Золотой билет

Представьте, что вас просят написать статью обо всех переменах, вызванных развитием интернета за последние двадцать лет. Вы ведь упомянете о компактном устройстве, которое лежит у вас в кармане и мгновенно предоставляет доступ к любой открытой информации? И о новом типе общения, сложившемся в социальных сетях? И о том, как трансформировалось кино и музыка? О нововведениях в работе издательств и новостных агентств? Изменений слишком много, и в одну статью их явно не вместить. А теперь вообразите, что сейчас начало девяностых и вы пишете статью, когда все это еще только предстоит…

Равенство P и NP будет означать, что у нас имеется универсальный эффективный алгоритм для всех NP-задач. Мир изменится настолько сильно, что развитие интернета превратится во второстепенный исторический факт. Описать сейчас подробно эти изменения или хотя бы предсказать основные последствия от внедрения новых технологий не представляется возможным.

Совершенный мир, в котором P = NP, вряд ли когда-нибудь станет реальностью. Однако заглянуть в него одним глазком мы все-таки можем. Представим наше общество через несколько лет после появления универсального эффективного алгоритма; перенесемся в далекий 2026-й и посмотрим для начала, как этот мир развивался.

Урбанский алгоритм

В 2016 году чешский математик Милена Павел послала по электронной почте письмо. Во вложении было описание универсального эффективного алгоритма для решения NP-задач. После долгих и тщательных проверок научное сообщество пришло к единому мнению: алгоритм работает, и проблема равенства P и NP наконец решена. Свою работу Милена скромно назвала «Об открытой проблеме Стивена Кука», а вот New York Times выпустила статью с громким и предельно кратким заголовком: «P = NP».

В 2018 году Милена Павел была удостоена Филдсовской премии. Эту престижную математическую награду впервые вручили женщине. Годом позже Математический институт Клэя выписал на имя Милены чек в один миллион долларов. Григорий Перельман был первым, кто решил одну из задач тысячелетия; Милена стала второй и в отличие от Перельмана свой приз забрала. Часть денег (точные цифры не раскрываются) она пожертвовала на учреждение стипендий в своем родном университете в Праге.

В теории алгоритм Милены стал настоящим прорывом; в реальности же он работал слишком долго и потому оказался совершенно неприменим. В 2017 году российский ученый Михаил Боров придумал интересную модификацию и ускорил алгоритм на порядок, однако до практического применения по-прежнему было очень и очень далеко.

Годом позже старшекурсники Университета Цинхуа в Пекине оптимизировали алгоритм Борова и запустили его на самом быстром компьютере в мире (который на тот момент находился в Китае). Меньше чем через неделю новый алгоритм разобрался со средней задачей о клике и решил несколько других типичных проблем из класса NP. Ряд промышленных гигантов, среди которых были Boeing и Daimler-Benz, заключили с университетом контракт на разработку решения особо хитрых оптимизационных задач. В результате новое воздушное судно «Боинг-797» получило крыло улучшенной конструкции, а вместе с ним и возможность летать из Лондона в Сидней без остановок.

Среди прочих над проектом работал аспирант Иллинойского университета в Урбане Стивен Франк, проходивший в то время в Пекине семестровую стажировку. Вернувшись в родную Урбану, Стивен пожаловался научному руководителю, что, несмотря на все их ухищрения, на решение одной-единственной и далеко не самой сложной NP-задачи все равно уходит как минимум несколько дней.

«Когда джинн обещает выполнить одно – и только одно – твое желание, что нужно попросить?» – спросил ученый.

«Не знаю», – растерялся Стивен.

«Другого джинна, который выполнит все твои желания!»

На Стивена снизошло озарение. Он, конечно, знал, что для задачи о клике существуют и более совершенные алгоритмы, однако своими силами найти их не мог; зато у него был знакомый джинн (программа из университета Цинхуа), способный относительно быстро перебрать экспоненциальное число потенциальных вариантов. Стивен написал программу, которая работала аналогично цинхуанской и искала наилучший алгоритм решения NP-задач. А затем получил разрешение на использование вычислительных ресурсов Национального суперкомпьютерного центра (NCSA) в Иллинойском университете. Прошло несколько недель, и усилия Стивена наконец увенчались успехом: найденный программой алгоритм был на пять процентов быстрее цинхуанского. Неплохой результат для научной статьи; однако ни о каком прорыве речи пока не шло.

«Давай еще раз – с новым алгоритмом», – подсказал научный руководитель.

Стивен запустил новую программу, чтобы та нашла еще более быстрый алгоритм; через несколько недель ускорение было уже двадцатипроцентным.

«Продолжай», – лаконично отреагировал научный руководитель. Казалось, он совсем не удивлен.

