Когда в лаборатории наконец-то исчез запах вчерашнего кофе, а на доске стерли последние следы бурных дебатов, команда приступила к тому, что принято называть настоящей работой. Каждый участник проекта словно получил невидимый импульс – не от начальства, не от расписания, а от внутреннего ощущения, что впереди ждёт нечто большее, чем просто очередной программный продукт. В этот раз всё было иначе: никто не торопился домой, никто не жаловался на переработки, и даже самые скептически настроенные сотрудники вдруг начали предлагать идеи, которые раньше показались бы слишком смелыми.
Илья, едва проснувшись, первым делом проверил почту – вдруг кто-то из коллег уже прислал новую версию архитектуры. Он был одним из тех, кто не мог работать без музыки: в наушниках у него играли старые джазовые композиции, и, возможно, именно этот ритм помогал ему находить нестандартные решения. Его задачей было спроектировать основу будущей Селены – гибридную нейросеть, способную не только анализировать большие массивы данных, но и обучаться на собственных ошибках. Он часами сидел за монитором, прокручивая в голове разные варианты связей между слоями, экспериментируя с параметрами, чтобы добиться максимальной гибкости и адаптивности.
Марина, напротив, предпочитала работать в тишине. Её кабинет был заполнен книгами по психологии, поведенческим наукам, искусству коммуникации. Она отвечала за модуль эмпатии – ту самую часть Селены, которая должна была распознавать эмоции, улавливать нюансы интонаций, различать тревогу и радость в голосах жителей города. Марина считала, что без этого элементарного понимания человеческой природы никакой искусственный интеллект не сможет стать по-настоящему полезным. Она часами анализировала записи разговоров, составляла таблицы эмоциональных реакций, искала закономерности, которые можно было бы превратить в алгоритмы.
Светлана, урбанист с опытом работы в нескольких мегаполисах, взяла на себя задачу интеграции Селены в городскую инфраструктуру. Её подход был максимально практичным: она требовала, чтобы система могла работать в реальных условиях – с пробками, авариями, непредсказуемыми изменениями погоды. Светлана собирала данные о транспортных потоках, анализировала отчёты коммунальных служб, встречалась с представителями городских властей, чтобы понять, какие задачи требуют немедленного решения, а какие можно оставить на потом.