Kitabı oxu: «Реальность на кону: Как игры объясняют человеческую природу»

Знак информационной продукции (Федеральный закон № 436–ФЗ от 29.12.2010 г.)

Переводчик: Петр Фаворов

Научный редактор: Андрей Бабицкий

Издатель: Павел Подкосов

Руководитель проекта: Александра Казакова

Арт-директор: Юрий Буга

Дизайн обложки: Алина Лоскутова

Корректоры: Елена Барановская, Елена Воеводина

Верстка: Андрей Фоминов

© Kelly Clancy, 2024

All rights reserved including the rights of reproduction in whole or in part in any form.

© Издание на русском языке, перевод, оформление. ООО «Альпина нон-фикшн», 2026

* * *

Все права защищены. Данная электронная книга предназначена исключительно для частного использования в личных (некоммерческих) целях. Электронная книга, ее части, фрагменты и элементы, включая текст, изображения и иное, не подлежат копированию и любому другому использованию без разрешения правообладателя. В частности, запрещено такое использование, в результате которого электронная книга, ее часть, фрагмент или элемент станут доступными ограниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

Следующему поколению – и особенно моему сыну Киллиану, племянницам Фионе и Кире и племяннику Ронану. Если игра – это машина творения, мне не терпится увидеть, какие новые миры вы создадите

Часть I
Как познать непознанное

1
Игра творения

«Лила» – это игра¹ творения. Для пробужденного сознания вся вселенная с ее радостями и печалями, наслаждениями и страданиями представляется божественной игрой, забавой или постановкой. Это пьеса, в которой единое Сознание играет все роли.

КЕНДРА КРОССЕН-БЕРРОУЗ

Давно забытая игра ритмомахия («бой чисел») когда-то была самой популярной образовательной технологией средневековой Европы. Она оставалась обязательной частью монастырской учебной программы почти 500 лет. Овидий восхвалял ее как «лист, цветок и плод Арифметики², ее славу, хвалу и честь». Томас Мор изображал добродетельных жителей своей Утопии играющими в ритмомахию вместо «гибельных»³ игр вроде костей. Элита играла в нее отчасти для демонстрации своей учености. Церковные деятели верили, что игра не только обучает, но и просвещает: она учит игроков всеохватной гармонии мироздания и даже укрощает буйные нравы. Ритмомахия – «истинное пиршество для ума» – без слов открывала ученикам божественные истины через красоту игры⁴.

Также известная как «Игра философов», ритмомахия была игрой на захват фишек противника, родственной шахматам. Два игрока передвигали черные и белые фигуры разной формы по расчерченной на клетки доске в соответствии с особыми для каждой формы правилами. В отличие от шахмат, на фигурах были выгравированы цифры, призванные выражать идеи из теории чисел. Игрок мог взять фигуру соперника, только если числа на вступивших в бой фигурах находились в определенном геометрическом соотношении. Победа одерживалась, когда три или четыре фигуры выстраивались на стороне противника в «гармонию», то есть в геометрическую прогрессию.

Традиционно создание этой игры приписывали древнегреческому философу Пифагору, жившему в VI в. до н. э., хотя первые письменные упоминания о ней датируются лишь 1030 г. н. э. Тем не менее она явно отражала его учение. Ритмомахия считалась вершиной квадривиума – системы высшего образования, воплощающей пифагорейские идеалы поклонения числам. Квадривиум включал арифметику (чистые числа), геометрию (числа в пространстве), музыку (числа во времени) и астрономию (числа в пространстве и времени). В ритмомахии числа и формы двигались по доске в особом танце, складываясь в пространственные узоры, меняющиеся во времени. Эти идеи, какими бы безобидными они ни казались, заложили основу для одного из самых абсурдных утаиваний в истории науки.

Хотя ни одно из сочинений Пифагора до нас не дошло, его влияние на европейскую мысль было огромным. Родившись в Греции, он, по слухам, провел 20 лет, обучаясь у религиозных мистиков в Египте, прежде чем основать свою секту в греческой колонии Кротон. Его учение было аскетичным: он проповедовал вегетарианство и воздержание в эпоху морального упадка и растущей политической нестабильности. Его последователи совместно владели всем имуществом и сообща принимали пищу. Пифагор запрещал есть бобы из-за их сходства с человеческими зародышами, поскольку опасался, что там могут скрываться души людей. Но в первую очередь его учение обожествляло числа: они являлись для него строительными блоками всего мироздания. Числа стояли выше богов – они были их первопричиной.

«Все есть число», – провозглашал Пифагор. Однако не все числа были в его глазах равны. Центральное место в его космологии занимала идея гармонии. Он обнаружил, что высота музыкального тона зависит от длины колеблющейся струны, а гармония возникает, когда длины тронутых струн точно кратны друг другу. Поэтому он считал пропорции священными, веря, что они выражают гармонию Вселенной. Он поклонялся тому, что теперь называют рациональными числами, – целым числам (таким как 1, 2, 3) и их соотношениям (вроде одной трети или пяти шестых). Эти фундаментальные элементы, считал он, составляют основу всех явлений во Вселенной.

За два десятилетия своего пребывания в Кротоне его растущая община приобрела заметное политическое влияние. В конце концов местные правители сочли странного вегетарианца угрозой своей власти. Они надоумили разъяренную толпу изгнать общину, спалив ее здания дотла. Легенды по-разному описывают финал жизни Пифагора: изгнание, гибель в огне или самоубийство. Одна из версий гласит, что он спасался бегством, но остановился перед полем бобов, не желая топтать священное растение, и в итоге был настигнут и казнен преследователями. Несмотря на эту неудачу, его секта просуществовала еще 300 лет, а его идеи господствовали в европейской философии и образовании почти два тысячелетия.

Догматизм – враг интеллектуального прогресса. К сожалению, преданность Пифагора рациональным числам привела к научному подлогу. Считается, что один из его учеников, Гиппас, случайно открыл иррациональные числа в V в. до н. э. Если рациональные числа можно выразить как соотношение двух чисел, то иррациональные нельзя. Рациональные числа могут быть определены совершенно точно: одна вторая равна 0,5. Одна треть – это 0,3333… где тройка повторяется бесконечно. Мы заведомо знаем, что ее семимиллиардный знак – тройка. Квадратный корень из двух, напротив, иррационален. Он равен 1,41421356237… – десятичной дроби без конца или повторяющихся цифр. Иррациональные числа невозможно определить точно. Чтобы узнать семимиллиардный знак квадратного корня из двух, его нужно вычислить. Гиппас осознал, что иррациональные числа – это «алогос» (греч. ἄλογος), то есть «невыразимое». Их существование прямо противоречило пифагорейской доктрине, согласно которой все явления состоят из целых чисел и их соотношений. Они разрушали всю ту определенность и постижимость, которые, по убеждению Пифагора, числа придают Вселенной. Вскоре после сообщения о своем открытии Гиппас бесследно исчез; по некоторым сведениям, его утопили в море. Согласно легенде, секта оправдывала его убийство как жертвоприношение Посейдону, что ставило это деяние вне правовой юрисдикции.

Некоторые историки-медиевисты винят квадривиум в том, что он задержал развитие европейской науки на сотни лет. Его упор на гармонию ослеплял ученых, мешая им замечать фундаментальные достижения, например открытие иррациональных чисел или небесной механики. К XVII в. квадривиум был уже почти забыт, а математические методы, пришедшие из Персии и Индии, привели к прорывам в исчислении и теории вероятностей. Ритмомахию постигла та же участь. Гармонии, которые Пифагор и его последователи считали основой мироздания, оказались хрупким идеалом. Планеты движутся по эллиптическим, а не круговым орбитам, бросая вызов моделям вселенской упорядоченности. Иррациональные числа не просто существуют – размер их множества настолько велик, что оно полностью затмевает множество рациональных чисел. Если записать все рациональные и иррациональные числа на листках бумаги и бросить их в гигантскую шляпу, шанс вытащить рациональное число просто ничтожен – в математической вселенной они встречаются исчезающе редко.

Игры – это своего рода неистинная истина. То, что последовательно и согласовано в игре, необязательно отражает какие-либо факты, касающиеся реальности. Тем не менее игры все чаще используются как модели нашего мира. Игры для нас – это способ научиться анализировать поведение объектов в системах с четко определенными правилами. В лучшем случае игры позволяли нам глубже понять математику. Но в то же самое время идеологи использовали игры, чтобы сглаживать острые углы реальности.

Справедливости ради, сама игра никогда не является проблемой; проблема в догме, которой она служит. Мыслителей сдерживал принцип гармонии, а не ритмомахия. Ритмомахия была просто его представлением, запечатлевающим этот эстетический идеал в сознании многих поколений ученых. Игра вознаграждает игроков за принятие ее установок. Пацифист не сможет пройти Call of Duty, отказываясь стрелять в виртуальных противников; социалист не победит в «Монополии», не усвоив капиталистические замашки. Точно так же ритмомахия соблазняла своих игроков красотой пифагорейских идеалов. Игры больше чем модели мира; это модели, которые поощряют нашу в них веру. Они могут влиять на наше восприятие реальности – будь то к лучшему или к худшему. Таким образом, игры также обнажают убеждения и привычки играющих. Изучая наши взаимоотношения с играми на протяжении истории, мы можем лучше понять представления людей далекого прошлого и яснее увидеть свои собственные.

Игры древнее письменности. Го, шахматы, нарды и манкала – это живые ископаемые; они пережили империи и покорили многие культуры. Им нипочем даже лингвистические преграды: в игре мы можем взаимодействовать с сознанием другого человека независимо от его языка. Можно представить себе таверну в Древней Месопотамии, где собрались купцы и путешественники из дальних краев – неспособные объясниться на словах, но все же проводящие вечера за настольной игрой. На протяжении всей истории мигранты берегли свои игры как культурное наследие, сохраняя их на протяжении тысячелетий. Сегодня через игры себя определяют целые субкультуры, охватывающие многие континенты и разные поколения. Игры никуда не деваются, потому что задействуют универсальную систему обучения, присущую всем людям. Игры – продукт одновременно культуры и биологии, стимул, который мозг постепенно выработал для получения дармового удовольствия. Хотя игры часто сбрасывают со счетов как «баловство», они владеют человеческим вниманием на протяжении тысячелетий.

Люди настолько заворожены играми, что регулярно используют их как средство от тревог тяжелых времен. В своем описании Греко-персидских войн Геродот утверждал, что игры спасли жителей Лидии в период лишений. Лидийцы, писал он, были во многом похожи на греков. Они первыми начали чеканить монету и, по их собственному мнению, изобрели несколько игр, ныне распространенных повсеместно. Где-то во II тысячелетии до н. э. их поразил многолетний голод, но они нашли утешение в игре:

Потом, когда голод не прекращался⁵, они стали измышлять средства против него, причем каждый придумывал свое особое. Тогда-то, говорят они, и были изобретены игры в кубы, в кости, в мяч и другие, кроме шахматной игры; изобретение шахмат лидяне себе не приписывают. Изобретения эти служили для них средством против голода: один день они играли непрерывно, чтобы не думать о пище, на другой день ели и оставляли игру. Таким образом они жили восемнадцать лет⁶.

Хотя лидийцы едва ли изобрели перечисленные тут игры (кости точно существовали задолго до того), вполне можно вообразить, что они действительно искали в играх убежища в периоды нехватки пищи. Игры захватывающи по своей природе. История полна рассказов о знаменитых людях, погубленных страстью к играм или ставкам. Даже в наше время ежегодно фиксируется несколько случаев смерти во время игры – обычно от истощения, хотя некоторых и убивают в пылу соперничества⁷. Я упоминаю этот факт не для того, чтобы очернить игры, но для того, чтобы показать их силу. Тысячелетиями игры завораживали людей. Сегодня они, можно сказать, стали мощнейшим каналом распространения культуры. Они представляют собой сверхсильный стимул, настоящую психотропную технологию, поскольку с течением времени оказались приспособлены для максимального воздействия на систему вознаграждения нашего мозга. Изучая то, что люди любят, мы лучше понимаем людей. Более того – мы лучше понимаем само понимание: игры сильно повлияли на то, как мы накапливаем знания и осмысляем неизвестное.

Одна из трудностей при обсуждении игр – их гибкость как метафоры. Является ли «игра в понарошку» игрой? А экзамен? А головоломка? Существуют игры без игроков, массовые многопользовательские онлайн-игры, игры с отрицательной, нулевой или положительной суммой. Чтобы избежать пространных классификаций, я грубо определю игру как систему, наделенную некой целью. В условиях частичной неопределенности (будь то результат броска кости или выбора соперником своей стратегии) игроки принимают решения, стремясь достичь этой цели. Игра – это всегда столкновение с неизвестным и освоение способов его преодоления. «Развлечение – это просто другое слово для обучения»⁸, – пишет гейм-дизайнер Раф Костер. Кости и шахматы имеют мало общего, за исключением того, что в обоих случаях игроки пытаются предсказать развитие событий. В азартных играх они стремятся предугадать поведение среды, а в шахматах – действия противника. Игра может выглядеть как аукцион (с целью приобрести желанный товар по разумной цене), социальные сети (с целью привлечь внимание) или SimCity (с целью построить в цифровом пространстве устойчиво развивающийся мегаполис).

Случай занимает центральное место во многих играх, потому что случайность – это основополагающий поисковый алгоритм природы. Случайные мутации движут вперед эволюцию. Современные научные эксперименты задействуют рандомизацию, чтобы исключить влияние личных предпочтений и предрассудков ученых. Специалисты по машинному обучению применяют в своих моделях случайность, чтобы выталкивать систему из локальных минимумов и тщательнее исследовать пространство решений. Случайность же лежит в основе нашего древнего стремления играть. Задолго до людей и даже до млекопитающих это стремление появилось еще у самых первых животных.

Игра распространила природную стратегию случайного поиска на сферу поведения. Она сыграла ключевую роль в возникновении интеллекта. Эволюция относительно медленно реагирует на перемены в окружающей среде. Инновации распространяются лишь с той скоростью, с которой генетические мутации могут охватить всю популяцию. Возникновение нервной системы позволило животным быстро реагировать на изменения внешних условий, например мигрировать при смене климата или учиться избегать представителей ядовитого инвазивного вида. Однако жестко запрограммированные рефлексы могут быть неадаптивными: вспомните, как многие кошки абсурдно бурно реагируют на огурцы из-за врожденного страха перед змеями. Игра разделяет поведение и автоматические рефлексы, обеспечивая ему гибкость. Она привносит в сферу опыта случайность, создавая безопасную платформу для испытания неизвестного. Игра открывает животным новые горизонты, позволяя им сформировать арсенал адаптивных и надежных поведенческих программ. Играя, животные в случайном поиске вырабатывают целый спектр стратегий: если выполняется условие А, попробуй действие Б; если условие В, попробуй Г, а затем Д. Вместо негибкого ответа врожденного рефлекса игра позволяет исследовать набор вариантов, часть из которых оказываются более адаптивными, чем другие. Это настоящее горнило изобретательности – система обучения, подражающая гению эволюции. В естественном отборе мутации, ведущие к появлению особей, тела которых соответствуют требованиям среды, вознаграждаются выживанием. В игре закрепляются те модели поведения, которые верно предвосхищают эти требования. Игра для интеллекта – это то же, что мутация для эволюции.

Этим же объясняется и то, почему игра так часто предполагает потерю контроля. Выдры скатываются с грязевых склонов, птицы парят на воздушных потоках, дети кубарем валяются в пылу борьбы. Игра – это тренировка навыка обращения с неожиданным. Играющие животные намеренно попадают в безопасные неприятности, что помогает им научиться избегать настоящих угроз. Игровое поведение позволяет нашему мозгу строить более надежные модели мира, извлекая уроки из опыта, который иначе был бы нам недоступен⁹. Оно также представляет собой способ налаживания и проверки социальных связей. Игра – это деятельность, которая превращает неукрощенную реальность в нечто постижимое.

Если животным игровое поведение позволяет исследовать возможности своего тела, то людям игры помогают раскрывать потенциал своего разума. Тысячелетиями игры помогали оттачивать человеческую способность к логическому мышлению и интерактивному принятию решений. Первые свидетельства существования игровых досок относятся к периоду около 10 000 лет назад – эпохе, когда только начиналось одомашнивание кошек и зарождалось земледелие. В неолитических жилищах Ближнего Востока часто попадаются известняковые доски с рядами углублений, вероятно использовавшиеся для счетной игры, похожей на манкалу¹⁰. Возможно, эта игра помогала игрокам постигать основы математики. Перемещая камешки ради забавы, они постепенно осваивали абстрактную идею, которую мы теперь называем числами.

Помимо удовольствия, которое они нам приносят, игры поменяли наш образ мышления. Они служат умственной тренировкой, позволяя в безопасных условиях развивать стратегический подход, арифметические навыки и умение моделировать психические состояния других людей. Шахматы, го и подобные им игры совершенствуют социальное и стратегическое мышление. Языковые и интеллектуальные игры (такие как викторины, «Эрудит» и каламбуры) улучшают память и грамотность. Азартные игры тренируют способность просчитывать и вероятностно оценивать ситуацию. Китайские граверы IX в. н. э. создали первые игральные карты, положив начало играм с неполной информацией. Не видя карт соперника, игроки должны рассуждать о психологии и намерениях оппонентов – такие игры оттачивают наше умение понимать друг друга. Как отмечает исследователь искусственного интеллекта Джулиан Тогелиус, игры подобны оттискам разума. Каждая соответствует определенной когнитивной способности, а новые возникают по мере выявления неизученных функций и областей применения нашего разума. Игры вроде Pokémon Go напирают на нашу страсть к коллекционированию, а тетрис – на потребность в упорядочивании. Игровой дизайн – это отрасль когнитивной науки. Сами игры, по словам гейм-дизайнера Фрэнка Ланца, напоминают «любительскую нейробиологию, небольшие дозы цифровых препаратов, позволяющие ставить эксперименты над собственным мозгом»¹¹. В ходе игры мы яснее видим себя – свои предубеждения, слабости и сильные стороны.

В жизни мы часто усваиваем правила работы мира, наблюдая за последствиями своих действий. Например, прикоснувшись к горячей плите, мы узнаем, что это больно, и впредь избегаем чего-то подобного. Мы выводим правила («Не трогай горячее») из последствий («Ой, больно!»). В играх последствия определяются правилами. Игроки должны наперед рассуждать о том, что вытекает из их решений. Чтобы предугадать результат своего хода, шахматисту необходимо знать правила взаимодействия фигур. Игры учат нас осознанно анализировать причинно-следственные связи, что является ключевым навыком для жизни в сложных обществах, регулируемых правилами.

