Есть темы, изучая которые неизбежно приходится думать о проблемах более высокого порядка. Одна из таких тем – искусственный интеллект (ИИ), его перспективы и роль в жизни человека, взаимодействие ИИ и социума. О том, что означает для нас разговор с нейросетью и кем являемся мы сами в грядущем диалоге с искусственным сознанием, размышляет физик, футуролог и писатель Сергей Переслегин.
Тема искусственного интеллекта занимает в сегодняшней повестке едва ли не второе место после политики. Причем при упоминании ИИ речь заходит обо всем подряд, начиная с носимых устройств и заканчивая гипотетическим электронным сверхразумом. Действительно ли обсуждается один и тот же предмет или мы запутались в терминологии? Что такое ИИ?
Тема искусственного интеллекта действительно важна и актуальна. На самом деле обозначение ИИ вполне правомерно во всех упомянутых случаях. Но давайте уточним. Простейшие автоматические системы из 50-х годов прошлого века, такие, например, как системы управления стрелками на железной дороге, которые не позволяют отправить состав туда, где уже стоит другой, это тоже искусственный интеллект. Иначе говоря, существует градация ИИ. Ее придумал Станислав Лем еще в 60-е годы. Именно он ввел смысловое различение между искусственным интеллектом, искусственным разумом и искусственным сознанием. Три этапа создания искусственной жизни и искусственного мозга. ИИ – это система, способная решать простые интеллектуальные задачи. Такие, например, как описанная ситуация с поездами, игра в шахматы и в го. ИИ научился отлично решать уравнения, управлять транспортом.
С ростом вычислительных возможностей машин, когда, например, шахматную партию они научились «играть» не только в эндшпиле, но и в миттельшпиле, в целом искусственный интеллект стал работать лучше, чем средний человеческий. ИИ использует умение компьютера трудиться в качестве процессора, обрабатывающего большие базы данных. Следует четко понимать, что база данных, которая для человека неподъемна в принципе, для компьютера легко доступна. К чему это ведет при практическом применении возможностей ИИ? К исчезновению большого числа так называемых массовых интеллектуальных профессий. Уже сейчас самолеты летают под управлением ИИ, диспетчеризацией тоже занимается искусственный интеллект, появляются автомашины под управлением ИИ...
Но пойдем дальше. Существуют группы задач, которые нельзя свести к простому преобразованию базы данных. Такие задачи тоже имеют градацию. Например, есть те, которые требуют работы с так называемыми глубокими данными (Deep Date, DD). Широко используемое сейчас определение Big Date (BD) как раз противопоставляется понятию Deep Date. В чем разница между ними, я люблю объяснять на примере магнитного поля Земли. Если BD – это вектор магнитного поля в каждой точке, то DD – это условная формула, позволяющая, подставляя в нее цифры, считать поле Земли в каждой точке. Человеческий разум до сих пор с разной степенью успешности занимался тем, что переводил BD, с которой работать не мог, в DD, с которой он работать может. Если компьютер в состоянии работать с DD, или может превратить BD в DD, или может общаться с человеком на его языке, который сам по себе является DD по типу организации информации, то мы называем такую машину уже не искусственным интеллектом, а искусственным разумом (ИР). Или – по Лему – «нелинейным автоматом».
Подразумевается тот уровень машинного интеллекта, который проходит тест Тьюринга?
Современный тест Тьюринга учитывает не один, а порядка трех десятков критериев. Да, если вы разговариваете с компьютером через непрозрачную стену и не можете определить, человек это или компьютер, то есть основания числить такого собеседника не по категории ИИ, а в какой-то мере отнести к искусственному разуму. Но дело в том, что простой тест Тьюринга компьютер давно превзошел. Почему я говорю «простой тест Тьюринга»? Потому, что один вопрос – можно ли разговаривать с роботом, как с человеком, и совсем другой – есть ли тебе о чем поговорить с ним. По сути это – второй тест Тьюринга. Есть мнение, особенно среди молодежи, что и второй тест пройден, а с роботом говорить интересней, чем с человеком. У меня такое впечатление не сложилось, хотя я могу ошибаться.
