источник знаний и автоматизация умственного труда в индустриальную эпоху в Великобритании. Этот период обычно исследуется с точки зрения ручного труда, накопления капитала и ископаемых источников энергии, а вовсе не в перспективе когнитивных аспектов. Во второй части анализируется распространение коннекционизма (доктрины искусственных нейронных сетей) в кибернетических кругах в США 1940–1960‑х годов. Искусственные нейронные сети возникли в результате проекта автоматизации зрительного труда (т. н. распознавания образов), отличного от ручного и умственного. Я утверждаю, что изучение роли знаний, умственного труда и науки в XIX веке необходимо для понимания истории автоматизации, подготовившей восхождение ИИ в XX веке. Обе части книги подходят с разных сторон к одной проблеме: взаимосвязи между формами технологических инноваций и социальной организацией.

Как отмечали историки науки Дастон и Шаффер, движущую силу современных вычислений легче найти в мастерских индустриальной эпохи, чем в томах по математике или натурфилософии того же времени. Поэтому во второй главе в попытке избежать традиционной машинной агиографии новаторские эксперименты Бэббиджа в области автоматизированных вычислений – его Разностная и Аналитическая машины – пересмотрены с экономической точки зрения. Для объяснения устройства этих первых компьютеров (и воплощенного в них варианта «машинного разума») в главе описываются два принципа анализа труда, выработанные Бэббиджем. Согласно первому аналитическому принципу (трудовой теории машин), конструкция машины воспроизводит и заменяет схему разделения труда. Второй принцип (исчисления труда, т. н. принцип Бэббиджа) гласит, что разделение труда на мелкие задачи позволяет измерить и приобрести ровно столько труда, сколько требуется для производства. При совмещении два принципа дают промышленную машину, которая не только делает труд более интенсивным, но и выступает как инструмент (и неявная метрика) его измерения. Бэббидж применил оба принципа к автоматизации ручного счета. Так возникло вычисление – как автоматизация умственного труда и подсчет его стоимости.

Помимо представления обычных «термодинамических» интерпретаций ручного труда, в третьей главе показывается, что сложные понятия умственного труда, коллективного разума и отчуждения знания были разработаны уже в индустриальную эпоху. В этой главе исследуются идеи вокруг становления политической экономии в XIX веке, движения Института механики, общественной кампании «Марш разума» и Вопроса о машинах (дебаты о технологиях и безработице, волновавшие английское общество в те годы). Также освещены противоположные размышления о введенных Бэббиджем принципах анализа труда и изобретательстве. С одной стороны, я показываю, что задолго до появления теоретиков общества знаний в XX веке рикардианские социалисты Уильям Томпсон и Томас Годскин выдвинули познавательную теорию труда. С другой стороны, подчеркиваю необходимость признать влияние промышленных машин и инструментов на развитие знаний о природе, что требует расширить машинную теорию науки. В результате выражение «машинный интеллект» приобретает по меньшей мере четыре значения:

человеческое знание машины;

знание, воплощенное в ее конструкции;

[15] В начале 1960‑х годов Романо Альквати определил информацию как новаторские микрорешения, которые принимают работники в процессе производства (см. главу 5 этой книги). См. также: Pasquinelli M. Italian Operaismo and the Information Machine // Theory, Culture and Society 32, no. 3 (2015): 49–68; Sprenger F. Microdecisions and Autonomy in Self-Driving Cars: Virtual Probabilities // AI and Society (2020): 1–16.

[16] Hawkins A. J. Elon Musk Just Now Realizing That Self-Driving Cars Are a «Hard Problem» // theverge.com. 5 July 2021.

[17] См. также: A Manifesto // Logic Magazine. Issue 1. March 2017.

[18] В английском языке слова calculation и computation в целом взаимозаменяемы, однако в контексте ИИ их следует разводить, как это делает автор. В первом случае речь идет об арифметических операциях, во втором – об алгоритмических. Слово calculation и родственные термины, например calculus, я передаю через слова с корнем «счет», а также вариантами «исчисление», «счисление»; в случае с computation использую производные от слова «вычисление» (см. советский вариант перевода computer как «вычислительной машины»). – Прим. пер.