На самом деле, как мы снова и снова будем убеждаться в этой книге, игры лежат в центре нашего представления о самом процессе понимания. Покойный физик Ричард Фейнман развивал эту мысль в своем знаменитом курсе лекций, прочитанном им в Калифорнийском технологическом институте в начале 1960-х гг. «Что значит "понять" что-либо?»¹² – обращался он к переполненной аудитории. Мы можем сказать, что понимаем систему, если знаем управляющие ею правила:

Представьте себе, что сложный строй движущихся объектов, который и есть мир, – это что-то вроде гигантских шахмат, в которые играют боги, а мы следим за их игрой. В чем правила игры, мы не знаем; все, что нам разрешили, – это наблюдать за игрой. Конечно, если посмотреть подольше, то кое-какие правила можно ухватить. Под основными физическими воззрениями, под фундаментальной физикой мы понимаем правила игры. Но, даже зная все правила, можно не понять какого-то хода просто из-за его сложности или ограниченности нашего ума. Тот, кто играет в шахматы, знает, что правила выучить легко, а вот понять ход игрока или выбрать наилучший ход порой очень трудно… Приходится поэтому ограничиваться самыми основными правилами. Когда мы разбираемся в них, то уже считаем, что «поняли» мир¹³.

Правила системы (или игры) – это ее наиболее емкое представление. Мы никогда не сможем рассмотреть каждый возможный в той или иной игре ход. Огромное пространство всех номинально допустимых партий в го (от 10⁸⁰⁰ до гуголплекса, то есть 10^(10¹⁰⁰)) возникает всего из трех фундаментальных правил, действующих на доске 19 × 19. Как только мы усваиваем правила достаточно хорошо, чтобы предсказывать или объяснять отдельные ходы, мы можем утверждать, что понимаем игру, даже не проработав все ее возможные исходы. Как мы увидим дальше, предсказания – основная валюта мозга. Мы испытываем удовлетворение, сформировав предсказательную модель мира. Однако знание правил системы не всегда позволяет предсказать результат их применения. На основе обманчиво простых правил иногда возникает невероятно сложная динамика. Игровые модели могут создавать иллюзию, что мы понимаем систему лучше, чем на самом деле, – достаточно вспомнить об одержимости Пифагора рациональными числами, которая мешала ему разглядеть всю сложность окружающей реальности.

Игры всегда с нами, поскольку они представляют собой модель того, как работает наш разум. Они отросток системы обучения, которая сыграла ключевую роль в эволюции интеллекта. Игровой процесс служит инструментом, с помощью которого мозг генерирует данные для собственного обучения, чтобы построить более точные модели мира и улучшить тем самым свои прогнозы. Вероятно, отчасти поэтому игры традиционно ассоциировались с гаданием: на протяжении истории люди интуитивно чувствовали их связь со знанием будущего. Карты, кости и жребии издавна помогали принимать решения – и эта привычка, как мы увидим, позволяла снижать предвзятость человеческого выбора. Идея правил и их последствий лежит в основе того, что мы воспринимаем как «понимание». Все это не случайно. Игры не только изобретение; они еще и инстинкт.

Игры были мощным генератором знаний. Хотя ритмомахия и оказалась перегружена догмами пифагорейства, другие игры становились источником глубоких математических озарений. Так возникли теория вероятностей и современная экономическая мысль, а также новые представления в области моральной философии и искусственного интеллекта. По контрасту с тем, как пифагорейцы утаивали иррациональные числа, математик Джон Конвей, размышляя над эндшпилями в го, открыл в 1974 г. огромную вселенную чисел, известных сегодня как сюрреальные. Они оказались самым большим массивом бесконечности, обнаруженным за целое столетие. Конвей был потрясен масштабами своего открытия. Неделю за неделей он пребывал в ступоре, словно наткнувшись на новый континент.

Однако по своей сути игры остаются математическими объектами. Мы можем использовать их для получения знаний о смоделированных мирах, но эти знания не всегда применимы к реальности. Упорядоченная случайность игральных костей – неудачная модель для необузданной случайности реального мира. Это несоответствие стало одной из причин мирового финансового кризиса 2008 г., когда трейдеры не смогли адекватно оценить все риски, связанные со сделанными ими ставками. Теория игр, некогда являвшаяся малоизвестным разделом чистой математики, ныне служит основой для современной экономики, несмотря на то что плохо описывает поведение настоящих людей. Это не помешало компаниям и научным институтам использовать теорию игр при разработке экономических и политических систем, определяющих нашу повседневную жизнь.

Особенно осторожными следует быть, задействуя игровую оптику для понимания людей, потому что метафоры, посредством которых мы себя описываем, имеют огромное значение. Защищая свои спорные воззрения на человеческое поведение, психолог XX в. Б. Ф. Скиннер заявлял, что «ни одна теория не меняет того, что объясняет; человек остается таким же, каким был»¹⁴. Опровержение этого утверждения – центральный посыл моей книги. Оно безусловно верно в таких областях, как физика: атомы благополучно пережили тысячелетия господства наших ранних и глубоко неверных идей об их устройстве. Орбита электрона полностью определяется действующими на него силами притяжения и отталкивания, никак не завися от наших моделей. Но люди не являются пассивными физическими объектами. В отличие от атомов, люди учатся. Они независимые агенты, принимающие решения на основе своих представлений о мире и его устройстве, а также о самих себе. Как писал инженер Эдсгер Дейкстра, «инструменты, которые мы используем, оказывают мощное (и лукавое!) воздействие на наши мыслительные модели, а следовательно, и на наши мыслительные способности»¹⁵.

На уровне отдельной личности человек, который считает людей жестокими и тупыми, принимает в жизни другие решения, чем тот, кто верит в мягкость и щедрость человеческой природы. Такие представления влияют на его политические предпочтения, приоритеты и предрассудки. На уровне всего общества ошибочная модель человеческой природы, воплощенная на практике в экономической сфере, способна исказить наше поведение и кардинально поменять наш жизненный опыт. Игра поощряет в игроках принятие заложенных в ней установок. Ее правила определяют, должны ли игроки сотрудничать или соперничать, играть честно или жульничать. Теоретики и разработчики игр все в большей мере задают устройство общественных структур, в рамках которых мы сосуществуем, и поощряют нас за принятие их представлений о человеческой природе в играх, от участия в которых невозможно уклониться. Поэтому сейчас нам как никогда важно разобраться, как игры заняли господствующее положение в современном мышлении, и попробовать отыскать средства освободить сознание от их диктата.

2
Как устроены небеса

Приобретать знания чрезвычайно приятно не только философам, но также и всем другим¹⁶¹⁷.

АРИСТОТЕЛЬ

В начале XX в. по планете прокатилась эпидемия, усугубленная бурными перемещениями армий по Европе в ходе Первой мировой войны. Науке ранее неизвестная, она получила народное название «сонная болезнь». Люди по всему миру впадали в летаргию, причем иногда мгновенно. Британский врач вспоминал о своем первом случае: здоровая девушка, возвращавшаяся пешком с концерта, внезапно согнулась пополам и рухнула на землю¹⁸. Уже через полчаса сон стал настолько глубоким, что ее невозможно было потревожить; через двенадцать дней она умерла.

Энцефалит летаргический (так эта болезнь известна сегодня) не имеет четкой клинической картины. Его изменчивая природа отражается в разнообразии симптомов. При самой распространенной форме заболевший испытывает непреодолимую потребность спать, хотя даже в этом псевдосне он смутно осознает происходящее вокруг. Некоторые пациенты выздоравливают. У других развивается хроническая форма болезни с пестрым набором симптомов: эйфория, повышенное либидо, «чрезмерное» пристрастие к каламбурам, тремор, мышечная ригидность, галлюцинации и склонность к самоповреждению. Восьмилетняя девочка вырвала себе все зубы и выдавила оба глаза¹⁹. Семнадцатилетним юношей овладела одержимость отталкивающими запахами – он совал нос в подмышечные впадины, искал фекалии и стаскивал себе в комнату мусор²⁰. Некоторые пациенты постепенно впадали в паралич или кому, а то и умирали. Больные десятилетиями чахли в лечебницах – неподвижные, как статуи, с каменными лицами, впавшие в вечный сон. Причина этой болезни остается неизвестной до сих пор, но со временем врачи обнаружили, что ее симптомы можно смягчить с помощью едва известного тогда химического вещества, которое теперь называют дофамином.

Нейромедиатор дофамин имеет чуть не самую неустоявшуюся репутацию среди всех химических соединений. Во многом это свидетельствует в его пользу: он попросту слишком много умеет. Сегодня его часто ошибочно описывают как биологическую основу гедонизма – «молекулу удовольствия». Однако многие десятилетия после его открытия ученые не придавали ему особого значения. Впервые его получили в 1910 г. как промежуточный продукт в синтезе адреналина, который тогда использовали как лекарство от астмы²¹. Позже дофамин обнаруживали то тут, то там в различных тканях организма – и все же считали его не более чем «перевалочным пунктом» на пути к веществам поважнее, вроде того же адреналина. Вскоре это представление оказалось перевернутым традиционной аюрведической медициной.

В Индии гипертонию, лихорадки и психические расстройства веками лечили с помощью цветущего кустарника сарпагандхи. Махатма Ганди, страдавший от повышенного давления, каждый день добавлял в чай по шесть капель настойки сарпагандхи²². В начале 1950-х гг. сарпагандху «открыл» американский врач Роберт Уилкинс, хотя индийские ученые к тому моменту проводили ее клинические испытания уже более десяти лет²³. Химики выделили ее активное соединение – резерпин, который стал популярным антипсихотиком и средством от давления. Иногда его использовали и как транквилизатор для животных: в больших дозах резерпин вызывал у них кататонический ступор. Никто, впрочем, не понимал, как именно.

В 1957 г. шведский исследователь Арвид Карлссон и его коллеги вводили резерпин мышам²⁴. Обнаружилось, что препарат снижает в организме животных уровень нескольких химических веществ, включая дофамин и продукты его метаболизма, например норадреналин. Норадреналин был в то время известен как вещество, побуждающее организм к действию. Ученые, соответственно, предположили, что введение норадреналина кататоническим животным восстановит их способность двигаться. Однако этого не произошло – зато инъекция L-диоксифенилаланина (предшественника дофамина) дала ожидаемый эффект. В некоторых случаях у животных даже развивалась гиперактивность. Это открытие – наряду с тем фактом, что в том же 1957 г. Кэтрин Монтегю обнаружила дофамин в тканях мозга, – окончательно подтвердило роль этого соединения как нейромедиатора и позже принесло Карлссону Нобелевскую премию²⁵. Представление, что нейроны могут общаться друг с другом путем объемной нейротрансмиссии, то есть выделяя в среду химические вещества, тогда еще вызывало недоумение. В то время более привычной формой межнейронной коммуникации казалась электрическая передача импульсов между отдельными клетками. Здесь же единственное сообщение, закодированное в концентрации дофамина, разом передавалось целым участкам мозга. Но в чем заключался его смысл?

Венский невролог Олег Горникевич обратил внимание на то, что последствия снижения уровня дофамина у животных напоминают симптомы распространенного нейродегенеративного заболевания – болезни Паркинсона²⁶. Впервые ее описал в 1817 г. хирург Джеймс Паркинсон, чьи пациенты демонстрировали «непроизвольные дрожательные движения со снижением мышечной силы в членах в состоянии покоя и даже с поддержкой; склонность наклонять туловище вперед и переходить с шага на бег при сохранных интеллекте и чувствах»²⁷. Паркинсон, страстный коллекционер окаменелостей и натуралист, назвал этот недуг новым «видом болезненности», который он, подобно ботанику, охарактеризовавшему неизвестный ранее цветок, выделил из хаоса неврологических симптомов.

Хотя паркинсонизм чаще всего встречается у пожилых пациентов, его часто наблюдали и у людей с хронической формой сонной болезни. В период после первоначальной вспышки этого заболевания лечебные учреждения заполняли пациенты с состояниями, выглядевшими как кататонические. В 1960-х гг., спустя более чем 30 лет после эпидемии, Горникевич начал собирать образцы мозга недавно умерших пациентов. Он обнаружил, что в мозговых тканях пациентов с паркинсонизмом сильно понижен уровень дофамина. Что, если симптомы паркинсонизма можно обратить вспять с помощью L-диоксифенилаланина, подобно тому как Карлссон приводил в чувство кататонических мышей? Не теряя времени, Горникевич передал весь свой запас этого препарата коллеге, руководившему одним из венских домов престарелых. Медперсонал вводил L-диоксифенилаланин пациентам с болезнью Паркинсона, и результаты выглядели настоящим чудом: люди, десятилетиями находившиеся в неподвижности из-за «сонной болезни», вставали и начинали ходить, обретая прежний голос и прежнюю личность.

Такая заместительная терапия стала стандартным методом лечения пациентов с болезнью Паркинсона и остается им по сей день. К сожалению, это не панацея – со временем ее эффективность снижается. В своей пионерской работе «Пробуждения» невролог Оливер Сакс описал кратковременное, но яркое преображение пациентов с летаргическим энцефалитом, сравнив их с «потухшими вулканами», которые внезапно «начали извергаться»²⁸²⁹. Этот впечатляющий успех вытолкнул дофамин на авансцену науки, сделав его одним из наиболее изучаемых нейромедиаторов. С тех пор ученые обнаружили дофамин практически у всех животных, имеющих нервную систему, что свидетельствует о его эволюционной древности – он задействован в движении как плоского червя или светлячка, так и камбалы или сокола³⁰. Казалось, все это окончательно закрепило за дофамином роль нейромедиатора, ответственного за движение, но природа никогда не бывает такой простой.

_ _ _ _

Едва задумавшись о возможности существования компьютера, люди начали задаваться вопросом, может ли он мыслить. Первый в мире программист Ада Лавлейс раньше всех осознала, что «аналитическая машина» (так Чарльз Бэббидж назвал свой протокомпьютер) способна на большее, чем просто оперировать числами. Лавлейс предположила, что однажды машина сможет сочинять музыку, доказывать математические теоремы и играть в игры. Однако, утверждала Лавлейс, машина способна лишь выполнять инструкции и «не претендует на то, чтобы создавать что-то действительно новое³¹. Машина может выполнить все то, что мы умеем ей предписать»³². Столетием позже Алан Тьюринг, чьи открытия привели к созданию более мощных и гибких компьютеров, верил, что эти машины способны на гораздо большее. Отвечая на «возражение леди Лавлейс», он писал: «Более удачный вариант этого возражения состоит в утверждении, что машина никогда не может ничем поразить человека… Лично меня машины удивляют очень часто»³³. Тьюринг предсказывал, что компьютеры смогут создавать новое знание и понимание. Но сначала нам нужно было научить их учиться.

Тьюринг ожидал, что создать машину, воспроизводящую всю сложность мышления и объем знаний взрослого человека, будет чрезвычайно трудно. Ее интеллект можно будет просто приписать ее изобретателям – она, мол, не «создает что-то действительно новое», как и утверждала Лавлейс. «Почему бы нам, вместо того чтобы пытаться создать программу, имитирующую ум взрослого, не попытаться создать программу, которая бы имитировала ум ребенка? – спрашивал Тьюринг. – Ведь, если ум ребенка получает соответствующее воспитание, он становится умом взрослого человека»³⁴. Он представлял, что такого компьютерного «ребенка», подобно реальным детям, можно будет воспитывать с помощью наказаний и поощрений. Это требовало решения двух отдельных задач: во-первых, создания компьютерной программы, реконструирующей способность ребенка к обучению, а во-вторых – разработки для нее процесса воспитания. Сегодня мы назвали бы решение первой задачи «алгоритмом обучения», а решение второй – «обучающими данными».

Тьюринг предположил, что настольные игры станут идеальной тренировочной площадкой для воспитания этих компьютеров-детей. Игры – это миниатюрные миры, абстрактные представления взаимодействия, и их дискретная природа делает их прекрасно подходящими для компьютеров. В таких играх, как шахматы и шашки, несколько простых правил приводят к кампаниям астрономической сложности. Издавна считалось, что овладение играми демонстрирует интеллект игроков. Путь игрока от новичка до мастера удобно оценивается и отслеживается с помощью показателей вроде рейтинга. Таким образом, игры могли служить и схемой тренировки для обучающихся агентов, и критерием для количественной оценки их интеллекта. Структурированные игры стандартизируют диапазон возможностей игроков, уравнивая условия. Игры навязывают симметрию. Игроки действуют друг против друга ради общей для обоих цели – победы. Им даются одинаковые фигуры, и они связаны одними и теми же правилами. Чтобы измерить время, мы используем часы; чтобы измерить пространство – линейку. Игры начали в итоге использоваться как мерило интеллекта. Они представляют собой древнюю форму риторики – спор не словами, а решениями, действиями, парируемыми во времени и пространстве.

Джон Маккарти, исследователь, придумавший термин «искусственный интеллект», также дал одно из самых живучих его определений³⁵. «Интеллект, – писал он, – это вычислительный компонент способности достигать своих целей в мире»³⁶. Мы можем оценивать интеллект машины в беседе, как во время «Игры в имитацию» Тьюринга, где печатающие друг другу сообщения игроки – как компьютерные программы, так и реальные люди – стараются убедить судью-человека в том, что они люди. Или же мы можем называть обладающей интеллектом программу, способную обыграть человека в шахматы.

Тьюринг, по его собственному признанию, был посредственным шахматистом. Он строил мечты о создании шахматного искусственного интеллекта в беседах со своим любимым партнером по шахматам и коллегой Дональдом Мики, который тоже играл неважно. И Тьюринг, и Мики во время Второй мировой войны работали в Блетчли-парке, где разрабатывали методы взлома военных шифров стран «оси»³⁷. Мики попал в Блетчли-парк почти случайно, записавшись на курс криптографии в надежде делать «что-то неясное, но романтичное» для победы в войне³⁸. Сегодня мы знаем, что его исследования сыграли огромную роль в успехе союзников: идеи Мики помогли взломать шифр «Лоренц» и значительно усовершенствовать компьютер Colossus II³⁹. Благодаря ему сообщения, на расшифровку которых раньше уходили дни, стали обрабатываться за считаные часы, что позволяло союзным войскам избегать засад и предугадывать маневры противника.

