Читать «Яблоки Тьюринга» онлайн - страница 7

Он посмотрел на меня ничего не выражающим взглядом. Я произносил слова, которые для него совершенно ничего не значили — ни интеллектуально, ни эмоционально.

Это же Уилсон.

Он сразу заговорил о работе.

— У нас есть данные за шесть лет — шесть импульсов, каждый продолжительностью в секунду. В них огромное количество информации. «Орлята» пользуются техникой вроде мультиплексирования разделением волн, когда сигнал разделяется на секции каждая шириной около килогерца. Мы извлекли гигабайты…

На этом я сдался. Я отлучился налить нам кофе, а когда вернулся в кабинет, Уилсон стоял там же, где я его оставил — словно робот, которого выключили.

Он взял чашку и сел.

— Гигабайты? — подтолкнул я его.

— Гигабайты. Просто для сравнения — вся Британская энциклопедия занимает лишь один гигабайт. Проблема в том, что мы не можем найти в них смысл.

— А с чего вы взяли, что это не просто шум?

— У нас есть для этого тесты. Теория информации. Как ни странно, основана на экспериментальной работе по общению с дельфинами.

Он выудил из кармана наладонник и показал мне некоторые результаты.

Первый график оказался достаточно простым. Он назывался «график Зипфа». Вы разделяете сообщение на что-нибудь, что походит на элементы — например, слова, буквы или фонемы на английском. Затем проводите подсчёт: сколько букв A, сколько E, сколько R. Если шум случаен, можно ожидать примерно равное число букв, так что распределение получается ровное. Если имеется чистый сигнал без информации (ряд идентичных букв A, A, A), тогда получается график с пиком.

Значимая информация даёт нисходящую кривую, что-то промежуточное между двумя этими случаями.

— У нас превосходная обратная логарифмическая зависимость, — похвастался Уилсон, показывая кривую. — Информация там есть, это точно. Но насчёт отдельных элементов у нас большая неопределённость. «Орлята» не посылали чёткий двоичный код. Данные модулированы по частоте, отдельных элементов становится то больше, то меньше. Больше похоже на рост травы в саду в ускоренной съёмке, чем на любой человеческий поток данных. Задаюсь вопросом, имеет ли это какое-нибудь отношение к их юному небу… Как бы то ни было, после проверки по Зипфу, мы приступили к энтропийному анализу по Шэннону.

При этом анализе ищутся взаимоотношения между элементами в сигнале. Работа ведётся по вероятностям: если рассматривать только пары элементов, насколько вероятно вслед за Q увидеть U? Затем можно перейти на более высокие «энтропийные уровни», так сказать. Так что продолжаем с триплетов: насколько вероятно увидеть G после I и N?

— Для сравнения, язык дельфинов добирается до третьего-четвёртого энтропийного уровня. У человека уровень может достигать восьми или девяти.

— А у «орлят»?

— Энтропийный уровень выходит за рамки обычных алгоритмов. Полагаем, это где-то около тридцати, — ответил Уилсон и внимательно посмотрел на меня: понял ли я? — Это правда информация, но язык куда сложнее любого из человеческих. Это мог бы быть английский с фантастически усложнённой структурой — тройные или четверные отрицания, перекрывающиеся наклонения, изменения времён.