[19] Daston L. Calculation and the Division of Labor, 1750–1950 // Bulletin of the German Historical Institute 62 (Spring 2018): 13.

[20] Фридрих Энгельс оспаривал тезис о «хозяйском глазе» и утверждал, что внутри крупных предприятий и инфраструктур того времени, например железнодорожных компаний, рабочие обладали широким представлением о производственном процессе: «Экономическое развитие нашего современного общества все более и более ведет к концентрации, к обобществлению производства в огромных предприятиях, которыми уже не могут более руководить отдельные капиталисты. Всякий вздор о „хозяйском глазе“ и о создаваемых им чудесах превращается в явную бессмыслицу, как только предприятие достигает определенных размеров. Представьте себе „хозяйский глаз“ на Лондонской и Северо-Западной железных дорогах! Но то, чего хозяин сделать не может, то рабочие, наемные служащие компании, с успехом могут делать и делают. Итак, капиталист уж больше не может предъявлять права на свою прибыль как на „заработную плату за руководство“, так как он ничем не руководит». Цит. по: Энгельс Ф. Общественные классы. Необходимые и излишние // К. Маркс и Ф. Энгельс. Сочинения. Изд. 2‑е, Т. 19. М.: Государственное издательство политической литературы, 1962. С. 299.

[21] В оригинале книга М. Пасквинелли называется The Eye of the Master. – Прим. ред.

[22] О режиме видимости на рабовладельческих плантациях см.: Mirzoeff N. The Right to Look: A Counterhistory of Visuality. Durham, NC: Duke University Press, 2011.

[23] Фуко М. Надзирать и наказывать: Рождение тюрьмы. М.: Ад Маргинем, 1999.

[24] Giedion S. Mechanization Takes Command: A Contribution to Anonymous History. Oxford: Oxford University Press, 1948. P. 5.

[25] Braverman H. Labor and Monopoly Capital: The Degradation of Work in the Twentieth Century. New York: Monthly Review Press, 1974. P. 117. См.: Taylor F. W. The Principles of Scientific Management. New York: Harper & Brothers, 1911.

[26] Beller J. The Cinematic Mode of Production: Attention Economy and the Society of the Spectacle. Lebanon, IN: University Press of New England, 2006.

[27] См.: Maier C. S. Between Taylorism and Technocracy: European Ideologies and the Vision of Industrial Productivity in the 1920s // Journal of Contemporary History 5, no. 2 (1970): 27–61; Hellebust R. Aleksei Gastev and the Metallization of the Revolutionary Body // Slavic Review 56, no. 3 (1997): 500–518; Olenina A. H. Psychomotor Aesthetics: Movement and Affect in Modern Literature and Film. Oxford: Oxford University Press, 2020; Sutil N. S. Motion and Representation: The Language of Human Movement. Cambridge, MA: MIT Press, 2015; Brown E. The Corporate Eye: Photography and the Rationalization of American Commercial Culture, 1884–1929. Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press, 2008; Nelson D. (ed.), A Mental Revolution: Scientific Management Since Taylor. Columbus, OH: Ohio State University Press, 1992.

[28] Словосочетания «трудовая теория автоматизации» и «трудовая теория машин» созданы по аналогии с выражениями, употребляемыми в политической экономии, в частности, «трудовой теории стоимости».

[29] Дюркгейм Э. О разделении общественного труда. М.: Канон+, 1996; Mezzadra S. and Neilson B. The Politics of Operations: Excavating Contemporary Capitalism. Durham, NC: Duke University Press, 2019. P. 55

[30] Altenried M. The Digital Factory: The Human Labor of Automation. Chicago: University of Chicago Press, 2021.

[31] В советской и российской традициях выражение computer science принято передавать термином «информатика», что отражает континентальную ориентацию на понятие «информация», тогда как для американской традиции центрально понятие «алгоритм» (см. второе примечание на стр. 52). Поскольку в книге идет речь об американской родословной ИИ, отличной от европейской традиции, я использую для перевода буквальный вариант «компьютерная наука». – Прим. пер.