Дальше, чем ИР, идет искусственное сознание (ИС). И тут возникает большая проблема. Точнее будет английское определение – Hard Problem. Неприятность в том, что мы не знаем, что такое сознание. Поэтому нам крайне сложно сказать, что такое ИС. Но у нас есть внутреннее понимание, что, не овладев сознанием, ИИ не может работать с невидимым и неощущаемым. А это — значительная часть человеческого существования. Мы не можем сказать, когда компьютеры решат эту задачу и действительно станут обладать не только признаками интеллектуальной машины, но и признаками человека. Человек несколько больше, чем интеллектуальная машина.
Уточню еще раз: мы даже близко не подошли к построению ИС не только на уровне «железа», но даже на уровне понимания. Мы не знаем, что такое естественное сознание, и, разумеется, нам крайне сложно ответить на вопрос, что нужно для создания сознания искусственного.
Одна из причин пристального внимания к развитию ИИ и нейросетей — опасение, что компьютер вытеснит человека из многих профессий, оставит его без работы. Так ли это?
— Действительно, ИИ в состоянии «убить» ряд массовых интеллектуальных специальностей. И это воспринимается как угроза, каковой в действительности не является. Ситуация ничем не отличается от той, когда механические устройства прежде вытесняли людей из физических специальностей. Да, компьютер может диспетчеризировать гораздо лучше человека, играть в шахматы лучше человека. Ну и что?! Какие-то специальности исчезнут, какие-то появятся. Мне кажется, сиюминутные риски сильно преувеличены. Сейчас, например, много говорят про ChatGPT и о нейросетях, которые «скоро заменят всех». Недавно мы тестировали эту нейросеть и задали ей 18 вопросов, которые рассматривали на одном из наших семинаров. Начнем с того, что в большинстве случаев компьютер не понял вопросы и отвечал на другие. Лишь единожды компьютер честно признался, что вопрос непонятен. В части вопросов мы получили некие «разговоры», болтовню. Представьте, что вы задаете школьнику вопрос, на который он в принципе не имеет ответа. Он будет пытаться произнести некие связные фразы, куда войдут слова из вашего вопроса, в надежде, что вы махнете рукой и будете двигаться дальше. Люди часто действуют подобным образом, и основная часть ответов GPT была именно такой. Разговор был хорошо построен, но почти не содержал информации. Оставшиеся ответы можно было свести к стандартному изложению «Википедии» по заданной теме.
Я не говорю, что GPT – плохая нейросеть и никому не нужна. Я о том, что машина по-прежнему работает с биг-датой и от Deep Date приобрела только одно – способность разумно строить фразы. Само по себе это здорово, но мой трехлетний внук это тоже неплохо умеет. Иначе говоря, перед нами интеллект не обязательно умного ребенка плюс способность компьютера быстро работать с информацией. А вот дальше этого GPT и вообще все нейросети никогда не продвинутся.
В чем же в таком случае прикладная ценность нейросетей и перспективы более продвинутых «разумов»?
— Эта штука крайне полезна, если вы работаете в человеко-машинной группе. Если у вас, например, три человека в группе и имеется доступ к GPT, вы здорово сэкономите время на разного рода поиски и быстрее получите нужный вам результат. Но еще раз подчеркиваю: реальной эвристики в работе GPT нет совсем, новую информацию она произвести не сможет. Картина выглядит так: ИИ совершает операции над информацией, полноценный ИР способен производить НОВУЮ информацию, ИС способно производить ИНУЮ информацию. Отличие иного от нового в том, что новое продолжает некую прежнюю линию. Скажем, переход от паровоза к тепловозу – это новое. А иное – это появление принципиально другого признака, ароморфоз. Признака, которого ранее не было вообще. Например, изобретение полета – это иное.
Нейросети по самой своей схеме и по принципу того, как с ними работают, умеют очень хорошо комбинировать источники между собой. Дальше они будут делать это еще лучше. Они в состоянии выполнить работу Аристотеля – классификацию и соединение. Но если требуется получить новый результат, тот, которого еще нет, сделать пусть даже маленький шаг, то существующие и предлагаемые алгоритмы нейросетей эту задачу не решают. Нейросети научились работать с представлением «это похоже на... Давайте это соединим». Но здесь проходит как раз та грань, которая называется смещением. Самолет, конечно, похож на птицу тем, что летает, но он летает по-другому, на других основаниях.