«Пора уже мне это автоматизировать. Пусть он сам запускает новый поиск всякий раз, как найдет очередной алгоритм!» – проворчал Стивен.

«Слава тебе, Господи, дошло наконец!» – читалось во взгляде научного руководителя.

Вернувшись в лабораторию, Стивен взялся за программу, которая должна была находить самый быстрый алгоритм, создавать на его основе новую программу, находить еще более быстрый алгоритм, и так далее – до тех пор, пока алгоритмы не перестанут улучшаться.

«Ты не боишься, что будет как со Скайнетом?» – поинтересовался коллега.

«С чем – с чем?»

«Ну, когда компьютер становится чересчур умным, он обретает сознание и захватывает мир, как Скайнет в „Терминаторе“».

«Ты серьезно? Это же просто программа! Не волнуйся, все будет хорошо!»

И вот Стивен снова запустил свой код на вычислительном гиганте NSCA. С каждым шагом алгоритмы становились все лучше и лучше. Наконец, процесс остановился; окончательный вариант программы состоял из 42 миллионов строк безличного машинного кода. Удивительно, но этот код решал NP-задачи очень быстро и при этом не пытался обрести сознание и захватить наш мир. Университетский пресс-релиз на все лады расхваливал новый «урбанский алгоритм»; название прижилось, и других вариантов уже никто не предлагал.

Некоторые университетские математики, раньше других получившие доступ к урбанскому алгоритму, пытались доказать с его помощью остальные проблемы тысячелетия. Рассуждения у них по большей части были довольно невразумительные; впрочем, Математический институт Клэя вовремя сориентировался и выпустил официальное заявление: никакие новые доказательства, полученные в результате тех или иных модификаций алгоритма Милены Павел, который уже принес своей создательнице награду в миллион долларов, рассматриваться не будут.

Многие фирмы желали выкупить права на урбанский алгоритм или хотя бы приобрести временную лицензию на его использование. Все они прочно увязли в юридическом болоте, поскольку владельцами алгоритма считали себя практически все кому не лень. Помимо Стивена Франка и его научного руководителя права на алгоритм заявили также центр NSCA и чешское правительство, спонсировавшее исследования Милены. Сознавая всю важность полученных Стивеном результатов, Всемирная торговая организация постановила, что урбанский алгоритм не является объектом авторского права и после выплаты некоторой компенсации его создателям должен сделаться всеобщим достоянием; размер компенсации установит специальная комиссия. Против высказались одни лишь китайцы, однако было ясно, что заблокировать решение ВТО они не смогут. Наконец, 23 октября 2019 года урбанский алгоритм стал общедоступным.

И тогда наш мир начал меняться…

Компьютеры – рак – 1: 0

Вернувшись в кабинет, лечащий врач Хелен плотно закрыл дверь.

«Боюсь, новости у меня не очень хорошие, – начал он. – У вас рак печени».

«Откуда вы знаете? – задохнулась Хелен. Ей всего сорок два; у нее муж и дети, трое ребят от шести до пятнадцати. – Я ведь только кровь сдавала!»

«Когда есть образцы ДНК, по маркерам в крови можно выявить не только наличие рака, но даже его тип и стадию. Хотите – сделаем биопсию. Хотя анализы крови теперь настолько точны, что необходимость в этой небезопасной процедуре практически отпала».

«У моей двоюродной сестры тоже нашли рак печени. Восемь лет назад, в 2018-м. Вариантов лечения тогда было немного. Через семь месяцев ее не стало…»

«За десять лет многое изменилось! Унифицированные методы лечения мало что давали. Со временем стало ясно, что подход должен быть строго индивидуальным. Сначала мы анализируем образцы ДНК здоровых и мутировавших раковых клеток пациента, а затем создаем протеины, заставляя их сворачиваться так, чтобы эффективно нейтрализовывать раковые клетки и не причинять никакого вреда здоровым. Мертвые раковые клетки сами постепенно выводятся из организма».

«Наверно, это стоит кучу денег…» – задумчиво протянула Хелен.

«Кучу денег стоила химиотерапия! Новый метод обойдется вам всего в две тысячи, и со временем он будет становиться все дешевле и дешевле. Ваша страховка покроет почти все расходы».

«Фантастика! Но что же такого случилось за последние десять лет? Почему лечить и делать анализы теперь настолько просто?»

«Исследования на эту тему велись уже давно, однако существенно продвинуться в расшифровке ДНК не позволяли даже самые мощные компьютеры. С появлением урбанского алгоритма все изменилось; за несколько лет нам удалось добиться невероятного прогресса. Обычно новые методы тестируются годами, но в этот раз первые же испытания прошли с ошеломляющим успехом, так что Министерство здравоохранения посчитало нечестным лишать людей такой возможности».

