Kitobni o'qish: «Футурология: Краткий курс»

Как предсказывать будущее,

ловить чёрных лебедей

и спасаться от белых обезьян

Предисловие

Эта книга написана на основе лекций по футурологии, которые я читал студентам ИОН РАНХиГС в рамках программы магистратуры «Цифровые коммуникации и новые медиа» в 2019-2022 годах. Ни в каком другом вузе России до этого не преподавали «науку о будущем» в виде отдельного курса. А значит, составлять учебную программу пришлось самостоятельно, практически с нуля.

Когда я только начал собирать материал для этого курса, мне казалось, что главную идею можно выразить так: разные динамические системы обладают разной предсказуемостью. На первый взгляд, звучит банально и даже напоминает афоризм Льва Толстого про несчастные семьи, которые несчастливы по-своему.

Но для многих людей эта идея совсем неочевидна. Некоторые считают, что умение видеть будущее связано с какими-то особыми, скорее всего магическими способностями отдельных граждан (а также одного осьминога и нескольких сурков). Другие думают, что точность прогнозирования зависит от методов сбора и анализа данных, а также от мощности компьютеров, на которых те данные обсчитываются. А есть ещё такие люди, которые во всём видят заговор либо судьбу, то есть заранее прописанное будущее, которое скрыто от простых смертных.

И вот тут я, человек с математическим образованием, должен выйти весь в белом и вскрыть эти заблуждения, раскладывая всю футурологию по полочкам школьной физики. На одном конце шкалы – простые линейные системы, будущее которых прогнозировать так же легко, как решать задачку о поезде, едущем с постоянной скоростью из Петербурга в Москву. На другом конце – очень нелинейный хаос со всеми его непредсказуемыми лавинами и «чёрными лебедями». Все остальные случаи располагаются между этими крайностями. На самом деле, оценка степени предсказуемости системы – уже небанальная задача, даже без прогноза; но при таком подходе хотя бы есть схема упорядочивания предметной области.

Однако по мере погружения в ту самую область стало ясно, что схема получается слишком упрощённой, поскольку предмет футурологии касается множества явлений культуры, далёких от точной науки.

Это хорошо продемонстрировал один из самых интересных футурологов XX века – Станислав Лем. В 1964 году вышла его «Сумма технологии» со множеством ярких гипотез о будущем, которое для нас уже стало настоящим. Там предсказаны виртуальная реальность, самообучающийся искусственный интеллект, генетическая терапия, «мягкое управление» и многое другое [1].

Казалось бы, триумф футурологии? Однако спустя тридцать лет Лем выпустил сборник эссе с ретроспективным анализом своих и чужих прогнозов (в русском издании – «Молох»), и выводы этой книги печальны. Причём выводы в основном касаются не самих предсказаний, а той культуры, которая складывается вокруг них.

Вот его любимый пример: центр стратегических исследований RAND Corporation, созданный в 1948 году при Пентагоне. Эта «мозговая бочка» числила в своих сотрудниках десятки нобелевских лауреатов и тратила миллиарды долларов на исследования будущего, выпуская смелые предсказания аж до XXII века (книга одного из ведущих футурологов RAND, аналитика Германа Кана, выпущенная в 1976 году, называлась «Следующие 200 лет»). Однако в этих прогнозах не были предугаданы распад СССР, распространение Интернета и множество других ключевых явлений даже в рамках ближайших двух десятилетий. Но, как пишет Лем, гарантом выживания таких институтов являются не положительные результаты, а «структурная твёрдость». И он прав: с тех пор количество подобных организаций только выросло, как и количество производимых ими сомнительных прогнозов.

И ещё одно ценное наблюдение из той же книги – о том, как люди воспринимают прогнозы, и готовы ли они вообще к такой информации:

«Предсказатель, являющийся за год или два до события, достигает славы и успеха. Кто объявляется на тридцать лет раньше, в лучшем случае остаётся непризнанным, а в худшем – осмеянным» [2].