Компьютер, безусловно, вытеснил нас из операций по работе с большими данными, понемногу, очень неуверенно, начинает работать с Deep Date и с новым. И пока нет никаких попыток работать с иным.
Много говорят о рисках, которые несет массовое использование ИИ. Они актуальны уже сейчас?
— Я бы обратил внимание вот на что. Да, там, где компьютер может работать в принципе, он в целом работает лучше человека, реже выходит из строя, реже ошибается… Однако, как утверждают специалисты по ИИ, ошибаясь меньше человека, он – в оставшихся случаях – ошибается фатально. В 99 процентах случаев компьютер сделает то, что нужно, и сделает это лучше, чем вы, но в одном из ста он совершит нечто невообразимое, чего человек, даже самый плохой и глупый, на его месте не сделал бы никогда. Разобраться в причине, возможно, удастся после расследования катастрофы, но вряд ли это кого-то заинтересует. Кстати, многие аварии Airbus связаны как раз с тем, что ИИ работал правильно, но НЕ ТАК, как привык работать пилот. Из-за этого во взаимодействии ИИ с пилотом происходили непоправимые события. ИИ «думает» по-другому. На это указывал еще Давид Бронштейн, анализируя великолепную игру компьютера в шахматном эндшпиле. «Большинство его ходов я не могу ни понять, ни объяснить», – говорил гроссмейстер.
Однако сейчас заговорили о куда более серьезных рисках развития машинного интеллекта, о вызовах, которые принято называть экзистенциальными. Так ли они очевидны?
— Мы не знаем, когда появится искусственное сознание. Может быть, оно не появится вообще. Но, поскольку мы уже можем его представить, это означает, что как идеальный, а не материальный вызов оно уже есть и мы должны с этим считаться. Мы обязаны иметь в виду, что на Земле – пусть и в качестве идеального вызова – есть другой разум, не наш, который мы не контролируем. Это понимание влечет за собой многое. Мы гордимся своей разумностью, а разум есть то, что является основанием нашего самоопределения как биологического вида. И тут появляется разум другой. Мы называем это сверхвызовом. Это то, что обращено к каждому и одновременно ко всем. И то, чего при всем желании нельзя избежать. До сих пор у нас был один сверхвызов – смерть. Чтобы с ним справиться, мы создали разные культуры, цивилизации, науки, религии. Жизнь как человечества в целом, так и отдельного человека – это ответ на вызов смерти. Теперь у нас появляется второй сверхвызов – чужого, мертвого сознания. Перед нами встают два вопроса, на которые пока нет ответа. Первый – как вообще реагировать на сверхвызов. Второй – еще сложнее. Один сверхвызов – это линейная организация мира. Мы понимаем, что жизнь имеет смысл как промежуток между рождением и смертью. Мы строим жизнь собственную, государств, цивилизаций в этом промежутке. С появлением второго сверхвызова картина перестает быть линейной. Мы не понимаем, как это может выглядеть. Есть тривиальные ответы, типа у одних наций главным сверхвызовом будет смерть, а у других – ИС. Есть предположение, что в детстве и в молодости нас больше будет беспокоить ИС, а в старости – смерть. Все это неинтересно, потому что так точно не будет. Будет как-то по-другому. Как? Ни в большой науке, ни в фантастике ничего по этому поводу не моделировалось. На моей памяти единственная художественная попытка осмыслить подобное – первый сезон американского сериала «Мир Дикого Запада». История о возникновении сознания у андроидов, которые давно перешагнули все интеллектуальные границы по Тьюрингу. Там были интересные антропологические, языковые, социологические предположения. Увы, история не получила развития в продолжении сериала.
Мне кажется, не следует бояться того, что компьютер вытеснит нас из тех или иных областей деятельности. Мы создадим другие. Стоит побеспокоиться, что произойдет, когда ИС само сможет выбирать себе области деятельности. Стоит поразмышлять, что такое разум, построенный по другим, не антропоморфным правилам, не связанным с нами.
Вы говорите о неизбежном появлении новых профессий и видов деятельности при использовании машинного интеллекта там, где сейчас трудится человек. Но ведь речь идет об огромном числе занятых. Не слишком ли вы оптимистичны?
