Такой была ситуация, когда молодой инженер по вычислительной технике по имени Розалинд Пикард поступила на работу в междисциплинарную исследовательскую лабораторию Массачусетского технологического института в 1987 году. Вначале она работала ассистентом преподавателя и научным сотрудником, а в 1991 году заняла должность штатного сотрудника в группе по разработке машинного распознавания образов и моделированию. Пикард преподавала и работала над рядом новых технологий и инженерных задач, включая разработку методов распознавания образов, математического моделирования, машинного зрения, изучения восприятия и обработки сигналов. Получив степень по электротехническому проектированию, а позже по информатике, Пикард уже внесла значительный вклад в развитие некоторых из этих направлений.
Но именно работа Пикард по разработке технологии моделирования образов и систем поиска по содержимому привела ее в направлении, неожиданном для многих и для нее самой. В этих системах ряд математических моделей используется для приближения к системам биологического зрения, наподобие того, как мы «извлекаем» из обстановки (например, фильма или реальной жизни) предметы, содержание и смысл. Система, которую вместе со своей командой разработала Пикард, была одной из первых трех систем в мире и прототипом таких современных систем, как Google Images.
Система, основанная только на жестких правилах, не может быть устойчивой.
Чтобы лучше понимать, как мозг обрабатывает изображения, Пикард сотрудничала с учеными, исследовавшими зрительную зону коры головного мозга человека. Но даже когда имитация человеческого зрения была освоена, остались серьезные проблемы, от решения которых зависела стабильная и надежная работа системы. Было недостаточно просто создать фильтры для выделения сцен или жестко задать правила, описывающие, как выглядит тигр, стул или машина. Линии размываются. Цвета и текстуры накладываются друг на друга. Тени исчезают. Поэтому система, основанная только на жестких правилах, не может быть устойчивой. Такие системы программного обеспечения называют нестабильными, поскольку имеют ограниченное применение в жизни. Нестабильность – очень подходящее название; получая новые условия или непонятную информацию на входе, система просто ломается.