После этой фразы Лем на собственном примере показывает, как такое происходит: многие его прогнозы из «Суммы технологии» были сначала раскритикованы, а спустя годы присвоены западными футурологами, которые описывали ту же виртуальную реальность уже на стадии её появления, и теперь считаются её «изобретателями».

Иными словами, без человеческого фактора в этой дисциплине не обойдёшься. Хороший курс футурологии должен рассмотреть разные представления о будущем, включая даже те, что относятся к неточным наукам и сомнительным общественным практикам. Футурология должна объяснить и нашу любовь к цыганским гадалкам, и прозрения научных фантастов, и панику на биржах, и провалы дорогостоящих прогностических проектов типа Госплана, и современные рекламные агитки про искусственный интеллект, выдаваемые за науку о будущем.

# # #

Описание теории обычно начинается с определений. И если бы футурология была устоявшейся наукой, можно было бы использовать именно такой подход для организации книги. Но как уже сказано, этот курс мы создаём на ходу, и для понимания общей картины нам придётся иметь дело с некоторым междисциплинарным винегретом. Задачи прогнозирования возникали в разных сферах человеческой деятельности, решались разными методами, а потому и терминология получилась не очень согласованная.

Человеком, который придумал науку о будущем (future studies), часто называют английского писателя-фантаста Герберта Уэллса. Но правильнее будет сказать, что он просто уловил некий общий «дух времени», когда эта наука зарождалась.

В конце XIX века, в разгар промышленной революции, многие начали публиковать очень вдумчивые прогнозы о том, куда всё это приведёт. Так, в 1898 году русский банкир и учёный-экономист Иван Блиох прославился многотомным трудом «Будущая война» [3]. В этой книге, основанной на материале военных экспертов разных стран, разбираются варианты применения новых видов оружия, средств связи и транспорта, а затем довольно реалистично предсказываются и ход, и последствия Первой Мировой войны.

Что касается Уэллса, он в 1901 году опубликовал эссе под названием «Предвидения о воздействии прогресса техники и науки на человеческую жизнь и мысль» [4]. В этой работе, описывающей будущее до 2000 года, тоже много интересного: в частности, прогнозируется новый мировой порядок под контролем Америки, а также крах классического капитализма, вместо которого установится некая мирная технократия. Правда, в транспортном вопросе Уэллс проиграл и Ивану Блиоху, и французу Жюлю Верну: англичанин не верил в быстрое развитие авиации, а в подводные лодки не верил вообще.

Но главное, после успеха этой публикации Уэллс стал выступать с лекциями, где призывал к академическим исследованиям будущего, которые базировались бы не на фантазиях, а на научном методе – точно так же, как строится картина прошлого Земли на основе анализа геологических пластов. В 1932 году, выступая на радио BBC, он повторил ту же идею с новым термином: тысячи профессоров истории учат студентов анализировать артефакты прошлого, но нет ни одного «профессора предвидения» (Professor of Foresight), который изучал бы воздействие новых устройств и изобретений на наше будущее.

Термин «форсайт» с тех пор часто используется в связи с прогнозированием, однако смысл его поменялся. Теперь под «форсайтом» понимают выработку рекомендаций и стратегий развития для конкретных организаций. Иногда это может быть даже противоположно тому, чего хотел Уэллс. Представьте, что компания планирует захватить рынок с помощью нового товара: тогда её форсайт будет посвящён анализу потребностей аудитории и методам продвижения – вместо того, чтобы исследовать негативное влияние данного товара на здоровье людей.

Поменялся смысл и термина «футуризм». Сейчас футуристами часто называют тех, кто описывает или изображает будущее – это почти синоним слова «футуролог». Но в начале XX века это слово означало художника-авангардиста, представителя протестного арт-движения, которое вы скорее всего знаете по творчеству Маяковского, Бурлюка и Хлебникова. А если не по творчеству, так хотя бы по знаменитому их призыву сбросить Пушкина, Достоевского и Толстого с парохода современности (забавно читать слово «пароход» рядом с «современностью», правда?). В общем, настоящие футуристы не предсказывали будущее – они ломали прошлое.

