Эндрю Мэйн - Увеличительное стекло

– Прежде чем мы вообще начнем, давайте договоримся – никаких ложных надежд, – предупреждаю я.

– Принято!

Он ведет меня к столу, на котором аккуратными стопками сложены папки, ровно так, как это сделал бы классический бухгалтер.

– Здесь каждый отчет о без вести пропавших, до которого я смог добраться. Тут досье на каждого из шести подозреваемых в насилии над детьми.

Он указывает на карту, испещренную красными крестиками:

– Это маршрут Криса, я пометил все места, где он теоретически мог пропасть, а также местонахождение этих шести извращенцев.

– Да, крестов изрядно, – говорю я, садясь.

– Ну, в основном, это места, где тусуются проститутки, но надо было с чего-то начинать.

Я смотрю на кучу бумаг.

– Обычно я предпочитаю работать с цифровыми данными. Проще сортировать. Вроде поблизости было круглосуточное фотоателье, где все это можно отсканировать.

– Уже отсканированы. Я составил полную базу данных, – он указывает на ноутбук, лежащий на столе. – Начал через пару недель, как Кристофер пропал. Могу переслать файлы.

– Давайте.

Я кладу сумку и достаю свой компьютер.

– Для начала проверим все данные о пропавших на предмет аномалий.

– Каких, например?

– Не пропадает ли тут больше детей, чем в городах с похожей демографической обстановкой, в Атланте, например.

– Где живут чернокожие?

– Более или менее.

– Жертв среди белых освещают шире и относятся к ним с большим вниманием, по крайней мере так мне кажется.

– И чернокожие особо не общаются с полицией, даже когда что-то случилось.

Он замолкает.

– И как мы найдем эти аномалии?

– У меня есть специальная программа.

– МААТ? Программа, с помощью которой вы нашли Джо Вика?

– Скорее МААТ 2.0. Предназначена для выявления шаблонов поведения, присущих хищникам. Я назвал ее Предокс. [4] Predox, от англ . predator – «хищник».

Не считая Джиллиан, Вильям – первый человек, которому я признался, что Предокс действительно существует. После первого взрыва энтузиазма со стороны Кавено я понял, что он готов забрать любой, даже абсолютно сырой, инструмент и внедрить его – к добру ли, к худу ли – в армии, и решил не афишировать свои успехи. Если быть абсолютно честным, то, когда Вильям впервые рассказал мне суть своего дела, на задворках моего сознания сразу забрезжила мысль, что как раз пора проверить Предокс в деле.

– 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] Байесовская статистика – теория в области статистики, основанная на байесовской интерпретации вероятности, когда вероятность отражает степень доверия событию, которая может измениться, когда новая информация будет собрана, в отличие от фиксированного значения, основанного на частотном подходе. Степень доверия может основываться на априорных знаниях о событии, таких как результаты предыдущих экспериментов или личное доверие событию. Это отличается от ряда других интерпретаций вероятности, таких как частотная интерпретация, которая рассматривает вероятность как предел относительной частоты выпадения события после большого числа испытаний. – спрашивает Вильям, для которого цифры – его хлеб.