Мики был очарован концепцией Тьюринга. «Я решил посвятить свою жизнь искусственному интеллекту, как только это станет практически осуществимым», – писал он⁴⁰. Но реальные компьютерные технологии в тот период катастрофически отставали от амбиций ученых. К тому же вычислительные машины были невероятно дорогими и редко встречались за пределами военных учреждений. После окончания войны Мики, вдохновленный своей детской любовью к мышам, вернулся в академическую среду и переключил внимание на генетику. Он был посредственным биологом; больше всего он поспособствовал исследованиям своей жены Энн Макларен, чья работа открыла дорогу к экстракорпоральному оплодотворению. Тем не менее, несмотря на отсутствие доступа к компьютерам, Мики никогда не оставлял мечту об искусственном интеллекте.

В 1961 г. Мики заключил пари с неким коллегой, который скептически оценивал способность машин к обучению. Выиграть спор ему помогли триста с лишним спичечных коробков и пригоршня цветных стеклянных бусин. Он создал обучающуюся систему, которая могла играть в крестики-нолики, и назвал ее MENACE (Matchbox Educable Noughts and Crosses Engine – «Обучаемый механизм для крестиков-ноликов на основе спичечных коробков», аббревиатура совпадает с англ. Menace – «угроза»)⁴¹. Каждый спичечный коробок соответствовал одному из состояний поля для игры в крестики-нолики, причем эти коробки были разложены по стопкам, соответствовавшим тому или иному по счету ходу для всех возможных расположений крестиков и ноликов. Бусины, которых всего имелось девять цветов, указывали на все возможные из текущего состояния последующие ходы. Изначально Мики поместил в каждый спичечный коробок равное количество цветных бусин. На каждом ходу он наугад вытягивал из соответствующего коробка одну бусину, что определяло следующий ход MENACE и новое состояние игрового поля. Цвет стеклянной бусины, вытянутой из следующего коробка, определял следующий ход, и так далее. Коробки оставлялись открытыми, фиксируя тем самым сделанные ходы. Если MENACE в конце игры проигрывала, Мики не возвращал бусины в открытые коробки, уменьшая вероятность того, что машина повторит такие ходы в будущем. Если игра заканчивалась вничью, он добавлял по одной дополнительной бусине соответствующего цвета в каждый спичечный коробок. Если же игра завершалась победой MENACE, он клал в каждый коробок по три такие бусины. Система, таким образом, обучалась посредством подкрепления: Мики поощрял правильные ходы и наказывал за неправильные.

Сначала MENACE играла ужасно. «Случайные партии выглядят крайне глупо, в чем легко убедиться, понаблюдав за парой туров», – писал Мики⁴². Но за сотни игр цветные бусины перераспределились внутри коробков так, что выигрышные ходы стали более вероятными, а проигрышные – менее вероятными, словно углубляя колеи на пути, ведущем к победе. В конце концов MENACE научилась играть в крестики-нолики просто идеально. Бездумная система достигла уровня мастера исключительно методом проб и ошибок.

Мики черпал вдохновение в теории обучения методом проб и ошибок, которая находилась в центре внимания психологической науки в первые десятилетия XX в. Психолог Эдвард Торндайк стремился понять загадку «животной глупости» – как поведение, кажущееся нам разумным и целенаправленным, возникает из самых простых ассоциаций⁴³. Он сажал в ящик с секретом несколько кошек, а снаружи, вне их досягаемости, клал кусочки рыбы. В ящике имелась дверца, которая открывалась, только если одно из животных нажимало на особый рычаг. Как только случайное нажатие на рычаг приводило к первому открыванию дверцы и получению лакомства, животные быстро усваивали, что в последующих испытаниях они могут выбираться из ящика, снова нажав на рычаг. Торндайк назвал это «законом эффекта»: поведение, которое приводит к приятному результату, будет отбираться и повторяться, тогда как поведение, которое приводит к результату неприятному, подавляется⁴⁴. Это немного походило на эволюцию, в ходе которой генетические варианты, обеспечивающие бо́льшую приспособленность, вознаграждаются выживанием в популяции. При обучении методом проб и ошибок «выживает» случайное действие, приводящее к награде. Вместо того чтобы фиксироваться в последовательности ДНК, оно сохраняется в памяти. Сила его ассоциации с наградой определяет, с какой вероятностью это действие будет воспроизведено в будущем. В случае MENACE победа в партии в крестики-нолики обеспечивала выживание ходов, которые привели к успеху. Победа «размножала» выигрышные ходы, тогда как поражение удаляло копии проигрышных ходов из набора доступных системе действий.

Позже Мики применил схожие методы обучения к шахматным эндшпилям. Он часто повторял высказывание, приписываемое советскому математику Александру Кронроду: для изучения искусственного интеллекта шахматы – то же, что дрозофила для генетики⁴⁵. Подобно тому как исследования простого генома дрозофилы, состоящего всего из четырех хромосом, проложили дорогу к пониманию более сложной генетики человека, заявлял Мики, «изучение шахмат предварит развитие инженерии знаний и когнитивной инженерии будущего»⁴⁶.

Тем временем в США инженер Артур Сэмюэл работал над программой, которая cмогла бы играть в шашки. Изначально он задумал этот проект как эффектный трюк, чтобы выбить финансирование для завершения работы над компьютером, который он проектировал, но вышло так, что шашечная программа стала главным направлением его исследований на следующие 30 лет. Сэмюэл был не особенно сильным шашистом, и первые версии его системы работали лишь настолько хорошо, насколько он мог их запрограммировать. Чтобы создать машину, способную превзойти его собственные ограниченные таланты, он взялся за воплощение мечты Тьюринга о программе, которая могла бы обучаться сама, – и заодно популяризировал в 1959 г. термин «машинное обучение».

К концу 1950-х гг. Сэмюэл натолкнулся на стратегию игровой тренировки, которая станет основной для всей сферы разработки ИИ, – самоигру (англ. self-play). При таком подходе программа тренируется в игре против собственных копий. Эти копии корректируют свои параметры после каждой партии, чтобы повысить долю побед. Самоигра оказалась столь эффективной отчасти потому, что игроки лучше всего учатся у примерно равных соперников. Когда программа играет с собственной копией, ей всегда противостоит тот, кто играет на ее же уровне. Если свести ее с куда более сильным игроком, она может так ничему и не научиться, поскольку ее будут постоянно громить. Слабый соперник тоже не годится: победы будут даваться слишком легко – и у программы не появится стимула к совершенствованию.

Однако обучение посредством самоигры требует очень много времени, а учитывая тогдашнюю редкость компьютеров, это была роскошь, доступная лишь немногим исследователям. К тому моменту Сэмюэл работал в компании IBM, руководство которой не разделяло его энтузиазма по поводу шашек. Каждую ночь, пока коллеги спали по домам, а корпоративные компьютеры простаивали, Сэмюэл пробирался в лабораторию, чтобы с полуночи до семи утра тренировать свою программу. К 1956 г. она играла достаточно хорошо, чтобы соперничать с начинающими игроками. Впечатленный успехом, достигнутым Сэмюэлом исподтишка, президент IBM организовал публичную демонстрацию программы, и акции компании в одночасье подскочили на 15 долларов.

_ _ _ _

Параллельно с попытками специалистов по информатике создать мыслящие машины, нейробиологи старались разобраться в биологических основах интеллекта. В 1980-е гг. молодой врач по имени Вольфрам Шульц организовал собственную лабораторию, занимавшуюся болезнью Паркинсона. Он планировал фиксировать электрическую активность дофаминовых нейронов, чтобы лучше понять ту роль, которую они играют в управлении движением. Хотя дофаминовые нейроны составляют менее 1% всех нейронов мозга, их относительно легко обнаружить и изучать, поскольку они сосредоточены в нескольких расположенных рядом областях среднего мозга. Шульц и его коллеги имплантировали электроды в мозг макак и замеряли активность дофаминовых нейронов, пока животные выполняли простые двигательные задачи⁴⁷. Исходя из данных об участии этих нейронов в процессе движения, можно было ожидать, что они будут активироваться всякий раз, когда подопытные макаки меняют положение. Вместо этого они срабатывали в те моменты, когда животным давали награду.

Это было не совсем неожиданно. Да, дофамин как-то задействован в движении, но для чего в конечном итоге нужно движение, как не для стремления к награде и избегания наказания? Биологи фрагмент за фрагментом составляли целостное представление об этой ориентирующей системе. Ученые XIX в., очарованные недавно открытым электричеством и смутно осознававшие его роль в нервной деятельности, вживляли стимулирующие электроды в мозг людей и животных, руководствуясь скорее энтузиазмом, чем разумом. В первой половине XX в. нейрохирург Уайлдер Пенфилд усовершенствовал эту методику и использовал ее для создания функциональной карты мозга. Он характеризовал участки мозга в соответствии с эффектами от их стимуляции: зрительная кора, например, была помечена им как «свет и тени». Стимуляция области, которую он называл «памятью», погружала подопытного в воспоминания настолько яркие, что казалось, будто они разворачиваются в настоящем. Префронтальная кора, задействованная в принятии решений, стала «тишиной», поскольку ее стимуляция прерывала внутренние монологи пациентов. «Всю мою научную жизнь, – писал Пенфилд, – меня занимал главный вопрос, который веками не давал покоя и ученым, и философам: едины ли разум и тело?» Создавалось впечатление – почти чересчур удобное, – будто психические функции можно напрямую сопоставить с конкретными областями мозга⁴⁸.

За этим последовала целая волна экспериментов со стимуляцией, связывающих области мозга с вызываемым ими поведением. Стимуляция где-то в глубине мозга крыс делала их агрессивными. Стимуляция другой области вызывала у них страх, и эти крысы избегали возвращаться в те места, где получили разряд. В 1953 г., во время своей первой операции по вживлению крысе электрода, молодой ученый по имени Джеймс Олдс сделал случайное открытие. Он удачно промахнулся на долю миллиметра, и вместо страха разряд, казалось, вызвал у крысы чувство удовлетворения⁴⁹. Животное снова и снова возвращалось в то место, где получило разряд, вместо того чтобы его избегать. Как в игре «Горячо-холодно», крысу можно было «притянуть» к любой точке, посылая электрический стимул после каждого движения в нужном направлении⁵⁰.

Олдс быстро соорудил систему с рычагом, которая позволяла животному самостоятельно вызывать стимуляцию. Крыса с вживленным в мозг электродом непрерывно нажимала на этот рычаг. Последующие исследования показали, что крысы предпочитали такую стимуляцию еде, воде и даже спариванию. Они нажимали на рычаг, даже если это сопровождалось болезненным ударом тока. Подобно наркоманам, животные нажимали на рычаг целыми днями, день за днем, часто до изнеможения, конвульсий, а иногда и смерти. Таким образом гибли крысы, кошки, обезьяны и даже один дельфин. Эти результаты вызвали бурный интерес средств массовой информации, а футурологи предсказывали, что все наши устремления и желания скоро заменит электрофизиологическое удовлетворение. Писатель-фантаст Айзек Азимов заключал: «Очевидно, все желанные вещи в жизни желанны лишь постольку, поскольку они стимулируют центр удовольствия. Прямая его стимуляция делает все остальное ненужным»⁵¹.

Позднее было обнаружено, что стимуляция этой области вызывает выброс дофамина⁵². На смену репутации дофамина как «молекулы движения» вскоре пришло его новое амплуа – «молекулы удовольствия». Однако эта ассоциация всегда была сомнительной. Люди с вживленными в аналогичную область мозга электродами не испытывали при разряде никакого удовольствия. Ощущение больше походило на непреодолимое желание. Испытуемые сообщали, что потребность нажимать на рычаг напоминала порыв почесать зудящее место. Не имея возможности поговорить с животными, мы не можем сказать, ощущают ли они то, что мы называем наградой, как нечто приятное. Скорее, награда закрепляет поведение, которое к ней приводит, в соответствии с «законом эффекта» Торндайка. Дофамин – это не мера удовольствия. Он больше напоминает «молекулу мотивации», побуждающую организм действовать для достижения желаемого.

Новые данные Шульца усложнили эту картину. Его группа подтвердила, что дофаминовые нейроны активируются при получении награды – но только если животное ее не ожидало. Ученые обучили обезьян тому, чтобы после светового сигнала нажимать на рычаг для получения награды в виде сока. Необученные животные поначалу действовали хаотично. Они беспорядочно нажимали на рычаг, и иногда это поведение подкреплялось соком, так как случайно приходилось на нужный момент. У этих необученных обезьян при получении награды активировались дофаминовые нейроны. Но как только животные усваивали связь между световым сигналом и наградой, эти нейроны переставали реагировать на сок. Вместо этого они активировались в ответ на предшествующий световой сигнал. Еще показательнее было то, что, если свет зажигался, но награда не поступала, активность нейронов снижалась. Они сигнализировали об ожиданиях. Эти нейроны отслеживали не движение и не награду как таковые – они отслеживали представления. Они даже реагировали, когда ожидаемое событие не происходило, будто выражая удивление.

Психологи уже знали, что удивление играет ключевую роль в обучении. Животные не всегда учатся с помощью простого повторения и вознаграждения. Удивление указывает на то, что ученику еще есть чему учиться, то есть способность удивления привлекать внимание способствует обучению⁵³. Даже младенцы дольше смотрят на неожиданные стимулы, например на видео с мячом, катящимся в гору. Удивление возникает, когда реальность расходится с ожиданиями, и мозг использует это как сигнал к обучению. Именно поэтому в программах для изучения иностранных языков часто встречаются юмористические фразы с неожиданными ассоциациями – «Почему банан мокрый?» или «Мои лошади коллекционируют зубы». Когда преподаватели используют элемент неожиданности, ученики лучше запоминают материал.

Данные Шульца перекликались с результатами классических психологических исследований, например экспериментов Павлова на собаках, у которых слюноотделение начиналось уже при звуке колокольчика, сигнализирующего о скором появлении еды. Десятилетия спустя психолог Б. Ф. Скиннер пошел по этому пути дальше, назвав поведенческую обратную связь «подкреплением». Отрицательные подкрепления (например, поток воздуха в морду) подавляли определенное поведение, а положительные (например, еда) его закрепляли. Скиннер считал, что эта простая дихотомия – привлекательность желаемого и избегание нежелательного – составляет основу любого разумного поведения. Таким образом он надеялся свести сложность поведения животных к некому подобию физики, где все определяется притяжением к награде и отталкиванием от наказания. Скиннер полагал, что с помощью подкреплений животных можно, по сути, запрограммировать на любое поведение. Он также считал, что это в равной степени верно и для людей. Он писал: «Главный вопрос состоит не в том, могут ли машины мыслить, а в том, могут ли мыслить люди. Тайна, окружающая мыслящую машину, уже окружает и мыслящего человека»⁵⁴.

Многие исследователи середины XX в. верили, что эти открытия проложат путь к логично устроенной утопии «психоцивилизованного» общества⁵⁵. Страх и агрессия будут укрощены, а удовольствие усилено. Поведением людей можно будет рационально управлять. «Ошибочно полагать, будто вся проблема состоит в том, как освободить человека, – утверждал Скиннер. – Проблема в том, как усовершенствовать способы контроля над ним»⁵⁶. Вдохновленный этой идеей, психиатр Роберт Хит попробовал менять поведение пациентов методами крайне неэтичными даже по меркам своего времени. В 1972 г. Хит заявил, что «переделал» гея в гетеросексуала, стимулируя дофаминовые нейроны пациента во время его полового акта с проституткой⁵⁷. Идеи Скиннера десятилетиями доминировали в психологии. Людей рассматривали как пассивные объекты, движимые наградой и наказанием и лучше всего управляемые с помощью мягкого подталкивания. Позже его философия сильно повлияла на экономическую науку, где специалисты называют такие способы подкрепления «стимулами».

_ _ _ _

В 1970-е гг. студенты могли получить практический опыт работы с компьютерами лишь в нескольких американских университетах, и Стэнфорд, где учился Ричард Саттон, был одним из них. Отдельной специализации по ИИ еще не существовало, поэтому он изучал психологию, параллельно осваивая программирование. Саттона поражало, как мало внимания исследователи ИИ уделяли психологии. Очевидно же, что ИИ должен создаваться по образцу реального мозга: «Неужели никто не изучал то, как это делают животные и люди, ведь это совершенно логичный подход?» В то время игровые ИИ-системы не имели ничего общего с человеческим интеллектом⁵⁸. Они строились на негибких, избыточно заточенных под свои задачи уравнениях – уязвимых, как панды, способные питаться одним лишь бамбуком.

На третьем курсе Саттон обнаружил малоизвестный и сугубо теоретический отчет сотрудника исследовательского центра ВВС США Гарри Клопфа «Функции мозга и адаптивные системы: гетеростатическая теория» (Brain Function and Adaptive Systems: A Heterostatic Theory)⁵⁹. Если гомеостат (например, домашний термостат) поддерживает текущее состояние системы, то гетеростат предназначен для максимизации определенного ее показателя. Клопф считал, что о нейронах (а также организмах, их группах и даже целых обществах) следует думать как о желающих чего-то, как будто они имеют цели и действуют так, чтобы максимизировать будущее вознаграждение. Хотя не все идеи Клопфа выдержали проверку временем, его основной тезис заключался в том, что обучение по своей природе гедонистично.

В его отчете проводилось очень многое проясняющее различие: интеллект нельзя смоделировать с помощью пассивной программы, которая просто выдает ответы «да» или «нет», классифицируя изображения кошек или автомобилей. Интеллект активно действует в своем мире и целеустремленно меняет его, следуя вдоль вектора, направленного от наказания к награде. Интеллект желает. Саттон решил пойти в аспирантуру в лабораторию исследователя ИИ Эндрю Барто, который разделял его стремление создавать системы, обучающиеся подобно живым существам. Вдохновленные идеями Клопфа, они потратили несколько лет на формализацию принципов работы написанной Сэмюэлом самообучающейся шашечной программы, создав элегантную концепцию, известную сегодня как обучение с подкреплением. Ее суть проста: действия, ведущие к награде, закрепляются, а бесполезные отбрасываются. Вторя экспериментам психологов прошлого, Саттон и Барто стали первопроходцами в разработке систем, которые методом проб и ошибок учатся проявлять поведение, максимизирующее вознаграждение. Настольные игры идеально подходили для этого, поскольку по определению имели четкую цель – победу.

Основная сложность при создании обучающихся систем с подкреплением известна как проблема распределения заслуг. В жизни вознаграждения случаются редко. Можно создать программу для игры в шашки, которая «желает» добиться победы. Но результат партии становится известен только в конце, после длинной цепочки ходов. Как программа может определить, все ли приведшие к победе ходы одинаково хороши, или был некий решающий ход, который заслуживает особого признания? Непонятно, как связать такую отложенную обратную связь с действиями, совершенными много шагов назад. Победы и поражения просто-напросто слишком редки, чтобы служить надежными сигналами при обучении.

