– Я читал ваши статьи про МААТ, но можете объяснить на пальцах, как она работает?
– Знаете, почему программа смогла наконец обыграть Гарри Каспарова в шахматы?
– Вычислительная мощность?
– Не совсем. Вариантов расстановки фигур на шахматной доске через пять ходов от заданной позиции – больше, чем частиц вещества во Вселенной. Так что несмотря на то, что часть партий компьютер выигрывает, живых гроссмейстеров пока рано списывать со счетов. Deep Blue – машина, обыгравшая Каспарова, была запрограммирована менять и развивать стратегию. Она не вычисляла все возможные комбинации, а искала выигрышные. Но только против Каспарова. Будь на той стороне доски другой гроссмейстер – на победу над которым программа не была заточена, – исход мог быть иным.
– Так что у людей еще есть шанс, – подытоживает Вильям.
– Ненадолго. Компьютеры постоянно совершенствуются. В шахматах, в го и в сотне других игр и дел. А когда они нас превосходят, то не останавливаются, а продолжают развиваться. Единственная надежда для людей – разобраться, как с машиной взаимодействовать, и заложить в нее достаточно человечности, чтобы не превратить во врага.
– Я научил Предокс мыслить как ученый. После обработки части данных он строит гипотезы, основанные на корреляциях, например: все рыжие – ирландцы. А затем проверяет эти гипотезы на всем массиве. Если гипотеза подтверждается, она становится теорией. Пока программе не попадается рыжеволосая девочка из Ливана, тогда теория корректируется.
– Как Байесовская статистика?[5] – спрашивает Вильям, для которого цифры – его хлеб.
– Именно. Но особенность Предокса в том, что он развивается. Он может взять изображение женщины и сделать определенные предположения – даже весьма неочевидные. Например, кто сделал фото – друг или случайный прохожий, которого просто попросили. Друг будет стоять ближе. Кроме того, угол съемки позволит прикинуть рост фотографировавшего. И это не считая всего того, что можно сказать по выражению лица.
– Не думали о коммерческом использовании этой программы?
– Ну, на рынке есть аналоги.
Я не стал говорить об уже поступавших предложениях, как и о том, что продажа Предокса – мой самый главный кошмар.
– Предокс хорош только в своей узкой области.
– В поиске плохих парней?
– Нет, в качестве моего помощника.
– То есть Предокс – это часть вас.
Этого я не ожидал. Такая мысль никогда не приходила мне в голову. Да, конечно, я хотел создать универсальный научный инструмент, но получилась-то программа, которая делала ровно то, что сделал бы я сам.
– Что-то не так, доктор Крей?
– Для вас – Тео, просто Тео. Нет, все хорошо.
А замолчал я потому, что внезапно понял: если Предокс действует, как я, то и ошибается точно так же. Могут существовать другие пути решения задачи, о которых я не подозреваю. Надо будет иметь это в виду.
Следующие несколько часов мы провели за внесением данных из баз полиции и ФБР и настраивая Предокс на поиск корреляций и аномалий. На первый взгляд пока ничего не выделялось из статистического шума. Этого я и боялся. В Монтане банально было намного меньше людей, и серийный убийца торчал, как больной палец, если знать, куда смотреть. Население Лос-Анджелеса в двадцать раз больше, а значит, тут можно спрятать двадцать Джо Виков или сотню более скромных убийц. Если похититель Кристофера не крадет детей десятками, его будет невозможно найти с помощью Предокса.