— Когда людей вытесняли из механического труда, они тоже не предполагали, что возникнет, например, огромная масса офисного труда, это даже как идея никому в голову не приходило. На самом деле есть вещи, которые человек, по крайней мере, пока не появилось искусственное сознание, делает заведомо лучше компьютера. Человек способен к более тонким различениям. Мы различаем возможное и невозможное, работающее и неработающее, важное и неважное… У нас возникнет очень большая группа деятельности, которая будет направлена как раз на такие точные, сложные различения, которые на сегодняшний день компьютеру в принципе неподвластны именно по причине отсутствия у него сознания.
Кстати, любопытно, что, размышляя о перспективах ИИ, мы постоянно сталкиваемся с влиянием философии и даже религии на практические выводы. Скажем, для христианина картина выглядит так: я есть образ и подобие Божие, компьютер, в лучшем случае, моя игрушка, моя обезьяна, которую я пытаюсь сделать на меня похожей. Естественно, поскольку я не Бог, у меня получится хуже. Это означает, что я точно буду превосходить компьютер. Да, он может создать массу проблем, но это не меняет сути. Если же вы исходите из концепции эволюции, у вас другая позиция. Ее довольно четко выразили трансгуманисты. Они говорили, что случайная эволюция сделала, как могла, но мы-то – разумные существа, и мы точно сделаем «лучше». Удивительно, но вопрос, создан мир Богом или случайной стохастикой процессов в природе, является основанием для ответа – опасен или нет для нас компьютер. Я христианин, поэтому для меня все просто: наша способность к тонким и сложным различениям опирается на то, что мы – образ и подобие Бога, который умеет делать любые, сколь угодно тонкие различения. Значит, и у нас это лучше получается.
Так вот, о новых группах профессий. Когда мы говорим, что компьютер лучше человека, мы забываем добавить: связка компьютер-человек будет лучше компьютера. Просто потому, что у нас разные умения. В детской книжке Николая Гарькавого «Астровитянка» есть любопытный момент. Взаимодействуют героиня и ИИ высокого уровня. ИИ утверждает, что героиня с ее умениями при всем желании не сможет опередить соперника в гонке вокруг Луны. На что героиня предлагает пройти другим маршрутом. Возникает картинка возможного, но прежде немыслимого маневра. ИИ констатирует: у вас, белковых, очень интересное воображение. В чем фокус: компьютер дает идеальное решение в рамках поставленной задачи, а человек может сказать, что задача поставлена неверно. Человеко-машинная система – группа из 3–5 человек и одного ИИ – будет неплохо работать в большинстве массовых профессий и всегда окажется лучше, чем чистый компьютер.
Вероятно, чтобы работать в подобных связках, человеку понадобятся новые знания и умения. Какие? Какие задачи смогут решать группы?
— Многие считают, что с появлением компьютеров, интеллектуальных сетей, систем поиска, баз данных необходимость в знаниях отпала. Но вот проблема: человек мыслит, опираясь на собственные знания. Для того чтобы работать с компьютером, понадобится знать очень многое. Следовательно, возникает потребность в человеке, имеющем разные знания. Не идеальные знания по узкому направлению (тут компьютер всегда будет знать больше, а узкий специалист, как правило, не знает ничего за пределами своей специальности). А вот если у человека будет куча знаний из самых разных областей, да еще в голове окажется система, позволяющая эти знания приводить в ту или иную форму!.. Заметьте, я не сказал «система знаний», поскольку знания не обязательно системно организованы. Вот такой персонаж будет важным компонентом человеко-машинной системы, ибо он сможет менять задачи, а не только решать их в рамках уже известных данных. Скажу так: кому-то снова придется стать человеком эпохи Возрождения, то есть стремиться к тому, чтобы знать все. «Знать все» не означает поглощать всю информацию подряд, но требуется иметь представление о том, как работает все. Разумеется, будут и базовые знания. Склонен считать, что базовыми окажутся такие дисциплины, как демография, антропология, кибернетика, классические физика, история и география, а также теология и философия. Впрочем, последние две науки не всегда удается разделить. В этот список я не включил экономику. По той причине, что экономики, как науки, нет. Когда она появится, разумеется, она станет одной из базовых. Вероятно, одной из первых задач человеко-машинных систем и будет создание нормально работающей модели экономики. По крайней мере так предполагал Станислав Лем.