Чтобы решить эту проблему, Саттон и Барто предложили использовать обучающий сигнал, который можно обновлять на каждом ходу: прогноз самого алгоритма о вероятности своей победы. Система, перед которой стоит задача достичь цели, должна научиться предсказывать, насколько ее решения приближают или отдаляют выполнение этой задачи. Саттон и Барто создали алгоритм, который делает прогнозы о последствиях своих действий, а затем сравнивает их с реальностью для их улучшения. Этот метод они назвали обучением на временны́х разностях. Например, в шашках программа анализирует все возможные при этой позиции ходы и оценивает вероятность победы после каждого. Допустим, она выбирает ход с прогнозом успеха в 90%. Через несколько ходов ситуация ухудшается, и эта оценка падает до 50%. Где-то по пути прогноз оказался неверным. Этот сигнал – его называют «ошибкой предсказания награды» – действует как удивление. Он указывает на пробел в знаниях, заставляя систему скорректировать первоначальные предположения, чтобы они лучше соответствовали реальности. Саттон описывал это как «догадку на основе догадки»⁶⁰. В конечном итоге система проверяет точность своих предсказаний, когда выигрывает или проигрывает партию. Она снова и снова играет сама с собой, постоянно улучшая свои прогнозы, чтобы принимать решения, которые надежно ведут к победе.

В начале 1990-х гг. в области обучения с подкреплением был достигнут заметный прогресс: инженер Джеральд Тесауро создал программу для игры в нарды, успешно обучавшуюся с помощью метода временны́х разностей. Хотя нарды и не обладают таким культурным престижем, как шахматы, компьютерным программам было чрезвычайно трудно их освоить. К 1990 г. шахматные и шашечные программы уже приближались к уровню лучших игроков-людей, но их успех обеспечивался в основном «методом грубой силы» – опиравшимся на огромные вычислительные мощности перебором всех возможных вариантов на десятки ходов вперед. Однако не все игры в равной степени поддаются такому подходу. В шашках коэффициент ветвления – среднее число возможных ходов при каждой позиции – равен трем. Просчет наперед лавинообразно превращается в гигантское вычисление, поскольку каждый из этих трех ходов порождает еще три возможности – и так далее. В шахматах коэффициент ветвления имеет более проблематичное значение 35. Популярные уже как минимум пять тысячелетий нарды сочетают удачу и стратегию. Два игрока размещают на противоположных концах доски по 15 фишек, которые должны поменяться местами, двигаясь в соответствии с выпадающими на костях числами. Здесь коэффициент ветвления достигает примерно 400, так что прогнозирование даже на несколько ходов вперед быстро становится непосильной задачей⁶¹.

Тесауро назвал свою программу TD-Gammon – в честь метода временны́х разностей (temporal difference)⁶². Вслед за Сэмюэлом с его шашечной программой он ставил TD-Gammon играть против собственных копий, что позволяло ей накапливать огромный опыт в ходе самоигры. Как и в случае с MENACE, первые партии TD-Gammon были ужасны, а победы одерживались лишь случайно. Программа еще ничему не научилась, так что ее прогнозы были чистой воды догадками. После нескольких десятков партий ее ходы начали напоминать простейшие стратегии при стандартном подходе к игре. После 300 000 партий она играла на уровне лучших уже существующих программ. Это особенно впечатляло, поскольку TD-Gammon не получила в явной форме никаких экспертных представлений о нардах. Другие ведущие программы были обучены копировать стратегии мастеров-людей и запрограммированы с помощью сложных уравнений, выражающих правила игры и встречающиеся в ней закономерности. TD-Gammon же выстраивала свою систему представлений исключительно на собственном опыте. После миллионов партий программа играла наравне с лучшими игроками-людьми. Анализируя ее стиль, специалисты обнаруживали неортодоксальные стратегии, бросавшие вызов любым традиционным подходам. Тесауро отмечал, что ее необычная манера игры «в некоторых случаях привела к серьезному пересмотру позиционного мышления ведущих игроков»⁶³. Например, TD-Gammon использовала дебютную стратегию, превосходившую так называемый «захват пунктов», которое тогда считалось почти обязательным. Впоследствии забивание практически исчезло с турниров. Мечта Тьюринга осуществилась: самостоятельно освоившая нарды программа открыла новые глубины древней игры ее мастерам.

Вдохновленная достижениями психологии, TD-Gammon научилась играть лучше большинства людей. Но училась ли она так, как учатся люди? Теоретики нейронауки Питер Дайан, Рид Монтегю и Терри Сейновски обнаружили неожиданную аналогию: странные закономерности срабатывания дофаминовых нейронов, зафиксированные в лаборатории Шульца, в точности напоминали сигнал ошибки предсказания в системах типа TD-Gammon. Сейновски связался с Шульцем, и их ставшие теперь классическими совместные работы позволяют предположить, что дофамин сообщает в мозге об ошибке предсказания награды⁶⁴.

Эта элегантная концепция объясняла изначально сбивавшие с толку результаты Шульца⁶⁵. Хотя дофамин выполняет в мозге множество функций, новые работы предполагали, что он действует как компонент обучающего алгоритма. Подобно методу временны́х разностей, дофаминовая система выражает то, в какой степени организм ожидает получения награды. Активность дофаминовых нейронов показывает, получило ли животное бо́льшую или меньшую награду, чем оно прогнозировало. Для нейронауки столь четкое соответствие теории и экспериментальных данных – огромная редкость. Мозг создает некую внутреннюю модель мира и регистрирует отклонения реальности от ее предсказаний. Как выразился нейробиолог Роберт Сапольски, дофамин «обслуживает скорее ожидание награды, чем саму награду»⁶⁶⁶⁷.

Дофамин играет в интеллекте ключевую роль. Он отвечает за поведение, направленное на поиск вознаграждения, у большинства подвижных животных, причем его концентрация в мозге выше у более разумных видов, таких как приматы и люди⁶⁸. Однако тут следует сделать определенные оговорки. Приведенное мною описание – не только грубое упрощение наших знаний о дофаминовых нейронах, но и лишь малая часть того, что нам еще предстоит о них узнать. Не все дофаминовые нейроны сигнализируют об одном и том же. Некоторые отслеживают размер и ценность ожидаемого вознаграждения, но другие, судя по всему, срабатывают в зависимости от движений животного, его мотивации, тяжести наказания, ощущения неопределенности или сенсорных предсказаний. К тому же высвобождение дофамина влияет на нейроны-мишени очень многими способами. Говорить о дофамине как об однородном сигнале неправильно – хотя я и впредь буду допускать эту ошибку ради простоты изложения. Алгоритм обучения с подкреплением может быть очень разным, и мы не знаем точно, какая его версия (если вообще какая-либо) реализована в реальном мозге. И конечно же, эта история не сводится к дофамину. Дофаминовая система лишь один из компонентов гигантской и запутанной обучающейся сети, включающей разнообразные группы нейронов, химические вещества и рецепторы по всему организму. Петли обратной связи, напоминающие змею, кусающую себя за хвост, затрудняют интерпретацию любого нейронного сигнала. Однако несмотря на все это, обучение с подкреплением послужило очень полезной моделью для изучения одной из потенциальных функций дофамина в мозге.

В этой интерпретации процесс планирования можно рассматривать как запуск мозгом обучения с подкреплением на основе воображаемого опыта, полученного в рамках его внутренней модели мира. «Обучение и планирование, – пишет Саттон, – по сути одно и то же: в первом случае обрабатывается реальный опыт, а во втором – симулированный, полученный из предсказательной модели мира»⁶⁹. Схожим образом это может объяснять и феномен сожаления, который можно рассматривать как форму обучения. Воспоминания – это данные, на которых мозг может тренироваться снова и снова. Внутренние сожаления – увязывание прошлых ошибок с негативными последствиями, проявившимися гораздо позднее. Хотя сожаление обычно считают эмоцией, его, возможно, правильнее рассматривать как вычислительный метод. Однако этот процесс может стать и патологическим, как, например, у пациентов с посттравматическим стрессовым расстройством.

Объясняет этот подход и разнообразные амплуа дофамина в психических заболеваниях. Снижающая уровень дофамина сарпагандха веками использовалась в аюрведической медицине для лечения шизофрении. Позже клинические исследования подтвердили, что подавляющие выработку дофамина препараты ослабляют галлюцинации. Как и в случае со многими другими нейротропными средствами, их начали повсеместно применять, не разобравшись точно в механизме действия. Но модель обучения с подкреплением дает подсказку и тут: возможно, галлюцинации возникают, когда дофаминовая система предсказаний выходит из-под контроля и внутренняя модель мира становится в мозге настолько влиятельной, что заглушает реальность⁷⁰.

Сравните мозг взрослого человека и мозг младенца. Психолог Элисон Гопник утверждает: у младенцев почти нет жизненного опыта, поэтому их внутренние модели мира только формируются⁷¹. Им все кажется ошибкой предсказания – ведь предсказывать им пока нечем. Почти любой опыт становится для них чистым удивлением, поэтому они стремятся исследовать все подряд. Гопник называет это «фонарным сознанием» детей – их внимание, подобно свету уличного фонаря, равномерно освещает все вокруг. Для взрослых же, напротив, характерно «прожекторное сознание», сфокусированное на текущей задаче.

Эта модель работы дофамина позволяет сделать несколько важных выводов о биологическом интеллекте. Первый из них состоит в том, что дофаминовая система обеспечивает перепрограммируемость ценностей. Произвольный сигнал, предсказывающий награду (например, звонок как сообщение о скором кормлении), сам становится наградой. Этим сигналом может быть что угодно. Для лабораторных животных он может принимать форму вспышки света, указывающей на поступление порции сока. Для людей это может быть хороший балл на экзамене, важном для поступления в университет, падение температуры, указывающее на то, что ребенок выздоравливает от лихорадки, высокая сумма очков в игре или кусочек цветной бумаги, призванный выражать абстракцию, которую мы называем деньгами. Короче говоря, именно так работает экономика, так работает религия и так вообще возникли эти абстрактные системы.

Игры – прекрасный тому пример. Ради участия в игре люди могут принимать коллективно воображенные системы ценностей и отказываться от них: собирать звезды в Super Mario Brothers, оружие в Skyrim или рецепты в Animal Crossing. Деньги из «Монополии» – классический случай иллюзорной ценности. Но для охваченных игровым азартом детей эти бумажки – огромная ценность, по крайней мере до тех пор, пока конец партии не лишает их силы. Это кажущееся поначалу банальным наблюдение сообщает нам нечто глубокое о человеческом разуме: мозг может научиться воспринимать определенные идеи как вознаграждение. И хотя эти ценности представляют собой лишь плод воображения, они все же очень реальны. Играя в «Монополию», люди регулярно предают родственников и друзей из-за своей временной жажды наживы, которая мгновенно исчезает с окончанием игры. Да и грань между «реальными» (фиатными) и «воображаемыми» (внутриигровыми) деньгами тоже условна. Геймеры (люди с неконтролируемым желанием играть в видеоигры) и любители азартных игр регулярно влезают в реальные долги. Юристы отмечают неуклонный рост числа заявлений о разводе, в которых упоминаются игровые траты. Общественный договор наделяет ценностью идеи или сигналы, которые кажутся совершенно бесполезными. Гибкая природа того, что мы ценим и чему научаемся придавать ценность, ставит под сомнение предположение, лежащее в основе современной экономики, – мы будет исследовать это противоречие на протяжении всей книги.

Дофаминовая система также способна увязывать действия и последствия, разделенные очень значительными периодами времени. Люди обладают поразительной, граничащей с патологической, способностью стремиться к долгосрочным целям, и этот наш талант существует отчасти благодаря дофамину. В первоначальном эксперименте Шульца дофаминовые нейроны обученных животных срабатывали в ответ на визуальный сигнал, предшествовавший награде в виде сока. Когда экспериментаторы добавили еще более ранний световой сигнал, дофаминовые нейроны начали реагировать и на эту вспышку, хотя и слабее. Но мозг способен выстраивать цепочку из предсказывающих награду сигналов на протяжении долгого времени. Эти сигналы могут шаг за шагом мотивировать животное на усилия ради достижения долгосрочной цели. Мозг связывает в цепочки такие предсказывающие выполнение задачи сигналы – будь то зелень рисового ростка или свежий олений помет – и поддерживает тем самым мотивацию, необходимую для тренировки, обучения, выслеживания добычи, ведения сельского хозяйства или работы над проектами, выгода от которых будет получена лишь в будущем.

Алгоритмы обучения с подкреплением опираются на метод проб и ошибок и поэтому требуют обширного опыта или большого объема обучающих данных. Игровое поведение обеспечивает людям социальный опыт в безопасной среде, позволяя им исследовать разные грани возможного, не подвергая свою жизнь опасности. Сэмюэл и Тесауро обучали своих компьютерных детей в игре с их собственными копиями, что позволяло им накапливать огромные объемы симулированного опыта. Но людям, чтобы совершенствоваться, не обязательно играть миллионы партий; они могут учиться друг у друга. Они могут симулировать опыт с помощью воображения, игры и языка. Язык – это инструмент, который люди используют для модификации своих представлений и ожиданий награды, что позволяет им увязывать сигналы, разделенные все более длительными промежутками времени. Рассказывая истории, мы делимся опытом и сообща формируем представления об определенных действиях. Конкретному крестьянину, чтобы вырастить урожай зерновых, не нужно проходить через многократные циклы проб и ошибок, потому что он может опереться на знания, накопленные его предшественниками. Язык подменяет собой непосредственный опыт. Его можно использовать для обобщения предыдущего опыта и формирования в сознании сразу многих людей представлений, которые ведут к правильным решениям.

Представления образуют модель мира, формируемую мозгом как на собственном опыте, так и благодаря обучению у других. Представления закрепляются не потому, что они точны, а потому, что ведут к награде. Верное представление может закрепиться – например, охотник может использовать свое знание о повадках диких животных, чтобы прокормить семью. Но представления также могут подкрепляться социальным вознаграждением, как в случае распространения теорий заговора в изолированных онлайн-сообществах. Неважно, точны ли эти представления, их закреплению способствует стремление быть включенным в сообщество и геймифицированная обратная связь в виде лайков или других механизмов социальных сетей.

Люди – единственные животные, готовые трудиться ради наград, которых они не увидят при жизни. Если они достаточно твердо придерживаются неких коллективных представлений и ожидаемая награда достаточно велика, люди могут сохранять мотивацию к действию на произвольно долгих временны́х отрезках. Дети месяцами ведут себя как шелковые в ожидании ежегодного приговора Деда Мороза. Верующие соблюдают заповеди, то есть следуют принципам, которые, как они полагают, обеспечат им пропуск в рай. Это социальное явление – вера в то, о чем человеку сообщили, но о чем у него нет непосредственного знания, – превозносится в религиозных системах как высшая добродетель. Человек научился использовать свои встроенные системы вознаграждения для закрепления просоциальных представлений и моделей поведения.

Другой важный вывод из такого понимания роли дофамина заключается в том, что таким образом различные формы вознаграждения сводятся к единой мере. Несхожие награды – еда, секс, деньги, принадлежность к группе – вызывают схожие срабатывания дофаминовых нейронов. Веками экономисты использовали понятие полезности – скалярной меры удовлетворения человека от товара или услуги. Некоторые ученые утверждают, что дофамин – это биологическое выражение этой идеи. Высвобождение дофамина усиливает само себя; оно закрепляет поведение, которое с большей вероятностью приведет к его дальнейшему высвобождению. Вызывающие привыкание наркотики замыкают эту систему обучения накоротко. Эти вещества закрепляют поведение, направленное на поиск наркотиков, путем повышения уровня дофамина. Поиск наркотиков вытесняет ранее приносившие удовлетворение занятия, такие как еда или установление социальных связей. Наркотик становится для зависимого главным источником удовлетворения. Повседневные сигналы окружающей среды, прочно увязанные с употреблением наркотика, могут провоцировать зависимое поведение. Технологические компании используют тот же принцип, чтобы привязывать пользователей к своим платформам, применяя механизмы подкрепления вроде новизны и группового внимания.

Что интересно, само обучение тоже является для мозга наградой. Исследователи обнаружили, что момент озарения («Эврика!») при решении головоломки вызывает выброс дофамина не хуже сахара или денег⁷². Мозг буквально вознаграждает сам себя за то, что он учится делать хорошие предсказания. Создатель видеоигр Джесси Шелл формулирует возможную причину так: «Люди, которым нравится решать задачи, будут решать больше задач, вероятно, станут их решать лучше и с большей вероятностью выживут»⁷³. Люди любят игры, потому что они обеспечивают им бесплатное удовольствие, – вот догадка, которая осенила лидийцев во время голода. Основанные на правилах игры, подобные шахматам, – это по определению предсказуемые системы, упорядоченные миры, в которых мозг может получать награду на пустом месте благодаря удовольствию от формулирования предсказаний. Игра – это когда система вознаграждения щекочет саму себя.

По этой же причине игры могут вызывать такое сильное привыкание. Рассказывают, что багдадский халиф Мухаммад аль-Амин потерял свой престол, потому что был настолько поглощен партией в шахматы, что не прервал ее, когда столицу осаждали войска его брата⁷⁴. Король Дании Кнуд Великий, как сообщают хроники, приказал убить ярла Ульфа, поругавшись с ним из-за шахмат⁷⁵. В наше время люди по-прежнему умирают, не в силах оторваться от игры, а еще сколько-то детей гибнет из-за пренебрежения со стороны своих родителей-игроманов. С 2004 г. молодые мужчины-американцы непропорционально часто выпадают из состава рабочей силы, и это, по мнению исследователей, частично обусловлено доступностью чрезвычайно увлекательных видеоигр⁷⁶. Потребители тратят на игры больше денег, чем на все другие формы развлечений, вместе взятые⁷⁷. Проблемные любители азартных игр составляют около 1% населения Земли, а проблемные геймеры – около 3%. Для сравнения: алкоголизмом страдает около 1,4% человечества, а зависимостью от опиоидов – около 0,2%⁷⁸.

У мозга есть два способа улучшить свои предсказания. Первый – создавать лучшие (более точные, более детальные) модели мира. Это задача естественных наук, гуманитарного знания и моделирования реальности. Второй – сделать мир более предсказуемым. Это сфера технологий и конструирования ниш обитания, источник нашего прокрустова стремления менять мир так, чтобы он соответствовал нашим представлениям о нем. Мы, люди, одомашнили растения и животных, чтобы обеспечить себе стабильный источник пищи. Мы изобрели жилье и одежду для защиты от стихии. Мы одомашнили и самих себя: придерживаясь социальных норм, диктуемых культурой и религией, мы сделали друг друга более предсказуемыми. Подобно игрокам, связанным правилами игры, люди связаны социальными условностями, представлениями или моделями мира, в соответствии с которыми мы коллективно соглашаемся вести себя как положено.

