Вспомним три возможных сценария из начала главы. Насколько они реалистичны? Как машина сможет узнать, о чем думает человек? Как она узнает о том, что происходит вне зоны действия ее сенсоров? Как машинам накопить достаточно информации о людях, чтобы иметь право давать им самые дерзкие советы? Ответ прост: никак.
Мой холодильник не разрешает мне есть яйца? Но, может быть, я вообще не собирался их есть или хочу приготовить яичницу для другого человека. Да, холодильник может определить, что я вынимаю из него яйца, он может узнать мой вес и уровень холестерина с помощью информационной медицинской сети, в которую входят мой дом и фрагменты записей моего врача, но все это, увы, не дает ему возможности читать мои мысли и угадывать мои намерения.
Может ли машина свериться с моим расписанием и выбрать для меня интересный маршрут? Что ж, в этом сценарии нет ничего невозможного, кроме разве что непринужденного обмена репликами, но уже сегодня говорящие системы отличаются неплохим качеством, так что и это не исключено. Согласился бы я с выбором машины? Если бы она действовала как сказано, вопрос не имел бы смысла: мне предлагается нечто интересное (до чего я сам мог бы и не додуматься), но выбор остается за мной. Это пример дружеского, полезного взаимодействия, которое можно только приветствовать.
А может ли мой дом позавидовать соседям? Вряд ли, хотя сравнение собственного оборудования и возможностей с возможностями соседних домов – очень разумный способ идти в ногу с временем. В бизнесе это называется «эталонным анализом» и «внедрением передового опыта». Так что и этот сценарий вполне возможен, хотя дому вовсе не обязательно быть таким развязным.
Способности машин к обучению и прогнозированию последствий потенциального взаимодействия крайне ограниченны. Конструкторы закладывают в них набор сенсоров, соответствующий уровню финансирования и развития технологий. В остальном они вынуждены полагаться на собственное воображение, пытаясь угадать, каким может представляться машине окружающий мир. Их задача – сделать так, чтобы машина, основываясь на ограниченных данных, поступающих от сенсоров, могла понять, что происходит и что ей следует предпринять. Если задача сформулирована достаточно четко и не возникает непредвиденных ситуаций, такие системы работают отлично. Но как только ситуация выходит за рамки элементарных параметров, «простые» сенсоры и «интеллектуальные» процедуры принятия решений, заложенные в конструкцию, становятся неэффективными. Пропасть, разделяющая людей и машины, поистине бездонна.