«Понятно. Тогда давайте начнем!»

«Начнем что? Кровь мы у вас уже взяли, анализ сделали. Вот рецепт, – ответил доктор, протягивая Хелен флешку вместо привычного листка бумаги. – Здесь записаны коды белков, которые вам нужны. Отнесите это в аптеку, и они вам сделают таблетки. За две недели все раковые клетки будут выведены из организма. И никаких побочных эффектов! Но имейте ввиду, что рецепт подходит только вам. ДНК у все разная; если таблетки выпьет кто-то еще, последствия могут быть очень и очень серьезными».

«Поверить не могу… Меня не будет тошнить, и волосы не выпадут? Если рак диагностируют на ранней стадии, можно просто выпить таблетку – и он пройдет, как обычная простуда? И все благодаря какому-то алгоритму?!»

«Ну… не совсем. Алгоритм, конечно, очень помог в лечении рака, СПИДа, диабета, но вот обычная простуда до сих пор остается для медиков загадкой».

Пост-урбанский бейсбол

«Отличный денек, как раз для бейсбола!» – приговаривал Рэнди, пока они с его двенадцатилетней дочерью Кейт ехали в Сент-Луис на ее первую в жизни бейсбольную игру – и последнюю в сезоне 2026 года. «Сент-Луис Кардиналс» принимали у себя «Милуоки Брюэрс»; предстояла жесткая борьба за чемпионский титул. Рэнди размышлял о том, как сильно изменилась игра со времен его детства – особенно в последние годы, когда на сцену вышел урбанский алгоритм. Удивительно: ведь технически бейсбол настолько прост, что в нем даже часы не нужны.

Первые реформы коснулись, конечно же, расписания. В далеком 2004-м расписание для Главной бейсбольной лиги составлял супружеский тандем – Генри и Холли Стефенсон. Условия были предельно просты; как правило, учитывалось лишь количество выездных и домашних игр да еще некоторые особые пожелания (к примеру, в День патриота в середине апреля «Ред Сокс» хотели провести дневную игру на своем поле в Бостоне, поскольку недалеко от стадиона как раз пробегали бостонские марафонцы). В 2005-м лига заключила контракт с питтсбургской компанией Sports Scheduling Group, у которой одни и те же команды почти никогда не встречались друг с другом две недели подряд. Как известно, под ливнем в бейсбол на улице не поиграешь, однако Sports Scheduling Group погодный фактор не учитывала: ведь расписание составляют в декабре, на весь сезон вперед, а предсказать дождь настолько заранее просто невозможно. Вернее, было невозможно; но потом появился урбанский алгоритм.

Метеорология вышла на совершенно новый уровень. Предсказать температуру, ветер, облачность, осадки можно было очень точно и почти на год вперед. Конечно, современные алгоритмы тоже справляются довольно неплохо – предвидят ураганы, штормы, торнадо и землетрясения, давая людям возможность подготовиться и даже куда-то уехать. Но они работают как скорая помощь, а урбанский алгоритм полностью изменил весь наш быт. Школы заблаговременно вносят в расписание снегопад. Пастор, проводящий церемонию бракосочетания на воздухе, поднимает цены в хорошую погоду и делает скидки тем, кто согласен на дождь, жару и влажность. Людям нравится смотреть игру в ясный, теплый день; есть ли смысл торчать в дождливом или облачном Детройте, когда в Миннеаполисе вовсю сверкает солнце и простаивает стадион?

В конце сезона зритель хочет видеть только значимые игры. Биться должны лучшие – с этим согласны и завсегдатаи стадионов, и «домашние» болельщики. Когда Рэнди был ребенком, предсказать успех команды мог разве что экстрасенс; теперь же научные методы с пугающей точностью определяют, кто в сентябре поборется за чемпионский титул. Конечно, такие методы не всегда предсказывают чемпионство: фактор случайности никто не отменял, и за сезон происходит несколько незапланированных поражений. Впрочем, это от них и не требуется: главное – заполнить верхние строчки турнирной таблицы. Каждый год объявляются очередные будущие аутсайдеры; каждый год оскорбленные болельщики кричат, что компьютер промахнулся. Но компьютер не промахивается. Никогда. За исключением одного-единственного (сильно нашумевшего) раза.

Администрация лиги требует составлять расписание так, чтобы матчи проходили по возможности в хорошую погоду, а в конце сезона встречались только самые лучшие. При этом расходы, естественно, требуется свести к минимуму, например за счет сокращения числа переездов для каждой команды. Еще пятнадцать лет назад учесть все требования и перебрать астрономическое число потенциальных вариантов было невозможно, а вот урбанский алгоритм справляется с задачей за несколько минут.