[32] Turing A. Lecture on the Automatic Computing Engine (1947) // The Essential Turing. B. Jack Copeland (ed.). London: Clarendon Press, 2004. P. 392.

[33] Ure A. The Philosophy of Manufactures. London: Charles Knight, 1835. P, 13–14.

[34] Gray M. and Suri S. Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass. New York: Houghton Mifflin Harcourt, 2019. См. также: Irani L. The Cultural Work of Microwork // New Media and Society 17, no. 5, 2013: 720–739; Irani L. and Silberman M. S. Turkopticon: Interrupting Worker Invisibility in Amazon Mechanical Turk // Proceedings of CHI 2013. 28 April – 2 May 2013.

[35] Atanasoski N. and Kalindi V. Surrogate Humanity: Race, Robots, and the Politics of Technological Futures. Durham, NC: Duke University Press, 2019.

[36] Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии. М: Манн, Иванов и Фербер, 2016.

[37] Schaffer S. Babbage’s Dancer and the Impresarios of Mechanism // Cultural Babbage: Technology, Time and Invention. Francis Spufford and Jenny Uglow (eds). London: Faber & Faber, 1996; Schaffer S. Enlightened Automata // The Sciences in Enlightened Europe. William Clark, Jan Golinski, and Simon Schaffer (eds). Chicago: University of Chicago Press, 1999; Truitt E. R. Medieval Robots: Mechanism, Magic, Nature, and Art. Philadelphia: University of Pennsylvania Press, 2015; Voskuhl A. Androids in the Enlightenment: Mechanics, Artisans, and Cultures of the Self. Chicago: University of Chicago Press, 2013.

[38] Schaffer S. Babbage’s Intelligence: Calculating Engines and the Factory System // Critical Inquiry 21, no. 1 (1994): 204. См. также: Geoghegan B. Orientalism and Informatics: The Alterity in Artificial Intelligence, from the Chess-Playing Turk to Amazon’s Mechanical Turk // Ex-Position 43 (June 2020): 45–90.

[39] См., например: Nilsson N. The Quest for Artificial Intelligence: A History of Ideas and Achievements. Cambridge: Cambridge University Press, 2010.

[40] Пример корпоративной повестки см.: Домингос П. Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2016.

[41] Об идее автономных технологий см. классический труд: Winner L. Autonomous Technology: Technics-Out-of-Control as a Theme in Political Thought. Cambridge, MA: MIT Press, 1977.

[42] О’Нил К. Убийственные большие данные: как математика превратилась в оружие массового поражения. М: АСТ, 2018; Noble S. U. Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism. New York: New York University Press, 2018; Benjamin R. Race after Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code. Cambridge: Polity, 2019; Wendy Hui Kyong Chun. Discriminating Data: Correlation, Neighborhoods, and the New Politics of Recognition. Cambridge, MA: MIT Press, 2021. Исследования в области ИИ в ходе развития сталкиваются с внутренними проблемами. Как отмечает Ярден Кац, порой «критически настроенные эксперты по ИИ используют свою позицию для укрепления белого господства с прогрессивным лицом… прибегая к языку, заимствованному у радикальных социальных движений» (см.: Katz Y. Artificial Whiteness. New York: Columbia University Press, 2020. P. 128).

[43] Систематический обзор критических исследований ИИ см.: University of Cambridge, Department of History and Philosophy of Science. Mellon Sawyer Seminar. Histories of AI: A Genealogy of Power. May 2020 – July 2021. URL: www.ai.hps.cam.ac.uk.

[44] См.: Hadden R. On the Shoulders of Merchants: Exchange and the Mathematical Conception of Nature in Early Modern Europe. Albany, NY: State University of New York Press, 1994. См. также: Erickson P. et al. How Reason Almost Lost Its Mind: The Strange Career of Cold War Rationality. Chicago: University of Chicago Press, 2013.

[45] О «военных априори» в истории вычислений см.: Winthrop-Young G. Drill and Distraction in the Yellow Submarine: On the Dominance of War in Friedrich Kittler’s Media Theory // Critical Inquiry 28, no. 4 (2002): 825–854.

[46] См.: Erickson P. et al. How Reason Almost Lost Its Mind: The Strange Career of Cold War Rationality. Chicago: University of Chicago Press, 2013.

