И вот тут человечество сделало следующий шаг – слияние двух типов баз и применение технологии нейронных самообучающихся сетей. Появилось понятие «фокуса данных». Первая жесткая база данных хранила только ссылки на сами объекты, но не хранила их. Вторая – масштабируемая и огромная – уже располагала их детальными описаниями. Нам не нужно в данный момент времени полностью знать, что такое карандаш, все его типы и где они валяются или где их видели – нам нужен просто один карандаш под рукой именно сейчас. Вот тут первая база и помогала быстро отыскать по заданным условиям его, а вот дальше уже обращалась к огромному хранилищу – нам нужен именно красный карандаш, надгрызенный с одного конца и хорошо заточенный, наш любимый. По ссылкам и вытаскивали данные из хранилища последовательно – все нужные нам признаки. Фокус данных предполагает одну простую мысль: для использования объекта нам не требуется все его описание, достаточно выявить его основные признаки, а выявлять их удобно именно из жесткой структурированной таблицы. А потом человечество сделало еще один маленький шаг: связало возможные действия с объектами данных. Именно возможные – что-то вроде аллертов. Просто свойство объекта – действие такое-то, за которое и отвечала нейронная сеть. Действия были обучаемыми! Мелочь, но нам стало достаточно знать один признак, чтобы вытащить все возможные действия с ним, но опять только те, что в «фокусе». Ночь, постель, девушка в ней и никого рядом, отношения у вас в статусе «очень близкие» – согласитесь, вариантов действий не много, и компьютеру не требуется перебирать все варианты, чтобы выбрать вариант действий. Решение вы можете принять быстро, или не вы – это может сделать и домашний робот, укрыть одеялом, например.
Все эти маленькие шажки смогли сделать возможным одно: рождение искусственного интеллекта. Любой кусок железа теперь обучался – не требовались огромные серверы для обработки всех данных, чтобы принять решение. Нужно только хранилище данных, общее хранилище данных и умение строить взаимосвязи. Были и печальные итоги прогресса – неожиданно выяснилось, что очень много людей тупее кофеварки. Но это были самые ценные члены общества – они были идеальными потребителями, а решения им помогали принимать их многочисленные помощники, были бы деньги. Вот так и появились игры глубокого погружения, в которых боты были ничуть не глупее людей, а прорисовка мира была просто великолепной. Да и как ей быть другой, если мы обычно не обращаем внимания на пейзаж, но если вы начнете разглядывать дерево, то увидите каждый листик на нем, и так вплоть до молекул. Но пока вы проходите мимо них, не заостряя внимания, то и видите лишь ключевые комбинации объектов «дерево». Все просто – что нам не интересно, то прорисовывается слабо, да и зачем рисовать то, что вы не заметите.
Меня зовут Олег, я – «тыжпрограммист». Обычно занимаюсь тем, что обучаю машины действиям. Мы не загоняем массив данных с описанием всех предметов. Зачем? Есть облачные хранилища – вот там все и лежит. На самих машинах только главная база с действиями и быстрыми ссылками на ключевые объекты – этого достаточно для работы, и не надо обучать каждый чайник правильно кипеть. Все понятия у нас есть, а вот применимость их к нашему продукту мы и определяем, да и алгоритмы действий тоже надо создать. Обучение базовое, но сложность именно в том, что предусмотреть все нельзя и надо обучить эту железяку принимать решения самостоятельно. Называется весьма замысловато: «определение первичных ключей и критичных решений». Думаете, просто? Я вас разочарую, но ведь если чайник позволит себе пролить на вас кипяток, то вы уже больше не купите его у нас. Но иногда вам надо специально пролить из него воду, и как это знать бедному чайнику? Постоянно изменяются условия существования чайника, и ему требуется принимать сложные решения – вот тут я и выстраиваю ему приоритеты. Ну, это я так упростил, сложнее всего с ванными – никогда не угадаешь, как сегодня надо человеку, тут уж да, грешен – возникает желание сварить этих тупых засранцев, чтобы мылись при одной температуре и ничего в ванну не пихали лишнего, особенно противоположный пол.
И да, я, как все «тыжпрограммисты», люблю поиграть в игры. Даже капсулу глубокого погружения купил, со своей памятью и написанными мною ключевыми скриптами – враг или друг, спасаться бегством или накостылять супостату; вот эти подборки очень помогали в играх лидировать или хотя бы не проигрывать каждый раз. Это я тоже упростил, но сами алгоритмы выбора были мною хорошо отлажены, и я их просто переносил в игры, что мне очень облегчало жизнь. Раньше таких,