Беседа с историком науки Лоррейн Дастон посвящена современному состоянию этой дисциплины и собственным проектам Дастон. Она подчеркивает необходимость данной дисциплины для понимания современной науки. По ее мнению, история науки обладает освободительным потенциалом. Изучая историческую изменчивость науки, эта дисциплина демонстрирует, почему наука стала именно такой — с такими предметами, стандартами, методами, — и указывает на альтернативные пути ее развития. Разговор также заходит о возможности создания масштабных картин развития науки. Несмотря на поворот дисциплины к локальности, к акценту на конкретные практики, историзму и избегание обобщений, такие картины все еще возможны в рамках коллективных исследовательских проектов. В качестве примера Дастон приводит деятельность Рабочих групп при Институте истории науки Общества имени Макса Планка в Берлине.
Дастон затрагивает также вопрос об отношении истории науки и философии. Она кратко очерчивает статус нынешних связей между дисциплинами, а среди ключевых влияний, по крайней мере в европейской традиции, называет Гуссерля, Хайдеггера, Витгенштейна, Башляра, Кангилема, Фуко и Адо. Говоря о разнице между историями естественных и гуманитарных наук, она предполагает, что более интересной оптикой их изучения может быть не дисциплинарная, а практико-ориентированная. Примером исследования, построенного вокруг конкретных практик, служит ее совместный с Питером Галисоном проект изучения объективности как истории практик создания и чтения научных образов. Дастон кратко рассказывает об истории и особенностях их сотрудничества. В заключение она делится своими ближайшими исследовательскими планами.

Территория Центральной Азии, оккупированная Российской империей в 1864–1885 годах, была в основном пустынной землей с несколькими густозаселенными оазисами. Что же послужило причиной ее захвата? С точки зрения защиты южных границ это было сомнительное предприятие, поскольку к середине XIX века Россия уже подошла к естественному рубежу, надежно защищавшему ее от вторжений с юга — северной окраине голодной степной полосы, тянущейся от Каспийского моря до озера Алаколь. Экономические выгоды тоже были невелики, что полностью подтвердилось последующей историей. К тому же аналогичные попытки предпринимались Великобританией, подошедшей к этому региону с противоположной, южной стороны. Парадоксальным образом единственной рациональной причиной, оправдывающей вторжение, было обретение новых научных сведений. К тому времени Центральная Азия все еще оставалась белым пятном на европейских картах. Пограничные линии России и Великобритании как магнитом притягивались друг к другу, хотя это не приносило выгоду ни одной из них.
Автор статьи показывает, каким образом война за упомянутую территорию постепенно превращалась в некое подобие научного симпозиума по ее изучению. Главными действующими лицами войны (равно как и главными ее бенефициарами) были британские и российские военные геодезисты и топографы, использовавшие новейшие астрономические методики. Систематическое картографирование пустынного региона было не только источником географических знаний о нем, но и средством обеспечения служебного роста, повышения социального статуса и укрепления экономического положения топографов. Встреча предполагаемых «врагов» — российских и английских геодезистов и топографов — во время так называемого Афганского разграничения (1885 год) напоминала скорее мирную научно-практическую конференцию. В результате после всех внешних и внутренних демаркаций этот «созданный Богом во гневе» край стал предметом не только географических, но также геологических, этнографических и исторических исследований.

Международный геофизический год (МГГ) (1957–1958) дал мощный импульс развитию практик, которые мы сейчас называем Big Data. Эти практики, как показывает в своей статье автор, были неотъемлемой частью политической культуры холодной войны. Статья реконструирует особый режим данных, изобретенный в ходе МГГ, и анализирует предвиденные и непредвиденные последствия этой программы, а также те нити, которые связывают наше доэлектронное прошлое с электронно-компьютеризированным настоящим. Оперирование геофизическими данными в рамках МГГ имело ряд особенностей: 1) сами данные были политизированы — они играли роль валюты, с которой проводили сделки и обмены два крупнейших владельца планетарных геофизических данных, США и СССР; 2) геофизические программы были нацелены в первую очередь на сбор данных, а не на их непосредственное применение, что привело к накоплению больших объемов данных в аналоговом формате; 3) мировые центры данных инвестировали и продвигали микрофильмовые технологии, которые выглядели перспективной альтернативой электронным цифровым
компьютерам. Как «предвестник» Big Data, МГГ положил начало таким современным практикам «больших данных», как масштабный обмен данными и их архивирование в широкодоступные базы, открытые для широкого пользования. В то же время политические и технологические решения, легшие в основание программы МГГ, обернулись крупномасштабными потерями данных и ограниченным использованием этих данных. Реконструируя практики обмена данными МГГ, данная статья выявляет различные смыслы геофизических данных и их вклад в политическую экономику холодной войны, помимо их использования (или неиспользования) в производстве знаний.

