В процессе обучения архитектура связей меняется. Сначала способность локатора распознавать сходство и различие между минами и другими объектами будет невысокой. Но, по мере укрепления одних связей между датчиками и ослабления других, способность к распознаванию будет повышаться, и система в конце концов превзойдет своих создателей. Несомненно, она будет работать гораздо эффективнее, чем снабженная полным перечнем всех возможных искомых объектов изначально. Ведь, чтобы настроить локатор для работы с таким «списком», специалисту понадобилось бы знать признаки из мин и признаки из прочих объектов, который может оказаться в воде. Какие-то представления на этот счет у разработчиков, конечно, есть, но вряд ли их можно считать достаточно полными.
Напротив, если разработчик решит, что система должна сама научиться искать мины, ему не обязательно знать заранее, чему ее учить. От него требуется сообщить локатору, что такое мина и что такое, к примеру, скала – но не то, как их различить. Накопив достаточный опыт за счет проб и ошибок, система сама настроит связи между датчиками так, чтобы они соответствовали типам объектов, с которыми она будет сталкиваться. И если бы такая система умела говорить, она не смогла бы объяснить, как принимает решения, – ответ на вопрос «Является ли этот предмет миной?» в каждом конкретном случае будет результатом распознавания совокупности сигналов, переданных сетью датчиков, и сопоставления их с результатами, полученными в ходе обучения.
Существует несколько впечатляющих примеров того, как самообучающиеся системы, подобные гипотетическому «гидролокатору Черчленда», создавались и показывали на практике результат, соответствовавший оценкам экспертов, а иногда и превосходивший их. В частности, есть свидетельства того, что в Ираке военнослужащие США научились распознавать самодельные взрывные устройства, замаскированные под различные предметы, но почти никогда не могли объяснить, каким образом им удается это делать. Или возьмем системы, основанные на принципе действия когнитивных сетей. Такие системы позволяют оценить среднесрочные финансовые перспективы компаний не хуже, чем это делают аудиторы, или, подобно тренерам, предсказывать исход футбольных матчей. Они «угадывают» оптовую цену кофе так же успешно, как и торговцы, и, словно профессиональный рентгенолог, определяют, являются ли затемнения на рентгеновских снимках опухолями.