Ещё больше путаницы с заглавным словом этой книги – «футурология». Первым его использовал в 1943 году немецкий политолог Осип Флехтхайм, который, как и Уэллс, призывал к научному подходу в исследовании будущего. Правда, гуманиста Флехтхайма больше интересовало развитие социальных отношений, а технократические прогнозы он не уважал. Но в 60-е годы футурологией стали называть любые размышления о будущем – не только о человеческом, но и о машинном, как у Лема, или о будущем других цивилизаций, как у Шкловского и Сагана.

К нашему времени значение термина совсем размылось: футурологом теперь могут назвать и фантаста, и рекламщика, и эффективного менеджера. В эссе «Будущее уже здесь» американский писатель-киберпанк Брюс Стерлинг рассказывает о существовании корпоративных, правительственных, военных, полицейских и этических футурологов, а потом ещё добавляет «и так далее» [5]. Раньше мне казалось, что Стерлинг переборщил – но недавно я обнаружил, что в глянцевых журналах футурологами стали величать себя люди, гадающие на картах Таро. Так что действительно, «и так далее».

И наконец, отечественный вклад во всю эту неразбериху. Здесь стоило бы начать с теории предвидения русского экономиста Николая Кондратьева – его статья с таким термином и несколькими важными постулатами новой науки была опубликована в 1926 году. Однако вскоре после этого Кондратьев был арестован, и ещё через несколько лет расстрелян. Работы его долгое время не переиздавались, и даже сейчас он известен в основном как автор более раннего исследования об экономических циклах, а не как создатель общей теории предвидения.

Не повезло и дисциплине под названием «прогностика», контуры которой стали проявляться в 60-е годы. Предполагалось, что в отличие от буржуазной футурологии, эта дисциплина должна использовать строго научный подход в разработке прогнозов, то есть «обоснованных суждений о возможных состояниях объекта в будущем, а также о путях и сроках достижения этих состояний» (цитирую по одной из советских энциклопедий).

Термин «прогностика» активно использовал советский историк и социолог Игорь Бестужев-Лада. Вторая часть его фамилии – псевдоним, под которым он публиковал свои работы в 60-е годы, опасаясь преследований: страна жила «по плану партии», и всякое альтернативное прогнозирование могло кончится плохо. В таких условиях советская прогностика так и не смогла дорасти до статуса отдельной науки, хотя предпосылки к тому были.

Зато понятие «прогнозирование» используется сейчас в самых разных сферах – например, в экономике – и оно как будто звучит серьёзнее, чем «футурология». Наверное, потому что прогнозирование предполагает решение более узких практических задач, без лишних фантазий.

Если двигаться дальше в эту серьёзную сторону, мы скорее всего услышим и про моделирование (математическое, имитационное и др). И хотя на первый взгляд в этом термине нет ничего футурологического, одной из основных целей моделирования обычно является предсказание поведения некоторой системы в будущем.

# # #

Итак, мы описали главные входы в нашу странную науку. Однако перечисление терминов, имён и дат мало чем помогает. И я пишу это не потому, что в школе ненавидел заучивать термины и даты (а кто их любит-то?). Проблема в другом: всё это придумано совсем недавно. Если бы эти определения прочитали инопланетяне, они могли бы заключить, что до XX века люди жили только сегодняшним днём и не строили никаких прогнозов.

Но мы знаем, что это не так. Предсказания и пророчества пронизывают всю человеческую культуру на протяжении многих тысяч лет. И чтобы понять основы науки о будущем, нам стоит – хотя бы мысленно – оправиться в прошлое и попробовать разобраться, как люди прогнозировали без науки и даже без письменности. И не только люди. Даже такие примитивные существа, как медузы, умеют предсказывать шторм за 12 часов до шторма, безо всякого Гидрометцентра.

Надеюсь, всё сказанное поможет вам сориентироваться в структуре этой книги. С одной стороны, здесь есть некоторый хронологический порядок, связанный с периодами популярности определённых прогностических методов – от древности до наших дней. С другой стороны, каждая предсказательная техника прорастает во времени и развивается дальше, и я старался показать их конкуренцию и конвергенцию.

