В августе 2000 года японский ученый по имени Тосиюки Накагаки объявил, что обучил амебообразный организм под названием слизевик находить кратчайший путь в лабиринте. Накагаки поместил слизевика в небольшой лабиринт с четырьмя возможными маршрутами и разложил кусочки пищи у двух выходов. Несмотря на то что это невероятно примитивный организм (близкий родственник обычных грибов), у которого полностью отсутствует централизованный мозг, слизевику удалось проложить наиболее эффективный путь к пище, растянув свое тело по лабиринту так, чтобы напрямую соединить оба источника питания. Не имея никаких видимых когнитивных ресурсов, слизевик «разгадал» загадку лабиринта.

Для столь простого организма слизевик обладает внушительной интеллектуальной родословной. Заявление Накагаки было лишь последним звеном в длинной цепи исследований тонкостей его поведения. Для ученых, пытающихся понять системы, которые используют относительно простые компоненты для создания интеллекта более высокого уровня, слизевик когда-нибудь может стать тем же, чем стали вьюрки и черепахи, которых Дарвин наблюдал на Галапагосских островах.

Как столь невзрачный организм стал играть столь важную роль в науке? Эта история начинается в конце шестидесятых годов в Нью-Йорке с ученой по имени Эвелин Фокс Келлер. Доктор физики Гарвардского университета, Келлер написала диссертацию по молекулярной биологии и некоторое время занималась изучением зарождавшейся области «неравновесной термодинамики», которая в последующие годы станет ассоциироваться с теорией сложности. К 1968 году она работала научным сотрудником в Слоун-Кеттеринге на Манхэттене, размышляя о применении математики к биологическим проблемам. Математика сыграла колоссальную роль в расширении нашего понимания физики, думала Келлер, так почему бы ей не оказаться полезной и для понимания живых систем?

Весной 1968 года Келлер познакомилась с приглашенным ученым по имени Ли Сегель, прикладным математиком, разделявшим ее интересы. Именно Сегель впервые рассказал ей о причудливом поведении слизевика, и вместе они начали серию исследований, которые помогли изменить не только наше понимание биологического развития, но и такие далекие друг от друга области, как наука о мозге, разработка программного обеспечения и урбанистика.

Если вы читаете эти строки летом, находясь в пригороде или в сельской местности, то велика вероятность, что где-то поблизости растет слизевик. Прогуляйтесь в сухой и солнечный день по обычно прохладному и влажному участку леса или разгребите мульчу из коры в саду, и вы вполне можете обнаружить причудливую субстанцию, покрывающую несколько дюймов гниющей древесины. На первый взгляд эта красновато-оранжевая масса наводит на мысль, что соседская собака съела что-то не то, но если понаблюдать за слизевиком несколько дней — или, еще лучше, снять его с помощью покадровой съемки, — вы обнаружите, что он медленно, едва заметно, ползет по почве. Если погода станет более влажной и прохладной, вы можете вернуться на то же место и обнаружить, что существо полностью исчезло. Неужели оно уползло в другую часть леса? Или каким-то образом растаяло в воздухе, словно испарившаяся лужица воды?

Как выяснилось, слизевик (Dictyostelium discoideum) проделал нечто куда более загадочное — биологический трюк, который ставил ученых в тупик на протяжении веков, пока Келлер и Сегель не начали совместную работу. Поведение слизевика было настолько странным, что для его понимания требовалось выйти за рамки традиционных дисциплин — возможно, именно поэтому для разгадки тайны слизевика потребовался молекулярный биолог с интуицией доктора физических наук. Ведь это вовсе не фокус с исчезновением на садовой земле. Большую часть своей жизни слизевик проводит в виде тысяч отдельных одноклеточных организмов, каждый из которых движется независимо от остальных собратьев. При подходящих условиях эти бесчисленные клетки вновь сливаются в единый, более крупный организм, который затем начинает свое неторопливое движение по саду, поглощая по пути гниющие листья и древесину. В менее гостеприимной среде слизевик ведет себя как единый организм; когда же погода становится прохладнее и у слизевика появляется много пищи, «он» превращается в «они». Слизевик колеблется между состоянием одиночного существа и роя.

