Леонид Переверзев: джазовед, предсказавший роль ИИ задолго до ChatGPT

# Леонид Переверзев: джазовед, предсказавший роль ИИ задолго до ChatGPT

История начинается не с алгоритмов, а с шума записей праздничного стола. В сентябре 2026 года в социальных сетях разошелся ролик, набравший миллионы просмотров. Три пожилых музыковеда из Петербурга — Наталья Энтелис, Элла Фрадкина и Эмиль Финкельштейн — вели жаркий спор о Бахе, Шуберте и итальянской полифонии. Иностранцы в комментариях, не понимая ни слова, восхищались накалом дискуссии. Однако именно на первых секундах записи зритель уцепился за одну фразу: «Моя любимая Конона... Конан муж, учёный, который называется искусство и кибернетика, которая его подпись».

Смысл был понятен: у говорящей есть книга «Искусство и кибернетика» с автографом автора. Поиск по базе данных выявил двух кандидатов: Абраама Моля и Леонида Борисовича Переверзева. Несмотря на существование у Моля книги «Теория информации и эстетическое восприятие» (1966), именно Переверзев стал автором того самого труда «Искусство и кибернетика», изданного в 1966 году издательством «Искусство». В самой книге автор указывает, что занимался книгой Моля и спорил с ним.

Инженер, пришедший к джазу

Леонид Переверзев (1930–2006) — фигура многогранная, о которой знают меньше, чем заслуживает. Энциклопедии называют его джазовым музыковедом, журналистом и теоретиком дизайна, но это лишь верхушка айсберга. С семнадцати лет он работал на заводе и участвовал в разработке первых советских промышленных счётчиков Гейгера. Его биография включает работу в Институте физики Земли и Институте горного дела АН СССР над проблемами сейсмоакустики, прогнозирования землетрясений и внезапных выбросов газа в шахтах.

Его путь в искусство был непрям. Пришедший через джаз, Переверзев в 1965–1967 годах вел цикл лекций в Политехническом музее вместе с Алексеем Баташевым. Ассистенты таскали на сцену громоздкие магнитофоны и усилители, чтобы проиграть записи Дюка Эллингтона. Переверзев был известен как человек, который цитировал эстетов в оригинале по памяти. Когда среди коллег возникало замешательство, выручал совет: «Спросите у Переверзева».

Кибернетическая весна и теория информации

Начало 1960-х в СССР называют «кибернетической весной». Пока в начале десятилетия кибернетику клеймили как буржуазную лженауку, к концу маятник качнулся в сторону интереса к вычислительной технике. В 1959 году математик Рудольф Зарипов уже учил компьютер «Урал» сочинять музыку. В 1966 году Переверзев опубликовал свою книгу, где всерьёз задался вопросом: что кибернетика может дать искусствознанию?

Переводы Винера («Творец и робот») и труды Моля стали контекстом, но Переверзев предложил иное видение. Он спорил с Рудольфом Зариповым, который видел в слабости машинной музыки лишь временный технический тупик. Для Переверзева различие между машиной и композитором было принципиальным. Опыты Зарипова он ценил, называя их «блестящим подтверждением исходных положений материалистической эстетики методом доказательства от противного».

Теория информации, разработанная Клодом Шенноном, стала для Переверзева инструментом анализа. Он исследовал связи между избыточностью сообщения и стилем, обращаясь к наскальной живописи от бизонов Альтамиры до масок Африки. В книге 1966 года он снабдил текст рисунками первобытных художников, чтобы показать универсальность сигналов в искусстве.

Термин: Избыточность сообщения > В контексте теории информации избыточность — это часть сообщения, которая не несёт новой информации, но помогает восстановить смысл при искажении. Переверзев заметил, что в искусстве высокая избыточность часто служит индикатором стиля, особенно в первобытных культурах, где сообщение должно быть максимально устойчивым.

