Смехотворность моей задачи и абсурдность самого моего положения стали особенно ясны по дороге в офис IBM Watson на Астор-Плейс, где на входе меня поджидал огромный кролик Джеффа Кунса. Пытаясь сформулировать вопросы по информатике, которые преследовали меня, но никак не давались, я вдруг заметил, что забыл запонки, а потому рукава моей рубашки болтались как кружевные манжеты версальских маркизов. Мой горячечный разум принялся изо всех сил решать этот важнейший вопрос. У меня нет строгих привычек в одежде, но должен признаться, что обычно я иду против среды, то есть на встречу с предпринимателями из технологических компаний прихожу в костюме, а на встречу с банкирами – в футболке. (Спустя несколько недель в салат-баре в Сан-Франциско основательница одного стартапа похвалила меня за старомодный имидж: «Как же приятно видеть человека в пиджаке…») До встречи в IBM у меня оставалось пять минут. Я заскочил в большой супермаркет, но ничего там не нашел, а потом в прачечную, где хозяйка придумала гениальный и совершенно нью-йоркский выход – просто зашить рукава. Мы поговорили о Румынии, откуда она родом и где живет семья моей жены. Я тепло обнял ее на прощание, а потом отправился в IBM в более или менее приличном виде, радуясь столь хитрому решению. Пусть подкладка и не в порядке, но форму я, по крайней мере, сохранил.
IBM – гигант программного обеспечения, прославившийся тем, что его суперкомпьютер Deep Blue победил Гарри Каспарова. Watson – последний продукт их программы ИИ, способный выиграть в общекультурной телевикторине Jeopardy![14]. Сегодня программисты IBM готовят свою машину к риторическим сражениям с людьми. Причем Watson внедряется и в виде коммерческих продуктов, которые продаются разным компаниям, желающим улучшить обработку данных. Он использует несколько слоев анализа: публичный ИИ, обрабатывающий сетевую информацию (например, из «Википедии»), специфичный для каждой конкретной области ИИ (например, финансов), затем частный и специфичный для каждого клиента ИИ (например, для компании J.P. Morgan). Подобная комбинация позволяет производить все более экспертный и независимый ИИ, способный накапливать и синтезировать знания и опыт, приобретенные в определенной сфере деятельности. Например, Watson управляет переносом знаний о нефтяных платформах, отвечая на технические вопросы новичков. Вы спрашиваете, каким должен быть максимальный вес вертолета при приземлении? Нет нужды обращаться к более опытным коллегам, вам ответит наш компьютер!