Итак, в прекрасный ясный день Рэнди ведет дочь на матч. «Кардиналс», естественно, взимают за погоду дополнительные сборы, но за хороший сервис Рэнди не прочь и приплатить.

На входе турникетов нет, нет и контролеров. Рэнди и Кейт свободно проходят на стадион. Вошедших заметила миниатюрная камера; программа распознавания лиц уже сопоставляет их с владельцами билетов. Охрана найдет и выведет любого, кто проникнет на стадион без билета; впрочем, большинство «умельцев» уже давно оставили все попытки обмануть программу.

Рэнди с дочерью усаживаются на свои места. Оглядев стадион, Рэнди замечает пустую площадку: раньше здесь всегда находился оператор с огромной телевизионной камерой. Теперь камер стало двадцать; они очень маленькие, едва различимые глазом, и расположены по всему периметру стадиона. Программа, разработанная на основе урбанского алгоритма, собирает с них данные и тут же формирует детальную трехмерную модель. По этой модели компьютер может создать видео, в котором игра будет показана со всех точек поля и во всех направлениях. Зритель увидит питчера глазами кэтчера и узнает, что проносится перед глазами бегущего на третью базу. Формально все изображения генерируются компьютером, однако выглядят они совсем как настоящие. Участникам одного известного эксперимента показывали реальное, снятое на камеру видео вперемешку с компьютерным; 89 из 100 подумали, что компьютерное изображение как раз и есть реальное.

Телевизоры нового поколения уже умеют работать непосредственно с трехмерными моделями; по ходу игры зритель может виртуально переместиться в любое место поля.

В момент удара битой по мячу компьютер точно рассчитывает его будущую траекторию, а затем безошибочно определяет наилучшее место для съемки. Трансляцию теперь обслуживают всего четыре человека: два комментатора, продюсер и техник – так, на всякий случай. Впрочем, технические проблемы во время игры возникают крайне редко. За этим матчем пристально следят и в Токио: у «Сент-Луиса», так же как и у «Милуоки», в составе есть известный японский бейсболист. Репортаж, по обыкновению, ведется на английском, однако в Японии зрители слышат родной язык. Комментаторы все те же, вот только созданные на основе урбанского алгоритма программы распознают их голоса и после автоматического перевода синтезируют безукоризненную японскую речь. Трансляция доступна на 876 языках и диалектах мира.

Вице-президенту телекомпании кажется, что четыре сотрудника – многовато. Может, удастся сократить их число до нуля? Камеры на стадионах университетских кампусов уже много лет записывают все бейсбольные игры, чтобы тренеры спокойно проводили послематчевый анализ. Один находчивый студент недавно придумал, как при помощи урбанского алгоритма преобразовать цифровые данные камер в полноценную трансляцию, в которой будут и комментаторы, и удачные ракурсы, и статистика, и повторы – и все это от начала и до конца компьютерное, а не созданное человеком. Вскоре в интернете уже можно было в реальном времени смотреть все матчи колледжей, школ и даже низшей лиги, причем в любом виде спорта и почти на любом языке. Компьютерные комментаторы заметно уступали настоящим, однако в общем и целом были не так уж плохи.

Виртуальный спорт перешел на совершенно новый уровень. В вымышленном матче теперь можно объединить игроков из разных команд или даже эпох. Питчер Сай Янг будет подавать на Джо ди Маджо, оба в расцвете спортивной карьеры; «Янкиз» 1927-го года сыграют против «Янкиз» 1998-го… Отделить реальный мир от виртуального стало очень трудно. Однажды программист со спортивного канала ESPN устроил первоапрельский розыгрыш и изменил в программе одну небольшую деталь. В результате зрители в прямом эфире наблюдали, как его любимая баскетбольная команда «Бостон Селтикс» побеждает «Нью-Йорк Никс», хотя в реальности все обстояло в точности наоборот. После той трансляции полетели многие головы…

С обязанностями судьи компьютеры тоже справляются на «отлично». Они не ошибаются и с удивительной точностью определяют все ауты, болы, страйки и хоумраны. Колледжи и низшая лига в целях экономии пользуются только электронными арбитрами; Главная лига настаивает, что судья должен быть «настоящим». Дискуссия на эту тему возникает всякий раз, когда очередная судейская ошибка влияет на исход игры.

После инцидента на Мировой серии 2022 года Главная лига бейсбола запретила использование любых электронных устройств на протяжении всего матча, опасаясь (и вполне справедливо), что компьютеры скоро отнимут работу у бейсбольных менеджеров. «Для нашего общего блага», – заявили в пресс-службе.

