Электрические методы обогащения. Правдивая история о виртуальных амебах, современном инновационном предпринимательстве и прочей ерунде типа любви и смысла жизни - Павел Черкашин
Шрифт:
Интервал:
«Революционные технологии в сфере автоматизации предприятий» – значилось в электронном письме, которое он разослал по офису. «Прорыв для Lab34 на рынке», и далее в том же духе.
Василий и Лена приглашение проигнорировали – они не могли оторваться от телефона. Роби пришел к середине и ушел через полчаса, не проронив ни слова. Все программисты Гришиного отдела, несколько технарей из TS Computers, Димыч и Санчес внимательно слушали.
– Наша эпоха требует от человека быть максимально компьютеризированным, а от компьютера – максимально человечным… – начал Гриша явно с домашней заготовки, запинаясь от волнения.
Он стоял перед пустым синим экраном, разогревая публику разговорами перед тем, как переключить проектор на свой компьютер для демонстрации.
– Все существующие на сегодняшний день системы управления предприятием построены по принципу жесткой примитивной логики. Они могут анализировать только строго заданную информацию и только по заранее подготовленным сценариям. Вы должны сначала объяснить системе, что собой представляет информация и что с этой информацией нужно делать. Фактически разжевать и в рот положить. Компьютеру остается только выплюнуть результат. По сути, компьютер делает то, что вы ему прикажете, а не то, чего вы от него хотите…
Он обвел присутствующих торжественным взглядом.
– Господа! Я хочу, чтобы вы насладились этим моментом… Последним моментом жизни такого подхода к автоматизации. Позвольте вам представить систему «ИРА»!
Он переключил проектор на свой компьютер, и на экране возник слайд PowerPoint с крупными буквами: «ИРА = Искусственный РАзум. Первая интеллектуальная система управления предприятием».
– Одна из главных проблем искусственного интеллекта заключается в том, чтобы научить думающую машину осознавать и признавать собственные ошибки, а также делать на основе этих ошибок практические выводы. «ИРА» будет способна разбирать и структурировать любые массивы информации, выделяя их из множества доступных источников, выявляя в них системные связи и закономерности. Даже те, что не всегда видны человеческому взгляду. За счет этого человек – оператор системы или руководитель предприятия – сможет увидеть за горами бессвязной информации основные причинно-следственные связи.
Гриша перелистывал слайды с какими-то экономическими выкладками, которые никто из присутствующих не мог толком разобрать.
– Дамы и господа, – торжественно заявил Гриша, хотя в комнате не было ни одной дамы. Глаза его блестели. – Компания Lab34 предлагает рынку первую систему автоматизации того, что люди называют интуицией и чутьем!
Санчес и Димыч озабоченно переглянулись. Димыч поднял глаза к небу и картинно покрутил зрачками. Санчес едва заметно кивнул. Роби схватил завибрировавший телефон и, виновато поклонившись Грише, молча вышел из комнаты. До конца презентации он так и не вернулся.
Докладчик, похоже, всего этого не замечал. Он все больше распалялся. Подскочив к своему компьютеру, он свернул презентацию и щелкнул мышью по пиктограмме с большим синим глазом. Пока программа загружалась, он объяснял:
– Вам наверняка интересно узнать, как работает мое революционное творение. Сейчас я покажу…
Из сбивчивых и невнятных объяснений друга Санчес понял следующее:
Изобретение Гриши представляет собой особую среду, искусственную вселенную – «Аквариум», населенный сотнями тысяч или даже миллионами крохотных программ-амеб. Каждая программа-амеба несет в себе генетический информационный материал, схожий с тем, что хранится в ДНК живых существ. «Аквариум» запрограммирован на конкретный набор физических констант и законов, определяющих принципы бытия в нем, – по аналогии с тем, что наш реальный мир строится на постоянстве таких параметров, как сила всемирного тяготения или скорость света. Амебы способны существовать и развиваться в этом искусственном мире. Источником энергии, строительным материалом для них является информация. Она поступает в «Аквариум» по определенным каналам, как питательная смесь или корм, свет или кислород. Как в живой природе в процессе фотосинтеза под воздействием солнечного света из углекислого газа и воды рождаются сложные организованные углеродные соединения, так и в «Аквариуме» из поступающей информации рождаются и эволюционируют виртуальные структуры причудливых форм.
Амебы рождаются, живут и умирают. Их жизнь проходит в беспрестанной борьбе. Они поглощают доступную им информацию, переваривают и строят из нее различные структуры. Чем более сложны информационные связи между отдельными элементами, тем богаче эти структуры. За счет случайных мутаций амебы способны эволюционировать и развиваться, приспосабливаясь к сложным меняющимся условиям информационной среды. В процессе искусственной эволюции рождаются и укрепляются популяции – все более живучие и эффективные сообщества, схожие по своей структуре с муравейниками или пчелиными ульями. Изучая полученные в результате данных процессов структуры, наблюдатель может определить ключевые закономерности между отдельными элементами – событиями, фактами, объектами, – которые часто незаметны при простом причинно-следственном анализе.
В конце Гриша объяснил оригинальную экономическую модель, которую хотел бы применить для продажи своего изобретения:
– Мы построим у себя главный информационный центр, назовем его «Большой аквариум», где будем путем естественного отбора и направленной селекции выводить новые виды амеб. Их, собственно, мы и будем поставлять клиентам – в зависимости от конкретных потребностей бизнеса. Хотите амеб, которые эффективно научную деятельность ведут, – пожалуйста! Хотите тех, что лучше ориентируются в финансовой аналитике или ищут подозрительные махинации, – не вопрос! Биржевой анализ, поиск раковых клеток, литература, искусство – все, что нужно для вашего бизнеса или личных целей, мы сможем вывести в своем «Большом аквариуме».
Гриша оглядел ошарашенную аудиторию и остался доволен результатом.
– Вопросы, пожалуйста…
Встал один из разработчиков:
– Как будет решаться проблема чистоты данных? Ведь если будет много информационного шума или мусора, то система найдет кучу любопытных, но совершенно бессмысленных закономерностей?
– Отличный вопрос, спасибо. Хотя ответ на него уже давно дан. Стохастическая аппроксимация вам знакома? В двух словах. Если алкаш утром попытается налить водки в стакан – опохмелиться, – тремор нетвердой руки, скорее всего, приведет его к позорному провалу.
Гриша показал довольно наглядно, как трясутся руки утром у неизвестного бедняги, и продолжал:
– Теперь, если у нас есть второй алкаш с такой же проблемой, они могут решить вопрос устойчивости руки, сжимающей бутылку, если один возьмет другого за руки. Колебания их рук в противофазе будут гасить друг друга. Что это нам дает? Можно вычленить полезный сигнал из потока мусора, если несколько разных сигналов подключить параллельно. Тогда общий шум в системе будет сглаживаться. Еще вопросы?
Санчес нагнулся к Димычу и, чтобы не слышали другие, с серьезным лицом прошептал:
Поделиться книгой в соц сетях:
Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!