Омега: точка невозврата

– То-то! – ответил он, пересыпая смолотые зерна в старую закопченную турку.

Глеб зажег конфорку на газовой плите и стал варить на малом огне действительно очень ароматный кофе. В это время на кухню зашел помощник Глеба.

– Добрый день, Дмитрий Сергеевич! – поздоровался я.

– Добрый! – ответил мужчина, доставая из морозилки большой шмат копченого сала.

– Сало с кофе? – удивленно прокомментировал Глеб. – Да ты гурман!

– А кто сказал, что с кофе? Черный хлеб и черный чай!

– Ты где его добыл-то?

– Контрабанда! – улыбнулся довольный помощник. – Ребята украинцы угостили.

– Ну, понятно, что не итальянцы.

Через пять минут мы молча сидели за кухонным столом. С одной стороны, я и Глеб с чашками кофе, с другой – Дмитрий Сергеевич с хлебом, салом.

– Глеб Анатольевич, почему всегда, когда презентуют кибертины, делают упор на предсказание будущего? – мне не давал покоя этот вопрос. – У них же уйма других преимуществ. Зачем вообще заглядывать в будущее? Нет, я тоже не против удовлетворить свое любопытство и знать, что может произойти, но ведь это скорее развлечение. А я так понимаю, деньги тратят на программу немалые! Неужели в этом есть практическое значение и кто-то думает, что это окупится?

– Конечно окупится! Все дело в долгосрочном планировании. Вот, смотри, приведу пример. – с увлечением взялся отвечать Глеб. – Ты видел в городе пандусы для инвалидов и как эти пандусы обеспечены подъездными дорожками. Общественный транспорт принимает пассажиров со специальных платформ, устроенных таким образом, чтобы поверхность остановочного пункта и транспортного средства были на одном уровне. При проектировании города, то есть задолго до его строительства, была поставлена задача обеспечить город инфраструктурой для беспрепятственного проезда инвалидных колясок. Эта задача была выполнена гораздо лучше, чем в каком-либо городе, который готовился бы, к примеру, к параолимпийскому мероприятию. А теперь скажи, много ты видел в нашем городе инвалидов-колясочников?

– Ни одного!

– А они есть. Только все они два года назад отказались от колясок и предпочли воспользоваться экзоскелетами. Теперь ходят как обычные люди. И получается, что пандусы им не нужны. Но экзоскелеты не случились в одночасье, о них говорили, ими интересовались, их разрабатывали и испытывали задолго до того, как они распространились повсеместно. Ну а чтобы не пропали миллионы, ИИ спроектировал колесных роботов под габариты дорожек и пандусов. Да и на самокате по ним неплохо кататься…И таких просчетов в проектировании города очень много, говорить о них, как об ошибках, нельзя, но и игнорировать их не можем. Да и нейросети нам этого сделать не позволят. Каждый такой просчет анализируется, и каждый раз все приходят к выводу, что на момент разработки и проектирования не хватало тех или иных данных. Поэтому вопрос не в том, чтобы видеть детально будущее, а чтобы учесть все в прошлом и не допускать ошибок в настоящем. Чтобы точнее спрогнозировать будущее, нейросетям нужно от каждого человека получать обратную связь во всех аспектах его жизнедеятельности. То есть – в полном объеме. Чтобы реализовать задачу, нужно собирать и обобщать абсолютно все данные. Идея, прямо скажем, не нова, но с таким массивом информации еще никто не работал. Отличие от старого подхода к сбору информации в том, что раньше данные собирали выборочно. И только то, что казалось актуальным. Многое ускользало из вида. Польза в учете всего спектра информации видна в наличии «случайных и сопутствующих открытий». Сейчас начинается эра новых материалов и технологий, позволяющих в домашних условиях перерабатывать то, что раньше отправлялось на утилизацию. Например, можно из старой одежды сделать новую. И вовсе не обязательно одежду, можно из старых футболок сделать скатерть, из брюк и рубашек – пододеяльник. С обувью – то же самое. Главное, чтобы исходные материалы соответствовали изделию. Нужно лишь выбрать из каталога модель и расцветку, закинуть ненужные вещи в аппарат и подождать, когда напечатаются новые. ИИ смоделировал эту ситуацию на основе полученных мегаданных, и мы теперь понимаем, что в скором будущем многие отрасли текстильной промышленности отомрут. Сейчас их развивать нет смысла. Соответственно, инвестиции в эти отрасли закончатся потерей денег. То есть машина предсказывает будущее с целью оптимизации технических процессов, а также экономии ресурсов и материальных ценностей.

Глеб Анатольевич замолчал и посмотрел на Дмитрия Сергеевича. Тот развел руками, что означало: «Даже добавить нечего». Я тоже ничего не ответил. Наступила тишина, и помещение вновь погрузилось в царство ароматного кофе. Я стал смотреть по сторонам. Увидев, что разглядываю кухню, Дмитрий Сергеевич оживился.

– Здорово, правда, что у нас своя кухня?

– Да, неплохо, – отозвался я. – Еще и плита газовая.

– Жизненная необходимость. Глеб-то в курсе, что тут за бардак творился в самом начале.

– Какой бардак? – заинтересовался я.

– Можно было без горячего остаться, без первого и без второго.

– Да когда это было? – протянул Глеб.

– Да не так давно, Глеб Анатольевич!

– Два года уже прошло, ты все забыть не можешь.

– А что было? Расскажите, – обратился я к Дмитрию Сергеевичу.

– В позапрошлом году разом все рестораны, кафешки перестали готовить. Продавали только чай, кофе, какао, горячий шоколад. На завтрак – кофе, на обед – чай. Ну, короче, напитки были, а блюда не готовили.

– Это правда? – обратился я к Глебу.

