устанавливающих трансверсальные постдисциплинарные дискуссии, были разработаны разными постгуманитарными исследователями. Примерами могут служить предложения Харауэй и Барад использовать как метафору для критического мышления о технике дифракцию, оптический феномен, альтернативный более привычной метафоре отражения. Рефлексивная методология использует зеркало как критический инструмент, замечает Харауэй (1997: 268), указывая, что эта стратегия имеет ограничения, когда дело доходит до проведения различий. Зеркало как критический инструмент не выводит нас за пределы статичной логики Того же самого. В зеркальном отражении передний и задний планы остаются неизменными. Напротив, дифракция является динамическим и сложным процессом, влекущим непрекращающееся «производство паттернов различения в мире, не только тех же самых отраженных, но и перемещенных в другое место» (Ibid.).

Методологию того, что в этой связи было названо «дифракционным чтением», можно проиллюстрировать на примере того, как Барад читает онтоэпистемологическое теоретизирование квантового физика Нильса Бора об аппаратах принятия решения о феномене света (частица или волна). Она делает это, обратившись к теории Джудит Батлер о перформативности языка и дискурса (и наоборот), результатом чего становится новая дискурсивно-материальная рамка постгуманистической перформативности (Barad, 2003). Дифракционное чтение подразумевает, что во внимание принимаются концептуально-технологические аппараты производства наблюдаемого феномена, а также потенциальные схемы интерференции, преобразования. Сюда же относятся возможности для их либо вносящих взаимную смуту, либо обогащающих жестов онтологизации и перформативных практик мирения. Следует заметить, что дифракционное чтение не следует путать с чтением, создающим гегельянский синтез из бинарных оппозиций. Цель не в том, чтобы сгладить различия, вносящие смуту столкновения или напряженность между теоретическими позициями и практиками мирения, и не в том, чтобы оказаться в тупике между противоположными бинарными утверждениями, конкурирующими за главенствующее положение в анализе. Смысл в том, чтобы совершить хорошо подготовленные ходы за пределами зон комфорта различных теоретических позиций, приведя их к продуктивной, взаимно обогащающей, открытой и миросозидающей коммуникации.

Другими примерами техник мышления, используемых постгуманистическими исследователями, для того чтобы установить постдисциплинарную коммуникацию, размывающую, нарушающую и деконструирующую дисциплинарные границы и гегемонии, являются номадические и ризоматические методологии, разработанные в соответствии с философией Делёза. Методологическими последствиями номадически-ризоматического подхода являются примеры, выделяемые Рози Брайдотти. Она подчеркивает важность аналитического «прохождения между различными дискурсивными полями, различными сферами интеллектуального дискурса» и осознания того, «как сегодня в этом „переходном состоянии“ делается теория, продвигаясь, проходя насквозь, создавая связи там, где вещи ранее были разъединены или выглядели несвязанными, там, где, как казалось, „не на что больше смотреть“» (2002: 173). Применительно к постдисциплинарной работе это заострение внимания на транзите и движении может быть прочитано как призыв никогда не останавливаться в зоне дисциплинарного комфорта. Как заметили Ребекка Коулман и Джессика Рингроуз (2013), этот подход все больше и больше применяется в эмпирических исследованиях, в том числе и в социальных. Здесь это подразумевает, что концептуальные рамки не должны применяться как каноническая дисциплинарная решетка, накладываемая на материал извне. Если рассматривать методологии как перформативные и миросозидающие практики (Coleman and Ringrose, 2013: 1), то материал должен быть использован ничем не ограниченными способами, так, чтобы из него можно было извлечь то (Ibid.: 10), что Делёз называл «не-предсуществующими концептами» (Deleuze, 1987: vii).

