Камень ломает ножницы. Как перехитрить кого угодно: практическое руководство

При смене противника обеим машинам требовалось какое-то время, чтобы выстроить игру. Они должны были составить цифровое досье. Фрицу Хирцебруху, вероятно, повезло на первом этапе, поскольку машине Шеннона пришлось каждый или почти каждый раз делать случайный выбор.

Словно дети, устраивающие войну игрушек, Шеннон и Хагельбарджер решили стравить машины друг с другом. Они сконструировали «посредника», генерировавшего одинаковые случайные последовательности для обоих устройств. «Все три машины соединили, – рассказывал Шеннон, – и оставили работать на несколько часов, что сопровождалось пари на небольшие суммы и громкими криками одобрения». К радости Шеннона, его машина победила с результатом 55:45 (в процентах).

Когда Хагельбарджер собрался опубликовать результаты своей работы, компания AT & T нашла, что название «машина для предсказаний» звучит несерьезно. В те времена большой популярностью пользовались акронимы, и Хагельбарджер переименовал свое детище в SEER [3], что расшифровывалось как «робот – экстраполятор последовательностей». Решайте сами, серьезнее получилось или нет. Как бы то ни было, именно так называлась статья в журнале Transactions on Electronic Computers. В ней Хагельбарджер задавался очевидным вопросом:

«Зачем конструировать подобную машину? Играть с ней не особенно интересно и почти или совсем не выгодно. Изменив надписи на панели, мы можем превратить ее из соперника в слугу, пытающегося доставить удовольствие оператору».

Цифровой слуга, способный предугадать потребности и желания пользователя, может оказаться чрезвычайно полезен. Хагельбарджер приводит пример:

«Наверняка было бы экономически выгодно создать центральную АТС для измерения трафика и подстройки под него. Такая АТС, например, могла бы отследить, что большинство звонков из делового района города приходятся на дневное время, а из жилых кварталов на вечернее, и соответствующим образом осуществлять коммутацию, но в то же время перестроиться, если в деловом районе ночью случится сильный пожар.

Возможно, в необычайно сложной ситуации будет легче построить машину, которая учится быть эффективной, чем конструировать эффективную машину».

Пророчество Хагельбарджера сбылось. Именно это и произошло с телефонным бизнесом – да и с бизнесом вообще. Создание машин, которые учатся быть эффективными, – идея XXI века.

Машина для предсказаний свидетельствует о человеческой душе не меньше, чем о технологии. Мы все постоянно пытаемся предсказать действия других, за собой оставляя право на некоторую непредсказуемость. Предсказывающая машина – карикатура на наши ухищрения: для нее люди до нелепого механистичны, у них короткая память и недостаток изощренности. Стратегические решения основываются на том, что принесло успех или неудачу в прошлый, а также в позапрошлый раз. Успех машины – доказательство того, что этот вывод не так уж далек от истины.

Ключевой догадкой Хагельбарджера и Шеннона стала идея, что люди не способны вести себя спонтанно. Аналогом предсказывающей машины для правого полушария мозга стали «кинопробы» Энди Уорхола. Уорхол снимал на черно-белую камеру без звука иконы поп-культуры 1960-х гг. – Боба Дилана, Сьюзен Зонтаг, Аллена Гинзберга, Йоко Оно и Дэнниса Хоппера. Он велел им вообще ничего не делать. Для любого актера это кошмар, ведь ни текста, ни действий. Взгляните на результаты, и увидите, что почти все прибегают к старому как мир набору трюков. Персонажи Уорхола сглатывают, моргают, поджимают губы, поправляют и так почти идеальную прическу. Большинство пытаются выглядеть естественно. Некоторые выбирают противоположную линию поведения, гримасничая перед камерой или преувеличенно жестикулируя. Это занимает несколько секунд… а потом? У всех можно увидеть стандартные признаки неловкости. Пытаясь оставаться невозмутимыми, они одинаково проявляли беспокойство.

Аналогично, научные звезды Bell Labs пользовались ограниченным набором приемов, чтобы имитировать случайный выбор. Применив их, они еще дальше уходили от случайности. И были бессильны помешать машине предсказать их поведение.