А что с материальным ритмами вычислительных алгоритмов? Какой пищеварительный коррелят не подразумевает поедание вычислительного устройства? Если говорить откровенно, вычислительные алгоритмы выполняются – и только – на вычислительных устройствах. Пример псевдокода (частично код, а частично описание алгоритма либо функции естественным языком):

Машины считывают по одной строчке за раз, сверху вниз, если не изменить направление. Первая строчка, a = 0, – это ингредиент, или описание переменной. Первая часть второй строчки говорит устройству, как долго готовить, a <= 100, или так долго, пока a меньше или равно 100. Это считается. Вторая часть второй строки уточняет процесс, который произойдет с ингредиентом или переменной, a = a + 1, что при первой итерации (и всех последующих) означает, что каждый раз, когда a вбрасывают в смесь, a увеличивается на единицу, а = 0 + 1 [следовательно, после первого выполнения a = 1]. Фигурные скобки можно сравнить с резервуаром, содержащим результаты нашего цикла. Так что устройство «печатает» 1, но, что самое важное, это «при» означает, что мы остаемся в цикле, пока a не превысит 100. Так что резервуар, функция печати, будет наполняться, пока не получит a = 100, и машина будет печатать 1, 2, 3, […], 100, а затем остановится. Этот результат будет достигнут меньше чем за секунду после нажатия кнопки «выполнить» без необходимости что-либо понимать в вычислении, темпоральности, условии и ограничении или формате вывода. Этот результат не является процессом. Как и объяснение синтаксиса алгоритма.

Каждый символ, элемент синтаксиса и системная функция («при») в этом очень простом куске псевдокода – в исполнении – представляет собой нечто совершенно иное для машины. a, = и 0 первой строки – это связанные байты (bundled bytes), код внутри кода, соответствующий компоновке электрических цепей, временному и затухшему импульсу в памяти. При, a <= 100 и т. д. – это вложенные функции, наборы кода внутри наборов вложенного кода, которые заставляют цепочки с a танцевать, двигаться, меняться, заряжаться и разряжаться, ритмический импульс, не-импульс, импульс, скрытый в самой материальности цепочек. Так как a считается, повторяется до 100, машина резонирует, вибрирует, нагревается, заряжается и разряжается. Алгоритм (algorithm) более точно понятен как алгоРИТМ, как материальные заряды, резонансы, темпоральности в утробе машины, а также как направленные и сконструированные заряды, резонансы, темпоральности, распределяемые вдоль и поперек (across and through) ее ритмически питаемых и беспорядочных интерфейсов, полностью совместимых с человеческими соматическими зарядами, биоритмами, аффективно-эстетическими проявлениями. Меньше чем за секунду. Спрятанные в черный ящик в эффектах сознания, превзойденные в бессознательных аффектах. Тела, в движении и покое, ограничении и замысле, энергетике и дискретных материальностях, интраакциях, модульных, автономных функциях и соматических расстройствах.

Свайп. Клик. Холд. Проверить. Контрольная сумма. Проверить. Лайкнуть. Купить прямо сейчас.

Постчеловеческие алгоРитмы.

Вторжение Google в наши личные данные даже царапины на коже не оставит.

См. также: Вычислительный поворот; Альтергоритм; Алгоритмические исследования; ИИ (искусственный интеллект); Информационная непрозрачность; Общество метаданных; Сетевой аффект; Не-человеческая агентность; Постчеловеческая этика.

В основе алгоритмических исследований лежит эпистемологическое утверждение о том, что цифровые технологии видоизменяют условия возможности ряда важнейших дискурсивных и материальных практик. Эти практики и формы их производства, представления, распространения и обращения включают определение Бытия, структурирование Социального, инструментализацию Политического и активизацию Культурного. Посредством интенсивных вмешательств в саму структуру этих ключевых концептуальных практик они переоснащают – и во многом заново производят – саму природу того, что мы понимаем под жизнью как таковой.

В частности, Бруно Латур и Эдуарду Вивейруш де Кастру описали значительные сдвиги, произошедшие с категориальными различиями, относительно стабильно существовавшими в рамках западного проекта Модерна. Посмотрите на возрастающую неразличимость человеческого и животного, человеческого и не-человеческого – классические бинарные оппозиции нарушены повсеместным вторжением технического опосредования. Развивая сенсорные возможности и эволюционируя в своей «разумности», цифровые технологии делают возможным и материализуют другое состояние Бытия между (или по ту сторону?) человеком и животным, ни с одним из них не совпадающее, однако затрагивающее их обоих. Эти технологии пронизывают нашу плоть и сливаются с нашей кожей и кровью; они перестраивают наши нейронные сети и меняют мыслительные паттерны, по мере того как объекты приобретают всевозрастающие возможности для «умного» обучения, реакции, суждения и ответа. Эти перемены глубоко влияют на сознание, на органы чувств, на эволюцию и познание как человеческих, так и не-человеческих агентов. И даже эта бинарная оппозиция может больше не устоять: можем ли мы начать думать о цифровом в ачеловеческой (ahuman) форме – как о самостоятельном цифровом агенте, с собственной разумной способностью, чье миропонимание действительно выходит за антропоцентрические рамки?

Ключевым элементом этого смещения перспективы и возможности этого другого определения Бытия выступает вычислительный алгоритм. Его можно коротко определить как инструкции или правила, написанные языком, подходящим для того, чтобы компьютер мог обработать задачу и впоследствии решить ее либо выполнить. Заняв свое место в новой триаде (наряду с человеческим и животным), цифровая технология совершает двойной прорыв. Алгоритм не только обретает собственную жизнь, но также берет на себя и наши жизни – до такой степени, что мы начинаем говорить об отдельной алгоритмической жизни и ее условиях в многочисленных существующих в мире ее воплощениях. Со сдвигом и развитием вычислительной культуры мы можем прояснить не только состояние алгоритмических условий жизни в XXI веке, но также определить ее неудачи и промахи, а также то, как вычислительная культура не справляется с выполнением обещанного. Анализ правил, глюков и ошибок имеет огромное значение для оценки подъема и упадка алгоритмов. Если коротко, то такой анализ формирует новое дискурсивное поле, где алгоритмы становятся объектом социально-критического исследования.

Разработанный нами Кодекс[8] устанавливает параметры изучения алгоритмических детерминаций (Peters, 2012) экономической, социальной, политической и культурной жизни наряду с развивающимися формами их бытия и действия. В нем приводится далеко не полный список предложений к изучению алгоритмических состояний (states), анализу производимых алгоритмами форм жизни и критическому осмыслению масштаба переплетений жизни с алгоритмами и алгоритмическими операциями. Кодекс выражает наш призыв к алгоритмическим исследованиям (АИ), открывая изучение определенных, переработанных и произведенных алгоритмами горизонтов бытия.