- Оригинал публикации: https://substrates.antikythera.org
- Перевод: Михаил Федорченко
В жидком составе костей размягченных тем временем крепнет
Вергилий, «Георгики»
Жар, и вдруг существа, — их видеть одно удивленье! —
Лап сперва лишены, но уж крыльями шум издавая,
Кучей кишат...
Лаура Трипальди — междисциплинарная исследовательница, работающий на стыке науки, технологий и спекулятивного мышления, преподавательница Базельской академии искусства и дизайна, авторка книги «Parallel Minds» (Urbanomic, 2022) об исследованиях материальности, изучению ее культурных последствий и технологических перспектив, так же, как и я, сыта по горло этим казалось бы незыблемым столпом естественнонаучной и гуманитарной мысли, идущей как с античности (мир идей и мир вещей Платона), так и с Ренессанса (картезианский дуализм тела-разума), и предлагает в этой статье онтологию субстрата: культурное и операционное видение того, как разделены природное и искусственное, и роли, которую играет материальность в согласовании этой границы. Текст предлагает не просто философскую рефлексию на стыке биологии и инженерии, но и важный шаг в картографировании новой механосферы, где границы между органическим и синтетическим окончательно утрачивают свою топологическую стабильность.
В сборнике Machine Decision Is Not Final: China and the History and Future of Artificial Intelligence (Urbanomic, 2026)неоднократно проясняется то, что в китайском (мандаринском) языке слово «искусственный интеллект» не несёт встроенный в индоевропейсую этимологию дуализм — 人工智能 (rén gōng zhì néng) — «созданная человеком способность к мудрости».人工подчеркивает материальную сконструированность и вписанность в «механосферу», созданную человеком,智能указывает на то, что система обладает собственной «силой понимания» (энергией мудрости). Таким образом, китайский термин делает акцент на синтезе технологического мастерства и агентной способности к обработке информации, превращая систему из пассивного инструмента (инженерного объекта) в активный субъект, наделенный операциональной энергией. Такое понимание сути ИИ не выступает «противником человека» (и в частности не индивидуализированным «противником»), и ИИ здесь не является агентом зла, паранойи, «неестественности» или активного борца с природными свойства мира. Это космотехнически влияет на то, что разработка и дискурсы об ИИ в Китае ставят под сомнение как то, что искусственный интеллект это глашатай неизбежной технологической сингулярности, так и то, что ИИ — это угроза человеческого познания.
С другой стороны, Карен Барад, говоря об агентивности атома, критикует неовиталистические теории, которые считают всё живым, не спрашивая о том, каким образом определенные разделения на живое и неживое становятся материальными для исключительных целей конкретных видов и их процветания. И хотя я критически отношусь к субъективизации материи и всё-ещё-человеческой увереннности в «эмпатии» Барад, её сомнение в основании считать разделение на живое и неживое устойчивым для всех природных культур является тем, что предваряет встречу с внечеловеческим, с бесконечной инаковостью в ее материальной и живой запутанности, которая живет в нас, вокруг и через нас.
Трипальди, следуя этим интуициям, вопрошает: можно ли воспроизвести когнитивные процессы полностью искусственно, или же технология обречена повторять несовершенную симуляцию природы? Достаточно ли полно объясняет агентность субстратов как техноморфистская точка зрения, так и биомеметическая, или же есть некий третий путь?
Техноморфизм (берущий начало от Человека-машины Ламетери) онтологизирует категорию «машины» достаточно широко и мощно в той степени, чтобы она могла служить архетипом для организации всей материи в целом. Биомимезис (и виталистская философия в целом) же допускает что природа никогда не может быть полностью воспроизведена искусственно и что техническая реальность — это лишь ущербная имитация природных процессов, истинная сущность которых лежит за пределами досягаемости технологий. Обе концепции, онтологизируя мир, игнорируют агентность своих субстратов, первичных размерностей мира, их способности формировать не только то, как выполняются функции, но и то, какие виды функций возможны в первую очередь.
Трипальди пишет о том, что алхимия предложила парадигму техники, которая коренным образом отличалась от «механической традиции», включавшей изготовление первых автоматов. В то время как механическая технология стремилась «покорить природу, имитируя её с помощью противоположных материалов», алхимия «занимала привилегированное положение среди своих сторонников благодаря притязанию на изменение глубокой структуры материи чисто природным способом». Иными словами, онтологическая непрерывность между природным и искусственным, к которой стремились алхимики, основывалась на возможности понимания и использования тех же материальных процессов, что спонтанно разворачиваются в естественном миреобеспечивая в реальном времени пространственно-разрешенное двунаправленное взаимодействие между биологическим и электронным субстратами. Она предлагает посмотреть на различие в образе и фанкциях гоменкула и голема — если гомукнкул воплощал взгляд на субстраты как на агентных участников как природных, так и технических процессов, то в големе материя, напротив, представлена как пассивный носитель функции.
Что отличает мир алхимии от техноморфизма и биомимезиса, делая его особенно актуальным для очерчивания новой машинной онтологии, укорененной в агентном понимании материи, так это то, что ее субстраты не являются ни неизменными, ни безразличными: они открыты для искусственного манипулирования, оставаясь при этом мощными сами по себе.опрос о субстрате фундаментален для любой философской артикуляции границы между природным и искусственным, особенно в контексте ИИ.
Трипальди предлагает посмотреть на новейшие разработки синтетического биологического интеллекта (СБИ), где живые нейроны не только материально сопряжены с электроникой, но и учатся действовать разумно в своей симулированной среде — например в DishBrain или биокомпьютере от Cortical Labs. В отличие от обычного ИИ на основе кремния, где нейронная связность моделируется цифровым способом, СБИ напрямую интегрирует живую материю. Его пластичная, воплощенная организация не имитирует когнитивные процессы мозга, а материально воплощает их, пусть и в меньшем масштабе.
Интерфейсы для Трипальди — это не абстрактные поверхности, а материальные многомерные зоны взаимного заражения, где два субстрата встречаются друг с другом и, как следствие, их свойства переопределяются самой этой встречей. Отношения между организмами и машинами напоминают не зеркало, а скорее разомкнутую петлю, обеспечивающую открытую эволюцию как нашего понимания природы, так и наших инженерных практик.
Для исследователя, работающего в поле ксенопоэтики и философии нечеловеческих систем, работа Трипальди важна прежде всего своим радикальным отказом от «субстратной индифферентности». Традиционная машинная онтология долгое время рассматривала материю как пассивный сосуд для универсальной функции или кода. Однако, анализируя траектории таких «гибридных существ», как алхимический гомункул и современный биологический компьютер DishBrain, автор демонстрирует нам субстрат как «строптивого спутника изобретения», обладающего собственной внутренней агентностью и силой.
В контексте методов взаимодействия с некогнитивными системами, эта статья подсвечивает критическую проблему: как выстраивать коммуникацию в условиях «взаимного заражения» природной и искусственной реальностей. Когда СБИ обучаются играть в видеоигры или производить вычисления, мы сталкиваемся с формой интеллекта, которая не имитирует когнитивные процессы, а материально воплощает их. Это требует от нас перехода от антропоцентричного техноморфизма к пониманию техноразнообразия, где каждая функция неотделима от специфики её материального воплощения. Трипальди призывает нас разорвать «двойную связь» между субстратом и функцией, проектировать «нано-интенциональные» устройства, освобождая материю от метафизической пассивности. Этот перевод призван стать инструментом для тех, кто ищет способы описания этого нового «пост-агентного» материализма, где нейробиологические интерфейсы бросают вызов жёсткому разделению субстрата и функции, которое долгое время формировало машинную онтологию: они показывают, что специфические функции возникают из особых сил каждого субстрата, независимо от того, принадлежит ли он природному или искусственному телу, а биологическая ткань становится вычислительной инфраструктурой будущего.
Введение
Современные технологии все чаще функционируют через взаимное заражение природной и искусственной реальностей. Это заражение носит как эпистемологический характер — проявляясь в обмене моделями, методами и метафорами между биологией и инженерией, — так и онтологический, порождая гибридные сущности, которые материально переплетают тела организмов и машин всё глубже и глубже. Из этих переплетений возникают две насущные проблемы: во-первых, как ориентироваться в становящейся всё более двусмысленной бинарности «машина/организм», и во-вторых, как понять роль субстратов (то есть материального воплощения наших артефактов) и их влияние на функцию в этом зарождающемся поколении гибридных технологий. Компьютерное железо активно смешивается с культурами живых нейронов, устанавливая материальный интерфейс беспрецедентной близости между двумя субстратами. В такое время старые иерархии между природой и технологией более не выдерживают критики. Одновременно с этим субстраты — долгое время считавшиеся лишь пассивными носителями универсальных функций — начинают проявляться как мощные агенты, способные формировать наше технологическое будущее. По этой причине любое структурное непонимание агентности субстратов грозит оставить технологии привязанными либо к эссенциалистскому пониманию природы, либо к бестелесному техническому архетипу.
