Ниже приведен короткий абзац статьи из The New York Times, которым прекрасно иллюстрируется то, к чему мы уже пришли:
По мере освоения компьютерами Эндрю Пола все больших и больших объемов информации он оказался в состоянии выявить около 25 товаров, совместный анализ которых позволяет ему проводить оценку каждой покупательницы по шкале «прогнозирования беременности». Но еще более важно то, что он оказался в состоянии довольно точно предсказывать время родов, что позволяет его работодателю, сети супермаркетов Target, рассылать покупательницам купоны на товары, требующиеся на том или ином этапе беременности.
В компьютерах, поглощающих эту гору информации о совершаемых тем или иным лицом покупках, использовался алгоритм, позволяющий выявить среди покупательниц беременных: на начальном этапе беременности они покупали кальций, магний и цинк, в начале второго триместра — не содержащие ароматизаторов лосьоны, а по мере приближения родов — антибактериальный гель для рук и огромные пакеты ватных тампонов.
Нравится нам это или нет, но наши деловые партнеры будут использовать машинный разум в своих бизнес-интересах. При проведении важных переговоров или знакомстве с потенциальными партнерами все действия будут документироваться, а информация — моментально обрабатываться и анализироваться — подобно тому, как гениальный компьютер Watson производит разбор вопросов в телевикторине Jeopardy! Каждый участник сможет получать прямо по ходу переговоров оперативные отчеты о том, существует ли вероятность того, что представители противоположной стороны лгут, каков их уровень стресса, насколько подробна предоставляемая ими информация, кто является неформальным лидером группы и как часто ими используются местоимения первого лица единственного числа — и все это на основе анализа голосовой информации. С помощью этой информации и еще ряда измеримых факторов программой будет составляться и транслироваться нечто вроде «считывания данных» с ведущегося разговора. От машины не требуется достигнуть совершенства или даже приблизиться к нему. Достаточно будет того, что она справляется с определенной задачей лучше человека.
В настоящее время разрабатывается программное обеспечение, способное на основе анализа голоса определять, лжет ли человек. Ведущими специалистами в этом направлении являются Дэн Джурафски из Стэнфордского университета и Джулия Хершберг из Колумбийского. По их заверениям, разрабатываемые ими программы уже способны выявлять обман лучше человека. Во всяком случае, благодаря последующим доработкам программы могут оказаться вполне способными решать заявленные задачи.
Представим, например, вибрирующий в кармане iPhone, подающий сигнал каждый раз, как компьютером выявляется ложь в словах собеседника. Или, например, такое сообщение появляется на ваших контактных линзах. Однако речь идет не только о гаджетах. В итоге мы придем к ситуации, когда подобный анализ, осуществляемый прямо по ходу переговоров, станет обычным делом. Специалисты, участвующие в переговорах, будут проходить специальную подготовку, позволяющую им обманывать или сбивать с толку программы анализа голосовой информации. Со своей стороны, в ответ на подобную тактику разработчики программ будут продолжать совершенствовать их, что положит начало бесконечной «гонке вооружений» между технологиями обмана и его выявления. Как следствие возникнет новый вид сложных социальных взаимоотношений. И эта новость важнее любого нового гаджета.
Докажет ли данный вид социальных взаимоотношений свою состоятельность при проведении переговоров, и не попытается ли он выйти за их рамки? Наше человеческое любопытство будет всегда требовать удовлетворения. Нам будут предложены новые пути разрешения наших сомнений на первом свидании: «Нравлюсь ли я ей?» «Этот парень флиртует со мной?» «А не женат ли он?» «Будет ли она возражать, если я поцелую ее в щечку?» Само собой разумеется, что мы не сможем помешать собеседнику принести с собой припрятанное устройство записи и анализа речи. А кто-то обязательно попытается разработать способ оценки генетической информации людей, с которыми ему приходится иметь дело — что уже было описано в новаторском кинофильме «Гаттака» (Gattaca).
Войдет машинный разум и в наши дома. Представьте себе, что происходящее в вашей гостиной и спальне будет записываться и анализироваться. Сама идея может показаться омерзительной, а сверяться с текущим прогнозом крепости брака папы и мамы вряд ли целесообразно. Но сможете ли вы противиться соблазну время от времени взглянуть краешком глаза на текущие данные прогноза?
Рассматривая возможные сферы применения аналитических способностей машинного разума, мы имеем в виду прежде всего его использование для оценки других людей, однако он может оказаться полезен и в качестве источника дополнительных сведений о нас самих. Представьте себе, что во время свидания, отойдя в туалет, девушка сверяется с карманным устройством, которое показывает ей, насколько молодой человек ей понравился. Устройство измеряет ее пульс, дыхание, интонации голоса, то, насколько подробно она рассказывает о себе, и любые другие биологические параметры, которые могут быть использованы в прогнозировании.
Самоанализ не обязательно ограничивать любовными вопросами. Какие товары нам действительно нравятся или действительно обращают на себя наше внимание? Каким образом мы реагируем на рекламу? Спросите у своего карманного устройства. В настоящее время Агентством по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам (подразделение Министерства обороны США) ведется работа над проектом «Компьютерное зрение — человеческий мозг». На текущем этапе применения технология помогает аналитикам быстро просматривать сделанные со спутников фотографии или армейскому водителю — преодолеть трудный участок местности. Как правило, технология применяется следующим образом: вы надеваете специальный шлем, которым осуществляется анализ нейронных сигналов всякий раз, как вы подсознательно испытываете определенный тип возбуждения («Опасность!», или «Соль!», или «Это что-то знакомое!»). Однажды необходимость надевать шлем отпадет: устройство будет гораздо более компактным и неприметным. Нам будет достаточно пройти вдоль полок с товарами в супермаркете или окинуть взглядом витрину магазина, и устройство отметит товары, которые привлекли наше внимание. Вполне вероятно, что устройство можно будет запрограммировать на то, чтобы через какое-то время оно напомнило вам об этих товарах или чтобы оно сохранило на будущее соответствующие данные, включая информацию на ценниках, и осуществило в Интернете поиск возможных купонов на скидки для этих товаров.
Даже если это неинтересно вам, это, скорее всего, будет интересно супермаркету. На тележках будут установлены устройства GPS, отслеживающие передвижения покупателя по магазину и отмечающие полки, к которым вы направляетесь чаще всего. Или же супермаркет сможет собирать данные о ваших предпочтениях на основе многократных посещений магазина, используя специальные видеокамеры и технологию распознавания лиц. Супермаркеты уже начали использовать видеокамеры для ряда товаров: видеокамеры фиксируют изображение сетчатки глаза покупателей, чтобы определить, когда и каким образом, они замечают соответствующие товары. Кроме того, супермаркеты отслеживают и анализируют перемещения покупателя по сигналу его мобильного телефона. Когда вы заходите в супермаркет, вам обещают скидку, но только в том случае, если вы проведете банковской картой через специальное устройство в тележке и таким образом сообщите данные о себе. Многие покупатели охотно согласятся на скидку, точно так же как они соглашаются на участие в программах частых покупок, хотя это и означает, что супермаркет будет знать, что именно они покупают. Анонимности они предпочтут более низкую цену — как, впрочем, и я.