Потягивая холодное пиво и закусывая хот-догом (и то и другое отличного качества и при этом полезно для здоровья – благодаря новым рецептам, созданным при помощи урбанского алгоритма), Рэнди наслаждается игрой вживую – прямо как в старые времена, когда он был ребенком. Конечно, можно было бы сэкономить и посмотреть игру по телевизору – с прекрасными ракурсами, и к тому же в 3D-режиме. С новыми технологиями домашний просмотр дает гораздо больше впечатлений, чем поход на стадион; однако Рэнди нравится ощущать себя частью происходящего, а создать подобный эмоциональный настрой не под силу даже урбанскому алгоритму.

Турнирную таблицу можно скачать в интернете, но Рэнди учит Кэйт заполнять ее самостоятельно – так же, как учил его в свое время отец. Почти все вокруг изменилось под влиянием новых технологий, и в особенности – с появлением урбанского алгоритма, однако правила игры остаются все те же. Три страйка – и бьющий выбывает из игры. Всегда.

Бритва Оккама

Урбанский алгоритм перенес нас в мир, где любая болезнь поддается лечению, метеорологи всегда дают точный прогноз, а компьютерная реальность неотличима от настоящей. Как такое возможно? Ведь это всего лишь программа, пусть даже и очень умная… В поисках ответа мы отправимся в самое начало XIV века.

Уильям Оккам (или, точнее, Оккамский) еще юношей вступил во Францисканский орден. В XIV веке в Оксфорде наряду с францисканцами базировался также целый ряд других религиозных орденов; все они давали кров студентам Оксфордского университета, среди которых был и изучавший теологию Уильям. Университет он так и не закончил, однако это не помешало ему стать одним из величайших мыслителей Средневековья и внести поистине неоценимый вклад в физику, теологию, логику и философию. Широкой публике Оккам известен в основном благодаря своему принципу «бритва Оккама», согласно которому лучшим объяснением следует считать самое простое. Почему бритва? Вероятнее всего, потому, что она позволяет «сбривать», т. е. отсекать, все ненужное, оставляя лишь самую простую часть – и неважно, о каком предмете идет речь. Для науки и философии этот принцип стал основополагающим еще в эпоху Возрождения и продолжает оставаться таковым и сейчас.

Французский мыслитель XVII века Рене Декарт пользовался «бритвой Оккама» для доказательства существования окружающего мира. Самое известное изречение ученого – это, безусловно, Cogito ergo sum, или «Я мыслю, следовательно, я существую». В философском трактате «Рассуждение о методе» Декарт выводит факт своего существования практически из ничего, основываясь лишь на своей способности рассуждать о себе. А как обстоит дело с внешним миром? Может, все, что окружает Декарта, существует лишь в его сознании? Ученый отвергает эту идею, выдвигая более простое и к тому же более вероятное объяснение: все люди – так же как и он сам – живут в реальном физическом мире, который можно исследовать и пытаться понять.

Современник Декарта Иоганн Кеплер изучал движение планет по орбитам и сформулировал ряд законов, касающихся их траекторий и скорости, однако не нашел простого объяснения тому факту, что планеты движутся именно так, а не иначе.

Исаак Ньютон применил принцип «бритвы Оккама» для описания поведения физических объектов. Его знаменитые законы движения выглядят удивительно просто.

1. Всякий объект в отсутствие приложенной к нему силы продолжает оставаться в состоянии покоя или равномерного прямолинейного движения.

2. Ускорение, которое получает объект, прямо пропорционально приложенной к нему силе.

3. Любые два объекта действуют друг на друга с равными по значению и противоположно направленными силами.

Добавив к этому простое определение силы тяготения, Ньютон сумел вывести открытые Кеплером законы движения планет. Простые объяснения – средство чрезвычайно мощное!

Несколько веков спустя Альберт Эйнштейн высказал гипотезу, что простые законы Ньютона перестают выполняться, когда скорость движения объектов приближается к скорости света. К подобной точке зрения склонялись и другие ученые; большинство экспериментов подтверждало правоту Эйнштейна. «Всё следует упрощать до тех пор, пока это возможно, но не более того», – метко выразился ученый. Однако полученные им результаты не означали, что ньютоновская модель мира абсолютно не верна: в повседневной жизни она давала прекрасное приближение. Законы Ньютона остаются актуальными и по сей день и отлично работают для простых процессов – например, если мы ведем автомобиль или ставим эксперименты в школьной лаборатории.

Теория Эйнштейна, в свою очередь, не выдерживает столкновения с мельчайшими частицами, которые, как выяснилось, подчиняются правилам совсем другой механики – квантовой. Современные физики пытаются состыковать общую теорию относительности Эйнштейна с квантовой механикой; если это удастся, можно будет говорить о глобальной «теории всего».

