Обе родословные развивают разные виды логики и эпистемологии. Символический подход утверждает, что разумность – это представление мира (знание-что), которое можно формализовать в виде суждений и, следовательно, механизировать согласно дедуктивной логике. Согласно коннекционистскому подходу, разумность представляет собой опыт мира (знание-как), и этот опыт можно реализовать в приближенных моделях, построенных по индуктивной логике. Что бы ни утверждали корпоративная пропаганда и вычислительные философии разума, ни одна из двух парадигм не смогла полностью имитировать человеческий интеллект. Однако нельзя отрицать, что машинное обучение и глубокие искусственные нейронные сети оказались очень успешными в распознавании паттернов и, как следствие, автоматизации многочисленных задач, благодаря высокой разрешающей способности при обсчете многомерных данных. Двигаясь против традиции, которая воспроизводит чрезмерно знаменитую сагу о Дартмутском семинаре, в книге я концентрируюсь на более убедительной истории ИИ, связанной с происхождением искусственных нейронных сетей, коннекционизмом и машинным обучением. По этому направлению, особенно в том, что касается работы Розенблатта, критической и обстоятельной литературы все еще не хватает.

Книга состоит из трех частей. В вводной части речь идет о вопросах методологии, а две основных посвящены истории – индустриальной и информационной эпохам соответственно. При этом в книге нет линейной истории технологии и автоматизации. Скорее, каждую главу можно читать как независимый «семинар» по изучению алгоритмических практик и машинного разума.

В первой главе я исхожу из необходимости прежде всего прояснить центральное вычислительное понятие: алгоритм. Что такое алгоритм? В компьютерной науке алгоритм определяют как конечную процедуру пошаговых инструкций по преобразованию ввода в вывод, которая оптимально использует имеющиеся ресурсы. В главе ставится под сомнение приведенное чисто техническое определение алгоритма и обосновывается его материалистическая критика, указывающая на экономические и социальные корни явления. Как и у других абстрактных понятий – таких как число или механизм, – у алгоритма долгая история. Как указал математик Жан-Люк Шабер, «алгоритмы существовали с незапамятных времен, задолго до того, как было придумано специальное слово для их обозначения»[59]. Обращаясь к социальной математике древнего индуистского ритуала Агничаяна, я утверждаю, что алгоритмическое мышление и алгоритмическая практика присущи всем цивилизациям, а не только метаязыку западной компьютерной науки. В противовес математическому и философскому интуитивизму, который верит в полную независимость ментальных конструкций, в главе подчеркивается, что алгоритмическое мышление возникло в качестве материальной абстракции из взаимодействия разума и орудий, направленного главным образом на решение экономических и социальных задач. Центральный тезис главы сформулирован намеренно остро: труд представляет собой первый алгоритм.

Основные части книги посвящены изучению машинного разума в две исторические эпохи и выявляют сходную проблематику. В первой части рассматриваются труд как источник знаний и автоматизация умственного труда в индустриальную эпоху в Великобритании. Этот период обычно исследуется с точки зрения ручного труда, накопления капитала и ископаемых источников энергии, а вовсе не в перспективе когнитивных аспектов. Во второй части анализируется распространение коннекционизма (доктрины искусственных нейронных сетей) в кибернетических кругах в США 1940–1960‑х годов. Искусственные нейронные сети возникли в результате проекта