Исследования сложности превратились в одну из наиболее многообещающих областей научной мысли. Они по сути своей междисциплинарны, будучи плодом деятельности физиков, специалистов по теории информации, биологов и других ученых, которые вместе пытаются понять то, что нельзя охватить единственной областью исследований.

Количество, или уровень сложности, зависит от четырех факторов: это гетерогенность, сеть, взаимозависимость и адаптация. Представим их как четыре узла, предлагает Скотт Пейдж, директор Центра исследований сложных систем Мичиганского университета. В одной точке, говорит Пейдж, все эти узлы обращаются в ноль. Мы обитали в изолированных, однородных сообществах, плохо приспособленных для адаптации к быстро меняющимся условиям, но в течение тысяч лет этот факт мало что значил. Так, разрушение Римской империи заняло века. «За последние годы мы довели объем на всех этих узлах до 11, – утверждает Пейдж[38]. – И мы никак не уразумеем, каковы будут последствия»[39]. И именно незнание приводит нас к третьему фактору воздействия.

И снова мы возвращаемся к нашему вопросу на миллион (нет, на целый миллиард): что дальше? Никто не знает… Ни высокооплачиваемые консультанты McKinsey & Company, ни аналитики на каком-нибудь суперсекретном объекте АНБ, ни уж точно авторы этой книги – ответа не даст никто. Введение к книге мы начали с того, что за последние несколько сотен лет человечество продемонстрировало весьма прискорбные умения, когда дело заходило о предсказании будущего. На самом деле эксперты и футуристы лидируют в этом списке разочарований, уступая даже результатам случайных выборок[40]. (Wall Street Journal много лет вела популярную колонку, в которой предсказания финансовых аналитиков сравнивались с результатами случайных бросков дротиков дартс в страницы со списками ценных бумаг; дартс почти всегда выигрывали.) Если в прежние дни прогнозы напоминали игру в наперсток, всё еще более неопределенно сегодня, когда степень мировой сложности с нашей легкой руки начала расти со скоростью турбокомпрессора.

Климатологи постоянно твердят, что глобальное потепление – это неправильный термин. Не в каждом регионе температура растет. На самом деле то, что наблюдается во многих регионах, – это возрастание экстремальных погодных явлений[41]. Все дело в том, что масштабное повышение температуры вносит больше вариабельности в любой конкретный погодный паттерн, а в результате в некоторых областях становится суше, в других растет влажность, и почти везде увеличивается число ураганов. Глобальное потепление принесло отнюдь не одно лишь повсеместное повышение температуры – оно критически увеличило волатильность климатической системы; потепление в действительности – лишь начало возрастающей метеорологической неопределенности.

На протяжении большей части истории успехи человечества были напрямую связаны с умением давать точные прогнозы. Средневековый купец знал не так уж много; но если ему было известно, что в Рейнланде сильная засуха, он мог предсказать, что за пшеницу в этом регионе можно запросить хорошую цену. В эпоху сложности, однако, непредвиденное развитие событий может изменить правила игры за считаные дни.

И именно в этом месте наша книга отходит от простого описания условий асимметрии, неопределенности и сложности, чтобы дать некоторые советы о том, что с этим делать.

Незнание – благо. Действительно, мы вступили в эпоху, когда признание собственного невежества дает стратегические преимущества перед тратой ресурсов (подкомиссии, «мозговые центры», прогнозы объемов и рынков сбыта) на достижение все более неверной цели предвидения грядущих событий.

Как построить компанию, правительственное учреждение, факультет университета или даже карьеру на принципе незнания? Не правда ли, звучит как какой-нибудь замысловатый коан дзен – мистический и, в конечном итоге, не имеющий ответа. Но мы способны воспользоваться уроками людей, которые, чтобы вернуться к методу мышления Уильяма Гибсона, побывали в будущем, одновременно пребывая в настоящем. Специалисты из самых разнообразных сфер, таких как военное дело, науки о жизни, технологии и даже новостные СМИ, начали создавать организации, прямо завязанные на сложность и непредсказуемость. И у них гораздо больше общего, чем можно представить.

Так случилось, что Media Lab – отличный отправной пункт, откуда можно бросить взгляд на образ этого будущего разума, поскольку принципы более или менее встроены в ее ДНК. Термин «медиа» всегда толковали весьма свободно как «способ передачи информации» или «материал или форма, которую использует художник, писатель или музыкант», но также как «субстанция, которая где-то существует или растет» или просто как «нечто, используемое для определенной цели»[42].

Лаборатория нуждается в таком объемном «зонтике», потому что она всегда являлась этаким «островом заброшенных игрушек»[43] – местом для художников, творящих новые технологии, инженеров, занимающихся генетикой, и компьютерщиков, пытающихся заново изобрести систему образования. Культура в лаборатории не столько междисциплинарна, сколько горделиво «антидисциплинарна»[44]; профессора и студенты зачастую не столько занимаются междисциплинарным сотрудничеством, сколько исследуют области, лежащие между и за ними.

Этот подход ввел в действие сооснователь Лаборатории Николас Негропонте. Media Lab возникла из Группы машинной архитектуры (Architecture Machine Group), одним из основателей которой был Негропонте. В ней архитекторы MIT использовали продвинутые графические компьютеры для экспериментов с компьютерным дизайном, и Негропонте (вместе со Стивом Джобсом в Кремниевой долине) предвидел эру, в которой компьютеры станут персональными устройствами. Также Негропонте предсказал массовую конвергенцию, которая смешает все дисциплины воедино и свяжет вместе науки и искусства, – академическая программа Media Lab так и называется: «Медианауки и искусства» (Media Arts and Sciences).

К счастью для Негропонте и Media Lab, мир созрел для подобного послания, и Лаборатория сумела запустить уникальную модель, в рамках которой консорциум компаний (многие из которых конкурировали между собой) должен был давать средства для проведения работ и делиться всей интеллектуальной собственностью. Так было создано пространство свободных исследований с громадной степенью свободы для студентов, профессоров и приглашенных исследователей, при этом модель консорциума позволяла каждому делиться всем со всеми остальными в рамках Лаборатории[45].

В первые годы существования Media Lab нарисовала «дорожную карту» для мира с продвинутыми технологиями отображений, тач-скринами, виртуальной реальностью, голографией, пользовательскими интерфейсами, сенсорами, хептикой[46], научением, персональными роботами, искусственным интеллектом, программным обеспечением и компьютеризацией, 3D-печатью и производством и так далее. Долгие годы членом Инспекционной комиссии Лаборатории был Джон Скалли, глава Apple на протяжении большей части 1980-х годов. Недавно он рассказал: «Многие идеи, которые мы реализовали в Apple, вышли из Media Lab в MIT»[47].

Когда многие из предсказаний Негропонте воплотились в реальности, мир стал цифровым, компьютеры наделили людей и вещи возможностью контактировать друг с другом эффективно, дешево и изощренно; мир стал более открытым, сетевым и сложным, и Лаборатория вступила в неизведанные области – социальные сети, большие базы данных, экономику, гражданское право, города, криптовалюты и многое другое, что становилось более конкретным и доступным по мере того, как интернет, компьютеры и цифровые девайсы открывали эти царства новому мышлению и обновлению.