Машинная онтология, способная по-настоящему преодолеть бинарность искусственного и естественного (не сводя её к метафизической привилегии одного над другим), должна основываться на признании того, что субстраты обладают внутренней агентностью и силой.1 Чтобы обосновать этот аргумент, я прослеживаю траектории двух гибридных технокультурных существ, одного очень древнего и другого совсем нового: неуловимого гомункула западных алхимических традиций и нейронных компьютеров современной синтетической биологии. Эти сущности — одна, порождение премодернистской магии, и другая, продукт современной научной практики, — разделяют амбицию взаимодействовать с субстратами как с активными сотворцами технической реальности.2
Слово «субстрат» обычно относится к материальной основе, поддерживающей конкретную техническую функцию. Уже в своей этимологии слово «субстрат» (sub stratum, то, что лежит под чем-то) выражает ожидание подчиненности высшей силе — состояние пассивности, в значительной степени отражённое в традиционных компьютерных архитектурах и поддерживаемых ими эпистемологиях. Субстрат и функция — или, в контексте вычислений, аппаратное и программное обеспечение — обычно понимаются как концептуально и материально различные. Из этой философии дизайна вытекает взгляд, согласно которому различные субстраты (например, кремний и нейроны) могут выполнять одни и те же универсальные операции с разной степенью эффективности или скорости. Критики этого подхода часто апеллируют к воплощенным различиям между биологическими и искусственными субстратами, чтобы заявить о внутреннем превосходстве естественного интеллекта над искуственным-ИИ, неявно наделяя природные субстраты своего рода метафизической силой просто в силу их происхождения. Однако противоположная позиция, рассматривающая субстраты как взаимозаменяемые носители универсальных функций, столь же редукционистская. Обе позиции упускают из виду техническую агентность самих субстратов, то есть их способность изменять функцию и тем самым разоблачать любую иерархию между природным и искусственным как произвольную. Очевидно, что демаркацию между природным и искусственным невозможно легко отделить от демаркации между субстратом и функцией: любая попытка подвергнуть сомнению одно неизбежно приведет к пересмотру другого. Изложенное ниже показывает, что разрыв этой «двойной связи» (double bind) означает освобождение субстратов от метафизической пассивности и признание их строптивыми спутниками изобретения.
Проблема гомункула
Малоизвестный арабский текст X века Liber vaccae («Книга коровы») содержит одно из первых подробных описаний магической процедуры создания синтетического человека.3 Согласно книге, искусственное порождение «разумного животного» требует помещения человеческой спермы в матку коровы, которую необходимо запереть в здании без окон и кормить кровью животных, пока она не родит существо, полностью лишенное кожи. Новорожденное создание должно затем покоиться в темноте, погруженное в порошок из солнечного камня, серы, магнетита и оксида цинка, чтобы у него выросла человеческая кожа. Заключенное в стеклянный сосуд и спрятанное от солнечного света, существо начинает двигаться и питаться материнским молоком и кровью. В книге утверждается, что по прошествии года сущность, ставшая теперь полностью человекоподобной по виду и интеллекту, начнет открывать тайны своему создателю, раскрывая «все вещи, которые сокрыты». Создание таких искусственных существ, которые в европейское Средневековье стали называть гомункулами, было одной из самых амбициозных целей западной алхимии, наряду с трансмутацией металлов в золото. Самый цитируемый рецепт создания гомункула записан в оккультном тексте XVI века под названием De Natura Rerum («О природе вещей»), который обычно приписывают немецкому оккультисту Парацельсу, хотя это и оспаривается. Согласно этой версии, человеческая сперма должна быть запечатана в стеклянном сосуде и инкубироваться в лошадином навозе, пока не приобретет человекоподобный вид. Питаясь молоком и кровью, это существо вырастает во всезнающее создание, способное раскрывать скрытые истины.
Западная алхимия была не систематической доктриной, а эклектичным набором теорий и практик, вращавшихся вокруг манипуляций с неорганической и органической материей. Несмотря на близость к магии, а не к современной науке, философские дебаты вокруг алхимических практик начали поднимать глубокие вопросы об отношениях между природным\естественным и искусственным — вопросы, которые остаются всё более актуальными в свете современных технологий. В своей книге Прометеанские амбиции историк Уильям Р. Ньюман (2005) описывает западные алхимические практики как попытки материально воспроизвести, а не просто имитировать, внутренние механизмы природы. Алхимическая амбиция превращения металлов в золото основывалась на предположении, что геологические процессы, протекающие в природе внутри чрева земли на протяжении огромных периодов времени, могут быть воспроизведены, ускорены и усовершенствованы в алхимической лаборатории. Начиная с поздней античности, свидетельства алхимиков указывают на поиск радикальной непрерывности между природной и технической реальностями и на глубокое сомнение в метафизическом превосходстве природы над искусственными процессами. Алхимия, как утверждает Ньюман, предложила парадигму техники, которая коренным образом отличалась от «механистической традиции», включавшей изготовление первых автоматонов. В то время как механическая технология стремилась «покорить природу, имитируя её с помощью противоположных материалов», алхимия «занимала привилегированное положение среди своих сторонников благодаря притязанию на изменение глубокой структуры материи чисто природным способом» (Newman 2005, 23). Иными словами, онтологическая непрерывность между природным и искусственным, к которой стремились алхимики, основывалась на возможности понимания и использования тех же материальных процессов, что спонтанно разворачиваются в естественном мире.
Несмотря на свою древность, проблема гомункула уже тогда была проблемой искусственного интеллекта. Хотя самопроизвольное зарождение животных из разлагающейся органической материи со времен Аристотеля считалось бесспорным, воспроизведение того же процесса с человеческой жизнью было более сложным делом. Это было связано с необходимостью генерации «рациональной души» наряду с искусственным человеческим телом — или, говоря современным языком, его сознания. Таким образом, гомункулы были не просто наивными протонаучными экспериментами, а спекулятивными устройствами, проверяющими пределы человеческих технологий. Те, кто заявлял об успешном их создании, утверждали, что даже самые таинственные природные качества, такие как интеллект, могут быть воссозданы, ускорены и усовершенствованы искусственно. Однако эта цель не могла быть достигнута через простое механическое подражание, но требовала работы бок о бок с материальной сложностью природных процессов.
Рассматривая фантастические отчеты алхимиков, не спеша отмахиваться от них как от причудливых продуктов темных времен, мы можем увидеть, что многие вопросы, вытекающие из алхимических преданий (лора), по-прежнему глубоко актуальны для сегодняшнего технологического ландшафта. Будучи одновременно одушевленным и воплощенным, природным и искусственным, гомункул задает вопрос: можно ли воспроизвести когнитивные процессы полностью искусственно, или же технология обречена повторять несовершенную симуляцию природы? И какую роль играет материя в искусственном порождении разумных существ? Эти древние вопросы, которые до сих пор преследуют современные дебаты об ИИ и синтетической биологии, ведут нас к самому сердцу пересечения материальности, интеллекта и технологии, где машины сталкиваются с вопросом о субстрате.
Мозги в чашке
Древняя фантазия о культивировании человеческих тел в стеклянных сосудах жутковато напоминает практики современной биотехнологии: от гаметогенеза in-vitro до генной инженерии и культивирования тканей. Если бы мы провели технокультурную линию, соединяющую западную алхимию с сегодняшними технологиями, то настойчивость алхимии на точном материальном воспроизведении природных процессов сделала бы её вероятным предком современной синтетической биологии. В частности, мы могли бы рассматривать гомункулов как первый пример — пусть и чисто спекулятивный — технологического пересечения синтетической биологии и искусственного познания, которое за последние пять лет превратилось в чрезвычайно значимую область. Сегодня, спустя более тысячи лет после того, как был записан самый ранний рецепт гомункула, исследователи проектируют первые компьютерные процессоры, использующие сети человеческих нейронов в качестве субстрата.
Идея соединения нейронов и компьютеров, создания «нейронных интерфейсов», берет начало в развитии электроэнцефалографии (ЭЭГ) в 1930‑х годах, когда впервые были измерены электрические сигналы, возникающие в результате деятельности мозга. Врач Ганс Бергер измерил эти сигналы у пациента, чья черепно-мозговая травма оставила часть мозга обнаженной, наблюдая, как электрический потенциал коррелирует с когнитивной активностью. В 1970‑х годах ученые начали предполагать, что электрические сигналы мозга могут быть использованы для связи с вычислительными системами, и начали экспериментировать с имплантатами мозга на животных моделях.4 Сегодня нейронные интерфейсы развиваются в двух взаимодополняющих направлениях: одно связано с «интернализацией компьютера» через более или менее инвазивные имплантаты in-vivo («интерфейсы мозг-компьютер», или ИМК, такие как спорный Neuralink), а другое — с «экстернализацией мозга» через клеточные культуры in-vitro.5 Это эссе сосредоточено на последнем, in-vitro типе нейронного интерфейса.
