Сердце машины. Наше будущее в эру эмоционального искусственного интеллекта - стр. 49

Точность разрабатываемых устройств и систем продолжала постепенно повышаться. Одно из полезных качеств алгоритмов машинного обучения заключалось, в общих чертах, в том, что чем больше данных получали программы, тем лучше они становились. Некоторые модификации повышали скорость распознавания, например асимметричный сканер рта, созданный для систем распознавания лиц. Сначала системы распознавали рот человека симметрично. Но форма и расположение рта у человека часто отличается с разных сторон. При ухмылке, а также насмешливой или кривой улыбке левая сторона рта обычно отличается от правой. Сканер рта считывал данные с двух сторон независимо друг от друга, и точность распознавания значительно повысилась.

Несмотря на периодические модификации, машинное обучение еще было куда улучшать. Чтобы усовершенствовать точность программ, требовалось как можно больше примеров для обучения – огромные объемы данных. К сожалению, сотрудники группы по эмоциональному программированию не могли предоставить образцы в таком количестве. Более того, процесс получения образцов был трудоемким. Были необходимы тысячи, вернее десятки, а возможно, и сотни тысяч людей для обучения систем. Позже Пикард подсчитала, что если продолжить добывать образцы тем же способом, которым добывали до этого, процесс обошелся бы в миллиард долларов! Несмотря на все успехи лаборатории, получить такой бюджет было за гранью возможного.

Запросы от спонсоров продолжали поступать, и в конце концов Пикард и эль Калиуби обратились к директору лаборатории Фрэнку Моссу с просьбой привлечь к проекту больше исследователей. Мосс отказал, сказав, что для дальнейшего развития технологии нужно ориентироваться на бизнес-проекты. Мосс дал совет: «Пришло время действовать самостоятельно», добавив, что коммерческое использование сделает приложения более стабильными и многофункциональными^>16. Женщины хотели заниматься исследованиями, а не управлять компанией, но понимали, что выход на рынок неизбежен. Чтобы усовершенствовать разработку и повысить ее качество, придется выйти за пределы привычной академической среды и с головой погрузиться в жестокий мир бизнеса.

Лас-Вегас, Невада – 5 ноября 2029 года

Джейсон откинулся на спинку кресла, глядя поверх карт на соперников. У него два короля и две двойки. Непростая ситуация, но до середины игры еще далеко. Даже с учетом того, что это финал чемпионата мира по эмо-покеру, спонсируемого Budweiser.

Игроки смотрели друг на друга через стол, оценивая соперников. Точнее, использовали специальные программы, чтобы присмотреться друг к другу. К их визорам крепились веб-камеры и пара считывающих контактов, передающих данные непрерывным потоком. Разумеется, потоки шифровались с помощью квантовых алгоритмов, чтобы ни у кого не было возможности подключиться к чужому устройству и перехватить сигнал. Ставки были высоки.