Различение вместо соперничества

Главное отличие взглядов Переверзева от популярных афоризмов того времени — это отсутствие категоричного противопоставления «учёный против художника». В кухонных разговорах утверждается, что учёный опирается на факты, а художник — на веру в себя вопреки фактам. Переверзев же предлагал другую схему: наука и искусство — это два разных способа познания действительности, у каждого своя область мира.

«Метод учёного не лучше метода художника», — пишет он. Попытку свести художественный образ к информационной модели без остатка он критиковал как упрощенчество. Учёный и художник преследуют одинаковую цель — познание мира, но конкретная область исследования у каждого своя, а различия в методах обусловлены качественными и количественными особенностями этих областей.

В 2026 году, в эпоху мощных нейросетей, эта мысль звучит актуально. ИИ часто противопоставляется творчеству, но Переверзев уже тогда видел, что машины и люди занимают разные ниши. «Произведения же машины... будут всегда сводиться к перепеву чужих голосов и давним-давно высказанных истин», — писал он. Это звучит как пророчество о работе больших языковых моделей (LLM): они генерируют правдоподобные тексты на основе корпуса данных, но не имеют авторской позиции или «веры в себя».

От точной эстетики к инженерии ограничений

Надежды кибернетики 1960-х на создание «точной науки о прекрасном» не оправдались. Ожидание того, что энтропия и избыточность позволят вычислить суть стиля, рухнули. Энтропия наскального рисунка не объясняет, почему он создан именно так. Однако путь «сверху вниз» оказался продуктивным: нельзя вычислить формулу прекрасного, но можно вывести границы допустимых форм из свойств среды и аудитории.

Переверзев сам перешел от попыток измерить художественное сообщение к проектированию среды. После книги 1966 года он ушел во Всесоюзный институт технической эстетики (ВНИИТЭ). Его темы исследований сменились: «Проектный образ», «Антропопроекция», «Эстетические начала дизайн-концепции». Он приходил к пониманию, что формулу вычислить нельзя, но можно спроектировать коридор допустимых решений.

Сегодня это направление называют «constraint-driven production» (инженерия ограничений). В дизайне это означает, что верхние уровни (архетипы, голос бренда) остаются гипотезами, проверяемыми рынком, а нижние уровни (типографика, цвета, правила интерфейса) становятся контрактами, как спецификация API. Нейросети в этой схеме выступают не как авторы формы, а как ускорители, помогающие разворачивать принципы в спецификации.

Концептуальный ассистент

В последние годы жизни Переверзев заведовал лабораторией философии и дизайна образования и участвовал в проекте «Школа-1» — одной из первых советских программ компьютеризации школ. В предисловии к своей работе он описывает себя как «концептуального ассистента». К нему приходят коллеги с «плохо определёнными проблемами», для которых нет готовых инструкций.

Его задача — задать вопросы, набросать концепты, рабочие метафоры и схемы, чтобы собеседники увидели новые варианты. Переверзев называл этот процесс «спиралевидным»: цикл повторяется, углубляя понимание.

Ключевой вывод: Нейросеть по умолчанию выдаёт гладкий, завершённый текст, подобно тому, как бы сформулировал его учёный, опираясь на статистику. Переверзев же предлагал не монологический ответ, а взаимно обучающую беседу. Это отличает его от современных LLM, которые часто стремятся к завершённости вместо исследования проблемы.

Сегодня, когда мы спрашиваем ИИ, как сделать дизайн или сформулировать идею, логика Переверзева работает в упрощенном виде. Хорошая работа с языковой моделью — это не промт «сделай мне ответ», а запрос на помощь в формулировке задачи для которой нет инструкции. Совет «спросите у Переверзева» остается актуальным: прежде чем спрашивать машину, полезно выяснить, что по этому поводу уже думали люди, и понять границы применимости алгоритмов.

Переверзев был инженером, прогнозировал выбросы газа в шахтах, и ему была чужа наивность тех, кто хотел измерить искусство формулой. Он понял пределы вычислимости и сместил фокус на проектирование среды и роль человека в диалоге с техникой.