В 1997 году группа исследователей из Калифорнийского технологического института (Caltech) объявила о создании первого нейронного интерфейса in-vitro, или «нейрочипа» (Maher et al. 1999). Однако развитие этого амбициозного проекта было заторможено ограничениями биотехнологических знаний того времени. Создание этого устройства включало сбор нейронов у эмбрионов крыс и их ручную установку, одного за другим, в микрообработанные кремниевые лунки, где они могли выживать не более двух недель. Долгое время жизнеспособность клеток in-vitro была ограничена множеством факторов, прежде всего отсутствием стабильных методов выращивания специализированных клеток в искусственной среде. Хотя бессмертные линии человеческих клеток, такие как HeLa, были доступны с 1950‑х годов, это были пролиферирующие раковые клетки, а не нейроны. Функциональные нейроны, напротив, являются постмитотическими: после извлечения из эмбриональной или неонатальной ткани они не делятся и выживают вне организма лишь недолгое время. Эти ограничения в масштабах и времени, не позволившие «нейрочипу» Калтеха развиться в функциональную сеть, удалось преодолеть лишь с ускорением развития передовых биотехнологических методов в XXI веке.
Лишь в 2006 году, с разработкой индуцированных плюрипотентных стволовых клеток, или иПСК (iPSCs), исследователи получили доступ к масштабируемому и возобновляемому источнику человеческих нейронов, которые можно выращивать in vitro, легко восполнять и поддерживать в течение длительного времени. иПСК получают путем возврата взрослых клеток в их додифференцированное, «плюрипотентное» состояние с помощью генетически модифицированного вируса. После обработки этой «молекулярной машиной времени» иПСК могут быть дифференцированы практически в любой тип клеток, включая нейроны коры головного мозга.6 Если до 2006 года клетки человеческого мозга можно было получить только путем препарирования человеческих эмбрионов, то иПСК технически позволяют любому взрослому человеку культивировать в чашке Петри нейроны, генетически идентичные нейронам его собственного мозга. Развитие других методов наряду с иПСК способствовало растущему успеху нейронных культур in-vitro. Эти методы включают улучшенные протоколы химии поверхности, внедрение микрофлюидных систем и контролируемую среду инкубации. В дополнение к самим клеточным культурам, электронный компонент нейронных интерфейсов кардинально эволюционировал за последние два десятилетия. Если «нейрочип» 1997 года обладал всего шестнадцатью электродами, то современные мультиэлектродные матрицы высокой плотности (HD-MEA) вмещают десятки тысяч электродов на площади всего в несколько квадратных миллиметров, обеспечивая в реальном времени пространственно-разрешенное двунаправленное взаимодействие между биологическим и электронным субстратами. Обеспечив беспрецедентный контроль над клеточными культурами и становясь всё более сложными электронными интерфейсами, эти достижения открыли дверь для форм биологических вычислений, которые ранее были немыслимы.
Как только новые разработки в технологии иПСК, протоколах клеточных культур и HD-MEA позволили это сделать, «зима» биологических вычислений быстро сменилась оттепелью. В 2022 году в статье в нейробиологическом журнале Neuron было объявлено о первом экземпляре нового поколения «нейрочипов» (Kagan et al. 2022). Статья «Нейроны in vitro обучаются и проявляют разумность при воплощении в симулированном игровом мире» сообщала о создании и обучении биологического компьютера, полученного путем культивирования одного слоя живых нейронов коры головного мозга человека и крысы на мультиэлектродной матрице. Устройство, названное DishBrain («Мозг в чашке») его создателями из стартапа Cortical Labs, способно как считывать электрические сигналы от нейронов в реальном времени, так и выдавать паттерны электрической стимуляции в ответ по принципу замкнутого цикла. DishBrain — это первый пример того, что команда под руководством нейробиолога Бретта Кагана называет синтетическим биологическим интеллектом (СБИ), где живые нейроны не только материально сопряжены с электроникой, но и учатся действовать разумно в своей симулированной среде. Чтобы продемонстрировать способность DishBrain к активному обучению, нейронную сеть научили играть в видеоигру Atari 1972 года — Pong. Это было достигнуто путем подачи через электроды устройства неинвазивных «сенсорных» сигналов, передающих информацию о положении ракетки и мяча. Одновременно регистрировалась электрофизиологическая активность нейронов, которая использовалась для управления внутриигровой ракеткой. Это создало систему обратной связи с замкнутым циклом, где активность нейронов могла влиять на их стимуляцию в реальном времени.
В биологическом компьютере такого рода поведение системы формируют бесчисленные параметры, некоторые из которых связаны с материальностью субстрата, а другие — с программным обеспечением и обучением.7 СБИ может сильно различаться в зависимости от типа биологического субстрата, систем, используемых для передачи информации нейронам in-vitro, выбора между стимуляцией с открытым или замкнутым циклом, а также алгоритмов, используемых для обучения сети. Нейронные культуры, в свою очередь, могут варьироваться в зависимости от их морфологии и источника (либо первичные культуры, собранные у эмбрионов, либо культуры, полученные из иПСК). В то время как DishBrain представляет собой двумерную нейронную сеть, состоящую из одного слоя культивируемых клеток, другие устройства используют трехмерные культуры, широко известные как церебральные органоиды. Хотя органоиды гораздо сложнее монослоев, что делает их более похожими на настоящий мозг, их также гораздо труднее сопрягать с двумерными электродами.8
В СБИ программное обеспечение и алгоритмы обучения также глубоко сформированы физиологией субстратов, что означает, что тип обратной связи, предоставляемой во время обучения, должен быть биологически значимым. Помимо электрической стимуляции, исследовались оптогенетические сигналы или контролируемый выброс нейромедиаторов (таких как дофамин). В конкретном случае с DishBrain протокол обучения нейронной сети стал результатом применения нейровычислительной теории, известной как «принцип свободной энергии», впервые предложенной нейробиологом Карлом Фристоном.9 Согласно этой теории, разумное поведение возникает из стремления к минимизации энтропии, что означает, что нейронная система имеет естественную тенденцию уменьшать воздействие непредсказуемых стимулов либо путем контроля своей среды, либо путем адаптации своих внутренних прогностических моделей, чтобы лучше подготовиться к будущим событиям. Используя эту теорию, электроды подавали на нейроны предсказуемые паттерны электрической стимуляции, когда ракетка перехватывала мяч, и хаотичные, непредсказуемые сенсорные паттерны, когда нейронам не удавалось успешно играть. Этот процесс обучения значительно улучшил игровые способности всего за несколько минут тренировки — результат гораздо лучший, чем у системы, где нейронам не предоставлялась обратная связь.
С инженерной точки зрения биологические вычисления значительно отличаются от цифровых систем: они могут кардинально снизить потребление энергии и время обучения, предлагая устойчивую альтернативу для специфических приложений. Однако то, что делает СБИ философски убедительным, выходит далеко за рамки этих показателей. В отличие от обычного ИИ на основе кремния, где нейронная связность моделируется цифровым способом, СБИ напрямую интегрирует живую материю. Его пластичная, воплощенная организация не имитирует когнитивные процессы мозга, а материально воплощает их, пусть и в меньшем масштабе. Нейронные интерфейсы бросают вызов жесткому разделению субстрата и функции, которое долгое время формировало нашу машинную онтологию: они показывают, что специфические функции возникают из особых сил каждого субстрата, независимо от того, принадлежит ли он природному или искусственному телу.
Техноморфизм и биомимезис
Биологические компьютеры и гомункулы разделяют состояние двойной двусмысленности: они стирают границу между естественным и искусственным и усложняют демаркацию между субстратом и функцией. Поскольку их когнитивные способности проистекают непосредственно из материальных условий их воплощения, они оба представляют субстраты не как пассивные носители функции, а как способных на решения агентов, преодолевающих ограничения собственной природы. Амбивалентное состояние этих сущностей указывает на более глубокий вопрос: как наше понимание отношений между организмами и машинами формируется нашими предположениями о субстратах? В области ИИ этот вопрос становится особенно важным. Рассматривать машинный интеллект либо как несовершенную имитацию его природной модели, либо как выражение универсального процесса, абстрагированного от воплощения, — значит оставить мало места для проявления силы субстратов. На фоне кремниевых чипов гибридная материальность биологических компьютеров ввергает бинарную оппозицию субстрат/функция в глубокий кризис. Чтобы осознать масштаб этого кризиса, нам сначала необходимо вскрыть доминирующие парадигмы, через которые исторически концептуализировались отношения между организмами и машинами, уделяя особое внимание месту, которое в них отводилось субстратам.
Один из продуктивных способов подойти к переплетению машин и организмов — исследовать использование метафор в инженерном деле и биологии. Машинные метафоры широко циркулируют в современной технонауке и обычно воспринимаются как чисто описательные утверждения, например: «мозг — это компьютер», «ДНК — это программное обеспечение» или «организм — это машина». Какими бы простыми они ни казались, эти утверждения имплицитно выражают через использование связки «это — есть» широкий спектр возможных отношений: от свободной функциональной аналогии («организмы и машины обладают схожими функциями») до строгой онтологической эквивалентности («организмы и машины — это однозначно одно и то же»). Двусмысленность таких метафор была предметом интенсивных дебатов в философии науки, где часто подчеркивается их расхождение с прозрачными репрезентациями биологических и технических реалий.10 Какое отношение на самом деле выражается утверждениями типа «мозг — это компьютер», и какую роль должны играть субстраты, чтобы такие утверждения были верны? Хотя машинные метафоры, казалось бы, предполагают близость между природными и искусственными существами, они часто влекут за собой скрытую иерархию, в которой либо машина, либо организм служит архетипом для другого. Как мы увидим, эта иерархия влияет не только на онтологический статус артефактов, но и на отношения между технологиями и их субстратами.