Игры, которые долгое время сбрасывали со счетов как нечто тривиальное – удел детей и пьяниц, мошенников и хвастунов, – отражают глубокий принцип действия мозга. Алгоритм, разработанный для освоения компьютерными программами шашек и нард, проливает свет на роль дофамина и связанную с ним эволюционно древнюю систему обучения. Эта система стоит за многими нашими культурными достижениями – от денег до игр, от науки до религии. Неудивительно, что игры стали господствующей метафорой, окрашивающей наше понимание случайности, экономики, эволюции, общества, эпистемологии, интеллекта и войны. Эта метафора оказалась столь продуктивной, потому что игры являются естественным продолжением того, что делает разум. Мозг – это машина для предсказаний, и нигде это не проявляется так явно, как в нашем увлечении азартными играми.

3
Кости играют в Бога

Что в свете случаем быть мнится не нарочным,

То Промысл делает велением всемощным⁷⁹⁸⁰.

АЛЕКСАНДР ПОУП

Когда-то считалось, что случай выражает волю Бога, служа средством проникновения священного в мир земной. Люди пытались установить с этой силой связь с помощью гадательных ритуалов, интуитивно уподобляя непознаваемость исхода броска костей непознаваемости будущего. В середине ХХ в. антрополог Омар Хайям Мур заинтересовался тем, как люди решают проблемы, и попытался обнаружить универсальные для всех культур стратегии. В 1950-х гг. его начала занимать одна повсеместно распространенная человеческая практика, лишенная очевидной практической действенности, – гадание. «Магия – это, по определению и по общему мнению, метод, заведомо неэффективный для достижения тех конкретных целей, добиться которых надеются ее адепты», – писал он в статье 1957 г.⁸¹ Гадание занимает видное место в большинстве известных в истории культур. Так почему же люди тысячелетиями держались за магию, если она никогда не работала? Были ли эти традиции и впрямь настолько бессмысленны?

Мур выдвинул иную интерпретацию. Прежние исследователи исходили из того, что занятия магией никак не могут приводить к желаемым результатам. Но что, если магия все-таки работала – просто не так, как заявлялось? Он использовал в качестве примера практики народа инну с полуострова Лабрадор. По словам антрополога Фрэнка Спека, «религия инну почти целиком состоит из гаданий»⁸². Они регулярно вопрошали богов о прагматических, жизненно важных вещах, например определяя направление будущих охотничьих вылазок. Боги нашептывали им свои обещания посредством трещин на обжигаемых костях животных. Чтобы изготовить такой оракул, лопатку или тазовую кость свежедобытого животного очищали от всего мяса, вываривали дочиста, вывешивали сушиться и снабжали деревянной ручкой. Лопатки северного оленя считались особенно правдивыми. Во время гадательного ритуала подготовленную кость держали над раскаленными углями, отчего по ее гладкой поверхности расходились трещины. Эти трещины, вкупе со снами вопрошающего, определяли, куда охотникам следует пойти в следующий раз, указывая, в какую сторону света должен быть направлен их взор. Этот метод применялся только в периоды неопределенности, когда у вопрошающего не было надежной информации о том, где можно найти дичь.

Конечно, в антропологии не бывает контрольных групп, но Мур предложил читателям провести мысленный эксперимент. Представьте, что инну совершали бы тот же ритуал, но не использовали бы для определения направления охоты трещины на костях. Что бы тогда влияло на выбор маршрута? Вероятно, личные предпочтения, основанные на прошлых удачах. Поскольку трещины на обжигаемой кости и местонахождение животного никак не связаны, гадание служит технологией рандомизации. Этот метод помогает инну избегать устойчивых шаблонов в стратегиях охоты, делая их менее предсказуемыми для добычи. Мур ссылался на недавние математические публикации, в которых доказывалось, что случайность – оптимальная стратегия в некоторых играх. Например, в игре «Камень, ножницы, бумага» игроку выгоднее всего выбирать разные варианты случайным образом с равной вероятностью⁸³.

Использовать случайность, чтобы сбить с толку противника, – блестящая стратегия, и причем куда более древняя, чем история человечества. Нервная система многих ночных бабочек, например, имеет своего рода переключатель, который срабатывает, когда засекает эхолокационный сигнал летучей мыши⁸⁴. Траектория полета бабочки после этого превращается в хаотичное метание, что делает насекомое менее предсказуемым для преследующего его хищника. Многие млекопитающие используют схожие приемы⁸⁵. Птицы тоже не всегда способны летать быстрее своих естественных врагов, но часто могут перехитрить их, внося в траекторию своего полета неожиданные элементы⁸⁶.

Случайность стала одним из самых ранних когнитивных подспорий для человечества. В отличие от ночных бабочек с их встроенным в нервную систему переключателем для уклонения от летучих мышей, у людей нет врожденной способности генерировать случайность – они склонны действовать по шаблону. Но люди по всему земному шару открыли методы создания случайных событий с помощью таких инструментов, как кости животных, игральные карты и кубики. Слово forecast («прогноз», дословно «бросание вперед») изначально относилось к предсказанию будущего (включая погоду) путем бросания жребия. Догоны гадают⁸⁷ по следам лисиц, которых они приманивают на окраины своих деревень оставленной с вечера едой. Духовные лидеры тибетского буддизма – далай-ламы – назначают себе преемников, вытягивая их имена из чаши⁸⁸.

Греки воспринимали гадание как технологию, ниспосланную свыше. Они считали, что ее, наряду с огнем и металлургией, даровал людям мифический герой Прометей. Религиозные лидеры использовали многогранные кости с именами различных богов, чтобы сообщить просителям, чьего благословения им следует искать. Библия описывает, как евреи бросали жребий для принятия важных решений – от военных приготовлений до распределения земель между коленами Израилевыми. В Книге Притчей Соломоновых сказано: «Жребий прекращает споры». Мартин Лютер называл бросание жребия «истинным актом веры»⁸⁹, настаивая, что оно точно отражает решения Бога. В XVIII в. религиозная секта, известная как моравские братья, отвергала опору на человеческий разум – бывший тогда в большой моде – и вместо этого использовала для принятия любых решений жребий, полагая, что он выражает истинную волю Христа. Таким образом жребий определил современную планировку города Уинстон-Сейлем в штате Северная Каролина, решал, кто на ком женится, и улаживал споры относительно морали.

В бесчисленных культурах по всему миру оборудование для игр одновременно служило для прорицания и принятия решений – от священных алтарей хопи до ритуальных пространств древнего Леванта⁹⁰. Хотя практика гадания была широко распространена, большинство религий ограничивали круг тех, кому дозволялось толковать его результаты. Библия запрещает использовать жребий для принятия решений обычным людям, хотя представители Бога могли это делать. Возможно, главным из принимаемых таким образом решений было распределение земли, например справедливый раздел имений между наследниками. Эта функция была настолько основополагающей для священнического служения, что греческое слово «клирос» (κλῆρος), означающее «жребий» или «надел», дало корень слову «клир». Бог, возможно, и не играет в кости, как гласит знаменитое утверждение Альберта Эйнштейна, но иногда кости играют в Бога.

Случайность – это не только подспорье при принятии решений, но и основа для чрезвычайно популярных азартных игр. Во многих культурах на протяжении всей истории существовали те или иные формы азартных игр, которые порой ставили на грань разорения целые общества. Игральные кости из надкопытных суставов коров или овец, они же астрагалы, были найдены при раскопках поселений семитысячелетней давности на территории современного Ирана⁹¹. Справедливости ради, такие предметы не всегда можно однозначно идентифицировать – задачу отделения игральных костей от обычных животных останков называют археологическим тестом Роршаха. Но мы точно знаем, что к 3000 г. до н. э. азартные игры стали в Египте такой проблемой, что их объявили вне закона. Древние индуистские легенды повествуют о раджах, игравших дни напролет и иногда доигрывавшихся до разорения, изгнания или рабства. Там говорится, что азартные игры подобны наркотику: «Словно сомы напиток с Муджават-горы, мне предстала бодрствующая игральная кость»⁹²⁹³.

Распространение ценных товаров по доколумбовой Америке, по-видимому, обеспечивалось охватывавшей целый континент игорной сетью⁹⁴. Джон Ордуэй, участник экспедиции Льюиса и Кларка, которая в 1804–1806 гг. исследовала территории к западу от реки Миссисипи, с удивлением обнаружил, что индейцы племени не-персе, обитавшие на территории современного штата Айдахо, играли на железные наконечники топоров, которые годом ранее были проданы индейцам на территории современной Северной Дакоты, более чем в 1500 км оттуда. Коренные американки славились своим мастерством в игре в кости, и многих из них, похоже, хоронили вместе с добытыми тяжким трудом выигрышами. Азартные игры велись в основном между племенами, а не внутри их и потому способствовали перемещению товаров по континенту. Обыгрывать соплеменника было менее приемлемо, так как считалось, что это все равно что «выигрывать у самого себя»⁹⁵. Азартные игры оказывались успешной технологией перераспределения ресурсов между культурами, классами и территориями – чем-то наподобие рынков в Евразии.

Правители на протяжении всей истории неоднократно запрещали азартные игры. Сегодня такой запрет заметнее всего среди правоверных мусульман, поскольку Коран прямо осуждает ставки. Однако в некоторых культурах они получили широкое признание. Древние греки и римляне обожали азартные игры; Сократ, войдя в палестру, видит, «что мальчики… одетые все по-праздничному, играют в бабки»⁹⁶. Многие римские императоры были отъявленными игроками. По словам жившего в XIX в. историка Эндрю Стейнмеца, у Августа это граничило с патологией, хотя он и не терял щедрости. Калигулу уличали во лжи за игровым столом, Нерон играл с азартом «безумца» и жульничал с утяжеленными монетами. Клавдий, игравший «как идиот»⁹⁷, ставил в своих колесницах игровые столы и написал совершенно нелепый трактат о том, как выигрывать в кости. Археолог Родольфо Ланчиани писал, что при раскопках в Риме процарапанные игровые доски обнаруживаются «почти на любой публично доступной плоской поверхности»⁹⁸.

Размышляя о последних днях Западной Римской империи, Стейнмец заявлял: «Наконец, в ту эпоху, когда Константин покинул Рим, чтобы уже никогда не вернуться, к азартным играм пристрастился каждый житель этого города, вплоть до простолюдинов»⁹⁹. Господство азартных игр в Европе никогда не ослабевало. Историки пишут о людях, ставивших на кон своих жен и детей, а также свои пальцы, брови и свободу, отдавая себя в рабство победителям. Некоторые играли даже на собственные жизни. Французский правовед начала XVIII в. Жан Барбейрак упоминал игрока, завещавшего свою кожу на перетяжку игорного стола, а скелет – на изготовление игральных костей. Барбейрак сокрушался по поводу власти азартных игр над соотечественниками:

Не знаю, существует ли другая страсть, которая оставляет меньше покоя и которую так трудно усмирить… Но страсть к игре не дает передышки; это враг, не знающий ни пощады, ни перемирия; это преследователь, яростный и неутомимый. Чем больше играешь, тем больше хочется играть; с игрой никогда не расстаются. Кости и карты трудно ненадолго оставить, чтобы удовлетворить естественные надобности; все время, пока он не играет, кажется игроку потерянным; его одолевает скука. Когда он делает что-то другое, кажется, будто азартная игра обрела право занимать все его мысли¹⁰⁰.

Эпоха Ренессанса получила свое название в честь «возрождения» разума; это было время, когда ученость и логика превозносились как высшие достижения человечества. В то же время культурная одержимость азартными играми грозила разорением высшим слоям общества. Многие христианские культуры считали игру в кости порочной, поскольку в Библии показаны римские солдаты, при помощи костей делившие одежду Иисуса, пока тот умирал на кресте. Но на азартные игры закрывали глаза во время карнавала – периода, когда власти не обращали внимания на обычно запретное поведение. В Венеции, на родине профессиональных казино, карнавал в итоге стал длиться шесть месяцев в году. Состояния представителей венецианской знати и так таяли из-за эпидемий и связанного с ними упадка торговли, а азартные игры ускорили этот процесс. Аристократы за несколько часов проигрывали состояния, скопленные многими поколениями, – возможно, тем легче, что они не были заработаны тяжким трудом. В конце концов город проголосовал за полный запрет азартных игр.

К тому времени, однако, казино распространились по всей Европе. Немецкие курорты, рекламировавшие свои целебные воды как панацею, одновременно служили и игорными притонами. Скучая из-за прописанного врачами покоя, богатые пациенты искали себе развлечений. Азартные игры пришлись как нельзя кстати. Русский писатель Федор Достоевский¹⁰¹ несколько раз доводил себя на немецких курортах до полного разорения – этот опыт вдохновил его на создание романа «Игрок». Во Франции азартные игры – хотя технически и незаконные – были популярным развлечением во всех слоях общества и фактически обязательным занятием для представителей правящего класса. Кардинала Джулио Мазарини, первого министра короля Людовика XIV, обвиняли в том, что он насаждал в высших слоях общества азартные игры, чтобы держать знать в зависимости, – умы аристократов оставались таким образом удачно занятыми чем-то, кроме интриг. Растущие проигрыши также держали их в долгу перед королем. Современник писал: «Азартные игры вошли в моду к разорению многих знатных семейств: это также было весьма губительно для здоровья, ибо помимо различных бурных страстей, которые они возбуждали, за этим отвратительным развлечением проводились целые ночи»¹⁰². Вопиющие траты государственных финансов на азартные игры и предметы роскоши стали одной из многих причин Французской революции.

Однако азартные игры были проблемой не только для элиты. Политик XVIII в. Жан-Жозеф Дюсоль вспоминал, что «находил карты и кости во многих местах, где люди нуждались в хлебе»¹⁰³. Крестьяне, по его словам, проигрывали весь свой урожай, а торговцы ставили на кон свои товары. Результатом такого положения дел, писал Стейнмец, стали неисчислимые социальные беды. «К моменту смерти Людовика XIV, – утверждал он, – три четверти французов не думали ни о чем, кроме азартных игр»¹⁰⁴.

Чтобы взять ситуацию под контроль и извлечь выгоду из этого безумия, Наполеон легализовал основные игорные клубы Франции и, обложив их налогами, создал огромный источник доходов для государства¹⁰⁵. Безграничная очарованность человечества неопределенностью должна была стать неиссякаемым источником налоговых поступлений. Поскольку частные и государственные институты получали благодаря игрокам огромные прибыли, рано или поздно математики должны были начать рассматривать азартные игры как серьезную область исследований.

Учитывая, что азартные игры существовали еще до появления письменности, многие ученые задавались вопросом, почему математика вероятностей была открыта сравнительно недавно. Люди давно понимали, что составляет пространство всех исходов и что в его пределах можно считать вероятным или невероятным. В нескольких древних традициях имелись предпосылки для расчета вероятности: греческие и китайские гадательные руководства перечисляли все возможные исходы при бросании нескольких костей или стеблей тысячелистника, связывая их с предсказаниями судьбы. Почему же тогда математическое описание вероятности появилось лишь в эпоху Ренессанса? Одна из возможных причин, как предполагает физик Шмуэль Самбурский, – это давний концептуальный разрыв между идеями случайности и закона природы¹⁰⁶. Древние, например, признавали, что звезды, столь предсказуемые в своем движении, следуют строгим математическим законам. Однако они считали, что земные события не имеют отношения к этой небесной причинности и подчиняются вместо того непостижимым прихотям капризных богов. Ни одно событие не казалось более беспорядочным, чем случайный бросок костей. Философ-стоик Хрисипп писал, что «игральные кости… не могут выпадать… то так, то этак без некоторой причины»¹⁰⁷¹⁰⁸. В стоическом мировоззрении вселенная детерминирована, а случайность – это лишь форма неведения, непроницаемая для человеческого разума.

Самбурский называет еще один фактор, определивший позднее открытие теории вероятностей: древние любили философствовать, но у них была менее развита эмпирическая – то есть экспериментальная – традиция. Не случайно возникновение теории вероятностей совпало с расцветом экспериментальной науки в XVI и XVII вв. Потребовались данные и математические прозрения Кеплера, Галилея и Ньютона, чтобы показать: та же гравитация, что управляет небесными орбитами, управляет и траекториями повседневных земных объектов. Как выражалась статистик Флоренс Дэвид, хотя древние и имели огромный опыт азартных игр, их «склад ума не позволял строить теоретические гипотезы на основе эмпирических данных»¹⁰⁹.

Дэвид считала, что сознание древних также сковывали их системы счисления. Греческие и римские цифры были слишком неуклюжими для алгебры, хотя римские хорошо подходили для вычислений на счетах, которые сотни лет господствовали в торговле и науке. То, что мы сейчас называем арабскими цифрами, возникло в Индии где-то в VI или VII в. н. э. В Европу они попали благодаря трудам исламских математиков аль-Хорезми и аль-Кинди примерно в XII в., хотя большинство европейских ученых приняло эту систему лишь в XV в. Арабские цифры гораздо лучше подходили для представления дробей, которые столь важны для теории вероятностей. Кроме того, они были в целом более понятны: например, в арабской системе в бо́льших числах больше цифр, поскольку порядок соответствует позиции цифры внутри записи, а нули служат заполнителями разрядов. В римской системе даже очень близкие по величине числа могут иметь совершенно разное количество цифр – возьмем, к примеру, пять (V), восемь (VIII) и девять (IX). Алгебраическая символика также усовершенствовалась с введением знаков «плюс», «минус» и «равно». В 1557 г. Роберт Рекорд впервые использовал знак равенства в своем труде «Оселок остроумия» (The Whetstone of Witte). Он был выбран, по словам Рекорда, «ибо никакие две вещи не могут быть более равными»¹¹⁰, чем «пара параллелей».

