Первый в основном сводится к тому, как преодолеть дистанцию, отделяющую от цели, а второй – к тому, как расшириться, чтобы инкорпорировать или же вытеснить всех остальных конкурентов, что само по себе является частью цели. Таким образом, возникают две концепции успеха: победа в войне и монополия в торговле, первая из них реализована в корреспондентной, а вторая – в когерентной теории истины. Капитализм играет особую роль в этой диалектике, поскольку он сосредоточен на производительности, нацеленной не только на производство большего количества материалов (то есть на промышленную сторону), но также на более эффективное производство, которое означает отказ от прежних практик или их уничтожение (что составляет военную сторону). Именно это двойственное качество капитализма заставило социалистов XIX в., не в последнюю очередь и Маркса, задуматься о будущем, которое благодаря новой технологии потребует меньшего объема труда. Это означало, что большинство людей будет жить либо в условиях безделья, либо в нищите в зависимости от того, что Маркс называл «общественными производственными отношениями». В категориях Парето, промышленная сторона капиталистической производительности принадлежит львам, а военная – лисам. Теперь применим ту же мысль к производству научного знания.
Военно-промышленная воля к знанию является определенно антидисциплинарной, однако в каком смысле она междисциплинарна? Она антидисциплинарна в силу отрицания того, что в самой генеалогии и вызревании дисциплин есть нечто «естественное». Таким образом, военная сторона должна ускорять производство знания, извлекая выгоду из любой неотложной ситуации, сосредоточивающей внимание на подавлении общего врага, тогда как промышленная сторона должна наращивать производство знания, позволяя ему выйти из лаборатории в жизненный мир. С этой двойственной точки зрения органический подход к исследованию под лозунгом «нет науки, пока не пришло ее время», отстаиваемый Куном [Kuhn, 1970; Кун, 1977], представляется мистификацией историей науки. В самом деле, военно-промышленная воля к знанию не относится к дисциплинам как охраняемым видам академической экологии, скорее, она рассматривает их с точки зрения растениеводства или животноводства, поскольку она готова скрещивать и сопоставлять знания из разных дисциплин ради улучшения условий человеческой жизни. Франко-прусская война 1870–1871 гг. показала, что передовым промышленным экономикам военные задачи могут послужить стимулом, заставляющим оптимизировать производственные процессы, сети распределения и ускоряющиеся инновации. Американский «Фонд Карнеги за международный мир» – один из наиболее влиятельных мозговых трестов – финансировал одного из основателей Венского кружка Отто Нейрата и британского экономиста Джона Мейнарда Кейнса, изучавших эти вопросы в свете соответственно Балканских войн и Первой мировой войны.
Хотя по своим политическим взглядам Нейрат был социалистом, а Кейнс – либералом, оба признавали то, что воспринимаемая угроза войны усилила желание государства стимулировать промышленность ради такого изменения ее привычного распорядка, которое способно было принести пользу обществу в целом, в том числе в силу последующего сохранения новых междисциплинарных практик, сложившихся в военное время. Именно это идейный организатор победы Пруссии во Франко-прусской войне Гельмут фон Мольтке называл «перманентным чрезвычайным положением», о котором мы будем говорить далее. Во второй трети XX в. экономика стала основной дисциплинарной площадкой для конкретизации этой точки зрения. Главным проектом стала Комиссия Коулса, названная по имени владельца Chicago Tribune, которая к 1950-м годам успешно разработала разные эконометрические модели (ставшие прототипом для современных компьютерных симуляций) на широком идеологическом спектре различных экономик, не только кейнсианских, но и советских (на базе рыночного социализма Оскара Ланге) и даже неолиберальных (благодаря монетаризму Милтона Фридмана). В то время считалось, что этот проект решительно размежевал экономику с ее классическим свободно-рыночным основанием в том смысле, в каком Хайека можно было рассматривать естественным правопреемником Адама Смита, поскольку Коулс придерживался именно дирижистского подхода к экономике, считая ее машиной, киборг-версией Homo economicus, поддающейся контролю [Mirowski, 2002, ch. 5].