[47] Agar J. The Government Machine: A Revolutionary History of the Computer. Cambridge, MA: MIT Press, 2003. См.: Wiggins Ch. and Jones M. L. How Data Happened: A History from the Age of Reason to the Age of Algorithms. New York: W. W. Norton, 2023.

[48] См.: Katz Y. Manufacturing an Artificial Intelligence Revolution // SSRN Electronic Journal (November 2017).

[49] Цитата из эссе «Формирование интеллигенции» из «Тюремных тетрадей» Грамши. – Прим. ред.

[50] Критику социального конструктивизма см.: Winner L. Upon Opening the Black Box and Finding It Empty: Social Constructivism and the Philosophy of Technology // Science, Technology, and Human Values 18, no. 3 (1993): 362–378. Обзор исторической эпистемологии см.: Renn J. The Evolution of Knowledge: Rethinking Science for the Anthropocene, Princeton, NJ: Princeton University Press, 2020; Omodeo P. D. Political Epistemology: The Problem of Ideology in Science Studies. Berlin: Springer, 2019; Schmidgen H. History of Science // The Routledge Companion to Literature and Science. Bruce Clarke and Manuela Rossini (eds). London: Routledge, 2011.

[51] О понятии числа см. главу 1. О механическом мышлении см.: Damerow P. et al. Exploring the Limits of Preclassical Mechanics: A Study of Conceptual Development in Early Modern Science. 2nd ed. New York: Springer, 2004; Schemmel M. Historical Epistemology of Space: From Primate Cognition to Spacetime Physics. New York: Springer, 2015.

[52] Rose H. and Rose St. (eds). The Radicalisation of Science. London: Macmillan, 1976; Harding S. The Science Question in Feminism. Ithaca, NY: Cornell University Press, 1986; Keller E. F. Reflections on Gender and Science. New Haven, CT: Yale University Press, 1985; Federici S. Caliban and the Witch: Women, the Body, and Primitive Accumulation. New York: Autonomedia, 2004.

[53] См. главу 5. О новом подходе к исследованию рабочих см.: Woodcock J. Towards a Digital Workerism: Workers’ Inquiry, Methods, and Technologies // Nanoethics 15 (2021): 87–98.

[54] Имеется в виду название книги в оригинале (The Eye of the Master). Напомню, что «хозяйский глаз» – выражение Фридриха Энгельса. – Прим. пер.

[55] Термины «хозяин» [master] и «паттерн» имеют общую политическую этимологию. Английский термин «паттерн» происходит от французского patron и латинского patronus. Последние два слова имеют общий корень с английскими словами «отеческий» [paternal] и «отец» [father] и восходят к латинскому pater. Латинское patronus означает также «защитник», в том числе защитник слуг. Французское patron – это «лидер», «начальник» и «глава сообщества», что в патриархальном контексте подразумевает «образец для подражания».

[56] AlexNet была сверточной нейронной сетью нового поколения, названной в честь Алекса Крижевского, ученика Джеффри Хинтона. Принято считать, что следующая статья знаменует собой начало эры глубокого обучения: Krizhevsky A., Sutskever I., and Hinton G. Imagenet Classification with Deep Convolutional Neural Networks // Advances in Neural Information Processing Systems 25 (2012): 1097–105. См. также: Cardon D., Cointet J.-Ph., and Mazières A. Neurons Spike Back: The Invention of Inductive Machines and the Artificial Intelligence Controversy // Elizabeth Libbrecht (trans.). Réseaux 211, no. 5 (2018): 173–220.

[57] Дрейфус Х.Л., Дрейфус С.И. Создание сознания vs. моделирование мозга: искусственный интеллект вернулся на точку ветвления // Аналитическая философия: становление и развитие. М.: Дом интеллектуальной книги, Прогресс-Традиция, 1998. С. 401–432.

[58] McCarthy J. et al. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. 31 August 1955, AI Magazine 27, no. 4 (2006).

[59] Chabert J.-L. (ed.). A History of Algorithms: From the Pebble to the Microchip. Berlin: Springer, 1999. P. 1.