Хотя клетки слизевика относительно просты, они привлекли несоразмерно большое внимание со стороны самых разных дисциплин — эмбриологии, математики, компьютерных наук, — поскольку представляют собой интригующий пример скоординированного группового поведения. Любой, кто когда-либо размышлял над великой тайной человеческой физиологии — как всем моим клеткам удается так слаженно работать вместе? — найдет нечто созвучное в роении слизевика. Если бы мы только могли понять, как Dictyostelium это удается, мы, возможно, приблизились бы к разгадке нашей собственной поразительной сплоченности.

— Я работала в отделе биоматематики в Слоун-Кеттеринге, и это был крошечный отдел, — со смехом вспоминает сегодня Келлер. Хотя в конце шестидесятых годов область математической биологии была относительно новой, у нее был интригующий, пусть и загадочный прецедент — малоизвестная в то время статья Алана Тьюринга, блестящего английского дешифровщика времен Второй мировой войны, который также помог создать цифровой компьютер. В одной из своих последних опубликованных работ, написанной перед смертью в 1954 году, Тьюринг исследовал загадку «морфогенеза» — способности всех форм жизни развивать все более причудливые тела из невероятно простых начал. Статья Тьюринга в большей степени фокусировалась на повторяющихся числовых закономерностях у цветов, однако с помощью математических инструментов она демонстрировала, как сложный организм может формироваться сам по себе, без какого-либо главного планировщика, отдающего команды.

— Я рассматривала агрегацию слизевика как модель для осмысления процесса развития и наткнулась на статью Тьюринга, — рассказывает Келлер сейчас из своего кабинета в Массачусетском технологическом институте. — И я подумала: «Бинго!»

Уже некоторое время исследователи понимали, что клетки слизевика выделяют некое общее вещество под названием акразин (также известное как циклический АМФ (цАМФ)), которое каким-то образом участвовало в процессе агрегации. Но до того как Келлер начала свои изыскания, общепринятым было мнение, что рои слизевиков формируются по команде клеток-«пейсмейкеров», которые приказывают остальным клеткам начинать объединение. В 1962 году Б. М. Шафер из Гарварда показал, как пейсмейкеры могли использовать циклический АМФ (цАМФ) в качестве своего рода сигнала для сбора войск; генералы слизевика выделяли эти соединения в нужные моменты, запуская волны циклического АМФ (цАМФ), которые прокатывались по всей колонии, поскольку каждая отдельная клетка передавала сигнал своим соседям. Агрегация слизевика, по сути, представляла собой гигантскую игру в «испорченный телефон» — вот только первоначальный звонок совершали лишь несколько элитных клеток.

Это казалось совершенно разумным объяснением. Мы от природы склонны мыслить категориями «пейсмейкеров», идет ли речь о грибах, политических системах или о наших собственных телах. Нашими действиями по большей части управляют клетки-пейсмейкеры в нашем мозге, и на протяжении тысячелетий мы выстраивали сложные структуры «пейсмейкеров» в наших социальных организациях — будь то короли, диктаторы или члены городских советов. Большую часть окружающего мира можно объяснить с помощью командных систем и иерархий — почему же у слизевиков все должно быть иначе?

Но у теории Шафера была одна маленькая проблема: никто не мог найти эти самые пейсмейкеры. Хотя все наблюдатели соглашались с тем, что волны циклического АМФ (цАМФ) действительно прокатывались по колонии слизевика перед агрегацией, все клетки в этой колонии были фактически взаимозаменяемы. Ни одна из них не обладала какими-либо отличительными признаками, которые могли бы возвысить ее до статуса пейсмейкера. Теория Шафера предполагала существование клеточной монархии, управляющей массами, но, как оказалось, все клетки слизевика были созданы равными.