В 1747 году Жюльен Офре де Ламетри опубликовал «Человек-машина» (L’homme machine), провокационное эссе, в котором он предполагает, что все физические и умственные способности человека могут быть объяснены как продукт механистических процессов.11 В своей провокации он следовал концепции Декарта о «животном-машине» (bête-machine), согласно которой тела животных могут быть описаны через те же механистические принципы, что управляют неодушевленной материей. В то время как Декарт ограничивал сферу своей механистической концепции объяснением физиологических процессов, сохраняя духовную природу человеческой рациональности, Ламетри не видел различия между ментальными и биологическими феноменами, полагая, что оба управляются одними и теми же механическими принципами.12 Механистическое понимание биологии как Декарта, так и позднее Ламетри несомненно находилось под влиянием механических технологий их времени: «Человек-машина» изобилует отсылками к пружинам, часам и вечному двигателю, в то время как Декарт был известен своим глубоким личным увлечением автоматонами.13 Чтение работы Ламетри сегодня поучительно с точки зрения исторической обусловленности технологических метафор в биологии, так как оно дает четкий пример того, как специфические технокультурные парадигмы часто формируют более широкие философские представления о жизни и интеллекте. Хотя видение человека-машины Ламетри строго привязано к своему историческому контексту, оно также служит парадигмальным примером более широкой, до сих пор распространенной эпистемической позиции, которую я определяю как техноморфизм.
Техноморфизм подходит к бинарности машина/организм под специфическим углом. Вместо того чтобы понимать технологию как нечто, сформированное на основе природных процессов (согласно традиционному аристотелевскому изречению «искусство подражает природе»), техническая реальность возводится в статус универсального архетипа, способного охватить как природные, так и искусственные существа. С техноморфной точки зрения утверждение «организм — это машина» подразумевает, что категория «машина» достаточно широка и мощна, чтобы служить архетипом для организма. Что немаловажно, отсюда немедленно вытекает другое следствие: категория «машина», коль скоро она охватывает и гайки с болтами, и кровь с плотью, указывает на реальность, мыслимую как независимую от воплощения. Эта «субстратная индифферентность», стирающая любую роль субстратов в формировании природной или искусственной реальностей, является общей чертой техноморфных утверждений. Рассмотрим в качестве примера следующие пассажи из работы Ламетри:
«Остановимся подробнее на этих пружинах человеческой машины. Все жизненные, свойственные животным, естественные и автоматические движения происходят благодаря их действию. [И] разве они не механически[е]<...>? <...> Следовательно, душа является только движущим началом или чувствующей материальной частью мозга, которую, без опасности ошибиться, можно считать главнымэлементом всей нашей машины, оказывающим заметное влияние на все остальные и даже, по-видимому, образовавшимся раньше других. Таким образом, все остальные элементы являются только ее порождением. <...> Я не ошибусь, утверждая, что человеческое тело представляет собой часовой механизм, но огромных размеров и построенный с таким искусством и изощренностью..»
[Ламетри. 1983: 211, 215, 219]
Очевидно, что в этих пассажах автор не подразумевает, что человеческое тело содержит буквальные шестеренки и пружины. Техноморфное утверждение более тонкое, но и более радикальное: знания и модели, производные от технической реальности, могут подвести и машины, и организмы под один и тот же набор принципов, так что все старые проблемы материи, жизни и разума были окончательно решены. «Нашим противникам не остается ничего иного, как отрицать тысячи фактов, в которых всякому легко удостовериться» [Ламетри. 1983: 211]. Показательно, что в этом контексте такие слова, как «машина» и «часовой механизм», перестают указывать на конкретные технические артефакты, становясь вместо этого заполнителями для более великой метафизической идеи, частными случаями которой являются отдельные машины и организмы. Эта операция устанавливает новую иерархию, в которой искусственное — в общем смысле, обсужденном выше — возвышается как наиболее архетипическая форма природного. С этой иерархией неразрывно связана (и как необходимая предпосылка, и как неизбежное следствие) бессилие субстратов, чья материальность предстает как чисто безразличная опора для реализации универсальной функции.
Техноморфизм всегда апеллировал к универсальности, но технические реалии, служащие ему моделями, находятся в постоянном движении. Утверждения Ламетри об эквивалентности человеческого тела механическим часам могут показаться наивными с точки зрения современной науки. Однако, хотя содержание машинных метафор изменилось, техноморфная позиция осталась широко распространенной. Во второй половине двадцатого века подъем кибернетики, теории информации и компьютерных наук с одной стороны, и молекулярной биологии и нейронауки с другой, создал благодатную почву для беспрецедентного распространения новых машинных метафор в биологии. Начиная с 1950‑х годов, выдвинув недавно открытый «генетический код» на передний план своей исследовательской программы, молекулярная биология вновь предложила взгляд на живой организм как на машину — но это была уже иная машина, нежели та, что представлял себе Ламетри.
В своей книге «Переосмысление жизни: метафоры биологии двадцатого века» (Refiguring Life: Metaphors of Twentieth-Century Biology) Эвелин Фокс Келлер (1995) представляет подробный исторический отчет о появлении новых машинных метафор в двадцатом веке, фокусируясь именно на значении концепции информации как моста между кибернетикой и молекулярной биологией. По словам Келлер, введение этой концепции в биологию, предложенное самими Уотсоном и Криком после того, как они подтвердили структуру ДНК и идентифицировали ее как генетический материал, глубоко трансформировало наше понимание организма. Понятие «генетической информации» поддержало идею о ДНК как о первичном агенте в биологии, молекуле, уникально способной наделять пассивные биологические субстраты активностью и структурой — порождая то, что Келлер (1995, 3) называет «дискурсом действия генов». Дискурс действия генов, отодвинувший субстраты на задний план, стал основополагающим для распространения техноморфных позиций в кибернетическую эпоху. Теория информации впервые ввела в биологический дискурс такие вычислительные термины, как «сообщение», «программа» и «инструкция». Однако, как настаивает Келлер, эти концепции нельзя просто пересадить из одной области в другую без внесения значительных двусмысленностей. «Если «генетическая информация» должна иметь какое-то отношение к жизни, она должна включать смысл», — отмечает она. «Точечная мутация в генетическом коде, изменение одной пары оснований ДНК, не имела бы никакого значения для меры информации Шеннона, но для организма это почти наверняка имело бы именно то значение, которое важно — разницу между жизнью и смертью» (Keller 1995, 94). Импорт метафор из информатики в биологию подкрепил субстратную индифферентность, уже присутствующую в дискурсе действия генов, скрывая воплощенную, специфичную для субстрата реальность организмов. Как настаивает Келлер, информация обретает биологический смысл только тогда, когда она встроена в живое тело.
С 1970‑х годов вычислительные метафоры в молекулярной биологии начали широкую циркуляцию, став настолько общепринятыми, что они практически беспрепятственно попали в учебники биологии. Со временем ряд ученых, сознательно или нет, вторили уверенным техноморфным утверждениям Ламетри («Я не ошибусь, утверждая, что человеческое тело представляет собой часовой механизм...»), пересматривая их в вычислительных терминах. Поступая так, они поддерживали видение, в котором материальные субстраты, будь то искусственные или естественные, представляются как нечто побочное по отношению к техническим функциям, которые они поддерживают. Что мы на самом деле имеем в виду, когда заявляем, что клетки — это компьютеры, или что тела — это часы? В своем наиболее буквальном смысле техноморфные утверждения осуществляют метафизическое сглаживание, где машины и организмы связываются строгой онтологической эквивалентностью, а субстраты предстают как маргинальные атрибуты высшей, трансцендентной реальности.