Как только у ученых появились экономические стимулы и математические символические системы, необходимые для описания случайности, они быстро добились прогресса. Самый ранний известный труд о вероятности принадлежит перу итальянского ученого XVI в. Джероламо Кардано. Внебрачный сын юриста, он родился несмотря на попытку своей матери сделать аборт и пережил своих братьев и сестер, умерших от чумы. Кардано учился на медика, но ему было отказано в лицензии на врачебную практику из-за незаконного происхождения и неуживчивого характера. В итоге он прославился своей обширной эрудицией, в том числе в математике и естественных науках. Подобно многим ученым той эпохи, таким как Галилей, Кардано стал знаменитостью благодаря гороскопам, которые он составлял для сильных мира сего. Астрология играла тогда роль современных организаций, занятых финансированием науки. Короли, купцы и полководцы обращались к Кардано за советом относительно наиболее благоприятных дат для начала военных кампаний или заключения сделок. Он также прославился как философ: монолог «Быть или не быть» из шекспировского «Гамлета» написан под сильным влиянием перевода философского труда Кардано «Об утешении» (De consolatione), который, как принято считать, и читает принц датский в этой сцене. «Видя, следовательно, с какой легкостью умирают люди, – писал Кардано, – с чем иным нам лучше сравнить смерть, как не со сном и тому подобным… Весьма несомненно, что самый крепкий сон – он и самый сладкий»¹¹¹.

Несмотря на свои многочисленные таланты, Кардано постоянно испытывал нехватку денег; он не мог уволить слугу или запретить ребенку взять еще одно домашнее животное, жалуясь при этом, что его дом заполонен «козлятами, ягнятами, зайцами, кроликами и аистами»¹¹². Свою одержимость наукой он называл «противовесом безумной любви к моим детям»¹¹³. Кардано признавался, что с юности «неумеренно предавался азартным играм»¹¹⁴. Из-за этого своего пристрастия он по меньшей мере однажды довел семью до нищеты и сам признавал, что его личная жизнь сильно пострадала от этой зависимости.

В своей «Книге об игре в кости» (Liber de ludo aleae), вероятно законченной в 1563 г., но опубликованной лишь столетие спустя, он анализирует броски одной, двух и трех костей, а также карточные игры и эффективные методы жульничества. Это был первый случай, когда кто-либо подсчитал «шансы» в некой игре – соотношение числа благоприятных и неблагоприятных исходов. Кардано определил, что вероятность выпадения любой грани кости одинакова, выведя математическую теорию из эмпирического исследования. Он также без всяких доказательств отметил, что точность этого равенства возрастает при многократном повторении. Десять раз бросив правильную кость, можно случайно получить десять шестерок, так что измеренная вероятность выпадения шестерки поначалу может выглядеть как 100%. Но такая удача не может длиться вечно, и после трехсот бросков среднее значение будет гораздо ближе к «истинной» вероятности, составляющей примерно 16%. Якоб Бернулли позже формализует это наблюдение как закон больших чисел.

Неясно, почему Кардано не опубликовал «Книгу об игре в кости» при жизни; возможно, он считал ее слишком незначительной или же счел за лучшее не раскрывать свои жульнические приемы, чтобы не лишиться преимущества, которое помогало ему избегать нищеты. Пройдет еще сто лет, прежде чем ученые снова серьезно займутся темой вероятностей. К XVII в. Франция начала затмевать Италию в качестве центра европейской науки. Блез Паскаль, родившийся в 1623 г., был болезненным вундеркиндом с чрезмерно честолюбивым отцом. К девятнадцати годам Паскаль изобрел механический арифмометр и продемонстрировал существование вакуума. В 1646 г., когда Паскалю было двадцать три, его отец обратил семью в янсенизм – строгое религиозное течение внутри католицизма. Паскалю запретили думать о математике, так как Корнелиус Янсен считал научное любопытство лишь еще одной формой плотского греха, чем-то сродни мастурбации. После смерти отца в 1651 г. у Паскаля начался короткий период «распутной жизни». Он играл в азартные игры по настоянию врачей, которые рекомендовали их как расслабляющий досуг, способный излечить его от чрезмерного умственного напряжения. Считается, что в это время Паскаль изобрел рулетку – это было непреднамеренный результат его попытки создать вечный двигатель. Что более важно, его новый порок свел его с эссеистом и заядлым игроком Антуаном Гомбо, который задал Паскалю два вопроса, положивших начало совершенно новой области математики.

Паскаль жил во времена, когда еще не существовало научных журналов и математики закрепляли за собой приоритет в решении тех или иных задач посредством писем. В 1654 г. Паскаль вступил в переписку с более авторитетным математиком Пьером де Ферма, в ходе которой изложил вопросы, заданные ему Гомбо, и предложил свои предварительные ответы. Гомбо, игравший в кости на протяжении многих лет, утверждал, что если он ставит на выпадение хотя бы одной шестерки в серии из четырех бросков одной кости, то в среднем это ставка срабатывает. Для разнообразия он начал ставить на то, что считал эквивалентным утверждением: что две шестерки выпадут хотя бы раз в серии из двадцати четырех бросков двух костей. Однако он заметил, что вторая ставка была невыгодной. Почему первая в долгосрочной перспективе приносила доход, а вторая нет? Паскаль тщательно просчитал все варианты и обнаружил, что эти два сценария на самом деле не были математически эквивалентными. Шанс на осуществление первого немного больше половины, тогда как второго – немного меньше половины. В этом расчете Паскаль и определил величину, которую мы теперь знаем как вероятность.

Другой вопрос, заданный Гомбо, известен как задача о разделе ставки и был впервые сформулирован итальянским монахом Лукой Пачоли в 1494 г. Пачоли представлял двух игроков в мяч (balla) – игру, которая ведется по раундам и выигрывается, когда игрок набирает шесть очков. В сценарии Пачоли игра прерывается до ее завершения, когда у одного игрока пять очков, а у другого три. Как им следует разделить призовой фонд, если предположить, что оба игрока обладают равным мастерством? Паскаль и Ферма перечислили все возможные исходы, чтобы определить, какая доля фонда должна достаться каждому игроку пропорционально вероятным результатам. Это было первое известное вычисление того, что впоследствии стали называть математическим ожиданием. Эта работа заложила основу для точного описания справедливого раздела и использования вероятностных доводов в рассуждениях о будущих доходах.

Эти письма открыли новую сферу человеческого опыта: у нас появился способ измерять будущее. Понятие probabilis («вероятность») – юридический термин, возникший в римском праве и обозначавший достоверность прошлого события, – теперь можно было распространять и на то, что еще не случилось. Теория вероятностей породила теорию принятия решений – анализ того, как рациональные агенты принимают решения (например, как разделить призовой фонд). Впоследствии из этого выросла вся экономическая наука. Паскаль прямо указал на эту связь, сравнив азартные игры с принятием решений в условиях неопределенности. Азартная игра была в некотором роде моделью жизни: располагая ограниченной информацией, человек пытается делать ставки или принимать решения, которые ведут к максимально возможной выгоде.

Возьмем, к примеру, мысленный эксперимент, известный ныне как пари Паскаля. Люди, утверждал он, сталкиваются с фундаментальной неопределенностью: существует Бог или нет. От этого зависит, как им следует жить свою жизнь. С помощью разума нельзя определить, какая из этих возможностей истинна. Тем не менее люди должны сделать ставку на одно или на другое, рискуя всем своим жизненным опытом. Предположим, наш игрок решает поставить на то, что Бог существует. Если это так, игрок может выиграть все (вечную жизнь в раю). Если нет, он мало что теряет, кроме затрат на благочестие. Допустим, с другой стороны, игрок ставит на то, что Бога нет. Если это правда, игрок не выигрывает ничего. Если это ложь, он рискует потерять все (вечность мучений в аду). Следовательно, следует ставить на то, что Бог существует, даже если шанс этого исчезающе мал. Это равносильно ставке конечной суммы (поступки человека в течение жизни) ради возможности бесконечного выигрыша. «Взвесим, – пишет Паскаль, – наш возможный выигрыш или проигрыш, если вы поставите на орла, то есть на Бога. Сопоставим тот и другой: выиграв, вы выиграете все, проиграв, не потеряете ничего. Ставьте же, не колеблясь, на Бога!»¹¹⁵ Современные мыслители используют схожие аргументы для рассуждений о рисках потенциально преображающих мир событий, таких как катастрофическое изменение климата¹¹⁶. Подобно тому как учение о перспективе позволило художникам Ренессанса показать, как люди видят, учение об играх помогло мыслителям Ренессанса показать, как люди принимают решения – или, по крайней мере, как, по их мнению, люди должны принимать решения.

Переписка Паскаля и Ферма взбудоражила научный мир. Стало ясно, что случайность можно до некоторой степени систематизировать и даже приручить. В следующем году голландский эрудит Христиан Гюйгенс приехал во Францию для изучения права, и случайное знакомство с идеей вероятности в одном из салонов побудило его опубликовать труд, ставший стандартным учебником по теории вероятностей, – «О расчетах в игре в кости» (De ratiociniis in ludo aleae). Книга формализовала эту молодую область, сосредоточившись на таких темах, как задача о разделе ставки и вычисление математического ожидания для некого события (например, математическое ожидание числа очков при броске одной кости равно 3,5). Игры, утверждал Гюйгенс, важнее, чем кажутся на первый взгляд: «Читатель скоро убедится, что я рассматриваю здесь не простую азартную игру, но что я изложил элементы новой теории, глубокой и интересной»¹¹⁷. Он проговаривает лежащую в основе теории вероятностей трудность, которая так долго ограждала ее от научного анализа: «Хотя в играх, полностью зависящих от удачи, успех всегда не определен, тем не менее в них можно точно подсчитать, насколько выигрыш вероятнее, чем проигрыш»¹¹⁸. Это была странная новая мера: то, что было неизбежно непредсказуемо в отдельном случае, – конкретный бросок кости или вращение рулетки – могло быть предсказано в совокупности.

Ученые обещали, что теория вероятностей превратит принятие решений в точную науку. В своем опубликованном в 1713 г. трактате «Искусство предположений» (Ars conjectandi) Якоб Бернулли утверждал, что эта область будет иметь важные практические последствия и что умение точно измерять вероятности позволит делающим выбор людям добиваться лучших, более безопасных и выгодных исходов. В том же году французский математик Пьер Ремон де Монмор выпустил свой труд «Анализ азартных игр» (Essay d'analyse sur les jeux de hazard), в котором подробно обосновывал работу над кажущейся малозначительной проблемой игр ради лучшего понимания иррациональности и суеверности людей. Человек, утверждал он, склонен немедленно винить фортуну как в благоприятных, так и в неблагоприятных исходах. Он пытается задобрить ее, следуя вымышленным правилам, тогда как ему следовало бы винить себя за неверные решения и изучать законы случая, чтобы обеспечить себе лучшую судьбу. Хотя когда-то люди использовали обряды прорицания, чтобы получать смутные указания от высших сил, вероятностное мышление должно было покончить с нашей зависимостью от постижения божественной воли.

Анализ иррациональной деятельности – азартных игр – привел мыслителей Просвещения к новому пониманию рациональности. Они верили, что математика исправит ошибки человеческого восприятия и устранит предубеждения, отравляющие человеческое мышление. Возьмем, к примеру, ошибку игрока. Допустим, в череде подбрасываний монета десять раз подряд выпадает орлом. Люди часто верят, что следующий бросок с большей вероятностью закончится выпадением решки: игроку «положена» решка. Но шанс выпадения орла всегда равен одной второй, независимо от того, что было раньше.

Теория вероятностей обещала стать нам подспорьем в мышлении. Вместо того чтобы спорить словами, мы теперь могли спорить числами. Как позже выразился французский математик Пьер-Симон Лаплас, теория вероятностей представляет собой «здравый смысл, сведенный к исчислению»¹¹⁹. Вероятность, писал он, – это «лишь выражение нашего неведения об истинных причинах»¹²⁰. Наши конечные умственные способности ставят предел тому, что мы можем знать, и потому мы вынуждены оперировать возможностями и гипотезами. Это был первый намек на то, что сам человеческий разум может быть в некотором роде математическим, познаваемым, что мышление можно очистить от суеверий и вознести в платоновское царство чисел.

Теория вероятностей помогла выявить многие странности человеческого мышления. Один пример, обнаруженный Николаем Бернулли – племянником Якоба, касался ставки с экспоненциально нарастающим выигрышем. Монету подбрасывают до тех пор, пока не выпадет орел, после чего игра заканчивается. Если орел выпадает при первом броске, выигрыш составляет два дуката. Если при втором – четыре дуката. Если при третьем – восемь, и т. д. Если орел выпадает при n-ном броске, выигрыш равен 2n. Математическое ожидание выигрыша в этой игре не ограничено: теоретически решку можно выбрасывать бесконечно, так и не дождавшись орла, и, следовательно, выиграть бесконечное число дукатов. В реальной же жизни никто не поставит на кон огромную сумму, чтобы сыграть в эту игру. Многие математики пытались примирить это противоречие между здравым смыслом и расчетами. Одно из решений, предложенное двоюродным братом Николая, Даниилом Бернулли, включало идею, которая станет ключевой для всей экономической теории, – предельную полезность. Один дукат, подаренный богатому человеку, принесет ему меньше пользы, чем бедному. Начиная с определенного момента бесконечно большой потенциальный выигрыш становится фактически бессмысленным.

Другие мыслители полагали, что теория вероятностей – это нечто большее, чем просто инструмент для прояснения человеческого мышления, что это модель самого мышления. Преподобный Томас Байес был математиком-любителем и весьма уважаемым теологом. Его самое важное произведение было опубликовано лишь посмертно, в 1763 г., после того как его друг Ричард Прайс разобрал его бумаги и обнаружил текст, которому суждено было стать одной из самых влиятельных работ в области статистики: «Очерки к решению проблемы доктрины шансов» (An Essay towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances).

Идея, лежащая в основе предложенной Байесом теоремы, проста. Чтобы составить мнение об истинном положении вещей в мире, человек начинает с предположения, основанного на том, что ему уже известно (это называется априорной вероятностью), а потом обновляет это предположение с учетом новых свидетельств. Это не статичная формула, а алгоритм, который повторно запускается с поступлением каждого нового фрагмента данных. Допустим, муж чувствует запах дыма из кухни (свидетельство). Он может забеспокоиться, что дом горит, но тут же вспоминает, что жена собиралась делать на ужин барбекю (априорная информация). Учитывая это априорное знание, более вероятное объяснение состоит в том, что дымит плита, а не горящая мебель. Байес превратил рациональность в нечто вероятностное по своей природе.

Теорема Байеса также подчеркнула важное обстоятельство: в реальном мире вероятность события часто зависит от многих факторов. Вероятность выпадения решки при подбрасывании монеты всегда равна одной второй, но вероятность того, что у человека есть определенный вид рака, обычно зависит от его возраста, пола и генетической предрасположенности. Допустим, уровень некоего маркера в крови повышается как при артрите, так и при этом виде рака. Если такой рак чрезвычайно редок, а артрит относительно распространен, то, согласно выведенному Байесом правилу, врачу разумнее сначала назначить дополнительные обследования на предмет возможного диагноза «артрит». Когда мы измерили следствия, теорема Байеса позволяет нам составлять мнение о наиболее вероятных причинах.

Лаплас независимо получил результаты Байеса в 1774 г., вообразив себе человека, который всю жизнь прожил в темной пещере и наконец вышел на свет. Он видит восход солнца и думает, что это ошеломляющий праздник для глаз – единичное событие. Но с каждым новым рассветом он все больше убеждается, что это обычное явление. На основе повторяющихся наблюдений наш пещерный житель обновляет свои предположения о том, восходит ли солнце каждый день, и в конце концов соглашается с оценкой поэта Эдварда Каммингса: солнце «ни на миг не прекращает начинать таинство дня для чьих-то глаз»¹²¹. Этот процесс называется индукцией: общий принцип выводится из повторяющихся свидетельств. Сегодня правило Байеса лежит в основе множества явлений нашей повседневной жизни – от спам-фильтров до автоматического обнаружения медицинских и финансовых аномалий. Во время Второй мировой войны Алан Тьюринг использовал теорему Байеса для взлома «Энигмы», шифровальной машины, с помощью которой кодировались сообщения немецкого военно-морского флота. Многие нейробиологи утверждают, что мозг применяет байесовский анализ, фильтруя новую информацию через свою ранее выстроенную (априорную) модель реальности. Некоторые философы науки предполагают, что сама наука по своей сути представляет собой байесовскую практику.

Однако каким-то ученым теорема Байеса показалась явно ошибочной. Для них абсурдом выглядело то, что субъективному представлению нашлось место в царстве математики. В модели Байеса дело не в том, что реальность не детерминирована, а скорее в том, что у нас нет к ней прямого доступа. Мы можем лишь ощупывать ее сквозь завесу неопределенности: неизвестность темной материи, неоднозначность квантового мира, непрозрачность человеческого поведения. Все, что у нас есть, – это наши ограниченные наблюдения, а все, что мы можем делать, – это обновлять свои представления в соответствии с собранными свидетельствами. Нам остается надеяться только на индукцию: на приближение к истине в пределе и выведение общих законов из частных случаев.

Теорема Байеса повсеместно используется в современном мире, но из-за своей субъективной природы она может подсказать нам, лишь как обновлять наши представления, а не как определять априорную вероятность. Следовательно, исходные предположения – это та область, где можно прекрасно спрятать предубеждения. Решая, безопасен ли новый пестицид, мы можем вообразить себе два возможных базовых допущения. Первое – что это вещество потенциально вредно для человека и окружающей среды, а значит, требует значительного объема свидетельств для доказательства его безопасности. Медицинские эксперты и защитники окружающей среды отдают предпочтение этому исходному предположению, которое называют «принципом предосторожности», как наиболее безопасному подходу к новым разработкам. Однако при применении в качестве универсального принципа этот подход может оказаться излишне обременительным и, например, помешать безопасным лекарствам дойти до нуждающихся в них пациентов. Альтернативное исходное предположение состоит в том, что продукт безопасен по умолчанию, а значит, требует множества свидетельств для доказательства того, что его вред перевешивает пользу. Корпорации и лоббисты промышленных интересов, стремящиеся к скорейшему получению прибыли, естественно, отдают предпочтение этой позиции, хотя она и приводила в прошлом к серьезным проблемам – от врожденных дефектов, вызванных талидомидом, до уничтожения окружающей среды из-за применения ДДТ. Эти две философские установки влияют на многие стороны нашей жизни – от одобрения новых лекарств до принятия важных решений в области общественного здоровья. Важно, однако, отметить, что ни одно из этих исходных предположений не является в большей степени «основанным на данных» или более объективным, чем другое. Ни одно из них не может служить универсальным, годящимся на все случаи жизни допущением.