В течение двадцати лет после публикации статьи Шафера микологи полагали, что отсутствие неуловимых клеток-пейсмейкеров — это лишь следствие нехватки данных или плохо спланированных экспериментов. Ученые исходили из того, что генералы точно скрываются где-то в общей массе — просто они еще не знали, как выглядит их униформа. Но Келлер и Сегель применили другой, более радикальный подход. В своей работе по морфогенезу Тьюринг наметил математическую модель, в которой простые агенты, следующие простым правилам, могли создавать поразительно сложные структуры; возможно, агрегация клеток слизевика была реальным примером такого поведения. Тьюринг фокусировался главным образом на взаимодействии между клетками в едином организме, но было вполне разумно предположить, что математика сработает и для скоплений свободно плавающих клеток. И Келлер задумалась: а что, если Шафер все это время ошибался? Что, если колония клеток слизевика организуется самостоятельно? Что, если никаких пейсмейкеров не существует вовсе?

Догадка Келлер и Сегеля блестяще подтвердилась. Хотя у них не было продвинутых инструментов визуализации, доступных на современных компьютерах, они с помощью ручки и бумаги вывели ряд уравнений. Эти уравнения демонстрировали, как клетки слизевика могут запускать процесс агрегации без какого-либо лидера — просто меняя количество выделяемого ими индивидуально циклического АМФ (цАМФ) и затем следуя по следам этого феромона, на которые они натыкались, блуждая в своей среде. Если клетки выделяли достаточное количество циклического АМФ (цАМФ), начинали формироваться скопления. Клетки следовали по следам, оставленным другими клетками, создавая петлю положительной обратной связи, которая побуждала еще больше клеток присоединяться к группе. Если каждая одиночная клетка просто выделяла циклический АМФ (цАМФ) на основе собственной локальной оценки условий, утверждали Келлер и Сегель в статье, опубликованной в 1969 году, то более крупное сообщество слизевика вполне могло агрегироваться на основе глобальных изменений в окружающей среде — и все это без какой-либо клетки-пейсмейкера, отдающей приказы.

— Реакция была очень интересной, — говорит сейчас Келлер. — Для любого, кто понимал прикладную математику или имел опыт работы в гидродинамике, все это было давно пройденным этапом. Но для биологов это не имело никакого смысла. Я проводила семинары для биологов, а они спрашивали: «И что? Где клетка-основательница? Где пейсмейкер?» Это их совершенно не удовлетворяло. Действительно, гипотеза пейсмейкера оставалась господствующей моделью еще целое десятилетие, пока серия экспериментов убедительно не доказала, что клетки слизевика организуются снизу вверх. — Меня поражает, насколько людям трудно мыслить категориями коллективных явлений, — говорит сегодня Келлер.

Спустя тридцать лет после того, как двое исследователей впервые набросали свою теорию на бумаге, агрегация слизевиков признана классическим примером поведения «снизу вверх». Коллега Келлер по Массачусетскому технологическому институту Митч Резник даже разработал компьютерную симуляцию агрегации клеток слизевика, позволяющую студентам изучать призрачную, невидимую руку самоорганизации, меняя количество клеток в среде и уровень распределяемого циклического АМФ (цАМФ). Те, кто впервые запускает симуляцию Резника, неизменно говорят, что изображения на экране — яркие скопления красных клеток и зеленые шлейфы феромонов — напоминают им видеоигры, и на самом деле это сравнение раскрывает тайную родословную. Некоторые из самых популярных сегодня компьютерных игр напоминают клетки слизевика, поскольку в их основе лежат те самые уравнения, которые Келлер и Сегель вручную вывели в конце шестидесятых. Нам нравится говорить о том, что жизнь на Земле эволюционировала из первичного бульона. С тем же успехом мы могли бы сказать, что самая интересная цифровая жизнь на экранах наших компьютеров сегодня эволюционировала из слизевика.