Кстати, об экономике. Есть точка зрения, что современный машинный интеллект вполне может управлять экономикой и вообще организовать плановую экономику на более высоком уровне, чем в советское время. Так ли это?
— Может. Но проблема в другом и напоминает ситуацию с неспособностью ИР менять задачи. Какие именно задачи мы собираемся ставить перед экономикой? Есть и другая сложность: да, теоретически возможно создать систему автоматизированной плановой экономики, которая будет обеспечивать, скажем, трехпроцентный ежегодный рост на протяжении 40 лет, – современные компьютеры это позволяют. Но в таком случае требуется, чтобы везде, на каждом предприятии, любая отчетность контролировалась исключительно компьютером. Иначе у вас возникнут искажения, вносимые людьми. В то же время компьютер не в состоянии отличать явно искаженную информацию от истинной. Система начинает быстро разбалансироваться, причем тем быстрее, чем лучше она сделана. Ну а размышляя о плановой системе и ее жизнеспособности, замечу, что в СССР она проработала свыше 50 лет. С формальной точки зрения система должна была прийти в полный дисбаланс в первые пять лет своего существования, тем более что никаких компьютеров тогда не существовало. Но не пришла. Почему? Это один из интереснейших вопросов теоретической экономики. Что балансировало товарные потоки? А они были сбалансированы, несмотря на отдельные проблемы! Темпы развития были выше, чем у стран-конкурентов, тяжелейшее испытание, войну, страна выиграла. Как? Есть ряд гипотез. Писатель-фантаст Андрей Лазарчук в начале 90-х описал «модель голема», согласно которой на самом деле советской экономикой управлял компьютер, но не «железный». Вполне эффективным «големом» была сама советская административно-хозяйственная система, выполняющая роль своеобразного компьютера. Компьютера, точно знающего все цифры в любой момент времени, поскольку кибернетическая система знает то, что знают элементы, ее составляющие. Согласно остроумной концепции писателя, именно этот сверхкомпьютер над людьми и сделанный из людей, управлял экономикой. А ведь похоже на правду! Мистика? Посмотрите определение ИИ из учебника – 50–60 годов. ИИ – это совокупность двоичных элементов, соединенных системой связи. Бюрократическая система – по сути совокупность чиновников, принимающих решение «разрешить/не разрешить» (двоичный элемент), соединенная системой связей между собой и предприятиями. В общем-то довольно очевидная аналогия, просто Лазарчук это первым заметил. Плановая экономика работала. Остановка произошла тогда, когда в России не работала уже никакая экономика, когда люди перестали производить. Но это уже другая, не экономическая, а социальная история.
Сейчас модно говорить о глобальном технологическом переходе, когда большинство решений любого уровня будет принимать искусственный интеллект. Когда мы перешагнем эту границу?
— Некорректная постановка вопроса. Вот, с нашей точки зрения, был домашинный мир, а затем – машинный. Но когда произошел переход? Где-то между 1760 и 1820 годами. Тут любой момент можно представить в виде границы и обосновать это. У нас сейчас подобная ситуация. Переход к миру, в котором играет роль ИИ, осуществляется с 1980 года и где-то до 2040-го. Любую дату в этом отрезке можно считать критической и переходной. Я бы отметил 2020 год, поскольку ковидные меры в отсутствие компьютерных систем связи, управления и контроля были бы в принципе невозможны и никогда не были бы приняты. А они, в свою очередь, повлекли серьезные социальные изменения. С момента закрытия мира на Covid мы можем считать, что роль интеллектуальных управляющих систем стала превосходить роль человеческих управляющих систем.
Наиболее наглядное проявление внедрения ИИ в нашу жизнь – роботизация. Как скоро роботы заменят человека на производстве?
— Мы говорим о робототехнике и о том, когда роботы «захватят все производство». Этого в ближайшее время не случится. По тривиальной причине: не хватит энергии. Мировое развитие энергетики тормозится, а роботы, извините, едят энергию. Обратите внимание, центры обработки данных стремятся поставить поближе к атомным электростанциям. Если вы захотите заменить миллиард людей роботами, вам понадобится гораздо больше энергии, чем нужно для человеческого миллиарда. Пока же энергии становится только меньше. Тотальная роботизация предварительно требует коренного переворота в энергетике, на который пока надежд нет и внятных планов тоже. Можете смело отодвигать прогноз по глобальной роботизации за 2060 год. Нас с вами это не должно слишком уж волновать.
