Синтез современности. Руины ГАХН и постдисциплинарность

Эпизод 4: мнимый институт революционной ситуации

Хотя все сочинения Мерло-Понти о политике были написаны в основном с левых позиций, он перешел от марксизма ранних лет (дистанцированного как от либеральной демократии, так и от сталинизма) к более позднему отказу от революционной политики в пользу того, что не очень убедительно назвал «новым либерализмом». Мерло-Понти опубликовал множество статей и колонок по частным политическим вопросам. Но было два специфических момента – сразу после Второй мировой войны и в начале войны в Корее – когда он дал более общий экзистенциально-феноменологический анализ понятия революции. Сделал он это, что примечательно, негативным образом в «Приключениях диалектики» (1955) (и читавшемся одновременно курсе «Институт в личной и публичной истории»), а также ранее, в более сочувственном духе в книгах «Гуманизм и террор» (1949) и «Феноменология восприятия» (1945). Вместе эти разрозненные фрагменты складываются в весьма солидный анализ понятия революции. Возможно, однако, их непреходящее значение связано с появляющимся в них понятием института.

В «Приключениях диалектики» Мерло-Понти теоретически осмысляет историческую темпоральность революции как парадокс института, в котором необходимость учреждения революционного правительства идет вразрез с самой практикой революции и чистотой ее целей. Это обсуждение также служит ему поводом для публичного отказа от марксизма. Сам отказ принимает уже знакомую форму общей мысли, которую повторяют настолько часто, насколько редко ставят под сомнение. Это мысль о том, что революции «всегда» терпят поражение:

Неслучайно все известные революции выродились: это происходит потому, что в качестве установленных режимов они не могут быть тем, чем они были в качестве движений; именно потому, что историческое движение имело успех и закончилось созданием института, оно перестает быть собой: оно «предает» и «калечит» себя в самом своем осуществлении. Революции истинны как движения и ложны как режимы^[37].

Несмотря на всю лаконичность формулировок, этот аргумент не согласуется с более общей и глубже разработанной теорией истории у Мерло-Понти, теорией интерпретативной двусмысленности в игре исторических сил. Здесь обязательность, с которой, по всеобщему мнению, революция предает себя, заканчивается крайне поляризированной альтернативой между негативным и позитивным исходами (жесткий дуализм, необычный для творчества Мерло-Понти). Тем самым игнорируется его собственная, более убедительная идея о том, что историю невозможно тотализировать в форме правильной (или неправильной) проекции, потому что мы всегда уже захвачены ее процессом. Любое историческое действие и интерпретация несут на себе отпечаток пристрастности и риска, который налагает этот факт^[38].

Мерло-Понти ставит вопрос ребром, когда утверждает: «Сущность революции следует искать в тот момент, когда свергнутый класс уже не правит, а поднимающийся класс еще не правит»^[39]. В феноменологическом импульсе мыслить революцию с точки зрения ее сущности есть что-то, что бьет совсем мимо цели. Например, ее «момент» здесь не просто нащупывается в темноте, а находится как бы по мановению волшебной палочки вне времени. Он не признает и не мог бы признать запутанную контингентность, проволочки и сдвиги, путаницы и непонимание, характеризовавшие, например, Октябрьскую революцию. Это событие было по-разному превратно понято не только извне, но, как показывает Адамчак, и изнутри, и до такой степени превратно, что можно сказать, что превратное понимание представляется одной из ключевых характеристик этой образцовой революции. Эта определяющая характеристика идет вразрез с претензиями Мерло-Понти ухватить сущность^[40]. И тем не менее, несмотря на эту критическую неадекватность, его диагноз кажется верным. Несмотря ни на что, он представляет нечто очень важное, что касается вопроса о темпоральности, которую вызывает к жизни освободительная борьба, независимо от того, увенчалась она кажущейся победой или нет^[41].

