Докажет ли данный вид социальных взаимоотношений свою состоятельность при проведении переговоров, и не попытается ли он выйти за их рамки? Наше человеческое любопытство будет всегда требовать удовлетворения. Нам будут предложены новые пути разрешения наших сомнений на первом свидании: «Нравлюсь ли я ей?» «Этот парень флиртует со мной?» «А не женат ли он?» «Будет ли она возражать, если я поцелую ее в щечку?» Само собой разумеется, что мы не сможем помешать собеседнику принести с собой припрятанное устройство записи и анализа речи. А кто-то обязательно попытается разработать способ оценки генетической информации людей, с которыми ему приходится иметь дело — что уже было описано в новаторском кинофильме «Гаттака» (Gattaca).
Войдет машинный разум и в наши дома. Представьте себе, что происходящее в вашей гостиной и спальне будет записываться и анализироваться. Сама идея может показаться омерзительной, а сверяться с текущим прогнозом крепости брака папы и мамы вряд ли целесообразно. Но сможете ли вы противиться соблазну время от времени взглянуть краешком глаза на текущие данные прогноза?
Рассматривая возможные сферы применения аналитических способностей машинного разума, мы имеем в виду прежде всего его использование для оценки других людей, однако он может оказаться полезен и в качестве источника дополнительных сведений о нас самих. Представьте себе, что во время свидания, отойдя в туалет, девушка сверяется с карманным устройством, которое показывает ей, насколько молодой человек ей понравился. Устройство измеряет ее пульс, дыхание, интонации голоса, то, насколько подробно она рассказывает о себе, и любые другие биологические параметры, которые могут быть использованы в прогнозировании.
Самоанализ не обязательно ограничивать любовными вопросами. Какие товары нам действительно нравятся или действительно обращают на себя наше внимание? Каким образом мы реагируем на рекламу? Спросите у своего карманного устройства. В настоящее время Агентством по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам (подразделение Министерства обороны США) ведется работа над проектом «Компьютерное зрение — человеческий мозг». На текущем этапе применения технология помогает аналитикам быстро просматривать сделанные со спутников фотографии или армейскому водителю — преодолеть трудный участок местности. Как правило, технология применяется следующим образом: вы надеваете специальный шлем, которым осуществляется анализ нейронных сигналов всякий раз, как вы подсознательно испытываете определенный тип возбуждения («Опасность!», или «Соль!», или «Это что-то знакомое!»). Однажды необходимость надевать шлем отпадет: устройство будет гораздо более компактным и неприметным. Нам будет достаточно пройти вдоль полок с товарами в супермаркете или окинуть взглядом витрину магазина, и устройство отметит товары, которые привлекли наше внимание. Вполне вероятно, что устройство можно будет запрограммировать на то, чтобы через какое-то время оно напомнило вам об этих товарах или чтобы оно сохранило на будущее соответствующие данные, включая информацию на ценниках, и осуществило в Интернете поиск возможных купонов на скидки для этих товаров.
Даже если это неинтересно вам, это, скорее всего, будет интересно супермаркету. На тележках будут установлены устройства GPS, отслеживающие передвижения покупателя по магазину и отмечающие полки, к которым вы направляетесь чаще всего. Или же супермаркет сможет собирать данные о ваших предпочтениях на основе многократных посещений магазина, используя специальные видеокамеры и технологию распознавания лиц. Супермаркеты уже начали использовать видеокамеры для ряда товаров: видеокамеры фиксируют изображение сетчатки глаза покупателей, чтобы определить, когда и каким образом, они замечают соответствующие товары. Кроме того, супермаркеты отслеживают и анализируют перемещения покупателя по сигналу его мобильного телефона. Когда вы заходите в супермаркет, вам обещают скидку, но только в том случае, если вы проведете банковской картой через специальное устройство в тележке и таким образом сообщите данные о себе. Многие покупатели охотно согласятся на скидку, точно так же как они соглашаются на участие в программах частых покупок, хотя это и означает, что супермаркет будет знать, что именно они покупают. Анонимности они предпочтут более низкую цену — как, впрочем, и я.
Торговые компании уже проводят подобные эксперименты. Ими была выявлена следующая закономерность: если цена на первый товар кажется покупателю ниже цены, которую он ожидал, то степень его доверия возрастает, и он готов потратить больше. Поэтому если умные машины заметят, что при входе в магазин, вы прежде всего направились к полке с дорогим шоколадом, то, вполне возможно, вас там будет ждать кратковременная «акция скидок», устроенная компьютером исключительно для вас.
Нетрудно понять, что подобные технологии, будучи использованными для анализа поведения и намерений человека, были бы способны испортить множество отношений и сорвать множество сделок. Горькая правда заключается в том, что, знай мы все или хотя бы некоторые из нелицеприятных фактов из жизни наших потенциальных любовных партнеров, мы могли бы стать столь осторожными, что уже никогда не осмелились бы на серьезные отношения. Проблема в том, что мы слишком сильно реагируем на негативную информацию: даже небольшой проступок одного человека способен заставить нас потерять доверие ко всем людям. Нам потребуется серьезно изменить наш менталитет, чтобы противостоять росту объемов информации, которой машинный разум вскоре будет пичкать нас и в которой будут представать «без прикрас» фактически все публичные фигуры и многие простые люди. Что, если карманное устройство сообщит отошедшей в туалет девушке, что пригласивший ее в ресторан молодой человек улыбался официантке несколько дольше, чем того требуют приличия? Иногда это показатель того, что такой парень — мерзкий тип и с ним надо расставаться без промедлений, но что, если в данном случае все не так? Позитивные заблуждения (у каждого из нас дети лучше других), помогающие нам справиться с ежедневными трудностями, могут дрогнуть перед лицом невозмутимой машинной критики. Случится это не в этом году и не в следующем, но, скорее всего, мы до этого доживем.
Умные компьютерные программы уже используются для выявления фальшивых отзывов на таких сайтах, как Amazon и TripAdvisor. Разработчикам компании Cornell удалось определить, как выявить фальшивые отзывы в 90% случаев. В оплаченных фальшивых отзывах используется слишком много прилагательных в превосходной степени, слишком много размытых оценок и недостаточно подробностей; кроме того, в них чаще используется местоимение «я», возможно, в качестве заменителя реальных знаний о товаре или услуге. Со временем авторы фальшивых отзывов соответствующим образом адаптируются, выявить их с помощью старых методов станет труднее и программное обеспечение потребует доработки, что даст начало еще одной бесконечной гонке вооружений.
Еще одной работой в данном направлении являются исследования по выявлению обманщиков на сайтах знакомств. В связи с чем можно ожидать в скором времени появления соответствующих программ. Предварительные результаты указывают на то, что авторы анкет, содержащих ложные сведения, избегают местоимения «я» (полная противоположность авторам фальшивых отзывов), часто используют отрицания (употребляют «неплохо» вместо «хорошо») и составляют более краткие описания в разделе «О себе» — вполне вероятно, делают они это для того, чтобы их последующие ложные сведения о себе как можно меньше противоречили друг другу. Те из них, кто указывает неверный возраст или вес, как правило, больше других пользователей сайта распространяются о своих успехах. Наши способности выявлять лгунов будут только совершенствоваться.