Среди наиболее интригующих примеров техноморфного мышления в информационную эпоху — работы Ефима Либермана, который, начиная с середины 1970‑х годов, разрабатывал теорию клетки как «молекулярного компьютера» (Liberman 1979). Либерман, исходя из позиций советской кибернетики, утверждал, что клетку (и, как следствие, мозг) следует понимать как стохастический, параллельно-последовательный молекулярный компьютер, работающий с «молекулами-словами» (ДНК, РНК, белки) и «молекулярными устройствами» (лигазы, полимеразы, рибосомы), взаимодействия которых регулируются химическими программами, записанными в генетических последовательностях. В этом стохастическом компьютере броуновское движение действует как своего рода «поисковая система», связывающая комплементарные молекулярные адреса в массивно параллельном вычислительном субстрате. Для Либермана продуктом такого колоссального вычислительного усилия внутри клетки является, по сути, предсказание будущего. «Молекулярный компьютер оперирует словами-молекулами в соответствии с программой, записанной в ДНК, — пишет он, — с целью предсказания внешней ситуации в следующий момент времени и выбора правильного ответа путем синтеза подходящих белков и других веществ, а также путем макроскопического движения» (Liberman 1979, 111). Отмечая во многих пунктах своеобразие живых клеток по сравнению с обычными вычислительными машинами, Либерман предлагает строгое доказательство того, что «молекулярные клеточные компьютеры» (которые включают как микроскопические клетки, так и макроскопические мозги) являются «универсальными компьютерами», полностью эквивалентными любой другой универсальной вычислительной машине независимо от ее воплощения или архитектуры.14
Понятие «универсального компьютера» служит мощным рычагом для ряда техноморфных позиций, содержание которых, хотя и слегка варьируется в каждой конкретной разработке, остается по существу неизменным с 1970‑х годов. Совсем недавно Блез Агуэра-и-Аркас (2024) возродил визионерские идеи Либермана в своем эссе «Что такое интеллект?». Он аналогичным образом предлагает прочтение микробиологии как фундаментально вычислительной, апеллируя к новаторскому видению Алана Тьюринга о машине чтения-записи, которая при наличии достаточного времени и ленты могла бы теоретически симулировать любую другую вычислительную машину. Доказательство возможности такого компьютера, известного сегодня как универсальная машина Тьюринга, ведет к мощному выводу о том, «что вычислимость — это универсальное понятие, независимо от того, как она осуществляется» (Agüera y Arcas 2024). Агуэра-и-Аркас использует эту универсальность, чтобы предположить, что живые организмы — лишь один из примеров более широкого архетипа, а именно вычисления, которое может безразлично происходить в разных субстратах и архитектурах. Подобно Либерману, он также признает глубокие различия между клетками (которые он тоже определяет как массивно-параллельные и стохастические машины) и созданными человеком компьютерами, специально фокусируя свое сравнение на архитектурах фон Неймана.15 Он также приходит к выводу, что эти различия, хотя и делают определенные виды вычислительных процессов более эффективными, чем другие, онтологически несущественны, поскольку «любой компьютер может эмулировать любой другой» (Agüera y Arcas 2024). Здесь отношения между машиной и организмом не являются просто функциональными или дискурсивными и далеко выходят за рамки метафоры, как отмечает автор, когда заявляет, что «называть ДНК «программой» — это не метафора, это буквально так и есть» (Agüera y Arcas 2024). В этом радикальном техноморфизме природные процессы становятся постижимыми лишь постольку, поскольку они могут быть подведены под машинный архетип, чья валидность превосходит субстраты, пространство и время.
Углубленный обзор истории машинных метафор в биологии выходит за рамки данной статьи. Нацеливание на техноморфные утверждения как на «редукционистские» также не является моим намерением: такая критика потребовала бы гораздо более глубокого вовлечения в обширные и продолжающиеся дебаты в философии науки.16 В конечном счете, техноморфные позиции являются легитимными попытками разрушить жесткое разделение между естественным и искусственным, которое исторически представляло машины как несовершенные имитации природных моделей. Перед лицом все более жизнеподобных технологий важность этого вызова неоспорима, и техноморфизм убедительно на него ответил. Проблема возникает в том, как техноморфные взгляды преследуют эту непрерывность — ценой структурного стирания агентности субстратов и игнорирования их способности формировать не только то, как выполняются функции, но и то, какие виды функций возможны в первую очередь. Если биологическая плоть и твердый кремний — не более чем безразличные среды, поддерживающие одну и ту же универсальную техническую функцию, то создание устройств, гибридизирующих живые и неживые субстраты, в конечном счете не имело бы никакого значения для онтологии наших машин.
На карту в этом споре, таким образом, поставлена неспособность наших доминирующих парадигм учесть растущую гибридизацию машин и организмов с одной стороны и агентность субстратов с другой. В то время как техноморфизм стремится к непрерывности через субстратную индифферентность, те, кто придерживается противоположной иерархии, сохраняют прерывистость, эссенциализируя природное. Снова обращаясь к аристотелевскому понятию о том, что «искусство подражает природе», мы можем определить их позицию как биомимезис: допущение, что природа никогда не может быть полностью воспроизведена искусственно и что техническая реальность — это лишь ущербная имитация природных процессов, истинная сущность которых лежит за пределами досягаемости технологий. Биомимезис остается глубоко влиятельной позицией, особенно в дебатах вокруг возможности искусственного сознания, где он часто идет рука об руку с представлением об интеллекте как о «привязанном к субстрату» (substrate-bound). Это идея о том, что ментальные функции являются специфическим продуктом мозга и только мозга, подразумевающая, что никакой другой субстрат не может производить сопоставимые эффекты. Пожалуй, наиболее показательная из таких позиций была сформулирована Джоном Сёрлом (1990, 32), который подчеркивает различие между истинным интеллектом и его искусственным подражанием:
«Мозги — это специфические биологические органы, и их специфические биохимические свойства позволяют им вызывать сознание и другие виды ментальных феноменов. Компьютерные симуляции процессов мозга дают модели формальных аспектов этих процессов. Но симуляцию не следует путать с дублированием. Вычислительная модель ментальных процессов не более реальна, чем вычислительная модель любого другого природного явления. Можно представить себе компьютерную симуляцию действия пептидов в гипоталамусе, точную до последнего синапса. Но точно так же можно представить себе компьютерную симуляцию окисления углеводородов в двигателе автомобиля или действие процессов пищеварения в желудке, когда он переваривает пиццу. И симуляция в случае с мозгом не является в большей степени реальной вещью, чем в случае с автомобилем или желудком. Если не считать чудес, вы не сможете завести свой автомобиль, запустив компьютерную симуляцию окисления бензина, и вы не сможете переварить пиццу, запустив программу, симулирующую такое пищеварение. Кажется очевидным, что симуляция познания точно так же не произведет эффектов нейробиологии познания».
Такие позиции остаются привязанными к фиксированной идее природы, жизни и интеллекта, не позволяя нам вообразить какое-либо возможное «заражение» между технической и биологической реальностями. Они неспособны объяснить онтологию все большего числа гибридных существ, таких как биологические компьютеры, в которых организмы и машины существуют во все большей близости. Техноморфное решение этой проблемы, однако, утверждает новую иерархию, растворяя старую. Теперь уже не эссенциализированное понятие природы, а понятие технологии — будь то в форме автомата семнадцатого века, телеграфа девятнадцатого века или компьютера двадцатого века — становится тем, чему заставляют соответствовать воплощенные реальности как организмов, так и артефактов. Каждая по-своему, и биомимезис, и техноморфизм стирают агентность субстрата: первый — объявляя природный субстрат фиксированным и неизменным, второй — делая все субстраты взаимозаменяемыми. Ни одна из этих унаследованных парадигм не может справиться с запутанными переплетениями машин и организмов, субстратов и функций, которые возникают в современной технологии.
Материальные интерфейсы
Граница между машиной и организмом сложна: как в дискурсивном плане, что демонстрирует противоречивая история машинных метафор, так и в материальном, что наглядно иллюстрирует создание биогибридных технологий, таких как DishBrain. В попытках сориентироваться в этой дискуссии часто возникают два пути. Первый, биомимезис, утверждает, что машины несовершенно имитируют природные функции, такие как жизнь и интеллект. Второй, техноморфизм, определяет техническую реальность как всеобъемлющий архетип природы. Постулируя иерархию между природным и искусственным, ни один из них не приспособлен для работы с гибридной реальностью, в которой техническое и природное не являются зеркалами друг друга, но материально и дискурсивно «заражают» друг друга. Как техноморфные утверждения («клетка — это компьютер»), так и биомиметические («компьютеры — это симуляции мозга») в конечном счете оказываются неадекватными в попытке зафиксировать силу субстратов порождать специфические формы поведения и функции: в то время как техноморфизм продвигает нарратив радикальной субстратной индифферентности, биомимезис держит субстраты привязанными к их предопределенным природным ожиданиям. Перед лицом этой границы сила субстратов заключается, напротив, в «расковывании» (unbinding): освобождении материи от ее подчинения функции и упразднении разделения между искусством и природой. Сама возможность пребывания в этом интерфейсе без сведения его к превосходству либо природного, либо технического зависит от признания материи агентом, а не пассивной сценой для реализации абстрактных функций.
Рассмотрим «проблему гомункула»: вопрос о том, возможно ли воспроизвести природные функции техническими средствами. Вместо того чтобы следовать природному или техническому архетипу, гомункул возник не из предопределенной метафизической иерархии, а из непрерывного диалога между алхимиком и живой пластичностью материи. Алхимический поиск пути к искусственному порождению материи, жизни и интеллекта основывался на убеждении, что непрерывность между природным и искусственным действительно возможна — не через преодоление природы и борьбу с ее силами, а через использование материальных процессов самой природы. Сегодня этот вопрос вновь всплывает в самом сердце современных технологий, от ИИ до синтетической биологии и искусственной жизни, где граница между природным и техническим становится все более двусмысленной.
Вместо того чтобы мыслить природное и техническое как жёстко разделенные сферы, такие устройства, как DishBrain, конструируют продуктивное пространство, где эти две предвзятые категории материально смешиваются без какого-либо иерархического доминирования одной над другой. Понятие интерфейса, которое естественным образом возникает в технической дискуссии о СБИ, особенно полезно для вскрытия этой идеи. В обычном понимании интерфейсы — это зоны контакта и обмена материей, энергией и информацией между двумя различными субстратами, такими как кремний и нейроны. В материаловедении часто подчеркивается, что интерфейсное пространство может порождать формы поведения и свойства, радикально отличающиеся от свойств каждого материала в отдельности. Современные прочтения интерфейса интерпретируют его как активную зону со-конструирования, а не как пассивное пространство контакта: интерфейсы — это не абстрактные поверхности, а материальные многомерные зоны взаимного заражения, где два субстрата встречаются друг с другом и, как следствие, их свойства переопределяются самой этой встречей.17 Таким образом, парадоксальная природа интерфейса заключается в том, что, хотя изначально он концептуализируется как объединение двух отдельных терминов, составляющие его термины в конечном итоге возникают лишь как его продукт. Как мы можем оставаться внутри неоднозначной материальности интерфейсного пространства, не схлопывая его ни в абстрактную техническую форму, ни в эссенциализированную версию природы — и то, и другое стирает агентность субстратов?