Ученые начали применять теорию вероятностей к вопросам практической значимости – от количественной оценки ошибок в научных измерениях до обоснования правительственных решений. Хотя уже в самых ранних письменных документах в истории человечества регулярно перечисляются богатства и фиксируется экономическая активность, количественный учет состояния здоровья, по-видимому, был долгое время табуирован. Вплоть до конца XVIII в. некоторые философы полагали, что подсчитывать больных или даже новорожденных равносильно святотатству – попытке проникнуть в Божий Промысел. В XVI в. некоторые европейские страны, опустошенные эпидемиями чумы, предприняли первые шаги к сбору и централизации больших массивов социальных данных. В 1750-х гг. французские ученые спорили о том, рационально ли прививать население от оспы, которая тогда свирепствовала по всей Евразии. Смертность от этой болезни составляла 30%. В отличие от более безопасных вакцин на основе коровьей оспы, разработанных в 1790-х гг. Эдвардом Дженнером, первоначально процедура подразумевала прямое заражение пациентов ослабленной оспой. Эта практика десятилетиями успешно применялась в Турции, Китае и Англии, но была сопряжена с немалым риском: один из двухсот привитых в результате умирал. При каких условиях имело смысл принять небольшой риск немедленной гибели, чтобы значительно снизить вероятность смерти от оспы в будущем? Даниил Бернулли вычислил математическое ожидание и получил результат, однозначно свидетельствовавший в пользу вакцинации. Несмотря на его тщательно выстроенную аргументацию, французы продолжали избегать прививок. Итальянский врач Анджело Гатти осознал, что люди оценивают опасность лично для себя, задействуя не беспристрастные математические расчеты, а субъективную психологию: «Непосредственный риск, сколь бы мал он ни был, всегда произведет большее впечатление, чем очень большой, но отдаленный и неопределенный»¹²².

Со временем, однако, статистика начала регулярно использоваться для обоснования мер государственного управления. Сестра милосердия Флоренс Найтингейл знаменита тем, что вводила в оборот многие современные медицинские практики, опираясь на статистические данные. Она возражала философам, считавшим дерзостью вести учет сведений о здоровье:

Истинное основание теологии – постижение личности Бога. Именно с помощью статистики можно определить и установить закон в социальной сфере, тем самым выявив определенные аспекты личности Бога. Изучение статистики, таким образом, есть религиозное служение¹²³.

Успех в этой области сказался и на других общественных науках. Бельгийский математик XIX в. Адольф Кетле был неутомимым сторонником новой дисциплины, которую он назвал «социальной физикой»; с ее помощью он надеялся разработать гуманитарный аналог небесной механики и описать траектории развития цивилизации. Кетле использовал огромные массивы данных для выявления скрытых закономерностей. Он обнаружил регулярность в показателях рождаемости, смертности, самоубийств и даже преступности. Он утверждал, что преступления не следует рассматривать как акты индивидуальной воли. Вместо этого он показал, что на уровне всей популяции они подчиняются законам статистики. «Общество само содержит в себе зародыши всех совершаемых преступлений. В некоторой мере именно социальное состояние подготавливает эти преступления, а преступник лишь орудие, которое их исполняет»¹²⁴. Преступники сами были пострадавшей стороной, бессильной перед законами социальной физики, действующими на общество, – жертвоприношением, необходимым для сохранения цивилизации. Кетле предположил, что основанное на объективных данных законодательство, направленное в большей степени на устранение институциональных причин преступности и в меньшей – на наказание самих преступников, даст наилучшие шансы для реформирования общества. Идеи Кетле были настолько популярны, что физик Джеймс Максвелл часто использовал в своих работах по статистической механике аналогии, заимствованные из социальной физики. Тем, кто был вооружен молотком теории вероятностей, весь мир казался статистическим гвоздем. Если мы можем использовать математику даже для понимания случайности, почему бы не использовать ее для понимания самого человечества?

В то же время статистика приобрела репутацию способа более убедительно лгать с помощью цифр. Афоризм, популяризированный Марком Твеном, гласит: «Существует три вида лжи: ложь, гнусная ложь и статистика»¹²⁵¹²⁶. Даже несмотря на свои самые лучшие намерения, адепты статистики не справляются со всеми нюансами ее применения. Лучше всего, возможно, это можно проиллюстрировать на примере проблемы гауссовского шума. В 1809 г. математик Карл Фридрих Гаусс обнаружил, что ошибка, или «шум», в астрономических наблюдениях следует определенной закономерности, известной ныне как колоколообразная кривая, или нормальное распределение. Эта модель шума – та же самая, что управляет случайностью бросков костей, – казалось, встречалась повсюду, куда бы ни обращали свой взор ученые: в распределении роста и веса людей, в движении частичек пыльцы, взвешенных в воде, в размерах крыльев бабочек. Нормальное распределение казалось настолько вездесущим, что многие ученые использовали его для упрощения измерения ошибок в широком спектре наборов данных, включая многие из тех, где этого делать не следовало. Их, как выразился математик Нассим Николас Талеб, «ослепляли»¹²⁷ колоколообразные кривые¹²⁸.

В 1900 г., почти через сто лет после открытия Гаусса, Луи Башелье опубликовал свой анализ финансовых рынков, в котором изменение стоимости акций моделировалось как стохастический процесс с гауссовским шумом. Это раннее математическое описание финансовых рынков легло в основу многих экономических теорий ХХ в. Банкиры использовали созданную в 1973 г. модель Блэка – Шоулза для определения стоимости сложных финансовых деривативов на основании таких факторов, как текущая цена акций и ее волатильность. Поскольку волатильность нельзя измерить в реальном времени, а только ретроспективно, трейдеры предполагали ее значение, исходя из допущения, что она следует нормальному распределению. В 1960-е гг. математик Бенуа Мандельброт предупреждал экономистов, что волатильность фондового рынка не является гауссовской. Стадное поведение провоцирует обвалы и пузыри, а экстремальные значения встречаются чаще, чем в данных с нормальным распределением. Это, пишет Талеб, и есть «игровая ошибка» – неуместное применение покладистой статистики игральных костей для описания более агрессивной случайности реального мира. В результате модель Блэка – Шоулза капитально недооценивала редкие события. Трейдеры, использовавшие вычисленные по этой методике прогнозы стоимости для компенсации рискованных ставок, как назло, навлекали на себя еще больший риск. Модель Блэка – Шоулза была задействована в построении мудреного рынка деривативов, который рухнул как карточный домик в 2008 г. Схожие ошибки в применении статистики, скорее всего, сыграли свою роль и в возникновении разворачивающихся сейчас кризисов воспроизводимости в различных областях науки.

Многое из того, что мы склонны считать случайным, не обязательно таковым является. Например, опытный игрок в кости может воспроизвести бросок кубиков с надежностью профессионального спортсмена. Обсуждение того, что значит подлинная случайность, достойно отдельной книги, но ее, возможно, самое простое определение – это последовательность, которую невозможно предсказать. Теория вероятностей имеет дело со сферой того, чего мы не знаем и часто не можем знать. Соответственно, она неразрывно связана с эпистемологией, то есть с изучением знания и того, как мы познаем. В ХХ в. физики обнаружили, что определенные квантовые события могут быть действительно беспричинными и непознаваемыми. Случайность – это не побочный продукт человеческого неведения, а объективно существующий регистр реальности. Вселенная фундаментально непредсказуема. Это может одновременно обескураживать и завораживать мозг, который, как мы уже обсуждали, является машиной для предсказаний, настроенной на выявление даже слабых корреляций и причинно-следственных связей. Наши азартные порывы, как выясняется, связаны со стремлением мозга к обучению.

Защитники рациональности качают головами, глядя на жалкого игрока, чье навязчивое упорство – это, как нам говорят, чистейшая ошибка. Игроки страдают от этого тягчайшего из человеческих недугов – когнитивного искажения, которое заставляет их неверно оценивать возможный выигрыш от каждого неблагоразумного вращения рулетки. Всем известно, что в среднем игроки проигрывают. Для рационального наблюдателя роскошное убранство казино иллюстрирует то неизменное преимущество, которым пользуется игорное заведение. Однако для наивного любителя удачи эта роскошь предвещает успех, от которого его отделяет всего один счастливый бросок.

И все же эта интерпретация – отражение представлений экономистов о неустанном максимизаторе выгоды, Homo economicus, – не вполне соотносится с реальностью. Казино – сравнительно недавнее изобретение, как и высокие суммы выигрышей. Тысячелетиями в азартные игры играли на улицах и среди друзей. Без посредника, искажающего структуру выплат, игроки имели равные шансы на успех. Азартные игры, возможно, перераспределяли деньги между участниками или обеспечивали товарообмен, как это было в доколумбовой Америке, но в среднем все оставались при своих. Кроме того, если зависимость от азартных игр вызывается исключительно ожиданием выигрыша, почему мы не видим толп зависимых, преданно скармливающих монеты торговым автоматам? В отличие от игровых автоматов, торговые выдают вознаграждение с почти стопроцентной гарантией. Почему одно оказывается гораздо большей проблемой, чем другое?

Соблазнительность азартных игр объясняется не столько ошибочным ожиданием огромного выигрыша, сколько удовольствием от исследования неизвестного. Ранние психологи обнаружили, что случайность сама по себе является вознаграждением. Классические поведенческие исследования, проведенные Б. Ф. Скиннером в 1930-х гг., показали, что азарт характерен для животных во многом так же, как и для людей. В экспериментах Скиннера крысы учились нажимать на рычаг, чтобы получать вознаграждение в виде лакомства. Некоторых крыс награждали всякий раз, когда они нажимали на рычаг. Другие получали еду лишь время от времени, наподобие выплат игрового автомата. Скиннер обнаружил, что у крыс, получавших вознаграждение случайным образом, нажатие на рычаг превратилось в навязчивое поведение. Если выдача лакомства полностью прекращалась, крысы, получавшие случайное вознаграждение, продолжали нажимать на рычаг гораздо дольше, чем крысы, получавшие вознаграждение постоянно. Это справедливо для всех животных: они сильнее реагируют на неопределенное вознаграждение, чем на гарантированное, даже если средний ожидаемый выигрыш меньше. Нейробиолог Роберт Сапольски сформулировал это так: «"Может быть" вызывает зависимость сильнее, чем все остальное»¹²⁹.

Нейробиолог Вольфрам Шульц и его сотрудники обнаружили схожее явление, изучая активность дофаминовых нейронов. Они обучали приматов нажимать на рычаг после светового сигнала, чтобы получить вознаграждение в виде сока. В их первоначальном эксперименте дофаминовые нейроны обученных животных кратковременно активировались при вспышке света – это означало, что животные научились ассоциировать световой сигнал с вознаграждением. В модифицированном эксперименте исследователи научили животных ожидать вознаграждение лишь время от времени. В этом случае дофаминовые нейроны постепенно наращивали активность после вспышки света. Этот эффект был выражен сильнее всего, когда вознаграждение выдавалось в 50% случаев. Нарастание активности дофаминовых нейронов оказывалось менее заметным, если вероятность получения вознаграждения составляла 25 или 75%. Выброс дофамина максимален, когда исход наименее предсказуем. Поскольку выброс дофамина закрепляет предшествующее ему поведение, этот факт делает животных уязвимыми к развитию игромании. Исследования на людях показывают, что как у азартных игроков, так и у неиграющих людей выброс дофамина в большей степени коррелирует с непредсказуемостью стимула, чем с самим вознаграждением. Чем менее предсказуем исход, тем сильнее мотивация играть.

Психологи Патрик Ансельм и Майк Робинсон предположили, что непредсказуемые явления вызывают сильный дофаминовый отклик из-за того, что это помогает животным проявлять упорство перед лицом неудачи. Поиск пищи – навык, необходимый всем подвижным животным, и обычно считается, что он сыграл фундаментальную роль в эволюции мозга. Это занятие по природе своей сопряжено с риском неудачи, и мозг из-за этого особенно чувствителен в отношении непредсказуемости. В дикой природе вознаграждения обычно случайны и редки. Животные, которые легко сдаются, вряд ли выживут. Это объясняет парадоксальное на первый взгляд наблюдение, что патологические игроманы часто играют еще интенсивнее после серии проигрышей, то есть хорошо задокументированное явление, известное как «стремление отыграться»¹³⁰. Дофаминовый отклик мотивирует незадачливого добытчика пищи продолжать свои попытки.

С этим связана и так называемая «дилемма разведки и эксплуатации». Добытчик пищи должен знать, когда продолжать использовать выигрышную стратегию, а когда отказаться от нее и искать что-то новое. Эволюция наделила наш разум влечением к неопределенности, чтобы помочь нам более тщательно картировать окружающую среду. Сама биология подталкивала людей к пониманию случайности и в конечном счете к изобретению теории вероятностей. Но отсюда следует и уязвимость перед лицом случайности: люди и животные с нарушениями дофаминовой системы хуже справляются с поиском пищи. Например, пациенты с шизофренией, страдающие нарушениями дофаминовой системы, отдают предпочтение разведке по сравнению с эксплуатацией¹³¹. Побочным эффектом препаратов, повышающих уровень дофамина, вроде тех, что используются при болезни Паркинсона, является игровая зависимость – склонность к чрезмерной разведке¹³².

Удивление может служить стимулом к обучению, направляя внимание животного и обостряя его память¹³³. Оно сигнализирует, что еще осталось нечто, требующее понимания. Этот механизм мог быть полезен на протяжении всей эволюции, побуждая животных исследовать новые стимулы и усваивать еще не выученные ассоциации. Новая информация ценна. Психологи обнаружили, что человеческий мозг реагирует на новую информацию так же, как на стандартные вознаграждения вроде еды или денег¹³⁴. Знание само по себе награда. Действительно, многие патологические игроманы утверждают, что ими движет ощущение близости к раскрытию или пониманию закономерностей, управляющих их любимыми играми. Такие люди верят, что довели до совершенства или почти до совершенства некую «систему», добились глубинного понимания случайности. Эта иллюзия почти-понимания может приносить острое удовольствие. Игроки сообщают об эйфорических ощущениях в игровом трансе, а выигравшие часто сразу же используют полученную сумму, чтобы играть дольше¹³⁵. Цель тут – не выиграть, а как можно дольше длить удовольствие от игры.

Неопределенность – важная составляющая того, что делает приятной любую игру. Гейм-дизайнер Грег Костикян заметил как-то, что взрослые обычно не играют в крестики-нолики, потому что уже знают выигрышные стратегии¹³⁶. Маленькие дети, напротив, все еще любят эту игру, потому что пока не полностью исследовали ее исходы. Неопределенность лежит в основе удовольствия от рассказывания историй, занятий спортом и романтического ухаживания. Но она же представляет собой один из наших самых сильных страхов: быть застигнутым врасплох терактом, нелепой трагедией или предательством. Игры очищают и смягчают сферу неожиданного, позволяя нам безопасным образом исследовать неопределенность и наслаждаться ею.

Игры на удачу всегда исподволь присутствовали в нашей нейробиологии, ожидая первого человека, который свяжет внешнее вознаграждение с внутренней мотивацией к пониманию. Когда люди изобрели самые ранние из них, вероятно связанные с подбрасыванием камешков или костей животных, они открыли дорогу к более глубокому пониманию реальности. Казино – это поразительное достижение социальной инженерии, которое паразитирует на людях там, где они наиболее уязвимы к манипуляциям: в области «почти». При правильно выстроенной стратегии вероятность выигрыша в таких играх, как крэпс и рулетка, очень близка к 50% и тем самым оптимально задействует дофаминовую систему. Производители намеренно располагают символы на барабанах игровых автоматов так, чтобы создавать у игроков ощущение «почти удачи»: «Я почти собрал линию, я был так близок к джекпоту».

Несмотря на свою сомнительную репутацию, азартные игры служат прекрасному порыву, отражая непреодолимое стремление мозга понять мир. Эйфория игрока подпитывается не столько материальной жадностью, сколько жаждой познания. Однако мозгу неведомо, исходит ли неопределенность от непредсказуемости самой среды (как в случае с непредсказуемостью игральных костей) или от его собственной неспособности выявить верную статистику мира. Это различие важно учитывать. Подобно тому как игры вообще могут давать игрокам ощущение прогресса и успеха в областях, имеющих мало значения за пределами самой игры, азартные игры могут создавать иллюзию обучения без подлинного обучения. Удивление не самый надежный показатель подлинной новизны, как мы знаем по расцвету кликбейта и шокирующих заголовков. Идеи могут больше цениться за то, что они удивляют, чем за то, что они верны. Поскольку удивительная информация привлекает наше внимание и задействует механизмы памяти, она легче запоминается и естественным образом непропорционально часто упоминается в разговорах. В этом – соблазн такого жанра, как неожиданные статистические факты. Именно поэтому такие противостоящие консенсусу фигуры, как Джордан Питерсон или Дональд Трамп, привлекают столько внимания. Статья по экономике может содержать поразительную статистику, которую здорово цитировать на вечеринках, но которая имеет мало отношения к реальности. Вызывающие удивление научные открытия вознаграждаются публикациями в более престижных журналах, побуждая ученых гнаться за неожиданными результатами (или фабриковать их) вместо уточнения и развития установленных фактов.

Во многих интеллектуальных кругах парадоксальные факты или противостоящие консенсусу мнения служат показателем статуса: они интересны не потому, что верны или неверны, а потому, что «заставляют задуматься». Удивление – это эвристика для обучения, но оно не всегда означает, что благодаря ему мы действительно чему-то учимся. Экономисты и философы ультрарационалистического толка, часто более заинтересованные в софистике, чем в подлинном знании, могут с упоением доказывать, что детский труд – это на самом деле хорошо. Некоторые философы рассуждают о невообразимо далеком будущем с обескураживающей уверенностью в своей способности точно оценивать вероятность малоправдоподобных исходов, задействуя теорию вероятностей, словно волшебный оберег от любых ошибок. Рассматривая мир через фильтр анализа затрат и выгод, мыслители приписывают то затратам, то выгодам произвольные значения, чтобы доказать свою точку зрения. Философ Уильям Макаскилл утверждает, к примеру, что коллапс биоразнообразия может на самом деле и не быть моральной проблемой:

Если мы заключим, что жизнь диких животных в среднем хуже небытия, что, на мой взгляд, правдоподобно (хотя и небесспорно), то придем к головокружительному выводу, что, с точки зрения самих диких животных, огромный рост численности и экспансия Homo sapiens были благом¹³⁷.

С тем же успехом он мог бы утверждать, будто любому обездоленному человеку, говорящему на непонятном нам языке, возможно, лучше умереть. Согласно такой логике, в убийстве бедных иммигрантов не было бы вреда. Это лишь один недавний пример из длинного ряда мыслителей, прибегающих к явно бредовым вероятностным рассуждениям для выдвижения обманчивых тезисов. С помощью подобных, казалось бы, объективных аргументов ситуация на рынке идей искажается, а вымышленные величины используются для оправдания произвольных идеологий.

