Читать «Камень ломает ножницы. Как перехитрить кого угодно: практическое руководство» онлайн - страница 7

Основное отличие машины Шеннона от устройства Хагельбарджера – простота. Машина Хагельбарджера высчитывала исход восьми стандартных ситуаций в процентах. Чем выше процент, тем с большей вероятностью она предсказывала повторение прошлого. Может показаться, что это логичнее и изящнее принципа «все или ничего», использованного Шенноном, но на практике его устройство предсказывало лучше.

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 , 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.