Простые модели не способны охватить все многообразие нашего мира, однако приближение они, как правило, дают очень хорошее. Найдите простое объяснение какому-либо факту – и получите возможность довольно точно предсказывать развитие однотипных ситуаций. В информатике в последнее время этот принцип проявляется особенно ярко.

Сегодня вы можете взять выписанный вам чек, сфотографировать на телефон и отправить в банк по интернету. Программа проанализирует изображение и вычленит сумму и номер счета, даже если чек заполнен от руки. Сотрудникам банка не придется вручную обрабатывать чек, если только это не было оговорено заранее.

Расшифровать номер счета в нижней части чека для программы никакого труда не составляет. Цифры строго соответствуют установленному формату, специально разработанному так, чтобы номер легко распознавался компьютером.

А вот сумма в 30 долларов выписана от руки. Откуда машине знать, о какой сумме речь, если почерк у каждого свой?

Рис. 2.1. Чек

Задача явно непростая. Взять хотя бы цифру «два» насколько по-разному пишут ее разные люди!

Рис. 2.2. Двойки

Подобными проблемами занимается особая математическая дисциплина – машинное обучение. На первом этапе алгоритм получает большую обучающую выборку (в нашем случае – несколько тысяч примеров написания для каждой цифры). По ней он должен сконструировать относительно несложную модель, которая позволит корректно отличать одну рукописную цифру от другой. Хорошо натренированный алгоритм безошибочно распознает незнакомые цифры даже в том случае, когда обучение завершилось давно.

За последние двадцать лет в этой области удалось добиться впечатляющих успехов. Современные методы классификации данных позволяют анализировать уже не тысячи, а миллионы обучающих примеров. Распознавать теперь можно не только чеки; некоторые программы редактирования изображений умеют вполне сносно фильтровать фотографии по лицам. Сайты интернет-компаний (Amazon, Netflix, Pandora и многие другие) рекомендуют книги, фильмы и музыку, основываясь на ваших предпочтениях и истории покупок. Программы распознавания голоса и автоматического перевода, конечно, не выдерживают конкуренции с человеком, однако дают нам общее представление о смысле написанного или сказанного. Спам-фильтры избавляют нас от нежелательных сообщений, а автомобили к 2020 году научатся ездить практически без нашего участия.

Дальше, очевидно, все станет только лучше. С какого-то момента успехи и достижения польются непрерывным потоком. Значит ли это, что сбривать больше нечего?

Нет, не значит. Принцип Оккама гласит, что самое простое описание следует считать самым лучшим, однако не помогает нам это описание найти. Современные методы машинного обучения работают с данными довольно примитивной структуры; обычно это просто набор не связанных друг с другом свойств. Найти самое простое описание, т. е. создать небольшую эффективную программу (на каком языке, неважно), которая умела бы быстро классифицировать данные, – задача чрезвычайно трудная и принадлежит классу NP.

Урбанский алгоритм позволяет быстро решить любую проблему из NP, а значит, найти простую программу для классификации данных будет не сложнее, чем решить школьную задачку по программированию. От нас потребуется лишь подавать на вход большие обучающие выборки: всю остальную работу алгоритм сделает сам. Так мы сможем получить практически любые знания.

Мы уже знаем, что при помощи новых технологий можно победить болезни и усовершенствовать национальную американскую игру. Вернемся назад в будущее и посмотрим, как урбанский алгоритм изменил саму суть искусства.

Автоматизация творческого процесса

Урбанский алгоритм в сочетании с «бритвой Оккама» позволяет получить практически любые знания – например, понять, что делает картины притягательными, музыку – популярной, а слова – берущими за душу: ведь если P = NP, мы можем просто перебрать все потенциальные варианты. Так мы найдем процедуру распознавания гениальности, а она даст нам возможность быстро находить и гениальные произведения.

В 2022 году Демократическая партия проводила очередные праймериз в Сенат от штата Колорадо. Пит Джонсон был в избирательных списках первым с конца – но только до своей «той самой речи». За две недели до выборов в небольшом театре города Вейл Джонсон выступил с десятиминутной речью об Америке и Колорадо. Слова кандидата потрясли аудиторию; ему устроили овацию, и все тридцать два приглашенных аплодировали стоя.

Прессу на собрание не звали, однако один из присутствующих записал все на телефон и выложил в интернет. Выступление посмотрели миллионы, и тысячи людей потом клялись, что видели все своими глазами. В результате праймериз Джонсон выиграл, и после этого начались довольно серьезные разговоры о его участии в президентских выборах 2024 года. Политик планировал часто появляться перед публикой, поэтому уволил руководителя своей избирательной кампании и пригласил известного на всю страну профессионала.