Клод Лефор, учившийся у Мерло-Понти, отмечал, что его «концепция философии была нескончаемым и многогранным процессом вопрошания, тогда как марксизм требует от нас выбрать один конкретный способ вопрошания, обращенного к миру»^[42]. Как резюмировала Соня Крукс в своем анализе политической философии Мерло-Понти: «Ключевая идея праксиса не означает больше для Мерло-Понти унификации теории и практики в революционном действии, но означает любую деятельность человека по само-построению»^[43]. Даже в ранних сочувственных прочтениях Маркса Мерло-Понти был склонен лишать его классового содержания в угоду более обобщенной экзистенциальной практики языка или выражения общего процессуального характера истории. И тем не менее в этих ранних анализах понятие революции рассматривается эксплицитно и позитивно, например в экзистенциальном анализе из «Феноменологии восприятия», который касается феноменологии зарождающегося революционного классового сознания. В более поздних анализах феноменология революции несет в себе собственную погибель из-за присущей ей проблематики учреждающих институтов. Раньше же революция была временным горизонтом рождения коллективного сознания. Это коллективное сознание рождается из индивидуального, имплицитного и привычно принимаемого опыта неравенства и несправедливости, когда посредством обнаружения того, что другие тоже разделяют этот опыт, последний становится эксплицитным.

Класс становится реальностью, и известно, что ситуация является революционной, когда единство, которое объективно связывает различные слои пролетариата <…> проживается в модальности восприятия какой-то общей для существования каждого слоя преграды. Вовсе не обязательно, чтобы в какой-то момент возникло представление революции. <…> Ни фатум, ни разрушающий его свободный акт не доходят до представления, они проживаются в двусмысленности^[44].

Терминология может показаться относящейся к другой эпохе, довольно далекой от сегодняшней. Много времени прошло и с момента теоретического осмысления революции Лениным в 1915 году. Но есть в этом экзистенциально-феноменологическом «дополнении» к Ленину, которое сделал Мерло-Понти в 1945 году, что-то, что подсказывает: оно способно резонировать с нашим настоящим и с его собственным отношением к историческим институтам революции. Во-первых, в свете критики партии как революционной организации – института, который предвосхищает и дает эвристику для учреждающей власти революционного сознания, – Мерло-Понти использует экзистенциальную феноменологию для решения критической задачи свержения любой репрезентативной и централизованной власти учреждать и тем самым направлять новые формы коллективного сознания. Здесь эта власть укоренена в той самой сущности, на которую она будет действовать, если и когда она сможет стать эксплицитной в признании коллективного бытия ее носителя. На фоне актуальной политической борьбы эта идея может показаться недостаточно конкретной. Классовое чувство, на котором она основывается, может уже не иметь той актуальности. Но формирование общего сознания, проект которого разворачивает Мерло-Понти в своем анализе революции, продолжает представлять интерес именно благодаря его озабоченности генеративными аспектами неоднозначности жизненного опыта, взятого как индивидуально, так и на коллективном социальном и историческом уровне.

Таким образом, появляется перспектива вписать модальности социального и коллективного сознания, поставленные под вопрос в предыдущих эпизодах, наделив их дальнейшим, эксплицитно политическим смыслом. Такой подход к революции как к зарождающемуся коллективному сознанию предвосхищает позднейшую разработку понятия института у Мерло-Понти. Наиболее ясно Мерло-Понти артикулирует суть этой концепции в лекционном курсе 1950-х годов под названием «Институт в личной и политической истории». Здесь сама концепция подается как критика конституирующего субъекта гуссерлевской трансцендентальной феноменологии, которая одновременно критически противопоставляет себя конститутивным политическим формам, критикуемым Гуссерлем в его политических сочинениях:

Если бы субъект был институирующим, а не конституирующим, мы бы поняли <…>, что субъект не мгновенен и что другой человек – не просто негатив меня самого <…> Институирующий субъект способен сосуществовать с другим, потому что институированное не есть непосредственное отражение деятельности первого и может быть подхвачено им самим или другим без необходимости полного воссоздания. Таким образом, институированное существует между другими и мною, между мною и мною, как связующее звено, последствие и гарантия нашей принадлежности к одному и тому же миру.