В случае бинарности машина/организм интерфейс разворачивается на двух различных, но взаимосвязанных уровнях. Во-первых, машины и организмы взаимодействуют на эпистемологическом уровне через со-конструирование в биологии и технологии. Во-вторых, машины и организмы взаимодействуют на онтологическом уровне через воплощенную интеграцию биологической и технической материальностей. Сосредоточимся сначала на дискурсивном и эпистемологическом со-конструировании. В книге «Переосмысление жизни» Келлер (1995, x) утверждает, что язык науки является «перформативным»: определения и модели, которые ученые используют для описания биологической реальности, активно формируют практики и инструменты, которые мы принимаем для их понимания. Это понятие «перформативности» подчеркивает взаимное заражение между воплощенными реальностями машин и организмов и эпистемическими моделями, которые их представляют. Если, например, мы понимаем мозг как компьютер, то методы, теории и инструменты, которые мы используем для его исследования, будут отлиты по этой вычислительной метафоре, в результате чего мозг в наших глазах станет «более похожим» на компьютер. Взаимно, наше понимание компьютеров и того, как они материально сконструированы, будет находиться под влиянием наших знаний о естественных когнитивных процессах, в результате чего компьютеры станут «более похожими» на биологический мозг.18
«Является ли сюрпризом, — пишет Келлер (1995, 108), — что в процессе самошнуровки (bootstrap process) моделирования организмов и машин друг на друге, организмы и машины не только становятся все более похожими друг на друга, но и при этом значение обоих терминов претерпевает определенные весьма критические изменения?» Отношения между организмами и машинами напоминают не зеркало, а скорее разомкнутую петлю, обеспечивающую открытую эволюцию как нашего понимания природы, так и наших инженерных практик. Иными словами, машины и организмы связаны не метафизической иерархией, а динамической взаимностью. Этот эпистемологический интерфейс действует в эволюции многих современных технологий и особенно очевиден в истории биологических компьютеров. Техническое развитие СБИ стало возможным только благодаря исследованию — начавшемуся еще в 1930‑х годах — электрической активности мозга и ее корреляции с когнитивными функциями. Сегодня исследования в области СБИ обещают дать критически важные сведения о поведении мозга, позволяя углубленно изучать неврологические заболевания и разрабатывать новые лекарства.
Однако интерфейсы — это не просто эпистемические конструкции. Напротив, они легко разрывают границу между эпистемологией и онтологией, поскольку их продуктами являются не просто новые теоретические модели для технологии или природы, но новые тела для новых машин. По определению, интерфейсы действуют материально и горизонтально: они обладают силой производить ассоциации между субстратами независимо от того, являются ли они искусственными или естественными. Траектория этого заражения формируется не неким трансцендентным архетипом организма или артефакта, а только способностью субстратов к объединению и трансформации. Поэтому она не является конвергентной, приближающейся к идеальной биологической или технической форме, а контингентна, дифференциальна и непредсказуема. В своей книге «Абстрактный секс» Лучана Паризи (2004) формулирует схожее предложение. В то время как киберфеминистки, прежде всего Донна Харауэй в своем «Манифесте киборгов», часто подчеркивали необходимость деконструкции идеи природы как метафизического локуса чистоты и невинности, Паризи делает шаг вперед, предполагая, что в своих самых сокрытых, молекулярных механизмах субстраты всегда уже были способны преодолевать собственную природу. Паризи начинает с признания того, что бактериальная жизнь существует в состоянии постоянного само-инжиниринга через такие процессы, как клонирование, горизонтальный перенос генов и эндосимбиоз — природные явления, которые вдохновили или даже напрямую сформировали значительную часть современной биотехнологии. «Если клонирование всегда было частью природы, как это демонстрирует бактериальный секс, то разве не естественно клонировать людей? — спрашивает Паризи. — Являются ли новые биотехнологии тела уже частью природы?» (Parisi 2004, 13).
Критика Паризи, разворачивающаяся от биологии к технологиям и гендерной политике, крайне важна для нашего анализа агентности субстратов в рамках бинарности организм/машина. В «Абстрактном сексе» она выступает как против идеи природы как высшего метафизического архетипа (в моей терминологии — биомимезис), так и против идеи технологии как бесплотной функции (техноморфизм), предлагая подход, заменяющий эти две иерархические модели горизонтальной онтологией. В отличие от техноморфных позиций, операция Паризи не проецирует технологию на природу, утверждая, что природная реальность по сути технична, но натурализует технологию или — точнее — предлагает пространство, где техническая и природная реальности становятся непрерывными как продукт имманентной агентности материи. Она обозначает это пространство — «машинный филум неестественных ассоциаций» — термином «гиперприрода» (Parisi 2004, 36). По словам Паризи (2004, 37):
«Гиперприрода не запрограммирована заранее и не производится симуляциями. Она не более естественна, чем природа, так как никогда не исходит из знания о природе, примата репрезентации над процессами интенсивного соединения материальных потоков и тел. Гиперприрода изымает природу из трансцендентности материального и идеального».
Возможно, даже в большей степени, чем киборг Харауэй, концепция «гиперприроды» может служить мощным инструментом для навигации в отношениях между машинами и организмами в эпоху биогибридных технологий, где естественную и техническую эволюцию становится все труднее отличить друг от друга.19 Она помогает нам осмыслить растущее число артефактов, таких как DishBrain, чье воплощение состоит из буквального, материального интерфейса живых и синтетических компонентов. Примечательно, что гиперприрода опирается на специфическое понимание тел не как пассивных носителей природных или приписанных идентичностей, а как активных сущностей, способных к мутации и сборке. Как поясняет Паризи, комментируя Спинозу: «сущность тела определяется не его свойствами, а его способностью соединяться или не соединяться с другими телами, собираться для создания более мощного тела, сливаться для увеличения или уменьшения потенциала» (Parisi 2004, 38). Расшифровка отношений машина/организм без восстановления метафизической иерархии одного как архетипа для другого возможна только через агентное понимание материи, в котором субстраты больше не являются просто опорами функции, но эволюционирующими, пластичными условиями самого существования функции.20 Образно говоря, агентный материализм можно перевести в идею «позволения субстрату говорить» — предложение, резонирующее как с практиками современной синтетической биологии, так и с алхимической космологией мифа о гомункуле.
Онтологии субстрата
Алхимические источники настаивают на том, что прежде чем гомункул сможет заговорить, открыв свой интеллект создателю, алхимик должен дождаться, пока у него вырастет человеческая кожа. Процесс изготовления гомункулов, как обсуждалось ранее, был сродни ускоренным и технически усиленным родам, но это ускорение не могло полностью обойти время и тщательный уход, необходимые для культивирования биологического субстрата. Гомункулы, как мы видели, могли быть произведены только путем специфических комбинаций минеральных, животных и человеческих материалов, следуя точным пропорциям, условиям и длительности, продиктованным не алхимиком, а самой материальностью. Хотя алхимия выражала возможность наведения моста между природной и искусственной реальностями, эта возможность всегда была укоренена во внутреннем интеллекте субстратов и их гиперприродной способности к заражению, трансформации и эмерджентности. Вопрос о субстрате фундаментален для любой философской артикуляции границы между природным и искусственным, особенно в контексте ИИ. В то время как те, кто утверждает метафизическое превосходство природы над технологией, часто апеллируют к идее функций как строго «привязанных к субстрату» (например, «разум — продукт мозга, и только мозга»), техноморфизм настаивает на безразличии субстратов и универсальности функций (например, «любая вычислительная машина эквивалентна любой другой»). Что отличает мир алхимии от обеих этих парадигм, делая его особенно актуальным для очерчивания новой машинной онтологии, укорененной в агентном понимании материи, так это то, что ее субстраты не являются ни неизменными, ни безразличными: они открыты для искусственного манипулирования, оставаясь при этом мощными сами по себе.
В контексте технологии, её моделей и практик любой подход к проектированию предполагает, неявно или явно, онтологию субстрата: культурное и операционное видение того, как разделены природное и искусственное, и роли, которую играет материальность в согласовании этой границы. Чтобы расшифровать эти отношения, мы можем — заимствуя и в некоторой степени переосмысливая термин, впервые предложенный Юком Хуэем (2024), — принять перспективу техноразнообразия: вместо того чтобы предписывать единую структуру, различные онтологии субстрата возникают из конкретных материальных конфигураций и процессов, говоря о более широкой космологии, в которую погружены наши технические артефакты.21 Гомункул, воплощавший взгляд на субстраты как на агентных участников как природных, так и технических процессов, — далеко не единственный миф, сосредоточенный на возможности искусственного порождения жизни. Чтобы изобразить иную онтологию субстрата, стоит кратко обратиться к другой, широко влиятельной технокультурной фигуре, в которой материя, напротив, представлена как пассивный носитель функции: голему.