*   *   *

Прорыв Сегеля и Келлер можно представить как один из первых камней, покатившихся в самом начале обвала. Вместе с ними пришли в движение и другие камни — за траекториями некоторых из них мы проследим на следующих страницах, — но это первоначальное движение было ничем по сравнению с лавиной, сошедшей в последующие два десятилетия. В конце своего пути этот обвал каким-то образом вызвал к жизни несколько признанных научных дисциплин, глобальную сеть исследовательских лабораторий и аналитических центров, а также целый жаргон из модных словечек. Спустя тридцать лет после того, как Келлер бросила вызов гипотезе пейсмейкера, студенты слушают курсы по «исследованиям самоорганизации», а программное обеспечение, работающее по принципу «снизу вверх», помогает организовывать самые оживленные виртуальные сообщества Сети. Но вызов Келлер сделал больше, чем просто подтолкнул ряд интеллектуальных трендов. Он также извлек на свет тайную историю децентрализованного мышления — историю, которая долгие годы оставалась погребенной под тяжестью гипотезы пейсмейкера и традиционных границ научных исследований. Люди размышляли об эмерджентном поведении во всех его разнообразных проявлениях на протяжении веков, если не тысячелетий, но все эти размышления неизменно игнорировались как единый корпус трудов — ведь в самом этом корпусе не было ничего единого. Существовали изолированные клетки, исследовавшие тайны эмерджентности, но не было их агрегации.

Действительно, некоторые из величайших умов последних нескольких столетий — Адам Смит, Фридрих Энгельс, Чарльз Дарвин, Алан Тьюринг — внесли свой вклад в неведомую тогда науку о самоорганизации, но поскольку эта наука еще не существовала как признанная область знаний, их труды в итоге оказались разложены по более привычным полкам. Под определенным углом зрения такая систематика имела смысл, ведь ключевые фигуры этой новой дисциплины и сами не осознавали, что бьются над пониманием законов эмерджентности. Они решали локальные вопросы в четко очерченных областях: как муравьиные колонии учатся добывать пищу и строить гнезда; почему промышленные районы формируются по классовому признаку; как наш разум учится распознавать лица. На все эти вопросы можно ответить, не прибегая к наукам о сложности и самоорганизации, однако все эти ответы объединяет общий паттерн, отчетливый, как завитки отпечатка пальца. Но чтобы увидеть в этом паттерн, нужно было столкнуться с ним в самых разных контекстах. Лишь когда эта закономерность была обнаружена, люди начали задумываться об изучении самоорганизующихся систем как таковых. Келлер и Сегель увидели ее в скоплениях слизевика; Джейн Джекобс — в формировании городских районов; Марвин Минский — в распределенных сетях человеческого мозга.

Какие общие черты присущи всем этим системам? Проще говоря, они решают задачи, опираясь на массы относительно глупых элементов, а не на единый интеллектуальный «руководящий центр». Это системы, работающие по принципу «снизу вверх», а не «сверху вниз». Свой интеллект они черпают снизу. Выражаясь более техническим языком, это сложные адаптивные системы, демонстрирующие эмерджентное поведение. В таких системах агенты, находящиеся на одном уровне, начинают порождать поведение, которое находится на один уровень выше них: муравьи создают колонии; горожане создают районы; простое программное обеспечение для распознавания образов учится рекомендовать новые книги. Переход от низкоуровневых правил к сложности более высокого порядка — это то, что мы называем эмерджентностью.

Представьте себе бильярдный стол, заполненный полуразумными моторизованными бильярдными шарами, которые запрограммированы исследовать пространство стола и менять характер своего движения на основе определенных взаимодействий с другими шарами. По большей части стол находится в постоянном движении: шары непрерывно сталкиваются, ежесекундно меняя направление и скорость. Поскольку они снабжены моторчиками, они никогда не замедляются, если только это не предписано их правилами, а программа позволяет им совершать неожиданные повороты при встрече с другими шарами. Такая система представляла бы собой самую элементарную форму сложного поведения: систему с множеством агентов, динамически взаимодействующих самыми разными способами, подчиняющихся локальным правилам и не подозревающих о существовании каких-либо инструкций более высокого уровня. Но её нельзя было бы считать по-настоящему эмерджентной, пока эти локальные взаимодействия не приведут к какому-то заметному макроповедению. Допустим, локальные правила поведения шаров в итоге привели к тому, что они разделились на два скопления — шаров с четными номерами и шаров с нечетными. Это ознаменовало бы начало эмерджентности — паттерна более высокого уровня, возникающего в результате параллельных сложных взаимодействий между локальными агентами. Шары не запрограммированы явно на то, чтобы группироваться в два скопления; они запрограммированы следовать гораздо более случайным правилам: сворачивать влево при столкновении с однотонным шаром, ускоряться после контакта с шаром-тройкой, замирать на месте при ударе о шар-восьмерку и так далее. И все же из этих низкоуровневых процедур складывается упорядоченная структура.