Поэтому под институтом мы подразумевали здесь те события в опыте, которые наделяют его устойчивыми, длящимися аспектами, по отношению к которым получает смысл, служит мыслимым продолжением или историей целый ряд других опытов, – или же опять-таки события, которые откладывают смысл во мне, не просто как нечто уцелевшее или как осадок, но как клич, зовущий за собой, как требование будущего^[45].

В текущем контексте мое предположение состоит в том, что этот примечательный пассаж может быть прочитан как продуктивная параллель к гораздо менее известному мецгеровскому образу паузы, заминки перед тем, как политика обретет свою подлинную форму, и к распределенному единству сознания, о котором писал Шпет. Можно сказать, что все они искали что-то вроде связующего звена между индивидуальным и коллективным, которое здесь артикулирует Мерло-Понти.

Но не прочитывается ли это также как модель для исторического исследования, особенно с учетом такого института, как ГАХН, с его многочисленными и яркими двусмысленностями? ГАХН можно считать институтом, не имеющим четко конституированного предела или формы, но он, скорее, кажется тесно связанным с теми, кто будет его историзировать как одну сторону институирующего, учредительного процесса.

Перевод с английского Инны Кушнаревой

Экстраполяция текста с помощью искусственных нейронных сетей. Архив ГАХН
Борис Орехов

1. Нейросети как инструмент

Искусственные нейронные сети плотно вошли в современную инженерную практику, подарив человечеству очередную надежду на создание сильного искусственного интеллекта. Такое воодушевление уже охватывало техническое сообщество несколько раз за предыдущие полстолетия, но такие периоды сменялись временем разочарования, называемым «зимой искусственного интеллекта». Однако успехи последних лет действительно впечатляющие, пусть и несколько преувеличены в кричащих заголовках СМИ: нейросети неплохо умеют помогать компьютерам распознавать людей на фотографиях, переводить звучащую речь в текст, улучшать качество картинки. Скептики, разумеется, правы: нейросети не более (а иногда и менее) «интеллектуальны», чем простейшие организмы, реагирующие на внешние раздражители, но несомненно и то, что реагируют они на эти раздражители правильно и практически без вмешательства человека.

Искусственными нейронными сетями занимаются преимущественно специалисты технического профиля, разрабатывающие новые архитектуры и подходы, позволяющие улучшить качество их работы. Гуманитарии только подступаются к осмыслению того, как этот новый инструмент может изменить представление об исследовательских практиках, о самом предмете исследования и взаимодействии с ним. Мне кажется, что текстовое наследие ГАХН – это хороший повод поговорить на эту тему. Хотя бы потому что привычный к интеллектуальным новациям коллектив, нам это наследие оставивший, не побоялся бы такой темы^[46]. Вступление в неизвестное (или по меньшей мере слабо изученное) всегда требует научной смелости, и сегодня именно ее мы можем позаимствовать у академиков ГАХН.

Нейросети (таким сокращенным словом я буду пользоваться, чтобы отличать их от естественных нейронных связей у живых организмов, обладающих нервной системой) – это продолжение и развитие концепции «машинного обучения», в центре которой стоит проблема принятия решений. Если мы собираемся доверить какую-то деятельность компьютеру, то он должен каким-то образом самостоятельно давать ответы на многочисленные вопросы, которые неизбежно будут вставать в процессе этой деятельности. Например, в тот момент, когда на наш электронный адрес приходит очередное письмо, почтовая программа должна решить, отнести это отправление к желательным и поместить в папку «Входящие» или пометить как спам. Как машина должна это решить? Приблизительно до 1980-х годов считалось, что наиболее эффективный способ – это привлечь к работе эксперта, он вручную пропишет для компьютера специальную систему правил и та будет на них ориентироваться. Например, если в письме есть кричащие цвета, большие буквы нелепых шрифтов, картинок больше, чем текста, то, вероятнее всего, это назойливая реклама, а не сообщение, которое мы были бы рады прочесть. Программы строились как так называемые экспертные системы, то есть слепо следующие разработанному человеком алгоритму исполнители.

