И очень скоро тебя перестанут даже приглашать на собеседование. Ни в Сан-Хосе, ни в Армонке, ни в Остине, ни в Кембридже. Твой поезд уходит, Джек. Ты меня слушаешь? Ты понимаешь, о чем я говорю?
– Да, но…
– Никаких «но», Джек. Ты должен поговорить со своей женой. Ты должен придумать способ, как вырваться из этого порочного круга.
– Но я не могу уехать из Долины. Я должен остаться здесь.
– Здесь тебе ничего хорошего не светит, Джек, – Энни снова посмотрела на экран. – Где бы я ни называла твое имя, мне везде говорили… Кстати, Джек, что там сейчас происходит в «МедиаТроникс»? Правда, что Дону Гроссу собираются предъявить обвинения?
– Я не знаю.
– Такие слухи ходят уже с месяц, но, похоже, до дела там так и не дойдет. Ради твоей же пользы, я надеюсь, что это все-таки случится.
– Энни, я не могу этого понять, – сказал я. – У меня хорошая квалификация в горячей отрасли – разработка мультиагентной распределенной обработки данных, и…
– Горячей? – Энни посмотрела на меня, прищурившись. – Распределенная обработка данных – не горячая отрасль, Джек. Она, черт возьми, радиоактивная! Все в Долине уверены, что прорыв в создании искусственной жизни произойдет именно через распределенную обработку данных.
– Это правда, – я кивнул.
За последние несколько лет основной конечной целью компьютерщиков стало создание не искусственного интеллекта, а искусственной жизни. Суть идеи состояла в создании программ, которым будут присущи свойства живых существ – способность к адаптации, сотрудничеству, обучению, самостоятельному изменению в соответствии с меняющимися условиями. Многие из этих свойств особенно важны для роботехники, а программирование распределенной обработки данных уже начало реализовывать эти задачи.
Распределенная обработка данных означает, что работа разделяется между несколькими процессорами или между сетью виртуальных агентов, которые создаются в компьютере. Существует несколько основных способов это сделать. Первый способ – создать большое количество относительно примитивных агентов, которые будут работать вместе для достижения общей цели – подобно колонии муравьев, которые тоже трудятся совместно для получения конечного результата. Мой отдел в «МедиаТрониксе» проделал массу такой работы.
Другой метод – создать так называемую нервную сеть, которая имитирует работу сети нейронов в человеческом мозгу. Оказывается, что даже простейшие нервные сети обладают поразительными возможностями. Такие сети способны обучаться. Они способны действовать, учитывая прошлый опыт. Кое-что из этого мы тоже сделали в свое время.
Третий способ – создать в компьютере виртуальные гены и позволить им эволюционировать в виртуальном мире, пока не будет достигнута некая конечная цель.
В общем-то существуют и другие методы. И для всех для них характерна одна особенность, которая коренным образом отличает их от устаревшей концепции искусственного интеллекта. Раньше программисты пытались написать программу, в которую были бы заложены готовые правила реагирования на любую возможную ситуацию. Например, они пытались научить компьютеры такому правилу: если кто-то берет что-то в магазине, нужно, чтобы перед выходом из магазина покупка была оплачена. Но оказалось, что заложить в программу обычные житейские правила такого рода очень трудно. Компьютер непременно будет делать ошибки. Для того чтобы избежать ошибок, придется добавлять новые правила. Последуют новые ошибки – и добавятся новые правила. Постепенно программа разрастется до гигантских размеров, до миллионов строчек кода, и начнет давать сбои из-за собственной сложности. В таких огромных программах просто невозможно отследить все ошибки. Невозможно даже понять, что именно приводит к возникновению ошибок.
Поэтому постепенно сложилось мнение, что основанный на жестких правилах искусственный интеллект создать невозможно. Множество людей считают, что идея искусственного интеллекта обречена. Восьмидесятые годы были благодатным временем для английских профессоров, которые считали, что компьютеры никогда не смогут сравниться с человеческим разумом.
Но распределенная обработка данных мультиагентными сетями предлагает совершенно новый подход к проблеме. И философия программирования тоже стала совсем другой. Раньше правила поведения программировались по принципу «сверху вниз». То есть правила поведения закладывались для всей системы как единого целого.
В новом программировании все делается наоборот – «снизу вверх». Программы определяют поведение отдельных агентов на самом низком структурном уровне. А поведение самой системы не программируется. Наоборот, поведение всей системы в целом складывается из результатов сотен малых взаимодействий между агентами, которые происходят на самом низком структурном уровне системы.
Поскольку поведение системы не запрограммировано, оно иногда приводит к удивительным результатам. К таким результатам, которые не могли предвидеть даже сами программисты. Поэтому и создается впечатление, что такие системы как будто «живые». И именно поэтому распределенная обработка данных – такая горячая область, поскольку…
– Джек.
Энни похлопывала меня по руке. Я моргнул.
– Джек, ты слышал хоть что-нибудь из того, что я тебе сейчас сказала?
– Извини.
– Ты слушал невнимательно, – сказала она и дунула сигаретным дымом мне в лицо. – Да, ты прав – твоя специальность сейчас «горячая» и пользуется огромным спросом. Поэтому тебе тем более стоит поторопиться с работой. Если бы ты был, скажем, каким-нибудь инженером-электриком со специализацией в области оптической механики – тогда совсем другое дело.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126