Голем — один из самых устойчивых мифов об искусственной жизни в европейской культуре, возникший из еврейского мистического и философского канона. Согласно этой традиции, люди могут подражать божественному творению не с помощью биологических или химических процессов, как алхимики, а через символические и лингвистические операции. Как объясняет Уильям Р. Ньюман в «Прометеанских амбициях», «главной целью голема была демонстрация силы еврейской вербальной магии — той самой силы, которая позволила миру быть сотворенным ex nihilo» (Newman 2005, 235). Миф о големе укоренен в раннем еврейском мистицизме, особенно в «Сефер Йецира» (Книге творения), которая представляет акт божественного творения как процесс перестановки букв еврейского алфавита. Описания создания голема изображают его как человекоподобное существо, сформированное из глины или грязи, одушевленное исключительно начертанием магического слова — эмет, еврейского слова «истина», — на его лбу. Такие существа, печально известные тем, что слишком часто обращались против своих создателей, превращались обратно в бесформенную грязь, как только с их тел стиралась первая буква магического слова, оставляя после себя надпись мет, еврейское слово «смерть». Ньюман формулирует различия между гомункулом и големом и их соответствующим технокультурным наследием следующим образом:
«Голем... обитает в ином мире мысли, нежели наши гомункулы. Если бы не было опрометчивым проводить современное сравнение, возможно, можно было бы сказать, что голем принадлежит к сфере «твёрдой» искусственной жизни, миру робототехники, кибернетики и искусственного интеллекта, где обычные биологические процессы устраняются или симулируются небиологическими средствами. Собственно гомункул — дитя «влажного» мира экстракорпорального оплодотворения, клонирования и генной инженерии, где биология не обходится, а изменяется»
(Newman 2005, 187).
Предание о големе указывает на специфическую онтологию субстрата, во многом разделяемую сегодняшними вычислительными технологиями, где воплощение искусственного существа полностью зависит от символической логики и управляется ею. Бесформенная грязь, из которой состоит тело голема, резко контрастирует с живым, кишащим, протеическим материалом, из которого, как считалось, возникают гомункулы. Подобно тому как мы представили миф о гомункуле как модель для агентной онтологии субстрата, мы можем понимать голема как предтечу понятия субстратной индифферентности — парадигмы, в которой материя понимается как пассивная опора для создания и передачи бесплотной технической «истины». Значимость мифа о големе для кибернетики не ускользнула от ее основателя Норберта Винера, который назвал свою книгу «Творец и робот» (God and Golem, Inc.) в честь этой же культурной фигуры (Wiener 1990). В своей книге Винер обращается к фигуре голема, чтобы размышлять об отношениях между технологией и жизнью, рассуждая о способности кибернетических машин к автономному обучению и воспроизводству. В мысленном эксперименте, подчеркивающем подчиненную роль субстратов в ранних кибернетических представлениях о жизни, Винер (1990, 36) зашел так далеко, что предположил, что «концептуально возможно отправить человеческое существо по телеграфной линии». Хотя сегодня предложение Винера может звучать дико (прежде всего из-за устаревшей коммуникационной инфраструктуры, на которую оно ссылается), идея такой радикальной субстратной индифферентности сохранилась и эволюционировала. Одним из наиболее интересных недавних потомков этой философии является проект OpenWorm, который с 2011 года преследует цель создания идеального цифрового двойника нематоды Caenorhabditis elegans, моделируя ее тело с точностью до клетки. Проект направлен на реконструкцию всей физиологии C. elegans для создания функциональной модели, способной точно воспроизводить и предсказывать ее поведение в цифровой среде.22
Мы уже видели, как техноморфные позиции опираются на два основных допущения: что функции универсальны и что их материальные воплощения в значительной степени взаимозаменяемы. При таком взгляде технические модели (например, «компьютер» или «машина») рискуют стать метафизическими архетипами, в то время как специфическая материальность субстратов рассматривается как нечто вторичное по отношению к функциям, которые они поддерживают. Техноморфизм предполагает, что субстраты, хотя и делают определенные операции проще или быстрее других, функционально несущественны, поскольку любая вычислительная машина эквивалентна любой другой. Биологические компьютеры, однако, вызывают к жизни совершенно иную онтологию субстрата, чем их кремниевые аналоги, подобно тому как гомункул и голем дают совершенно разные ответы на один и тот же философский вопрос. Чтобы пояснить, почему это так, давайте рассмотрим два аспекта биологических компьютеров, которые усложняют отношения между вычислениями и их субстратами: (1) нано-интенциональность и (2) онто-/филогенетическое разнообразие.
Термин нано-интенциональность заимствован у нейробиолога У. Текумсе Фитча, который предложил материалистическое объяснение познания, основанное на воплощенной пластичности биологической материи (Fitch 2008). По мнению Фитча, проблему понимания того, как мозг порождает субъективные состояния опыта (способность, которую часто называют термином «внутренняя интенциональность»), можно списать на способность всех эукариотических клеток, от амеб до нейронов в нашем мозгу, воспринимать окружающую среду и адаптивно реагировать, изменяя свою морфологию. Когнитивные способности человеческого масштаба, следовательно, являются результатом обширной стратификации нано-интенциональности, которая возникла как изначальная эволюционная стратегия одноклеточных организмов. «Амеба меняет свою структуру, перемещаясь в «поисках» питательных веществ, поглощая частицы пищи, целенаправленно следуя химическим градиентам», — объясняет Фитч (2008, 166). «Такое поведение представляет собой прототипический пример того, что я называю нано-интенциональностью». Фитч настаивает на этой воплощенной пластичности как на попытке найти «недостающее звено» между человеческим познанием и ИИ на основе кремния. В то время как клетки могут адаптивно изменять свою морфологию в ответ на внешние обстоятельства, транзисторы спроектированы как жесткие субстраты и рассчитаны на то, чтобы оставаться морфологически неизменными. Ставя под сомнение когнитивную эквивалентность кремниевых и биологических субстратов, Фитч также выдвигает критику техноморфных позиций, утверждая, что хотя в живых организмах нет ничего таинственно «особенного», существуют глубоко значимые различия между известными нам машинами и биологическими телами.
«Трюизм «клетка = машина» скрывает не менее важный факт: эукариотическая клетка не похожа ни на одну машину, когда-либо созданную человеком. Клетка обладает специфическими каузальными силами, которыми не обладает ни одна из существующих ныне машин, и именно эти силы я хочу сфокусировать с помощью термина «нано-интенциональность». Эукариотические клетки адаптивно и независимо реагируют на окружающую среду, перестраивая свои молекулы в соответствии с местными условиями на основе прошлого (индивидуального и видового) опыта. Транзистор или термостат этого не делают — как и самые сложные из существующих ныне машин. Это практическое различие между клетками и машинами (я не вижу принципиальных причин, по которым машины должны быть лишены таких каузальных сил), но тем не менее оно значимое».
(Fitch 2008, 159)
Биологические компьютеры, такие как DishBrain, добавляют еще один уровень к этой дискуссии, показывая, что нано-интенциональность не является прерогативой природных тел, но что возможно — и в принципе, и на практике — проектировать «нано-интенциональные» устройства. В то время как ИИ на основе кремния полагается на неизменность своего субстрата (и на его минимальное вмешательство в операции), СБИ полагается на способность субстратов к самоорганизации и автономному формированию динамических связей. В случае с DishBrain исследователи наблюдали появление функциональной связности между нейронами даже тогда, когда они были пространственно удалены друг от друга, демонстрируя, что биологические компьютеры реагируют на стимуляцию среды и обучение с помощью наноразмерной пластичности на уровне субстрата. Дополнительным следствием нано-интенциональности является то, что пластичное поведение субстратов, как отмечает Фитч, «основано на прошлом (индивидуальном и видовом) опыте». В контексте биологических компьютеров это разнообразие отражается в функциональных и поведенческих различиях, основанных не только на протоколах обучения, но и на различных типах используемых нейронных культур. Было показано, что DishBrain работает по-разному в зависимости от происхождения клеточной культуры, даже когда электрические входные данные и процедура обучения оставались неизменными (Kagan et al. 2022). В то время как мышиные нейроны поначалу лучше справлялись с игрой, человеческие нейроны оказались способны к более быстрому обучению, демонстрируя в игре более «исследовательские» движения. Интеллектуальное поведение системы, иными словами, сохраняет присущую ему контингентность, так как зависит от специфической физиологии биологической нейронной сети, которая, в свою очередь, определяется онтогенетическими и филогенетическими факторами, уникальными для каждой клеточной культуры.
