Камень ломает ножницы. Как перехитрить кого угодно: практическое руководство

(а) Выбор человека не случаен. На последовательность ходов в игре влияет опыт и эмоции. Например, некоторые люди, выиграв два раза подряд, боятся «спугнуть удачу» и повторяют действия. Другие, наоборот, не хотят «искушать судьбу» и изменяют решение. Но машина в обоих случаях их поймает.

(б) Чтобы запутать соперника, машина будет пытаться предсказать его действия только в случае своего выигрыша, а при проигрыше будет делать случайный выбор.

В пункте (а) описана стратегия нападения. Машина постепенно выявляет бессознательные закономерности в действиях соперника и использует их для предсказания. В пункте (б) – стратегия защиты. Столкнувшись с противником, действия которого предсказать невозможно, машина начинает играть случайным образом и выигрывает в 50 процентах случаев.

Несколько недель Хагельбарджер донимал коллег, предлагая сыграть с машиной. Ему требовался большой объем данных, чтобы убедиться, что она работает. Пытаясь повысить привлекательность машины, он снабдил ее двумя рядами по 25 лампочек, располагавшимися на верхней части. Каждый раз, когда выигрывала машина, загоралась красная лампочка. Если выигрывал человек, загоралась зеленая. Задача игрока состояла в том, чтобы зажечь весь ряд своих лампочек раньше машины.

Один из ученых проводил перед машиной все обеденное время. Другой разработал систему игры, задавая себе «случайные» вопросы, на которые можно ответить «да» или «нет», например: «Надел ли я сегодня утром красный галстук?» Ответ преобразовывался в «орла-или-решку», что придавало игре случайный характер. Записав результаты 9795 игр, Хагельбарджер выяснил, что его машина выиграла 5218 раз – то есть в 53,3 процентах случаев. Преимущество машины оказалось невелико, но зато результат статистически значим.

Затем с машиной захотел сыграть кто-то из начальников Хагельбарджера. И без труда выиграл. Как заметил один из его коллег: «Любому ученому или инженеру знаком пресловутый синдром начальника, когда в присутствии высшего руководства все идет наперекосяк».

В 1950-х гг. такие исследовательские центры, как Bell Labs, привлекали людей талантливых, порой и с проблеском гениальности. Некто Джон Пирс занимал особую должность – собирал самые лучшие идеи и заставлял авторов реализовывать их. Инженер с дипломом Калифорнийского технологического института, Пирс выступал в роли подстрекателя, мотиватора и наставника. Возможно, самым трудным из его подопечных оказался Клод Шеннон. Один из их диалогов стал притчей во языцех. «Ты должен с этим что-то сделать», – говорил Пирс Шеннону. «Должен? – отвечал Шеннон. – Что значит “должен”?»

Шеннону шло к 40 годам. У него было красивое лицо с несколько резкими чертами. Он приходил на работу, когда хотел, и уходил, когда хотел. Ему это позволялось, поскольку он опубликовал книгу, настолько ценную для компании AT & T [1], что после нее любые претензии выглядели мелочными придирками. На самом деле Шеннон – крестный отец компьютерной эры. В его докторской диссертации в Массачусетском технологическом институте (MTI) говорилось, что символическая логика может быть передана с помощью электрических сигналов, а электроцепи возможно использовать для вычислений с двоичным кодом («0» и «1») вместо десятичного.

Шеннон работал в Институте перспективных исследований в Принстоне. Его первая жена Норма угощала чаем Эйнштейна, а тот говорил, что она «замужем за блестящим, просто блестящим» человеком. Это было еще до публикации самой знаменитой статьи Шеннона «Математическая теория связи» (A Mathematical Theory of Communication, 1948). С нее началась теория информации. Согласно революционным представлениям Шеннона, информация – одна из основ нашего мира, наравне с материей и энергией, и подчиняется собственным законам. Их изучение привело к возникновению интернета и всех цифровых медиа.

Теория информации дала Шеннону новый инструмент. Попытавшись применить его для изучения поведения людей, он столкнулся с несколькими сюрпризами. Одним из них стало то, что действия людей можно предсказывать с высокой точностью.

Так, например, Шеннон выяснил, что все естественные языки имеют множество избыточных и предсказуемых элементов. Слушая собеседника, мы предугадываем, что он скажет, и с большим вниманием относимся ко всему неожиданному. Примерно так же поступают современные программы распознавания речи.