На заре новой эры. Автобиография отца виртуальной реальности - [122]

Большинство членов команды разработчиков Eyematic были бывшими учениками знаменитого нейрофизиолога Кристофа фон дер Мальсбурга. Также в работе над этим проектом поучаствовали и несколько человек из основного штата Veeple, в том числе Чак и еще несколько первых инвесторов, хотя душой и сердцем проекта был Хартмут Невен. В конечном итоге проект приобрела компания Google.

Должен признать, что меня раздражало работать над некоторыми из первых программ эффективного распознавания и отслеживания лиц. Не рождалось ли с нашей помощью чудовище? Я использовал некоторые прототипы Eyematic для воплощения действующих моделей отвратительных технологий, сцены с которыми вошли в фильм «Особое мнение», например рекламные щиты, которые засекают каждого, кто пытается скрыться от полиции, показывая всем его местоположение.

Причина, по которой я продолжал работу, заключалась в том, что я чувствовал, что польза, которую она принесет, значительно перевесит мерзкий потенциал тотальной слежки. Если мы могли добиться того, чтобы с помощью машинного зрения можно было распознавать лица и отслеживать выражения лиц и так далее, нельзя ли применить те же возможности для использования одних редакторов с помощью других? Мы смогли бы наконец избавиться от временных решений и создать настоящую фенотропную систему с правильными зазорами.

В этом случае фенотропный редактор поддерживал бы не любой интерфейс или метод взаимодействия, а лишь собственный пользовательский интерфейс. Не было бы ни протоколов, ни абстрактных переменных для документов. Ни ИПП[155].

Алгоритмы машинного зрения и машинного обучения одного редактора применялись бы для интерпретации и управления виртуальной рукой, которая бы виртуально взаимодействовала с другим редактором. Редактор не мог «рассказать», управляет ли им в данный момент человек или другой редактор, потому что интерфейс в обоих случаях был бы идентичным.

Природа кода внутри редактора, благодаря которой редактор выполняет определенные действия с другим редактором, не регулировалась бы никакими стандартами. Равно как и средства программирования этого редактора.

Некоторые редакторы можно будет натренировать на действие (тем же способом, каким мы тренируем алгоритмы машинного обучения на примерах), а другие пришлось бы непосредственно запрограммировать. И все они взаимодействовали бы друг с другом как человек пожелает.

Я искренне считаю, что этого выигрыша достаточно, чтобы перевесить проблемы со слежкой. Если наши информационные системы можно было создавать по принципам, схожим с фенотропными, о которых я рассказал, то в конечном итоге мы бы использовали инструменты, не требующие от нас принимать абстракции повсеместно и навсегда.

С этого момента наши информационные системы будут служить формами для выплавки многих аспектов общества – и руководством для многих молодых людей в том, как стать личностью в обществе, – шагом к информационной архитектуре с изменяющимися абстракциями, которые возможно отменить, и важнее этого нет ничего. Именно так в далеком будущем можно будет поощрять открытость и свободу.

Понимаю, что такие устремления могут показаться чем-то сродни эзотерике, а также ужасающе слепой верой и даже утопическим порывом, но на самом деле это попытка перерасти утопию.

Оставив в стороне глобальные идеи, скажу, что было здорово в конце концов добиться того, чтобы лица аватаров могли отслеживать выражения человеческих лиц. Какое-то время я вместе со своей группой экспериментировал с выражениями лиц аватаров в клубах, таких как Knitting Factory в Нью-Йорке в 1990-е. За нами находился большой экран, на котором эксцентричные музыканты превращались в аватары, например коррумпированных политиков тех времен. (Хотя если вспомнить те времена, не такой уж это был и разгул коррупции.)

Мудрость несовершенства

Поскольку модули идеальной будущей фенотропной системы будут сообщаться при помощи поверхностных средств, задействующих машинное зрение и прочие техники, которые обычно ассоциируются с искусственным интеллектом, множество хитрых маниакальных хакерских уловок станут просто бесполезными.

Например, станет сложно ввести в компьютер вредоносный код через сеть глубинного обучения, скажем, наведя камеру на изображение, которое предположительно может нести опасность заражения. Сложно не значит невозможно, но попытки достичь совершенства в безопасности – всегда бесполезная затея.

Уточню: ввести вредоносный код, используя изображение, можно (и это происходит постоянно), но это легко сделать, лишь когда программа принимает картинку бит за битом и обрабатывает ее, используя строго определенный протокол.

Строгие протоколы легко обойти, потому что можно изобрести уловку, которую не предвидели разработчики оригинала. Типичный пример: многие биты размещены в изображении иначе, чем в протоколе, который определяет картинку. Когда изображение принято программой, некоторые биты попадают в ту часть компьютера, где их не ожидали, и эти лишние биты могут содержать вредоносный код.

Заражение компьютеров, использующих подобного рода стратегии, возможно, обусловлено человеческим фактором больше всех остальных случаев заражения, происходящего на планете Земля.