Самым главным был вопрос о том, можно ли человеческую креативность, источник предпринимательского духа, симулировать в той или иной систематической концепции экономической жизни. Среди важнейших противников Коулса были самозваные наследники Адама Смита в США, особенно Фрэнк Найт, который основал Чикагскую школу экономики. Найт отвергал вертикальный подход Коулса, предпочитая ему нечто «спонтанно порождаемое», но при этом таинственное; соответственно, Найт провел влиятельное различие между состояниями незнания, обусловленными подлинной «неопределенностью» (когда событию нельзя приписать ту или иную вероятность в силу его беспрецедентной природы), и «риском» (когда вероятность событию приписать можно, поскольку у него были прецеденты). Первое представлялось сферой деятельности предпринимателя, а второе – управленца. По этой причине Найт полагал, что применение математики в экономике всегда будет ограничиваться рутинным (или «управляемым») экономическим поведением, но не его креативной частью. Этот тезис напоминает то, что часто говорят об ограничениях экспериментальной психологии в понимании человеческой креативности.
Однако Найт не смог предугадать, что математические модели радикально преобразят осмысление неопределенности. Задача состояла в управлении «неизвестными неизвестными», если вспомнить громкое высказывание министра обороны США Дональда Рамсфелда, сделанное им во время войны в Ираке, – в управлении за счет превращения их в «познаваемые» величины в симулированном универсуме, определяемом системой математических уравнений, на основе которых можно составить несколько разных прогнозов.
Рамсфелд предложил в общем-то высокотехнологичную версию того рассуждения, которое 150 годами раньше заставило Феррьера вложиться в эпистемологию. Все, что считается «неизвестным неизвестным», уже познаваемо, то есть оно существует, если вспомнить остроту Уилларда Вана Ормана Куайна, сказавшего, что «существовать значит быть значением связанной переменной» (как, например, в системе уравнений). Другими словами, «неизвестное неизвестное» должно удовлетворять определенным параметрам, которые можно по-разному формализовать. Так, хотя мы можем и не знать точных значений, мы можем знать «погрешность». Говоря в целом, экономика независимо от того, как понимается ее поведение в качестве «запланированного» или же «слепого», может моделироваться алгоритмами, координирующими независимые потоки входных данных с согласованной реакцией, составляющей выходные данные. На основе такого системного мышления можно даже попытаться добиться «плановых» результатов «слепыми» методами, и наоборот, в чем, по сути, отображается политико-экономическое пространство, определяемое рыночно-социалистическими и социал-демократическими способами обеспечения [Fuller, 2016a, ch. 4]. В принципе, так трактовать можно все что угодно – от движения денег до распределения ресурсов.
Так возник важнейший междисциплинарный проект времен холодной войны, а именно кибернетика [Mirowski, 2002, ch. 2]. В разгар холодной войны политолог из Массачусетского технологического института (MIT) Карл Дойч [Deutsch, 1963] предложил концепцию государства как кибернетического мозга общества. Эту метафору британский консультант в области менеджмента Стаффорд Бир попытался понять в буквальном смысле, когда стал главным инициатором злосчастной попытки реализации кибернетического социализма в Чили (проект «Киберсин») с помощью мейнфрейма, который был уничтожен во время переворота Аугусто Пиночета в 1973 г. [Pickering, 2010, ch. 6]. В любом случае многие поклонники такого подхода, не в последнюю очередь и сам Рамсфелд, сделали неплохую карьеру, применяя этот шаблон. Хорошо это или плохо, но одним из первых адептов прикладной кибернетики (известной как исследование операций) был Роберт Макнамара, который, став сторонником системного мышления еще в Гарвардской школе бизнеса, во время Второй мировой войны руководил бомбардировками Японии, потом управлял богатствами Ford Motor Company, координировал военные операции США во Вьетнаме и, наконец, заведовал программами Всемирного банка по помощи развивающимся странам [Fuller, 2000b, p. 183].