Делает ли это наш механизированный бильярдный стол адаптивным? Не совсем, поскольку стол, разделенный на два скопления шаров, не слишком полезен ни для самих бильярдных шаров, ни для кого-либо еще в бильярдной. Но, подобно пресловутым обезьянам, печатающим «Гамлета», если бы в нашей бильярдной было бесконечное количество столов, каждый из которых следовал бы своему набору правил, один из этих столов мог бы случайно наткнуться на такой набор правил, который выстроил бы все шары в идеальный треугольник, оставив биток на другом конце стола готовым к начальному удару. Это было бы адаптивным поведением в более широкой экосистеме бильярдной — при условии, что в интересах нашей бильярдной системы было привлечение игроков. Система использовала бы локальные правила взаимодействия между агентами для создания поведения более высокого уровня, хорошо приспособленного к своей среде.

Эмерджентная сложность без адаптации подобна замысловатым кристаллам снежинки: это красивый узор, но он не выполняет никакой функции. Формы эмерджентного поведения, которые мы рассмотрим в этой книге, обладают характерным свойством: со временем они становятся умнее и реагируют на конкретные и меняющиеся потребности своей среды. В этом смысле большинство систем, которые мы изучим, гораздо более динамичны, чем наш адаптивный бильярдный стол: они редко застывают в какой-то одной, неизменной форме; они образуют паттерны как во времени, так и в пространстве. Более подходящим примером мог бы стать стол, самоорганизующийся в бильярдный хронометр: биток отскакивает от восьмерки шестьдесят раз в минуту, а остальные шары перемещаются с одной стороны стола на другую ровно каждый час, в начале часа. Может показаться маловероятным, что подобная система способна возникнуть в результате локальных взаимодействий между отдельными шарами, однако ваше тело содержит множество органических часов, построенных из простых клеток, которые функционируют удивительно похожим образом. Бесконечное множество конфигураций клеток или бильярдных шаров не создаст работающих часов — на это способно лишь ничтожно малое их число. И тогда возникает вопрос: как направить вашу эмерджентную систему к поведению, подобному работе часового механизма, если в этом состоит ваша цель? Как сделать самоорганизующуюся систему более адаптивной?

Этот вопрос стал особенно важным, поскольку за последние несколько лет история эмерджентности вступила в новую фазу, которая обещает быть куда более революционной, чем две предыдущие. На первом этапе пытливые умы пытались понять силы самоорганизации, даже не осознавая, с чем именно они столкнулись. На втором этапе определенные круги научного сообщества начали рассматривать самоорганизацию как проблему, выходящую за рамки отдельных дисциплин, и попытались решить ее, отчасти сравнивая поведение систем в одной области с поведением в другой. Наблюдая за клетками слизевика параллельно с муравьиными колониями, можно было обнаружить общие паттерны поведения, что было бы немыслимо при изучении каждого объекта по отдельности. Самоорганизация превратилась в самостоятельный предмет исследований, что привело к созданию знаменитых научных центров, таких как Институт Санта-Фе, посвятивших себя изучению сложности во всех ее многообразных проявлениях.

Но на третьем этапе — том, что начался где-то в последнее десятилетие и лежит в самой основе этой книги, — мы перестали просто анализировать эмерджентность и начали ее создавать. Мы стали встраивать самоорганизующиеся системы в наши программные приложения, видеоигры, искусство и музыку. Мы создавали эмерджентные системы для рекомендации новых книг, распознавания голоса или поиска партнеров. Сколько существуют сложные организмы, они живут по законам самоорганизации, однако в последние годы наша повседневная жизнь оказалась наводнена искусственной эмерджентностью: системами, построенными с четким пониманием того, что это такое, системами, спроектированными для использования этих законов так же, как наши ядерные реакторы используют законы атомной физики. До сих пор философы эмерджентности лишь пытались объяснить мир. Но теперь они начинают его изменять.

