Эрик Дэвис - Техногнозис - миф, магия и мистицизм в информационную эпоху

Но будем честны. Если вы имели удовольствие загружать кристально чистые изображения марсианской поверхности по тонкому медному проводу в ваш домашний компьютер, вы, вероятно, осознаете, что в том, чтобы уклониться от тернистого пути ценностных суждений и семантической нечеткости, есть свои технические преимущества. Кроме того, информационная парадигма действительно дает много возможностей подумать о том, что мы имеем в виду, говоря о смысле. Начнем с того, что информация, по-видимому, имеет нечто общее с новостью, новизной. Для того чтобы снабдить меня настоящей информацией, вы должны поведать мне нечто новое. То есть информация требует, чтобы на стороне получателя присутствовала некоторая неопределенность. Если вы настолько предсказуемы, что ничего из того, что вы мне сообщаете, не является сюрпризом, тогда ничего из того, что вы говорите, не является информацией, даже если сам сигнал кристально чист. С другой стороны, для того чтобы я понял вас, вы должны быть хоть сколько-нибудь предсказуемыми — вот почему порции языкового кода, которые мы проговариваем или выписываем, избыточны, продублированы: это плотный сгусток повторяющихся сигналов и знакомых синтаксических правил, которые сами по себе мало что значат. Эта структурная избыточность защищает от слишком большой новизны, потому что такая большая степень свободы может привести нас к шизофреническому хаосу, винегрету из слов или к непреодолимым двойственностям и коннотациям в духе «Поминок по Финнегану».

Передать информацию — это не значит просто упаковать данные в конверт, а потом отправить их: информация — это нечто, что конструируется самим приемником. В этом смысле элемент «субъективности» неизбежно включается в любой коммуникационный цикл, потому что вопрос о том, сколько информации передано, зависит отчасти от того, как приемник (который может быть чисто механическим) сортирует потоки входящих сообщений. Для того чтобы объяснить роль, которую приемник играет в обработке информации, ученый и писатель Джереми Кэмпбелл использует пример трех студентов, слушающих лекцию профессора экономики. Только двое из них знают английский, и только один из них на самом деле студент-экономист. Для не говорящего по-английски, шумы, исходящие из уст профессора, настолько неопределенны и непредсказуемы, что никакой информации к нему не поступает. Благодаря одному только знанию языка оба говорящих по-английски студента воспринимают больше информации, но будущий менеджер инвестиционного фонда извлекает больше всех, потому что его предвидение экономических концепций и жаргона делает профессорские «дампы» [19] Букв.: «сброс» (dump, англ.). Здесь — блок или фрагмент данных, прошедший через устройство вывода. данных еще более предсказуемыми, хотя и все еще достаточно неожиданными, чтобы порождать новизну.

Сердцем информационной теории, таким образом, является вероятность, которая представляет собой меру возможности выбора одного специфического результата (артикля «the» или валета пик) из открытого поля возможных значений (английского языка или тасованной колоды карт). Вероятность играет огромную роль в предсказаниях, которые ученые имеют обыкновение делать по поводу существующего мира, но, даже если рассматривать их в качестве не лишенной смысла статистической науки, есть в них что-то от плутовства. [20] В школярской среде в этой связи бытует анекдот: какова вероятность встретить на улице мамонта? Ответ — 50 на 50: вы либо встретите его, либо нет. Иными словами, если мыслить фактологически, понятие вероятности теряет всякий смысл: когда событие свершается (или не свершается), вопрос о его вероятности становится вопросом о месте теории, намеренно созданной для работы вне фактологического контекста, в корпусе научной методологии. Вероятность обитает в зазоре между объективным и субъективным, случайностью и порядком, разумным знанием и тайными узорами мира — запутанной зоны, которую математик Джеймс Ньюман назвал «коварной западней». Четкие диаграммы теории информации начертаны на песках более зыбучих, чем кажется на первый взгляд.

Клод Шеннон открыл еще более устрашающую корзину со змеями, когда свел свою теорию к базовому уравнению и обнаружил, что его абстрактное техническое описание информации имеет точно такую же форму, как термодинамическое уравнение энтропии, которое физик Людвиг Больцман вывел в самом начале парового века. Как знает каждый поклонник творчества Томаса Пинчона, энтропия — это дурное путешествие, метафизический и экзистенциальный ребус, но, кроме того, неотменяемый закон космоса. В соответствии со знаменитым вторым законом Максвелла, поле битвы в итоге останется за энтропией: как бы ни была упорядочена и наполнена энергией закрытая система, ее энергия, консервируясь, неизбежно иссякнет, а ее форма распадется. Перемешайте несколько кубиков льда в горячей ванне, и вы увидите, как работает энтропия: кристальные решетки молекул замерзшей воды тают в сплошном случайном супе из Н 2О. Хотя мы редко встречаемся с закрытыми системами в реальной жизни: дети, болота и Интернет — это, бесспорно, открытые системы. Второй закон термодинамики позволяет всем интересным вещам во Вселенной лишь недолго держаться на плаву до тех пор, пока их не втягивает в поток холодного аморфного моря все-успокаивающего беспорядка. Больше, чем какая-либо другая сила в физике, энтропия поражает сознание как некий темный и древний рок, воплощенный в законе природы.