В том, что касается концептуальных генеалогий, постдисциплинарность использовалась реже трансдисциплинарности. Однако некоторые феминистские исследователи, например, считали приемлемым обозначать концептом постдициплинарности желаемую трансформацию дисциплинарного университета. Я утверждала, что феминистские исследования являются постдисциплинарными, по причине радикального требования ими деконструкции всех дисциплинарных канонов (и перехода к работе за их границами), отталкиваясь от критической феминистской перспективы. Я также предложила разделение между пост- и трансдисциплинарностью (Lykke, 2010; 2011), основанное на способах использования этих двух терминов в некоторых исследовательских контекстах. Если трансдисциплинарность обычно обозначает способы работы с производством знания, то постдисциплинарность больше отсылает к способам организации этого производства. Сью-Эллен Кэйс предлагает пример, когда она использует понятие постдисциплинарности, чтобы предположить, что «организационные структуры дисциплин не удержатся сами по себе» (Case, 2001: 150) при сравнении их с разрушающим дисциплинарные границы потенциалом интерсекциональной теории феминизма и исследований перформативности.

См. также: Дифракция; Феминистская постгуманитаристика; Вне/человеческое; Природокультуры.

Нина Люкке

(Перевод Марка Белова)

Постизображение

Цифровизация добавила новое измерение к «фотографической парадигме изображения» (Hoelzl, Marie, 2015), которая была сформирована в XV веке после изобретения линейной перспективы и привела к вынужденной конвергенции зрения и репрезентации, основанной на гипотезе об их соизмеримости. На сегодняшних цифровых экранах, то есть на уровне визуального восприятия, фотографическая парадигма, кажется, остается нетронутой. Однако за экраном, на вычислительном уровне, мощные алгоритмы, лежащие в основе современной обработки и воспроизведения изображений, вроде тех, что используются для плавной навигации по далеким панорамам Google Street View или вездесущего кодека декомпрессии JPEG, навязывают нам новую, «алгоритмическую парадигму изображения» (Там же).

За экранной иллюзией «жесткого образа» – четкой, надежной репрезентации твердого мира – находится алгоритмическое изображение, которое я называю «мягким образом» и которое не только податливо, то есть поддается бесконечному пересчету, но и само является программой (или частью программы). По сути, с алгоритмической парадигмой приходит рассеивание и изображения, и визуального восприятия на множество данных. Это становится очевидным в текущих разработках машинного зрения, где изображения необходимы для выполнения действия (подумайте о роботах-сборщиках, дронах, беспилотных автомобилях, автоматическом пограничном контроле и т. п.) и где видеокамеры соединены с другими датчиками. Эти датчики предоставляют различные данные (визуальные, звуковые, тепловые, движения, биометрические и т. п.), которые необходимо обработать, соотнести, объединить и сопоставить с базой данных, прежде чем люди-операторы (или программа управления автономными машинами/системами) смогут принять решение / совершить действие. Аналогичным образом в нейронаучных исследованиях человеческое зрение моделируется как процесс, происходящий в специализированных областях коры, где каждая из них обрабатывает определенные данные, связанные, например, с движением, формой или цветом (Jenkin and Harris, 2009). Если эти области пересекаются/взаимодействуют, то ни в одной точке этого вычисления визуальных данных нет «стабильных зрительных сущностей».

Когда концепт «изображения» растворяется под натиском нейронаучных открытий и достижений в области машинного зрения, у теории изображений остается только два возможных варианта: отказаться от него (и, следовательно, дисциплины) либо радикально расширить его определение/масштаб. Рассмотрим второй вариант и максимально широкое определение изображения как отношения данных и алгоритмов, задействованных в какой-либо операции с визуальными данными либо с визуализацией данных. Давайте рассмотрим это новое определение изображения в контексте роботизированного зрения. Роботы, управляемые дистанционно или автономные, используют изображения и видеосъемку на многих уровнях: на уровне ориентации/навигации, на уровне съемки и картографирования, а также на уровне интеграции и визуализации данных. К примеру, SLAM (Simultaneous Localization and Mapping – Одновременная локализация и картографирование) позволяет создать карту неизвестной территории с использованием одометрии