Эти зависящие от субстрата особенности СБИ — не просто вопрос функциональной эффективности; они воплощают радикально новое взаимодействие с субстратами, глубоко преображая то, что такое «компьютер» и что он делает. Они вызывают к жизни машинную онтологию, где субстраты не являются ни безразличными, ни бессильными: через активную реконфигурацию своего материального состава они могут порождать специфические и дифференциальные формы интеллекта. Этот вывод проблематизирует две доминирующие онтологии субстрата, связанные с техноморфизмом и биомимезисом. В техноморфных позициях жизнь и интеллект рассматриваются как «безразличные к субстрату», как формально идентичные по функции независимо от тела, в котором они воплощены. Биомимезис, напротив, предполагает, что такие функции «привязаны к субстрату», то есть являются исключительным продуктом конкретного биологического воплощения: субстраты служат хозяевами для функции, которая либо присутствует, либо отсутствует, но не трансформируется вместе со своей материальной опорой. Воплощенная реальность биологических компьютеров указывает на третью онтологию субстрата, свободную от обеих этих метафизических ожиданий, в которой субстраты активно порождают параллельные формы жизни и интеллекта, каждая из которых сформирована воплощенными особенностями и различиями.
От инертной глины голема до живой пластичности гомункула — мифы об искусственной жизни и интеллекте издавна представляли конкурирующие онтологии субстрата. Наследие этих подходов сохраняется как в архитектуре наших машин, так и в нашем более широком понимании границы между технологией и природой. В этом эссе мы проследили технокультурное наследие алхимических гомункулов, чтобы исследовать роль субстратов в современных машинных онтологиях, уделив особое внимание последним достижениям в области биологических вычислений. Было показано, как наше понимание границы между биологической и искусственной реальностью стремится установить метафизическую иерархию, в которой одно — либо природное (как в биомимезисе), либо техническое (как в техноморфизме) — служит архетипом для другого. Утверждается, что ни одна из этих моделей в конечном счете не может объяснить дискурсивные и материальные переплетения природных и искусственных сущностей, возникающих в рамках современных технонаучных практик. Возможность замены этих иерархий горизонтальной онтологией, в которой интерфейсы между биологическим и техническим служат активным пространством изобретения, зависит от агентного понимания субстратов, где материя не является ни пассивной опорой для универсальной функции, ни предопределенным хозяином для непостижимой природной сущности.
- Под «машинной онтологией» я подразумеваю парадигму, через которую мы определяем, что такое машина, какими свойствами она должна обладать и как эти ожидания определяют её материальную конструкцию. ↵
- Термин «техническая реальность» обозначает более широкую материальную и концептуальную область, в которой принимают форму технологии, охватывая их физические сборки, процессы, посредством которых они функционируют, архитектуры и философии проектирования, формирующие их конструкцию, а также культурные ожидания, определяющие их идентичность и функцию. ↵
- Liber vaccae или Liber aneguemis — это латинский перевод оригинального арабского текста Kitāb al-nawāmīs, ныне утраченного. Для углубленного анализа этого гримуара см. Van Der Lugt (2009). ↵
- Исторический обзор истории ИМК см. в Kübler (2020). ↵
- Обширный обзор современного состояния ИМК in-vivo см. в Talanov et al. (2022). ↵
- Открытие того, что соматические клетки могут быть перепрограммированы в состояние, подобное эмбриональным стволовым клеткам, было сделано в 2006 году в знаковой статье Кадзутоси Такахаси и Синьи Яманаки (2006) (в 2012 году Яманака был удостоен Нобелевской премии за это открытие). ↵
- Подробный обзор различных факторов, участвующих в системах СБИ, см. в Kagan et al. (2025). ↵
- Церебральные органоиды использовались швейцарским стартапом FinalSpark для создания Neuroplatform — удаленно доступной платформы для исследований в области нейровычислений. См. Jordan et al. (2024). ↵
- Фристон и соавторы (2023) утверждают, что любая живая система выживает, постоянно пытаясь сократить несоответствие между тем, что она чувствует, и тем, что она предсказывает; эту стратегию они называют «принципом свободной энергии». Действие в окружающей среде или внутренняя реорганизация — это инструменты, которые организм использует для того, чтобы это несоответствие оставалось минимальным. Подробное введение в принцип свободной энергии выходит за рамки данной статьи, но его можно найти во многих недавних обзорах, например, Friston et al. (2023). ↵
- Эти обширные дебаты не могут здесь быть полностью исследованы. В качестве показательных примеров следует рассмотреть критику машинной метафоры в молекулярной биологии Даниэля Дж. Николсона (2019) и анализ вычислительной метафоры в нейронауке Ромена Бретта (2022). Нора С. Вааге (2020) исследовала этические опасности приравнивания машин к организмам в эпоху синтетической биологии. Недавно другие перспективы подчеркнули генеративное взаимодействие технологии и биологии и конструктивную роль метафор в нем (см. Barwich and Rodriguez 2024; Bongard and Levin 2021). ↵
- Все цитаты Жюльена Офре де Ламетри взяты из русского переводаЛаметри. Ж. О. Сочинения/пер. с франц. Э. А. Гроссмана и В. Левицкого/Общ. ред., предисл. и примеч.В. М. Богуславского.— 2‑е изд.— М.: Мысль, 1983.—509 с ↵
- Такие работы, как «Человек-машина» (и более поздняя «Человек-растение»), должны читаться в их историческом контексте в свете полемических целей Ламетри. Знаменитая идея Декарта о bête machine уже тогда тревожила интеллектуальный мир, порождая страх, что эта детерминистская модель неизбежно будет распространена на людей. Ламетри, напротив, находил удовольствие в легитимизации именно этой перспективы. Важно отметить, что провокационные названия Ламетри не означали, что у людей и животных отсутствует субъективно ощущаемый опыт — только то, что им, как и машинам, не хватает свободы. Для более глубокого анализа материализма Ламетри см. Thomson (2007). ↵
- Исторический обзор связей между механистическими философиями и конструированием автоматов (включая отчет об увлечении Декарта этими машинами) см. в De Solla Price (1964). ↵
- В частности, Либерман проводит параллель между поведением молекулярных клеточных компьютеров и тем, что он называет «классическими марковскими алгоритмами», то есть процедурными системами на основе правил, где операции следуют условной логике (если S, то сделай O). ↵
- Агуэра-и-Аркас (2024) отмечает, что в то время как современные компьютеры построены по классической архитектуре фон Неймана (один процессор, последовательно извлекающий команды и данные из одной и той же памяти), сами Тьюринг и фон Нейман представляли себе децентрализованные альтернативы, такие как «неорганизованные» нейронные сети и самовоспроизводящиеся клеточные автоматы, демонстрируя, что вычисления не обязательно должны опираться на центральный процессор. Это понимание лежит в основе основного утверждения Агуэра-и-Аркаса об эквивалентности жизни и вычислений. ↵
- Даниэль Дж. Николсон (2019) недавно сформулировал развернутую критику «машинной концепции клетки», отметив, что органеллы, белковые сборки, внутриклеточный транспорт и экспрессия генов — все они текучи, самоорганизуемы и стохастичны, что бросает вызов механистическим метафорам. ↵
- Существует обширная литература по концепции интерфейса и смежным понятиям. Я исследую эту концепцию более подробно, опираясь непосредственно на материаловедение и химию поверхности, в своей книге «Параллельные умы: Открывая интеллект материалов» (Parallel Minds: Discovering the Intelligence of Materials) (Tripaldi 2022). Перспективу теории медиа в отношении интерфейсов см. также у Hookway (2014). ↵
- Эпистемическая взаимность между машиной и организмом недавно была подчеркнута в статье Анн-Софи Барвич и Мэтью Родригеса (2024), которые утверждают, что критики машинных метафор часто игнорируют продуктивную природу интерфейса биологии и инженерии. Аналогичным образом Джошуа Бонгард и Майкл Левин (2021) утверждали, что критика машинных метафор на основе редукционизма игнорирует то, как сами машины постоянно развиваются, становясь все более неотличимыми — функционально и материально — от живой материи. ↵
- Предвосхищая идеи, которые станут широко распространенными в новых материализмах, Паризи (2004) критикует киборга за то, что он недостаточно далеко заходит в своем проекте деконструкции, оставаясь привязанным к картезианскому дуализму. Обещание киборга о технической трансцендентности тела, по мнению Паризи, игнорирует способность самих тел ускользать от любой жесткой, предвзятой идентичности. ↵
- Я более подробно исследую идею «агентного материализма» и его растущее влияние на новые инженерные подходы в недавней статье (Tripaldi 2025). ↵
- Юк Хуэй (2024) формулирует концепцию техноразнообразия по аналогии с концепцией биоразнообразия: подобно тому как экосистемам требуется разнообразие организмов для процветания, устойчивая «экология технологий» зависит от множественности технических парадигм. Понятие техноразнообразия примыкает к понятию космотехники, которое рассматривает технику как активного участника более широкой космологии. Обсуждение обоих этих концептов см. в Hui (2024). ↵
- Интригующая история проекта OpenWorm была недавно описана гораздо подробнее Клэр Эванс (2025) в статье для Wired, где она отмечает: «Никто не перепутает биологическую модель с оригиналом. Но полноценная симуляция открывает совсем другой ящик Пандоры... Это карта, которая столь же хороша, как и территория, — и как таковая она приглашает к новым спекуляциям о природе этой территории, не говоря уже о самой жизни. Если модель помогает ученым отвечать на вопросы, то симуляция их порождает. Например: что отделяет виртуального червя от его живого сородича, если они идентичны вплоть до молекулы?» ↵