*   *   *

То, что ждет вас дальше, — это экскурсия по областям знаний, которые обычно не соседствуют под одной обложкой. Мы взглянем на компьютерные игры, симулирующие живые экосистемы; цеховую систему Флоренции XII века; первые деления клеток, знаменующие самое зарождение жизни; и программное обеспечение, позволяющее увидеть паттерны активности вашего собственного мозга. Все эти столь непохожие явления объединяет повторяющийся паттерн, общая форма: сеть самоорганизации разрозненных агентов, которые, сами того не ведая, создают порядок более высокого уровня. На каждом уровне можно разглядеть отпечаток тех самых сходящихся клеток слизевика; на каждом уровне законы эмерджентности остаются в силе.

Книга в общих чертах следует хронологии этих трех исторических фаз. В первом разделе рассказывается об одном из главных триумфов эмерджентного мира — колониальном поведении общественных насекомых, таких как муравьи и термиты, — а затем автор возвращается в прошлое, чтобы проследить историю децентрализованного мышления: от Энгельса на улицах Манчестера до новых форм эмерджентного программного обеспечения, разрабатываемого сегодня. Второй раздел представляет собой обзор эмерджентности в ее современном понимании; каждая из четырех глав этого раздела посвящена одному из ключевых принципов данной области: взаимодействию соседей, распознаванию образов, обратной связи и косвенному управлению. Заключительный раздел устремлен в будущее искусственной эмерджентности: в нем высказываются предположения о том, что произойдет, когда медиасреда и политические движения будут в значительной степени формироваться силами, действующими «снизу вверх», а не «сверху вниз».

*   *   *

Определенные формы и паттерны витают над разными историческими эпохами, преследуя и вдохновляя людей, живущих в эти периоды. Эпическое столкновение и последующее разрешение диалектических противоречий определяли интеллектуальную жизнь первой половины XIX века; дарвинизм и движения за социальные реформы наполнили вторую половину столетия образами сетей и паутин. Первые несколько десятилетий XX века нашли свое предельное выражение в буйной анархии взрыва, в то время как последующие десятилетия растворились в безликом порядке регулярной сетки. Последние лет десять можно рассматривать как возвращение к тем викторианским сетям, хотя я подозреваю, что образ, выжженный на нашей сетчатке за последнее десятилетие, куда более прозаичен: наложенные друг на друга окна на экране или, возможно, щелчок мыши по иконке.

Эти формы — емкие символы определенного исторического момента, способ вызвать в памяти эпоху и свойственные ей причудливые увлечения. Для людей, живущих в эти периоды, подобные формы служат когнитивными кирпичиками, инструментами мышления: Чарльз Дарвин и Джордж Элиот использовали образ сети для понимания биологической эволюции и социальной борьбы; полвека спустя футуристы воспевали взрывы пулеметного огня, в то время как Пикассо использовал их, чтобы воссоздать ужасы войны в «Гернике». Формы — это способ интерпретации мира, и хотя ни одна из них не способна полностью отразить свою эпоху, они остаются неоспоримой составляющей истории человеческой мысли.

Когда я воображаю форму, которая будет витать над первой половиной XXI века, мне приходит на ум вовсе не спиральное объятие генома и не вытравленная решетка кремниевого чипа. Вместо этого мне видятся пульсирующие красные и зеленые пиксели симуляции слизевика Митча Резника: сначала они хаотично движутся по экрану, а затем медленно сливаются в более крупные формы. Очертания этих кластеров — с их живой неправильностью и отсутствием пейсмейкеров — это и есть та форма, которая определит грядущие десятилетия. Я вижу их на экране, растущих и делящихся, и думаю: именно в этом направлении лежит будущее.