Но если говорить совсем просто, это обзор различных подходов, а не единственно-верная теория. Для более глубокого погружения в любой заинтересовавший вас метод прогнозирования вы можете самостоятельно изучить дополнительные материалы, на которые даются ссылки в квадратных скобках – все они перечислены в конце книги.

В нашем курсе футурологии были и некоторые практические упражнения. Мы играли со студентами в биржу предсказаний и Дельфийский метод, сценарное моделирование и взлом линейных прогнозов нелинейными. В книге таких заданий нет, но, чтобы вам не было скучно без практики, вы можете выполнить одно из упражнений прямо сейчас, перед чтением этой книги.

Придумайте и запишите три прогноза событий, которые, по-вашему, должны случиться в ближайшие три месяца. После чтения книги посмотрите на свои прогнозы и подумайте, в чём вы ошиблись при формулировке. Исправьте прогнозы, повесьте на холодильник, а когда пройдут те самые три месяца – проверьте, помогли ли ваши исправления.

А мне в этом предисловии остаётся только поблагодарить Михаила Визеля и Максима Полякова из РАНХиГС, которые предложили мне стать преподавателем такого необычного предмета, а также сказать спасибо безымянным авторам «Википедии», которой я пользовался для уточнения некоторых дат. Ну и всё, поехали в будущее!

Часть 1. Предсказывающий мозг

Инстинкт и интуиция

Венерина мухоловка – небольшое растение с двойными реснитчатыми листьями, напоминающими распахнутые глаза. Когда мы завели дома мухоловку, дети сразу решили проверить, как она работает. Но мухоловка не реагировала ни на детские пальцы, ни на брошенные в «пасть» кусочки бумаги. Тогда я предложил дочке взять карандаш и слегка подвигать бумажный клочок, лежащий внутри двойного листа мухоловки. И тут ловушка захлопнулась так быстро, что все отпрянули от испуга.

Да, это растение экономит силы путём минимизации ложных срабатываний: оно не набрасывается на каждую упавшую каплю или ветку, а ловит только движущихся насекомых. На листе мухоловки есть несколько чувствительных волосков, и ловушка срабатывает лишь в том случае, когда два волоска задеты с интервалом менее 20 секунд и с определённой силой.

Дальше происходит ещё одна проверка: осталась ли жертва внутри? Мухоловка начнёт выделять ферменты для переваривания только после того, как произошло ещё пять касаний волосков. Иначе она не будет тратить ферменты и просто откроется через некоторое время. Можно назвать всё это «электромеханическим детектором движения». А можно сказать, что растение умеет прогнозировать свой будущий обед.

В дискуссиях об искусственном интеллекте я обычно рассказываю про мухоловку, когда возникает вопрос, а что это вообще такое – интеллект? Точного определения нет ни у кого, поэтому можно дразнить оппонентов, сообщая им, что интеллект есть даже у растений. Вот смотрите, мухоловка занимается распознаванием небанальных паттернов активности, да ещё и реагирует с опережением на движущийся объект. Разве это не интеллектуальная задача?

Конечно, понятливый оппонент на это ответит, что мухоловка не может изменить свой предсказательный алгоритм, зашитый в генах (такие алгоритмы обычно называют безусловными рефлексами или инстинктами, хотя даже опытный биолог едва ли сможет объяснить вам разницу этих терминов в применении к растению, у которого нет нервной системы). Так или иначе, мухоловка не сможет начать ловить птиц, если её любимые насекомые вдруг исчезнут из региона. Хотя растение может адаптироваться, но не в рамках одного организма, а лишь через эволюцию вида, через мутации и отбор.

