Я представил развернутую историю разделения труда и его метрик в качестве способа выявить действующий принцип искусственного интеллекта в долгосрочной перспективе. По мере того, как разделение труда в начале XIX века все шире распространялось в глобализованном мире, управлять становилось труднее. Требовались новые методы коммуникации, контроля и «интеллекта». Управление трудом в стенах мануфактуры еще получалось представить в виде простой блок-схемы и измерить по часам, но визуализировать и количественно определить то, что Эмиль Дюркгейм еще в 1893 году назвал «разделением общественного труда», оказалось очень сложно[544]. «Разумности» фабричного хозяина уже не хватало, чтобы уследить за всем производственным процессом; теперь надзор и количественную оценку могла взять на себя только коммуникационная инфраструктура. Новые средства массовой информации – телеграф, телефон, радио и телевизионные сети – наладили контакты между странами и континентами и одновременно открыли новые перспективы для общества и коллективного поведения. Джеймс Бенигер точно определил рост информационных технологий как «революцию контроля», ставшую необходимой для управления экономическим бумом и коммерческой сверхприбылью Глобального севера (см. главу 5). После Второй мировой войны контроль над расширенной логистикой стал задачей исследования операций – новой военной дисциплины, объединившей математику и менеджмент. Среди других факторов, которые вызвали рост технологий контроля, следует учесть преобразования рабочего класса в национальных и мировых масштабах, циклы городских конфликтов и деколониальных столкновений. В главе 6 я прослеживаю исторический параллелизм кибернетических проектов самоорганизации и общественного запроса на самоорганизацию, освещая контркультурные и антиавторитарные движения послевоенного времени.

То, насколько изменился состав рабочей силы в XX веке по сравнению с XIX столетием, также повлияло на логику автоматизации, то есть на научные парадигмы, вовлеченные в трансформации. Относительно простое промышленное разделение труда и кажущиеся линейными сборочные линии можно сравнить с простым алгоритмом, то есть основанной на правилах процедуре «если/то», которая эквивалентна логической форме дедукции. Не случайно дедукция представляет собой логическую форму, воплощенную благодаря Лейбницу, Бэббиджу, Шеннону и Тьюрингу в электромеханических вычислениях и, в итоге, в символическом ИИ. Дедуктивная логика полезна для моделирования простых процессов, но не систем с множеством автономных агентов, таких как общество, рынок или мозг. В этих случаях дедуктивная логика неприменима, поскольку раскладывает любую процедуру, машину или алгоритм на экспоненциально растущий набор инструкций (см. главу 7). Принимая в расчет это соображение, кибернетики обратились к самоорганизации живых существ и машин, желая смоделировать порядок в системах высокой сложности, которые трудно организовать иерархическими и централизованными методами. Такова фундаментальная логика, стоявшая за коннекционизмом и искусственными нейронными сетями (см. главу 9), а также ранними исследованиями распределенных сетей коммуникации, таких как Arpanet (предшественница интернета).

На протяжении XX века растущую сложность социальных отношений зафиксировали многие другие дисциплины. Описанные в этой книге концепции-близнецы гештальта (Курт Левин) и паттерна (Фридрих Хайек) служат примером того, как психология и экономика реагировали на новый состав общества. Левин ввел холистические понятия, такие как силовое поле и годологическое пространство, чтобы составить карту групповой динамики разных масштабов между индивидуумом и массовым обществом[545]. Хайек воспользовался диспаратным понятием паттерна, чтобы собрать теорию рынка и разума, основанную на радикальном индивидуализме (см. главу 8).

Особенно плодотворными и прогрессивными в этом направлении оказались работы французских мыслителей и ученых. Философы Гастон Башляр и Анри Лефевр предложили, например, метод ритм-анализа для изучения социальных ритмов в городском пространстве (Лефевр их разделил на четыре типа – аритмия, полиритмия, эуритмия и изоритмия)[546]. Сходным образом французская археология подходила к изучению расширенных форм социального поведения в древних цивилизациях. Так, например, палеоантрополог Андре Леруа-Гуран и его коллеги ввели понятие операционной цепи (chaîne opératoire), объясняющее, как доисторические люди создавали предметы быта[547]. Кульминацией давней традиции диаграмматизации социального поведения во французской мысли стал знаменитый «Постскриптум к обществам контроля» Жиля Делёза. Философ утверждал, что власть больше не занимается дисциплиной индивидов и вместо этого контролирует дивидуумы – фрагменты расширенного и деконструированного социального тела[548].

Силовые поля Левина, городские ритмы Лефевра и дивидуумы Делёза можно рассматривать как предсказания принципов алгоритмического управления, создававшиеся сетевым обществом и его колоссальными центрами обработки данных с конца 1990‑х годов. Запуск в 1998‑м алгоритма Google PageRank – метода организации и поиска в хаотичном гипертексте сети – условно считается первой крупномасштабной обработкой «больших данных» цифровыми сетями[549]. Техники сетевого картирования стали в настоящее время повсеместными: Facebook, например, использует протокол Open Graph для количественной оценки сетей человеческих отношений, которые подпитывают экономику внимания социальных сетей[550]. Вооруженные силы США используют собственные спорные методы анализа жизненных паттернов для картирования социальных сетей в зонах боевых действий и выявления целей для ударов беспилотников, которые, как известно, уносят жизни ни в чем не повинных мирных жителей[551]. Недавно платформы гиг-экономики и гиганты логистики, такие как Uber, Deliveroo, Wolt и Amazon, начали отслеживать пассажиров и водителей с помощью приложений геолокации[552]. Все эти методы – часть новой области аналитики людей (также известной как социальная физика и психографика), которая представляет собой ничто иное, как применение статистики, анализа данных и машинного обучения к проблеме рабочей силы в постиндустриальном обществе[553].