Корабль поколений

— Привет, Альтаир, — сказал он, — ты там… не переживай. Все нормально. Мы проверяем системы корабля, ничего критического не происходит.

— Хорошо, пап, — ответил Альтаир.

Глава 109

2643 год, межзвездное пространство,

расстояние от Солнца 52899 а. е. (примерно 0.84 св. года),

борт звездолета «Красная стрела»,

с момента старта прошло 32 года и 3 дня

— А почему никто не выходит в открытый космос, чтобы проверить обшивку? — спросил Альтаир, когда помогал отцу с тестами бортового компьютера.

— Зачем? Для этого есть роботы.

— Но мы же проверяем после роботов глазами. Не доверяем им. А что если и камерам нельзя доверять?

Михаил в ответ снисходительно рассмеялся.

— Камеры они просто фиксируют изображение. А роботы используют алгоритмы компьютерного зрения, чтобы распознать дефекты. Это совсем разные вещи.

— А в чем разница? И то и другое — техническое средство же.

— Ты, похоже, плохо разобрался в том, как работают алгоритмы компьютерного зрения и вообще искусственный интеллект. Иди и прочитай еще раз.

— Нет, я хорошо разобрался.

И он начал пересказ:

— В основе искусственного интеллекта лежат искусственные нейронные сети, которые являются совокупностями математических моделей связанных друг с другом нейронов. Типичная модель нейрона — это сумма входных сигналов, умноженных на весовые коэффициенты, к которой применяется специальное нелинейное преобразование…

— Не продолжай. Вижу, что выучил. Ты лучше скажи, в чем кардинальное отличие между нейросетями и строгими алгоритмами?

— Строгие алгоритмы дают точный и гарантированный результат. Нейросети дают вероятностный результат, его правильность не гарантируется на сто процентов.

Михаил кивнул, удовлетворённо поглядывая на сына.

— Верно. Строгий алгоритм, как швейцарские часы, работает чётко по инструкции. Если входные данные верны, результат будет всегда один и тот же. Нейросеть же — это более гибкий инструмент. Она обучается на примерах, и её ответ зависит от того, как она была обучена, и какие данные ей предоставлены. Она может найти закономерности, которые не заметны для строгого алгоритма, но она также может делать ошибки, особенно если данные шумные или неполные.

Он подошёл к огромному панорамному экрану, за которым раскинулось бескрайнее звёздное небо.

— Понимаешь, Альтаир, роботы с алгоритмами компьютерного зрения — это как раз такие строгие алгоритмы. Они ищут конкретные дефекты на обшивке — трещины, вмятины, и т. д. Если дефект соответствует заданному образцу, робот его обнаружит. Если нет — нет. Но что если появится нечто неизвестное, что-то, чего не было в обучающей выборке? Робот его просто не заметит. Нейросети частично решают эту проблему. Они могут на основании обучающей выборки делать обобщения и даже обнаруживать как раз таки новые дефекты. Но, бывает, что они ошибаются: хороший участок обшивки принимают за дефектный, а дефекты иногда пропускают.

Михаил повернулся к сыну, его взгляд стал серьёзнее.

— А человеческий глаз… человеческий глаз — это как гибридная система. В нём сочетаются и строгие алгоритмы обработки изображения, и нечто более сложное, интуитивное, способное распознать аномалию, даже не понимая, что это за аномалия. Поэтому мы и проверяем после роботов. Чтобы исключить случайные пропуски.

Он похлопал сына по плечу.

— Так что ты прав, задавая свои вопросы. Доверие к технике — это хорошо, но полного доверия быть не должно. Всегда нужно быть готовым к неожиданностям. И помни об этом, когда будешь работать со своими нейросетями. Они могут дать верный ответ, но они также могут обмануть. Критическое мышление — это важнейший инструмент учёного. Даже в 2643 году.

— Но если за роботами все равно приходится проверять, то тогда зачем нужные все эти нейросети?

— Потому что они значительно сокращают объем работы. Проверять не так много, как если бы мы все смотрели сами.

Альтаир нахмурился, обдумывая слова отца.

— То есть, нейросети — это как фильтр, который отсеивает большую часть обычных изображений, оставляя только те, которые кажутся подозрительными?

— Именно, — подтвердил Михаил. — Это как золотоискатель, который просеивает тонны песка, чтобы найти несколько крупиц золота. Нейросеть просеивает изображения обшивки, выявляя потенциальные аномалии. Наша задача — проверить, насколько эти аномалии реальны.

— И часто нейросети ошибаются?

— Бывает по-разному. Все зависит от качества обучения и сложности задачи. Чем лучше обучена нейросеть, тем меньше ошибок она совершает. Но совсем без ошибок не бывает. Всегда есть риск ложного срабатывания или пропуска цели.

— А можно как-то улучшить работу нейросетей? Сделать их более надежными?

Михаил улыбнулся.

— Конечно, можно. И этим сейчас занимаются тысячи ученых по всему миру. Разрабатываются новые архитектуры нейросетей, новые методы обучения, новые способы обработки данных. Это непрерывный процесс. Машинное обучение — это как живой организм, который постоянно развивается и совершенствуется.

Он снова посмотрел в экран на звездное небо.

— И ты тоже можешь внести свой вклад в этот процесс, Альтаир. Даже здесь, на звездолете, ты можешь заняться разработкой алгоритмов, которые помогут экипажу принимать более эффективные управленческие решения, улучшить работу реактора, оптимизировать расчет траекторий, анализировать снимки с телескопов. У тебя есть талант к науке, пытливый ум и желание познавать новое. Главное — не останавливаться на достигнутом, всегда искать новые пути и решения. И помнить о том, что знания — это сила, но и большая ответственность.

Альтаир кивнул, чувствуя прилив вдохновения. Слова отца вселили в него уверенность и надежду.

— Пап, а ты не думаешь, что в будущем нейросети смогут полностью заменить человека в анализе изображений?

Михаил на мгновение задумался.

— Возможно, когда-нибудь это и произойдет. Но я думаю, что человек всегда будет нужен для контроля и принятия окончательных решений. Даже самая умная машина не сможет заменить человеческую интуицию и опыт. В конечном итоге, ответственность всегда лежит на человеке.

Он похлопал сына по плечу.

— Ну ладно, хватит философствовать. Пора возвращаться к работе. Нам еще нужно проверить логи с датчиков космических лучей и провести диагностику системы навигации. А то, знаешь ли, мало ли что еще может случиться в этом бескрайнем космосе.

Они некоторое время молча работали, но потом Альтаир спросил:

— Пап, а все-таки, насчет выхода в открытый космос… Не может ли так случиться, чтороботы не справятся. И тогда выйти придется человеку?

— Да. Возможно и такое. Для этого у нас есть скафандры.