Более высокоразвитые существа умеют обучаться, то есть менять свои прогностические модели на ходу, не умирая за правое дело эволюции. Здесь уместно представить собаку Павлова, которую обучают реагировать на звонок. Сначала она не реагирует. Но если звонить каждый раз, когда собака ест, у неё выработается условный рефлекс – выделение слюны будет происходить даже без кормления, при одном только звонке. Как и мухоловка, собака пытается предсказать свой обед – но использует новый признак обеда, а не только врождённые подсказки.

То, что происходит при обучении, в очень грубом приближении выглядит так. Когда собака слышит звонок до обучения, в её мозгу активируется определённая группа нейронов (назовём их «звуковыми») Но эти нейроны не связаны (или очень слабо связаны) с теми, что отвечают за выделение слюны, поэтому возбуждение не передаётся. Однако, если в то же самое время собака чувствует запах еды, «слюнные» нейроны возбуждаются, поскольку между обонятельным стимулом и механизмом слюноотделения уже есть сильная связь. Таким образом, в мозгу появляется два очага возбуждённых нервных клеток – «звуковые» и «слюнные». За счёт одновременного возбуждения между этими группами нейронов возникает своего рода перекрытие: в мозгу буквально прорастают новые связи, и с каждым повторением опыта эти связи всё крепче. В конце концов возбуждение «звуковых» будет передаваться на «слюнные» даже тогда, когда оно не подкреплено запахом еды. Мозг запомнил новый признак обеда.

А теперь другая картина: два человека играют в настольный теннис. Один производит удар, шарик ещё только летит над сеткой, но второй игрок уже поставил руку туда, где шарик будет в будущем – через долю секунды. Заметьте, игрок не делает никаких математических расчётов, не говорит себе «он ударил в левый угол, значит, надо поставить туда руку» – нет, шарик летит гораздо быстрее, чем формулируется подобная мысль. Но предсказательная модель работает, обученная на многократном повторении опыта, как у собак Павлова. И такое происходит не только в теннисе, но и во многих ежедневных ситуациях, где наш мозг должен – или хотя бы пытается – работать на опережение.

Если такой резкий переход от собак к людям показался вам грубоватым – не беспокойтесь, у человека есть и другие методы прогнозирования. Кроме того, наш «опытный», или эмпирический разум применяется не только для координации движений – он может обучаться на самых разных данных (которых нет у собак). Врачи, лётчики, электромонтёры, специалисты по кибербезопасности и многие другие профессионалы используют подобное «чутьё», основанное на умении нашего мозга выявлять значимые комбинации данных из окружающего мира.

Такие способности часто проявляются несознательно, через специфические реакции и эмоции. Это может быть чувство тревоги, или наоборот, ощущение гармонии – как было с Коперником, который обосновал гелиоцентрическую систему мира просто «красотой». В конце 80-х британский математик Роджер Пенроуз обобщил подобный опыт своих коллег-учёных и заявил, что значительное количество научных открытий происходит именно в виде интуитивных озарений с определённым эстетическим чувством. А строгое доказательство – «это обычно последний шаг» [6].

Здесь самое время сказать о недостатках интуиции как предсказательного метода:

1. прогноз на основе «чутья» трудно обосновать и интерпретировать, ведь ваше решение представлено в виде миллиардов нейронных связей, а не в виде стройного логического вывода,

2. по той же причине эмпирическое знание трудно передавать другим: для обучения им нужно переживать тот же опыт, копировать и многократно повторять определённую деятельность «без понимания»,

3. эмпирический разум даёт сбои в ситуациях, выходящих за рамки прошлого опыта (очень редкое событие); его также можно обмануть с помощью специально созданных объектов, напоминающих уже знакомые (маскировка).

Кстати, все три проблемы характерны для того направления искусственного интеллекта, которое сейчас является самым модным – нейронные сети. Если вам хочется протестировать специалиста по машинному обучению, спросите его, как решаются эти три проблемы. Забегая вперёд, скажу, что для искусственных нейросетей самая неприятная проблема – третья, то есть неумение правильно реагировать на «странные случаи». У человеческого мозга на этот счёт есть интересные методы сброса противоречий и отказа от прогнозирования (мы ещё поговорим об этом в отдельной главе «Техники отказа»).