Теория вероятностей была совершенно новой формой математики, настолько непохожей на все, что ей предшествовало, что ученые ХХ в. предпринимали слаженные усилия, чтобы заново увязать ее с остальной частью этой науки. Теория вероятностей преобразила математику, разлагая империю логической неизбежности всей мощью своего «может быть». В наше время она направляет и проясняет процесс принятия решений в финансах, промышленности и науке. Взамен прежней опоры на интуицию и традицию теория вероятностей позволяет нам количественно оценивать риск и неопределенность, более точно предсказывая – и даже контролируя – результаты своих действий. Благодаря ей мы можем несовершенным образом изучать будущее, намечая возможные исходы и оценивая, какие из них наиболее вероятны. Интеллект иногда определяют как способность ориентироваться в таких потенциальных вариантах будущего, чтобы достичь самого оптимального из них, и именно эта идея лежит в основе игрового процесса. Некоторые утверждают, что само мышление работает в соответствии со статистической логикой.

Случайность ждет нас повсюду, куда ни глянь, и она фундаментальна для природы самой материи. Это тот изощренный язык, который мы используем для выражения своего неведения, и он послужил могучей основой для расцвета эмпирического подхода. К сожалению, его иллюзорная строгость может вводить в заблуждение и заставлять нас верить, что, приписывая численные значения нашему неведению, мы узнаем больше, чем на самом деле. Однако изучение игр на удачу показало, что, исследуя нечто приносящее всем удовольствие, ученые могут лучше понять, как работает человеческий разум. Этому озарению предстояло сыграть важнейшую роль по мере развития теории игр и вдохновленной играми разработки систем искусственного интеллекта.

Масштаб этого открытия трудно переоценить, как и то, насколько глубоко оно изменило человеческий подход к рассуждениям об окружающем мире. Игры продемонстрировали, что некоторые формы случайности, некогда символизировавшие непостижимость Божьего замысла, управляются законами. Эти законы тысячелетиями оставались скрытыми тем самым шумом, который они порождают. Благодаря наблюдению за игральными костями люди вырвали контроль над своим будущим из рук судьбы и превратили прежнее искусство принятия решений в поддающуюся количественной оценке науку. Или, во всяком случае, так они надеялись.

Часть II
Суть игры

4
Кригшпиль, наука войны

Игра – это начало знания¹³⁸.

ДЖОРДЖ ДОРСИ

Могущество этой военной технологии настолько не бросалось в глаза, что даже ее создатели не смогли осознать всего ее потенциала. Разработанная за столетия сотрудничества выдающихся деятелей естественных и гуманитарных дисциплин, она была доведена до совершенства отцом и сыном – Георгом Леопольдом фон Рейсвицем и Георгом Генрихом Рудольфом Иоганном фон Рейсвицем. В 1824 г. Рейсвиц-младший, будучи прусским офицером, беззаботно продемонстрировал их с отцом изобретение будущему царю России, которая была тогда союзником его страны. В течение следующих ста лет эта технология преобразит саму природу современной войны и изменит очертания мировой политики. В XIX в. она помогла сплотить давно враждовавшие немецкие государства в единую Германскую империю. В ХХ в. ее недостатки привели к распаду этой империи и помешали осуществлению глобальных амбиций ее лидеров.

Неудачная медицинская операция помешала Рейсвицу-старшему стать армейским офицером, как того требовала давняя семейная традиция. Вместо этого он послужил Пруссии в качестве военного теоретика, десятилетиями изобретая не оружие, а средство для развития мышления – стратегию разработки стратегий. Эта методика и сегодня используется всеми армиями мира: кригшпиль (нем. Kriegsspiel – военная игра). Рейсвицы продемонстрировали, что игры могут способствовать нашему мышлению не только на абстрактном уровне; с их помощью можно моделировать и предсказывать реальность.

Отчасти кригшпиль был вдохновлен идеями математика XVII в. Готфрида Вильгельма Лейбница, который на собственные средства организовал недолго просуществовавшую берлинскую академию, посвященную играм и технологиям. Лейбниц родился примерно тогда же, когда появилась теория вероятностей – новая наука, которая, подобно сегодняшнему искусственному интеллекту, должна была, по заверениям ученых, решить все проблемы современности. Отчасти из-за того, что теория вероятностей брала свое начало в азартных играх, сами игры все чаще рассматривались как предмет, заслуживающий серьезного научного интереса. Лейбниц видел тут более глубокий смысл. Вселенная, как утверждал он, во многом подобна шахматной партии. Бог задумал все возможные миры примерно как пространство всех возможных шахматных ходов. Среди них лишь некоторые образуют подмножества допустимых ходов, которые могут встретиться в игре, – их Лейбниц называл «совозможными» (Kompossiblen). И вот из этой массы потенциальных партий лишь одна, сочтенная Богом наилучшей из возможных, воплотилась в виде мира, в котором мы сегодня живем. Ниже порога проявленной реальности тысячи потенциальных миров бьются и пререкаются за материальное существование. Это странная мысль, признавал Лейбниц, но игры – это «наиболее близкое представление человеческой жизни»¹³⁹.

В философии Лейбница игры – это язык, посредством которого Бог выражает вселенную. Следовательно, люди могут использовать игры, чтобы понять, как устроена реальность и как создавать лучшее будущее. Лейбниц считал, что игры можно задействовать для генерации новых идей в самых разных областях, от военной тактики до медицины. Более того, игры представляют собой форму метаобучения. Он обосновывал свое предложение «исследовать с математической и физической точки зрения всевозможные игры»¹⁴⁰ тем, что философу это даст возможность «усовершенствовать царицу всех искусств, каковою является искусство мыслить»¹⁴¹. За время, отделяющее нас от Лейбница, игры и симуляции стали стандартным подспорьем для мышления на непростом пути человечества к совершенству. К сожалению, они оказались столь же полезными для определения наилучшей из возможных войн, сколь и для прокладывания дороги к наилучшему из возможных миров.

Корни кригшпиля уходят в конец XVIII в., когда математик Иоганн Гельвиг изобрел свой вариант шахмат. Эта древняя игра считалась тогда обязательным элементом воспитания знати в Европе и на Ближнем Востоке; от аристократа ждали мастерства в каллиграфии, верховой езде, истории, философии, владении оружием, музыке, астрологии и играх, особенно в шахматах. Наставники использовали шахматы для обучения своих воспитанников стратегическому мышлению и математике. Шахматы восходят к индийской игре чатуранга, которая была неприкрытым абстрактным изображением военных действий. Ее название, означающее «четырехсоставная», относилось к четырем древним родам войск: пехоте, кавалерии, боевым слонам и колесницам. В арабском мире под влиянием исламского запрета на фигуративное искусство служившие в ней фишками реалистичные статуэтки людей, лошадей и слонов постепенно приобрели известные нам сегодня более абстрактные формы. По мере того как игра распространялась вдоль торговых путей, слоны превратились в верблюдов на Востоке и епископов на Западе. В Европе, где все чаще встречались влиятельные женщины-правительницы, фигура визиря (ферзя) была заменена более динамичной королевой.

Гельвиг стремился вернуть шахматам реализм, чтобы превратить игру в более выразительный военный симулятор. Он заменил фигуры, представлявшие устаревшие армейские подразделения, современной артиллерией, а короля – неподвижным укреплением: армии обычно скорее заинтересованы в захвате городов, а не королей. Чтобы имитировать реальное поле битвы, Гельвиг расширил доску до 1617 клеток, каждая из которых была окрашена для обозначения различных типов местности. В остальном механика игры оставалась схожей с шахматной. Гельвиг и другие энтузиасты продолжали разрабатывать новые вариации «военных шахмат», добавляя к ним элементы, которые потом станут привычными в подобных симуляциях. Они, например, использовали для определения урона от атаки игральные кости, возвращая в строгую шахматную стратегию непредсказуемость реальности¹⁴². Тем не менее военные не обратили на игру Гельвига никакого внимания. В конце концов, их батальоны никогда не маршировали по разграфленной на клетки плоскости, не сражались до последнего человека и не соответствовали многим другим упрощающим допущениям игры.

В начале XIX в. Рейсвиц-старший оценил потенциал игры Гельвига для подготовки офицеров и начал создавать все более и более сложные ее версии. Он заменил шахматную доску влажным песком, которому можно было придавать форму воображаемых ландшафтов, однако ему претила мысль, что члены королевской семьи будут иметь дело с таким неизящным материалом. Следующим решением стали фарфоровые плитки с объемными элементами рельефа. Игроки могли располагать их в различных конфигурациях и почти на собственном опыте ощущать трудности передвижения по разным типам местности. Деревянные бруски символизировали войсковые формирования. Рейсвиц преподнес свой набор для кригшпиля в дар королю Пруссии и организовал пышную демонстрацию. Игра стала любимой забавой юных принцев, но помимо этого осталась незамеченной¹⁴³.

Обучаясь в военной академии, Рейсвиц-младший все больше убеждался в перспективности замысла своего отца. К тому моменту, когда роль основного разработчика кригшпиля перешла к нему, достижения в картографии уже позволяли играть на масштабированных полях реальных сражений. Недавние успехи в статистике помогли ему внедрить основанную на сборе данных систему подсчета очков, вдохновленную эмпирическим подходом, который как раз вошел в моду в Европе. Он сделал игру более строгой, используя для вычисления очков вероятностные таблицы, учитывавшие сведения о потерях в исторических битвах¹⁴⁴. (Позже Дон Равич позаимствовал это решение при разработке ранней видеоигры The Oregon Trail: он изучал дневники американских первопоселенцев, чтобы оценить вероятность нападений бандитов, эпидемий холеры и успешных переправ через реки.) Отдельные игральные кости для кавалерии, пехоты и артиллерии определяли урон от каждой атаки. Стороны обозначались красным и синим цветом – условность, сохранившаяся до наших дней: специалисты по безопасности используют термин «красная команда» при имитации атак на свои системы. Каждый ход соответствовал двум минутам боя. Деревянные бруски войск, занимавшие на карте пространство, соответствующее реальным размерам полков, могли перемещаться в этих пределах на разумное расстояние. Координация между подразделениями подчинялась принципу тумана войны, а противники использовали разные доски, чтобы не видеть фишек друг друга – точно так же как в реальности разведка ограничена относительным положением частей и пределами прямой видимости. Кригшпиль также систематизировал влияние таких факторов, как характер местности, погода и численность противника.

В 1824 г. принц Вильгельм, который еще в детстве полюбил раннюю версию игры, узнал от своего наставника по военному делу о ее усовершенствованном варианте. Он пригласил Рейсвица-младшего к себе во дворец, чтобы тот выступил в роли арбитра в ходе демонстрационной партии в кригшпиль в присутствии принцев, сановников и короля. Игра заняла несколько недель. На это время из резиденции пришлось удалить всех кошек, чтобы они не смещали игровые фишки. Сценарий описывал кампанию, разворачивавшуюся между реками Одер и Эльбой, в том числе на территории нынешней Польши, то есть в регионе, представлявшем в то время большой стратегический интерес. Генерал Карл фон Мюффлинг, присутствовавший при демонстрации, быстро осознал потенциал обновленной игры и воскликнул: «Это вовсе не игра! Это подготовка к войне. Я буду горячо рекомендовать ее для всей армии»¹⁴⁵. Король тоже был впечатлен и особым указом распорядился, чтобы в каждом полку отныне начали играть в кригшпиль.

Несмотря на предположительную ценность игры, ее вовсе не держали в секрете: книги о кригшпиле стали популярны по всей Европе и были переведены на несколько языков. Рейсвиц-младший отправился на лето в Санкт-Петербург, чтобы обучить игре великого князя Николая, – любезность, которая сто лет спустя станет роковой для германских войск. Одновременно этому молодому человеку пришлось пострадать за свой успех. Хотя игра стала любимым развлечением членов королевской семьи и пользовалась поддержкой некоторых высокопоставленных военных, она была непопулярна среди его коллег-офицеров. Кригшпиль был сложен, а его строгие правила трудны для запоминания. Многие негодовали из-за дней или недель, потраченных на нудные симуляции. Вышестоящих офицеров особенно раздражала роль Рейсвица как арбитра: им претило прислушиваться к суждениям младшего по званию. В 1826 г. коллеги, завидовавшие успеху Рейсвица и его близости к королевской семье, добились его назначения на должность в захолустном гарнизоне. Тот воспринял это назначение как ссылку и вскоре застрелился. Его убитый горем отец умер год спустя.

Тот самый принц Вильгельм, который так любил кригшпиль в детстве, продолжил военную службу. Он стал прославленным генералом, отчасти благодаря тому, что игра отточила его стратегический талант. Смерть бездетного старшего брата в 1861 г. сделала Вильгельма королем, но блестящая военная тактика, отработанная с помощью симуляционного механизма кригшпиля, принесла ему императорскую корону. Впервые за свою тысячелетнюю историю Германия обрела цельную национальную идентичность, которую Вильгельм сформировал из «недееспособного организма»¹⁴⁶ разрозненных княжеств¹⁴⁷. Его военные кампании поразили мир своей энергией. Навыки генералов, притупившиеся за десятилетия мирного правления его брата, были вновь отточены на точильном камне кригшпиля. Неожиданная и быстрая победа Пруссии во Франко-прусской войне многими объяснялась именно игровыми симуляциями. Другие страны приняли это к сведению.

Генерал Гельмут фон Мольтке, которому предстояло стать начальником прусского Генерального штаба, был преданным поклонником кригшпиля. Он видел в нем идеальный инструмент для обучения офицеров. Любой, утверждал он, «может немедленно принять участие в партии в качестве главнокомандующего, даже если он не имеет предварительных знаний об игре или никогда раньше ее не видел»¹⁴⁸. Он использовал кригшпиль для разработки некоторых из своих самых прославленных маневров и считал, что именно взгляд с высоты птичьего полета, который давала игра, позволил ему покончить с устаревшей тактикой. Среди прочего Мольтке отказался от построения войск колоннами и шеренгами, осознав, что они представляют собой легкую мишень по сравнению с рассредоточенным боевым порядком. Меньшая плотность солдат приводила к меньшим потерям при артиллерийских обстрелах.

Ранние версии игры быстро утомляли, поскольку каждый ход был отягощен сложными формулами для подсчета точного числа потерь. Со временем на смену громоздкому своду правил пришли знающие арбитры, которые могли быстро оценить урон или определить победу после каждого хода. Кригшпиль стал значительно динамичнее и некоторых даже увлекал. Игра давала офицерам возможность совершенствовать свои умения даже в мирное время. Она сочетала чистую стратегию шахмат со случайностью игральных костей, поэтому участникам приходилось одновременно планировать будущее и быстро адаптироваться к новым обстоятельствам. Мольтке организовал первый постоянно работающий в мирное временя Генеральный штаб и обязал его сотрудников играть в кригшпиль, чтобы держать форму. Это позволяло офицерам оценивать компетентность и стратегическую смекалку своих подчиненных и в целом делало военную иерархию более гибкой. Раньше назначения часто производились по протекции, однако кригшпиль облегчил продвижение по службе на основании способностей. Стажеры могли прорабатывать сценарии со своими начальниками, согласовывая высокую стратегию и анализируя альтернативные исходы.

На офицерах теперь лежала бо́льшая индивидуальная ответственность, а игровые симуляции давали им более глубокое понимание тактики, которую они должны были применять. Прусский генерал Крафт цу Гогенлоэ-Ингельфинген, чьи военные таланты принесли ему высокие почести во Франко-прусской войне, приписывал свой успех кригшпилю: «Умения быстро принимать решения и с энтузиазмом брать на себя ответственность, характерные для наших офицеров во Франко-прусской войне 1870–1871 гг., в немалой степени были выработаны военными играми»¹⁴⁹. Детали тактического плана можно было разобрать, отрепетировать и воплотить в процедурах принятия решений офицерами всех уровней. Инициатива была децентрализована и передана нижестоящим чинам, обладавшим непосредственным знанием об обстановке на местах. Практикуясь, офицеры добивались согласованности своих действий и узнавали сильные и слабые стороны друг друга. Хорошо обученный и слаженный командный состав мог быстро маневрировать, принимая решения на уровне малых подразделений. Общее стратегическое видение доносилось не фиксированными приказами, а программно: если А, то Б. Благодаря игровому опыту война становилась наукой – проверяемой, строгой, алгоритмичной.

До своего возрождения при кайзере Вильгельме кригшпиль был в значительной степени забыт за долгие годы мирного правления его старшего брата. Эксперты не вспоминали опальное имя Рейсвицев ни в книгах по военному делу, ни в руководствах по самому кригшпилю. По факту Рейсвицев так основательно вымарали из истории, что в журнальной статье 1873 г., посвященной роли кригшпиля в недавних военных победах Пруссии, отец и сын вообще не упоминались. Автор вместо этого утверждал, что у игры не было конкретного изобретателя и что она передавалась из уст в уста, пока в 1846 г. не было опубликовано первое руководство. Несколько недель спустя анонимное письмо в журнал исправило эту ошибку – там было изложено, как игра кропотливо совершенствовалась Рейсвицами на протяжении десятилетий экспериментов и как она привлекла внимание королевского двора. Хотя письмо было без подписи, большинство историков полагают, что его мог написать только сам император, учитывая, что оно содержало одному ему известные детали. Это была скромная дань уважения отцу и сыну, чья технология выковала национальную идентичность Германии и изменила облик Европы, а вскоре и всего мира.

Немецкие военные продолжали обновлять правила кригшпиля, используя последние данные о потерях от все более совершенного вооружения, и игра по-прежнему служила необычно точным инструментом прогнозирования для агрессивно расширявшейся германской армии. Она позволяла военным теоретикам – подобно лейбницевскому играющему в шахматы Богу или системе принятия решений в нашем мозге – перебрать множество гипотетических сценариев и изучить пространство возможного, прежде чем выбрать наилучший вариант. Офицеры использовали симуляции не только для проверки конкретных тактик, но и для разработки планов целых кампаний. Гельмут Иоганн Людвиг фон Мольтке, племянник Мольтке-старшего, стал начальником Генерального штаба незадолго до вступления Германии в Первую мировую войну. Страна теперь противостояла России, своему бывшему союзнику. Как и его дядя, Мольтке-младший в значительной степени полагался на кригшпиль при планировании всего, от стратегии высокого уровня до рутинных операций. При разборе в кригшпиле одного критически важного сражения игра показала, что у подразделений на крайнем правом фланге боеприпасы закончатся за два дня до конца. Для решения этой проблемы Мольтке организовал моторизованные батальоны снабжения боеприпасами; они оказались первыми в своем роде и сыграли решающую роль в успехе всей кампании. Кригшпиль стал самой ранней программой для логистического прогнозирования.