Поскольку проблемы массового внедрения интеллектуальных компьютерных систем и проблемы энергетики идут рука об руку, как вы оцениваете жизнеспособные направления развития самой энергетики?
— Нефти и газа, конечно, несколько больше, чем принято считать, вопрос в том, как много дешевых. Речь о стоимости не в рублях или евро, а в энергии, необходимой для добычи этих ресурсов. Чтобы получить, очистить, доставить в нужное место условный литр нефти, вы тратите какую-то долю этого литра. И эта доля непрерывно растет. Эпоха дешевых углеводородов рано или поздно кончится. В ближайшие годы? Или уже кончилась? Значительного роста добычи и развития нефтегазоэнергетики ожидать не следует. Вовсе не по «климатическим» мотивам, а по указанной причине. Да, имеется много угля, и он есть везде, но с ним действительно масса экологических проблем, высок канцерогенный фактор, нерешаем вопрос угольных отвалов. В термоядерную энергию я не верю совсем из-за чрезвычайной сложности извлечения энергии из термоядерной установки и ее утилизации. Даже если такая установка будет создана, ее КПД будет стремиться к нулю. Солнце и ветер дают очень низкую плотность энергии. Конечно, где-то генерирующие мощности от солнца и ветра будут расширяться и использоваться. Но в целом получается, что атом – единственный технически доступный нам ответ на вызовы времени, и не потому, что он лучше других, а потому, что другие варианты, похоже, не проходят. Кроме того, когда и если доведут до ума замкнутый ядерный топливный цикл, появится возможность использовать природные уран и торий, а их очень много. И это действительно выполнимая задача.
Можно пофантазировать на более отдаленную перспективу. В 60-е годы изобретатель и инженер Генрих Альтшуллер – он же писатель Альтов – говорил, что человек должен научиться работать с атмосферным электричеством, и в качестве источников энергии использовать, например, шаровые молнии. Я серьезно отношусь к этой идее, поскольку ионосферной энергии много, она достаточно плотная. Но пока нет даже намека на то, как ее извлечь. Скорее всего, в будущем будут задействованы все варианты энергетики. Начиная с сжигания дров и заканчивая попытками сделать какой-никакой «термояд» на гелии-3 и литии. Будет все, а вот «перехода», революции я не ожидаю. Энергетика – крайне инерционная область человеческой деятельности. Мало изобрести что-то принципиально новое, нужно заменить сотни гигаватт уже работающих мощностей. Это не быстро, даже если найдется идеальное решение.
Принято считать, что технологии меняют будущее. Как искусственный интеллект изменит мир в целом? Нравится ли вам его предполагаемое устройство?
— Будущее людей не определяется будущим технических систем. Недавно я выступал с докладом на тему, почему ИИ раньше рассматривался как лучший друг человечества, а теперь — как опаснейший враг. Приходится констатировать, что, пока мы двигались вперед, пока шла технологическая фаза развития, любые новации нам казались союзниками и возможностями для решений, а когда вступили в эпоху социального кризиса, все стало для нас риском и опасностью. Технологические решения вторичны. Сперва должны быть найдены социальные решения, новые версии социальной организации мира. Тогда и старая, и новая техника сможет к нему приспособиться. Мы столкнулись с нехорошей ситуацией: у нас мало образов будущего. Те, которые есть, практически никого не устраивают. Западные образы будущего раньше или позже, с большими или меньшими мучениями попадают в аттрактор инклюзивного капитализма. Инклюзивный капитализм нынче не нравится, похоже, даже капиталистам. Достаточно вспомнить попытку Клауса Шваба написать «Великую перезагрузку» и начать переход к инклюзивному капитализму напрямую. Убедить лиц, принимающих решения, не удалось, поскольку в новой капиталистической системе не найдется места даже им, не говоря уже обо всех остальных. Сейчас об этом стараются не говорить. Впрочем, нечто подобное предвидел Уэллс в «Войне миров», а подробно обосновал Ефремов в «Часе быка». Если мы стремимся к некапиталистическим образам будущего, то смотрим в сторону Китая. Насколько Китай – социалистическая страна, вопрос открытый. Более того, Китай демонстрирует нам в реальности второй путь – аттрактор матрицы, который тоже мало кого устраивает. Поясню. У человека есть одна, чисто видовая, уникальность, у нас сознание и мышление одновременно и распределены между людьми, и сконцентрированы в человеке. Иначе говоря, мы – мыслящее соединение мыслящих особей. В Китае проявляется стремление к идее социальной ткани, когда человек перестает быть индивидуумом и становится частью большой социальной системы. Как клетки в нашем теле перестают быть независимыми и являются частью общего организма. Переход к социальной ткани и далее – к матричной системе, в которой человек полностью теряет индивидуальность и сознание, которое обретают лишь большие массы людей. Я не говорю, что само по себе это плохо, но...