Желая отомстить, экс-начальник избирательного штаба созвал пресс-конференцию и рассказал, почему речь Джонсона имела такой успех. Шансы добраться до выборов были почти на нуле, и избирательной кампании требовался мощный толчок. Штаб нанял программиста, который собрал чуть ли не сотню тысяч успешных речей, произнесенных за последние десятилетия, и с помощью урбанского алгоритма написал новую речь, где говорилось о происходящих в Колорадо и в мире событиях. После долгих репетиций Джонсон произнес синтезированную компьютером речь с блеском, а начальник штаба заплатил одному из слушателей, чтобы тот все снял на видео и выложил в интернет.

После пресс-конференции разгорелись жаркие споры. Одни были вне себя от ярости, другие не видели особой разницы между компьютером и спичрайтером. Локомотив Джонсона перестал набирать обороты; основные выборы политик проиграл, однако к 2026 году подавляющее большинство кандидатов уже вовсю создавали тексты выступлений при помощи компьютера – кто частично, а кто с начала и до конца. Все политические речи стали одинаково хороши, и, конечно, ни одну из них уже нельзя было назвать по-настоящему прекрасной.

Музыканты при помощи урбанского алгоритма дописывают знаменитые неоконченные классические произведения вроде «Турандот» Пуччини, Десятой симфонии Малера или Восьмой симфонии Шуберта («Неоконченной»), а также сочиняют новые, например – Десятую симфонию Бетховена. «Урбанская первая» – самая популярная симфония урбанского алгоритма – своим новаторским звуком привела концертную публику в настоящий восторг. Кое-кто создает даже композиции «Битлз» и Элвиса Пресли, синтезируя не только мелодию, но и голоса. Серьезные музыкальные критики утверждают, что это не искусство, поскольку элемент творчества здесь полностью отсутствует, однако люди все равно активно скачивают песни из сети.

Одни создают на компьютерах картины, другие – пьесы, романы и даже стихи… Какой-то киноман недавно сгенерировал романтическую комедию с молодыми Хамфри Богартом и Джулией Робертс, и зрители почти поверили, что актеры ради совместных съемок совершили путешествие во времени. Мечтаете увидеть «Волшебника из страны Оз» от Тима Бёртона? Так в чем проблема?

Amazon уже давно не рекомендует книги к прочтению. Теперь он может сделать для вас гораздо больше: индивидуальный роман, полностью отвечающий вашим вкусам и интересам, обойдется не дороже билета в кино. На канале NBC запустили многосерийное приключенческое «реалити-шоу» без актеров и сценаристов: каждая серия от начала и до конца генерируется компьютером. В последней версии приставки Xbox появилась игра, в которой ваша жизнь и мир вокруг создаются прямо на ходу. Сюжетные линии не предопределены заранее; игрок может действовать совершенно произвольно, а программа, не вмешиваясь, позволяет его действиям реализовываться. Из-за этого многие уже с трудом отделяют свою реальную (и не особо насыщенную) жизнь от виртуальной.

Люди в восторге от таких удивительных возможностей. Впрочем, критики в один голос твердят об отсутствии подлинного самовыражения. Вопрос о том, приведет ли появление урбанского алгоритма к наступлению новой эры в искусстве или к полной его деградации, останется предметом споров еще не одно столетие.

Первоклассный детектив

Полиция обнаружила, что урбанский алгоритм идеально подходит для раскрытия преступлений: подозреваемого он может отыскать, не имея практически ни единой зацепки. Правда, из-за этого однажды вышел небольшой скандал.

При расследовании массового убийства в Атланте, происшедшего уже в «пост-урбанский» период, полиции удалось получить образец ДНК с оставленной на месте преступления обертки от гамбургера. В национальной объединенной базе индексов ДНК – CODIS – соответствия не нашлось. Тогда один ученый из Технологического института Джорджии привлек к делу урбанский алгоритм. В результате был создан новый, натренированный на базе CODIS метод, способный по образцу ДНК определить не только физические параметры (рост, цвет глаз и кожи), но также черты характера, а иногда даже профессию. Сопоставив данные CODIS с фотографиями из полицейских досье, ученый вместе со студентами разработал алгоритм, который, обладая информацией о возрасте и наличии бороды и усов, рисовал по ДНК человека его примерный портрет.

В полиции попытались применить новый алгоритм для сопоставления ДНК с места преступления со снимками из уголовных дел. Поиск ничего не дал, и тогда алгоритм запустили на базе водительских прав. Через несколько часов подозреваемый Джордж Браун был уже под арестом. С преступлением его связывали лишь самые косвенные улики – отсутствие алиби и нарисованный компьютером портрет. Добровольно сдать образцы ДНК арестованный отказался, однако полиции удалось получить ордер; как и ожидалось, совпадение ДНК было полным. Джорджа Брауна признали виновным и приговорили к смертной казни.

