Станислав Бескаравайный - Бытие техники и сингулярность

Упоминаются работы И. М. Дьяконова, который рассмотрел ускорение «восьми фазовых переходов». В итоге А. Панов утверждает: «Получилось девятнадцать точек, промежутки между точками образуют очень точную геометрическую прогрессию… Для всех точек, начиная от момента возникновения жизни и кончая последней точкой, так называемой информационной революцией, эта сингулярность оказывается равной 2004 году. А если сделать экстраполяцию только по точкам новой эры, получается 2015 год» [там же].

Но в 2004 и 2015 годах таких глобальных изменений не произошло. Прогноз мягко сдвигается на «первую половину XXI века». Характерно, что в том же выступлении А. Панов говорит, что предпосылки к громадному количеству изменений уже должны сложиться. Тут с ним трудно спорить — но как их опознать? Как выделить среди многочисленных случаев торможения прогресса?

Если даже предположить развитие технологий именно в рамках математической кривой, строго по графику, то какова будет ситуация через сто лет? Или через двести? Ведь линия уходит вверх, что означает фактически конец истории — все события должны происходить «прямо сейчас», одновременно.

А. Назаретян, обосновывая линию развития истории, выделяет ее основания: «Эти три сопряженные линии: удаление от равновесия, усложнение организации и динамизация отражательных процессов — составляют лейтмотив универсальной эволюции» [159], однако он вполне солидарен с рассуждениями А. Панова об ускорении развития, о графике такого ускорения.

Итак, при долгосрочных прогнозах, использующих математическую модель — чрезвычайно большое значение приобретают допущения, граничные условия и закономерности, положенные в основание такой модели. Даже если для обоснования математической зависимости используются волне объективные предпосылки, необходимо указывать, когда именно эта математическая зависимость вступит в противоречие с собственными основаниями. То есть ясно формулировать граничные условия.

Г]. Можно также обратиться к чисто математическим инструментам прогнозирования, которые десятки тысяч людей используют каждый день с самой высокой интенсивностью — они пытаются узнать цены на бирже, определить перспективы развития каких-то территорий или отраслей. Но каждый экономический кризис демонстрирует краткосрочность и низкую точность подобных прогнозов.

И. В. Бестужев-Лада достаточно точно указал на пределы «глубины упреждения прогноза» с использованием математических моделей: он сопоставил «эволюционный цикл развития» объекта прогнозирования и «глубину прогноза». Формализованные методы отличаются высокой точностью, если глубина прогнозирования меньше «эволюционного цикла развития» [19, с. 133]. Дальше — качественный скачок, изменения сути объекта. Чтобы «заглянуть за горизонт», он рекомендовал использовать интуитивные методы.

Основную гносеологическую проблему долговременных математических прогнозов формулирует В.А. Федоров: «Принципиальной особенностью прогностического познания является то, что оно представляет собой знание об изменении прогнозируемого объекта, о самом процессе изменения и его результате, в то время как большинство концепций истины (семантическая, когерентная, корреспондентская и др.) восходят к ее аристотелевскому пониманию, согласно которому истинность или ложность знания устанавливается его сопоставлением с существующим положением вещей» [231]. То есть сложности возникают с критериями истины, которые авторы пытаются применить к собственным прогнозам. Ну какие прогнозы, сделанные в СССР 1983-го — о развитии Союза, о международной обстановке — можно было серьезно рассматривать спустя десять лет? Ведь не просто исчезла советская власть, рассыпалась сама концепция «развитого социализма». А в математических прогнозах критерии необходимо формулировать максимально четко и однозначно.

Последние десятилетия эта проблема в прогнозировании сохранилась, несмотря на фантастический рост возможностей компьютеров. Достаточно типичная работа: «Эффективность научно-технических проектов и программ». Авторы исследовали большое количество проектов в различных областях, тут и «Научные космические исследования» и «Юго-Западная железная дорога (Украина)». Для создания математических моделей использованы самые разные инструменты. Тщательно описаны методы приведения характеристик исследуемой системы к численным показателям и коэффициентам. Но львиную долю коэффициентов можно было применять лишь в узкой области: «… предложены следующие рекомендации: z< 1, 8 — высокая вероятность банкротства, z>2,67 — низкая вероятность банкротства 1, 8 2, 67 — для принятия решения требуются дополнительные решения» [276, с. 145]. В 2017 году остается разве что с улыбкой посмотреть на эти коэффициенты, так все изменилось на Украине за десятилетие после выхода книги.

Прогнозы, основанные только на математическом анализе, сохраняют значимость, лишь когда отсутствуют качественные изменения.

η.1. Неужели математики вообще не пытаются оценить потенциальные качественные скачки в развитии техники и общества? Такие попытки существуют. Самый простой подход — использовать рост вычислительной мощности компьютеров как основание для качественного скачка: тогда простейшая геометрическая прогрессия (тот же «Закон Мура») позволит фактически соотносить вычислительные возможности, достигнутые к условному 2… году с функциями (с пожеланиями футуролога). И если какой-то процесс можно «просчитать», то он будет реализован. Наиболее последовательно проводит такую линию футуролог Р. Курцвейл [292]. Многие из его прогнозов блестяще оправдались. Но он же в области прогнозов, имеющей отношение к своей профессиональной деятельности, потерпел поражение: глава фирмы, создающей устройства для распознавания человеческой речи, прогнозировал создание карманного переводчика к 2010 году. Действительно, системы перевода усовершенствовались, и многие тексты можно переводить с относительно высокой степенью точности, но гарантированно адекватный перевод текста на момент написания этих строк остается недоступным. Вообще проблема трангумаснистического движения (в смысле точности прогнозирования) — это попытка за перечислением тех возможностей, которые открывает развитие компьютеров, скрыть недостаток способов их достижения. То есть количественные возможности вычислений рано или поздно перейдут в качество искусственных интеллектов, но этот переход потребуется сделать человеку, то есть осмыслить и спроектировать искусственный интеллект. Поэтому не получается «назначить» «закон Мура» ответом на абсолютно все вопросы по ограниченности возможностей перцепронов, нейросетей, современного программного обеспечения и т. п.