Но чем дальше, тем больше у такого подхода обнаруживалось недостатков. Привлекать эксперта к написанию правил оказалось дорого, ситуация все время менялась (например, спамеры придумывали новые способы обхода фильтров), и эксперты не успевали переписывать свои алгоритмы, наконец, сами предметы, с которыми имели дело эксперты, оказывались порой настолько сложны, что просто не поддавались описанию в простых терминах вроде «если X, то Y» и содержали неочевидные даже самим специалистам закономерности. Одновременно с этим стремительно развивалась компьютерная техника, дешевле становились вычисления и хранение информации. Все это создало очевидные предпосылки для смены курса: надо было сделать так, чтобы машина сама выявляла закономерности в информации (которой теперь накопилось много), научалась принятию правильных решений так, как учится этому человек в первые годы жизни – просто наблюдая за тем, что происходит вокруг, и делая выводы.

Оказалось, что это не только возможно, но и эффективно – экономически и организационно, что и решило дело, потому что принимающие решения роботы были нужны прежде всего коммерческим компаниям. Затратную работу исследования больших массивов данных можно было передоверить машине, которая стала находить решения сама, ориентируясь на сложные связи между ансамблями параметров. Детальное обозрение этих параметров давно выходит за рамки человеческих возможностей, современные модели обучаются на сотнях гигабайт информации, что должно равняться сотням тысяч книг в привычном нам эквиваленте.

2. Нейросети и тексты: обучение и порождение

Нейросети – это особенное подмножество машинного обучения, они требуют больше данных, учатся медленнее, но выдают гораздо более качественный результат. Особенно стал известен случай с распознаванием образов на картинках специально подготовленного для такой задачи набора ImageNet. В какой-то момент прогресс нейронных сетей в принятии решений о том, кто именно изображен на фотографии, достиг такой отметки, при которой стало ясно, что люди, пытаясь решить ту же задачу, ошибаются чаще роботов^[47].

Но нейросети, как видно из этого экскурса, – это прикладной инструмент. Может ли он помочь исследователю, который заинтересован не в прикладных задачах, а в получении нового знания? Что особенно важно – может ли он помочь ученому-гуманитарию, имеющему дело со специальным недискретным и плохо формализуемым исследовательским объектом?

Нейросети существуют разных видов и используются они, разумеется, для разных задач, а число их видов постоянно увеличивается. Но сейчас нас будут интересовать специфически такие, которые умеют строить языковые модели. Для компьютера речь – это просто последовательность единиц языка, поэтому и вся языковая модель представляет собой набор вероятностей – с какой-то за текущим словом идет одно слово, а с какой-то другой вероятностью другое слово. Такие сети научаются на уже существующих текстах и в качестве побочного, но важного для нас следствия, могут, ориентируясь на выученные вероятности, сами порождать последовательности слов, букв – чего угодно, из чего последовательности (например, тексты, но это могут быть и ноты, и программный код, и ДНК.) состоят. Удивительной особенностью таких порожденных компьютером новых текстов является то, что для читателя очевидна их зависимость от текста-источника, то есть от того корпуса, на котором сеть обучалась. Такие искусственные тексты в разных отношениях похожи на свой исходник^[48], его узнают по порожденным произведениям, это доказывается экспериментально^[49]. Такого эффекта не производили ранние попытки генерировать тексты на компьютере^[50]: в ходе тех экспериментов десятилетия назад, без нейросетей, произведение составлялось компьютером из случайно выбранных из словаря слов. И хотя эти словари обычно создавались не случайным образом, а тоже выбирались из какого-то текста-источника, конечный результат этот источник никак не напоминал. Для исследователя такая разница в эффектах должна значить, что текст – это все же в первую очередь не набор слов, а их контекстуальные связи. Не парадигматика, а синтагматика (отсюда следует заметная ограниченность, а к настоящему моменту и исчерпанность эвристического потенциала частотных словарей). И это уже значимый научный вывод.

Но не обязательно на этом выводе останавливаться. Можно работать с этими порожденными текстами и дополнять ими наши исследовательские коллекции. Разумеется, речь не идет о том, чтобы наводнить состав оригиналов электронными подделками. Сгенерированные тексты иерархически всегда будут ниже, занимая подчиненное положение. Но определенный смысл в них все же есть.