Осужденный подал апелляцию. Адвокаты настаивали на том, что подобные методы расследования нарушают право на неприкосновенность частной жизни. Дело передали в Верховный суд США, который постановил, что использовать ДНК для установления личности правомерно. Ведь улику полиция получила законным путем, а затем над ней просто поработал некий алгоритм.

Несмотря на вердикт, дело вызвало волну общественного протеста. Неприкосновенность частной жизни находилась под угрозой. Тридцать восемь штатов на законодательном уровне запретили использовать образцы ДНК для каких-либо иных целей, кроме сличения с уже имеющимися в базе CODIS. А губернатор Джорджии в конечном итоге изменил Брауну меру пресечения на пожизненное заключение.

Обратная сторона медали

Появление урбанского алгоритма повлекло за собой немедленную смерть криптографии с открытым ключом. Напрямую вводить номер кредитной карты в интернете стало небезопасно. Поначалу вся электронная торговля просто остановилась, но затем крупные интернет-компании совместными усилиями перешли на старую добрую систему шифрования с секретным ключом. Вскоре для секретных ключей появился единый реестр; в каждом магазине можно было за смешные деньги приобрести флешку с миллиардом одноразовых кодов. Конечно, раньше было гораздо удобнее, но зато теперь интернет-торговля снова на плаву.

Постепенная потеря приватности многих пугает. Безобидные с виду видеокамеры распознают наши лица и могут за нами проследить; программы с удивительной точностью определяют, куда мы ездим отдыхать, какую музыку слушаем, какое кино смотрим и какие товары покупаем. Компьютеры знают о нас больше, чем мы сами. Реклама в почтовых ящиках выглядит невероятно убедительно – ведь теперь ее разрабатывают с учетом наших личных вкусов. Потенциальных террористов и магазинных воров вычисляют практически мгновенно и тут же устанавливают за ними самое пристальное наблюдение.

Больше всего мы опасаемся потерять работу. «Белых воротничков» (от секретаря и до управляющего среднего звена) постепенно заменяет урбанский алгоритм. В программу можно загрузить почти любую информацию, включая неформальные письма, аудио– и видеофайлы, а она мгновенно напишет ответное письмо, составит отчет, выдаст заключение или даже примет решение. Вместо «отдадим на аутсорсинг» теперь говорят «отдадим на урбанайзинг». Зарплатные ведомости становятся короче; чтобы вас не уволили, вы должны убедить работодателя в вашей исключительной ценности. Компании все чаще закрывают офисы службы поддержки за рубежом: вместо них устанавливаются электронные мультиязычные справочные системы, которые, судя по опросам, помогают клиентам гораздо лучше, чем люди.

В некоторых странах спешно переписывают трудовое законодательство, чтобы человека нельзя было просто взять и заменить на урбанский алгоритм. Толку от этих законов немного, поскольку остальные страны уже создали слишком высокую конкуренцию на рынке труда. Впрочем, судя по некоторым признакам, ситуация потихоньку начинает выправляться сама. Появление алгоритма послужило хорошим толчком для развития впавшей в застой экономики. В университетах ввели курс по урбанским методам оптимизации: слушателей учат быстро и легко приспосабливать урбанский алгоритм для решения любой проблемы. Со временем благодаря алгоритму появится даже больше рабочих мест, чем было потеряно. И все же многие его просто ненавидят, понимая, что не все, кто лишился работы, сумеют приспособиться к новой экономической действительности.

Правительства усердно разрабатывают законы для защиты населения от последствий внедрения алгоритма, однако научно-технический прогресс назад не развернешь. Человек адаптируется быстро; по данным соцопросов, сейчас уже мало кто мечтает повернуть время вспять и перенестись в старый добрый 2012-й, в «до-урбанскую» эру.

С небес на землю

Трудно представить, что один-единственный алгоритм способен полностью перевернуть нашу жизнь. Неужели все, что можно описать словами, можно и создать? Неужели можно без труда получать практически любые знания? Звучит невероятно, и именно поэтому большинство ученых не верят в равенство P и NP и полагают, что у нас никогда не будет ни урбанского, ни еще какого-нибудь универсального алгоритма.

Впрочем, рассказанные в этой главе сказки вполне могут стать реальностью – вне зависимости от того, равны классы P и NP или не равны. Конечно, для этого нам потребуется больше времени; к тому же в отсутствие волшебной программы, позволяющей решать сразу все задачи, придется бороться с каждой проблемой отдельно. Однако человеческая изобретательность не знает границ, так что мы в конце концов найдем способ реализовать все свои мечты.