Мы имеем два аттрактора будущего, которые нас не устраивают. Это и означает, что мы находимся в состоянии тяжелого социального кризиса. Мы – это мир. С этим пытаются что-то сделать. Сейчас все будут искать некие относительно вменяемые образы будущего, не сводящиеся ни к ткани, ни к инклюзиву. Мы, например, предлагаем модель, известную как «сложный или сплетенный мир», которую нельзя описать в системных законах и которая требует более сложного описания. Известна модель сингулярности – это тоже несистемная модель мира. Однако уже выявлен очевидный ее недостаток: на пути к ней общество разваливается задолго до того, как темпы развития становятся характерными для сингулярности. Проблема: мы не верим в марксизм, но при этом никакой альтернативной модели развития общества, приемлемой для всех, нет. Мы попадаем либо в один из двух описанных аттракторов, либо в конец истории. Мы ведь понимаем, что в реальном мире все это маловероятно. Корень современного кризиса, впрочем, как и всегда, это вопрос кризиса мышления.
Звучит не слишком жизнеутверждающе. Приложение каких сознательных усилий требуется для преодоления кризиса?
— Мы же знаем, какими были выходы из предыдущих кризисов. Есть три решения. Они не взаимоисключающие, а взаимодополняющие. Первое – нужно выйти за пределы предыдущей глобализации. В буквальном смысле. Этим занимается Илон Маск, получается не очень, но он хотя бы пытается. Второе – найти новые социальные формы существования. Как, например, в Средние века была найдена такая форма существования, как феодализм, а в новое время — национальное государство. И третье – необходимо собрать знания предыдущих эпох и научиться с ними работать как с основанием для следующего шага познания. То есть создать новую парадигму мышления, новую когнитивную парадигму. В общем-то всеми этими вещами люди сегодня занимаются всерьез. Насколько у нас/у них получится – вопрос. Но выход из существующего кризиса – необходимость, и многие это ощущают интуитивно и инстинктивно.
Справка:
СЕРГЕЙ БОРИСОВИЧ ПЕРЕСЛЕГИН
Советский и российский футуролог, социолог, теоретик фантастики, писатель.
· Родился 16 декабря 1960 г. в Ленинграде.
· Окончил физический факультет ЛГУ по специальности «Физика ядра и элементарных частиц».
· Работал преподавателем в физико-математической школе при ЛГУ.
· С 1985 года – участник Ленинградского семинара молодых писателей-фантастов Бориса Стругацкого.
· Разработчик программы и преподаватель прогнозирования в ОТУС Сколково в 2010–2011 гг.
· Научный руководитель образовательного проекта ТРЕНДЫ 2.0 («Университет будущего») в 2018 г.
· Выполнял прогнозные исследования по развитию мировой энергетики для Госкорпорации РОСАТОМ и других компаний.
· Руководитель исследовательских групп «Конструирование будущего», «Санкт-Петербургская школа сценирования» (РК39).
· В настоящее время – директор Центра управления знаниями МНИИПУ (Москва).
· Составитель, редактор, автор комментариев серий книг из раздела фантастики и военной истории, автор 14 монографий по геополитике, стратегии, военной истории, создатель авторской школы мышления
Фото из личного архива Сергея Переслегина; Дмитрий Барков, Полина Зиновьева / ФедералПресс; изображение сгенерировано нейросетью Kandinsky 2.1
Эксклюзивы «ФедералПресс»