– Правда.

– А что случилось?

– Апокалипсис в системе общепита, – начал было помощник, но предпочел обратиться к своему товарищу:

–Глеб Анатольевич, расскажи, пожалуйста, у тебя лучше получится.

– Рассказать? – переспросил меня Глеб.

– Да, конечно, расскажите. Очень интересно послушать.

– Ну, так вот, – отхлебнув кофе, Глеб поставил чашку на стол. – Я тогда первый раз приехал в Омегу. В качестве туриста. Город еще строился, многого пока не успели возвести. Жителей и туристов было гораздо меньше, чем сейчас. Но все же здесь уже как год управлял искусственный интеллект. Надо отметить, что система питания вначале вообще не задействовала человеческий труд. Это было сделано для того, чтобы в случае пандемии исключить контакт с инфицированными. Идея разумная, так как повар на кухне может стать источником заражения гораздо в большей степени, чем кто-либо. Но не только это. Надо обратить внимание на тот факт, что стандарт качества и санитарные нормы машины соблюдают неукоснительно, в отличие от человека. И вот как-то раз, находясь с нашей группой в парке развлечений, мы решили перекусить. Заходим в кафе, а там только чай и газировка. Пошли в соседний ресторан, а там почти все блюда в стоп-листе из-за отсутствующего ингредиента. Едем в гостиницу. Заходим в ресторан. Не работает. Ну, думаю, закажу доставку пиццы прямо в номер. Приложение указало: заказ принят. Я сначала обрадовался, а потом смотрю: дата на завтра и время не указано. Это как так? Что за фокусы? Мы – на ресепшен, а нас в супермаркет отправляют. Я спрашиваю, поесть где можно? Ответ: нигде. Пошли в магазин, там только консервы, а хлеба нет. На всю гостиницу одна микроволновка, и очередь к ней – как на американские горки, – рассказчик замолчал, допил кофе и, взяв с плиты турку, стал медленно цедить с нее остатки ароматного напитка.

Я посмотрел на Дмитрия Сергеевича, подумав, что неплохо, если бы он перехватил инициативу и продолжил рассказ. Но копченое сало поглотило внимание помощника, и он всецело посвятил себя трапезе, не придав наступившей тишине ни малейшего значения. Глеб тоже не торопился закончить повествование, а мне во что бы то ни стало хотелось узнать суть всего произошедшего.

– Ну и чем «голодомор» завершился? – не выдержав, спросил я.

– Да ничем. На следующий день к вечеру все закончилось.

– Чем… закончилось?

– Ну… заработало все.

– Подождите! А причина-то в чем была?

– Причина? А я что не сказал? … Точно, самое главное упустил. Причина была очень интересная. В городе в системе общественного питания существуют очень строгие стандарты качества и нормы СанПина. Чтобы их контролировать, везде и повсеместно внедрили громадную сеть всевозможных датчиков и анализаторов, призванных соблюдать установленные нормы. Если вдруг от какого-то датчика или анализатора поступали данные, не соответствующие нормам, блюда или поступающий на кухню ингредиент браковались. В тот день произошло всеобщее обновление программного обеспечения, в котором было одно маленькое уточнение по примесям в обычной пищевой соли. В результате одномоментно этот ингредиент был признан непригодным к использованию по всему городу, а так как соль входит в состав всех блюд, кроме приготовленных на пару овощей, которые здесь не в моде, то в городе вполне закономерно возник коллапс. К счастью, тот быстро разрешился. ИИ сразу принял решение о присутствии человека хотя бы в части ресторанов. Вот тогда, кстати, тоже возникла острая необходимость не просто грамотно планировать в системе общепита, а чувствовать потребности каждого жителя. Нейросеть считала свое поведение правильным и обоснованным. Ведь с точки зрения машины отсутствие горячих блюд и салатов произошло по причине некачественного компонента, который в город доставили извне. И отмечу, не машины, а люди. Нейросеть призвана следить за тем, чтобы к потребителю поступали качественные продукты питания. Оценив риски, машина приняла решение, что нужно ожидать поступление соли, соответствующей стандарту.

– А если бы соль еще неделю везли?

– Тогда бы в состав блюд внесли изменения, а из цены исключили стоимость соли. Я смотрел отчеты, поверь: искусственный интеллект предусмотрел несколько сценариев. «Голодомора», как ты выразился, не допустили бы. Поэтому нужно помнить о произошедшем и постоянно заглядывать в будущее.

– Ну тогда, Глеб Анатольевич, у меня вопрос. Каким образом нейросеть заглядывает в будущее?

Глеба нисколько не смутил этот вопрос.

– Параллельно от виртуальной модели города в сознании нейросети существует еще одна практически такая же виртуальная вселенная, но проживающая события в будущем времени. Умные очки – это реперные точки для осуществления мгновенного сопоставления виртуального будущего с реальным настоящим. Нейросеть сделала вчера прогноз на послезавтрашний день, сегодняшний день уже является точкой равновесия и центром массива данных. Учитывая события сегодняшнего дня, можно предположить, насколько совпадет с завтрашней реальностью вчерашний прогноз. Сопоставляя произошедшее с прогнозом, машина отслеживает причины всех несоответствий, учитывая любую деталь, даже ту, которая, на первый взгляд, кажется случайной. Таких сопоставлений нейросеть проводит миллиарды раз каждую десятую долю секунды, анализируя триллионы ошибок. Так она учится. Учится наиболее точно предсказывать завтрашний день. Ну а человека манит перспектива, ему всегда интересно, что там «за горизонтом». Единственное, что в человеке не угаснет никогда, так это желание узнать, каким будет будущее. Это желание объединяет все человечество. А нас троих объединяет одна производственная задача. Чтобы ее выполнить, нам нужно идти работать.