В статье анализируется реакция советского математического сообщества на те географические барьеры, физические препятствия, политическое и административ-
ное давление и концептуальные ограничения, с которыми столкнулась советская математика с 1950-х по 1980-е годы. Многие талантливые математики попадали в категорию этнически или политически нежелательных и сталкивались с дискриминацией при поступлении в вуз, приеме на работу, организации поездок на зарубежные конференции и т. д. В ответ математическое сообщество сумело создать параллельную социальную инфраструктуру, обеспечивавшую приток талантов,
поддержку и мотивацию для исследователей, исключенных из официальных структур. Эта инфраструктура включала сеть бесплатных кружков для школьников, заочную математическую школу, олимпиады и специализированные матшколы, бесплатные вечерние курсы для тех, кого дискриминировали при приеме в ведущие университеты, математические отделы в прикладных институтах и сеть открытых исследовательских семинаров. Возникло сообщество, для которого математика стала образом жизни, где работа и досуг сливались воедино, а занятия наукой перенеслись из огражденных запретами официальных учреждений в семейные пространства квартиры или дачи. В неформальном сообществе советских математиков действовала своеобразная «моральная экономия», которая опиралась на сети дружеских связей и практику взаимных бесплатных одолжений. Всевозможные внешние ограничения способствовали сближению, тесной взаимопомощи и дружескому общению в среде математиков. Этос «параллельного мира» советской математики, отсеченного от элитных привилегий, культивировал благородный отказ от карьеры, материального вознаграждения и официального признания ради высших идеалов математической истины. Такой образ жизни, противостоящий отчуждающей бюрократической атмосфере официальных институтов, его участники зачастую воспринимали как «математический рай».

В статье рассматривается период конца 1950-х — начала 1960-х годов, отмеченный оттепелью в политике и надеждами на восстановление в стране законности и демократии. Символом научного прогресса и социальных изменений в это время стала кибернетика. Пережив тяжелые годы репрессий, советские ученые увидели в новой дисциплине, которая объединила точные науки с науками о жизни и человеке, залог построения иных, более свободных и равноправных отношений в обществе. В физиологии и психологии, где в годы сталинизма доминировала «павловская доктрина», происходила смена парадигм. Кибернетика укрепила позиции новой парадигмы, в которой на смену модели замыкания нервной связи по приницпу «одно-однозначного соответствия» (или «коммутаторной доски») пришли более сложные и изощренные модели управления в живых и неживых системах.
Если ранее управление в организме понималось по схеме жесткого иерархического контроля (top-down control), отдачи команд от центра к периферии, то теперь к командам «сверху вниз», или от центра к периферии, добавились обратные связи от периферии к центру. Кроме этого, в новой парадигме акцент ставился на горизонтальные связи в противоположность связям вертикальным. Большое значение придавалось автономной работе нижележащих центров, а также вариативности и пластичности управления. Физиолог Николай Бернштейн показал роль обратных связей («сенсорных коррекций»), а его коллеги Виктор Гурфинкель, Израиль Гельфанд и Михаил Цетлин и их сотрудники предлагали новые модели управления. Мы предполагаем, что «демократический», скорее чем «тоталитарный», характер этих моделей отражал дух 1960-х годов — вектор на либерализацию жизни внутри страны и большую открытость СССР в международной политике.

В 1960-е годы между исследователями искусственого интеллекта (ИИ) и феноменологом Хьюбертом Дрейфусом завязался конфликт, который продлится до 2000-х годов. Создатели первых программ ИИ считали, что научение представляет собой решение проблем с помощью особых ментальных репрезентаций, эвристик. Дрейфус же доказывал, что эвристики не требуются для научения, поскольку сознание и тело позволяют гибко реагировать на проблемные ситуации без всяких ментальных репрезентаций. Автор статьи показывает, как из критики символического ИИ возникла феноменология человеческого навыка, освещая предысторию конфликта и анализируя основные противоречия между двумя концепциями научения. Выступая против ассоцианизма в работах Г. Саймона, А. Ньюэлла и Э. Фейгенбаума, Дрейфус предложил свое понимание взаимоотношений между сознанием и телом. С его точки зрения, человек обладает периферийным сознанием, инсайтом и терпимостью к неоднозначности, у него есть особая структура тела и потребности, что позволяет ему различать релевантное и нерелевантное в окружающей среде и стремиться к ее максимальному постижению. Автор статьи демонстрирует, как теории научения, разработанные в рамках символического ИИ, повлияли на пятиэтапную модель навыка самого Дрейфуса. С одной стороны, эта модель объясняла, почему программы Саймона и его коллег сначала достигли успеха; с другой стороны, она четко обозначила пределы их развития. Чтобы прояснить телеологию научения, Дрейфус исследовал связи между идеей моторной рациональности Мориса Мерло-Понти и нейросетевым моделированием. Представлены два взгляда исследователей на роль Дрейфуса в истории ИИ, наряду с причинами, по которым его философия почти не повлияла на сообщество ИИ, хотя оказалась очень популярной в социогуманитарных дисциплинах. Наконец, описаны вызовы, которые стоят перед феноменологией научения сегодня.