Что умеют «воспринимать» компьютеры? Если коротко — гораздо больше, чем мы с вами. Они могут распознавать звук, свет, касание, различные типы движения, считывать биометрические данные вроде сердцебиения и отпечатков пальцев, измерять скорость потока жидкостей, атмосферное давление, радиацию, температуру, расстояние и засекать местоположение1.

Сколь бы удивительными ни были возможности человеческих органов восприятия, компьютеры лучше справляются с измерением веса и пространственных параметров, так как обладают безграничным терпением и могут быть настроены на значительно большую точность замеров. Человек видит лишь в небольшом отрезке спектра и слышит только в малом диапазоне частот. Пусть порой мне кажется, что у моего отца в голове компас, все же большинство из нас, оказавшись в незнакомом месте, рискует безнадежно заблудиться без указателей и GPS.

Что из воспринимаемого человеком не может быть считано машиной? Современные системы не очень надежны в том, что касается распознавания и толкования особенностей мимики, жестов и эмоций, хотя технологии в этой области сейчас переживают бурный рост и алгоритмы улучшаются.

При этом мы все же можем встроить датчики в предметы обихода в целях сделать волшебными последние. Из датчиков самыми дешевыми являются выключатели (они встроены в GlowCap), светочувствительные диоды (они позволяют SunSprite измерять освещенность) и акселерометры. Браслет Nike FuelBand отслеживает физические упражнения при помощи встроенного акселерометра. В процессе бега датчик распознает периоды, когда ступня находится в движении, и замеряет время ее соприкосновения с землей. Рассчитывая таким образом ваш шаг, браслет может измерять пройденную дистанцию. Он показывает количество шагов, сожженных калорий и единиц под названием «fuel points» (буквально — «топливные баллы»), которые уже являются собственным изобретением Nike. Если представить соотношение «работа/цена» для датчиков в виде графика, то на другом его конце окажется Google Chauffeur (ПО для машины с автопилотом), который функционирует на основе системы лазерных оптических датчиков LIDAR стоимостью $100 000. Эти фантастические датчики пучком лазерных лучей 60 раз в секунду сканируют находящиеся поблизости здания, людей и автомобили, чтобы создать трехмерную карту пространства.

В любом измерении, в любой своей ипостаси человеческие органы восприятия уступают технологиям в точности и, разумеется, терпении. Исключение составляют только обоняние и вкус. Современные технологии позволяют видеть в темноте, используя инфракрасную часть спектра или сонары, подобно дельфинам и летучим мышам. Специализированные датчики лучше распознают звуковые волны в большем диапазоне частот (например, низкочастотные сейсмические датчики). Они также обладают чувствительностью в областях, целиком недоступных человеку, как, например, антенны, улавливающие радиосигналы, и вышки сотовой связи. Что уж говорить о почти непостижимых скоростях, с которыми работают гигабитные оптоволоконные кабели, в одно мгновение передающие куски информации размером с энциклопедию на другой конец земного шара.

В отличие от человека искусственные системы плохо справляются с комбинированием данных из разных каналов восприятия. Разработка обучаемых систем — это довольно сложная задача сама по себе, а создание таких, которые могут «отделять зерна от плевел», еще сложнее. Искусственные системы часто оказываются недостаточно гибкими и адаптивными для автоматического отсеивания лишней информации. Они плохо «понимают» разницу между явлением важным и просто выбивающимся из статистики. Поэтому разработчики делают упор на сильные стороны технологий — их безграничное терпение, точность и огромный объем памяти, чтобы потом соединить эти свойства с гением человеческого разума, с его способностью к синтезу идей и творческому прозрению. В результате этого союза человека и машины волшебные объекты дадут нам больше возможностей. Больше всезнания, больше телепатии, бессмертия, неуязвимости, телепортации и самовыражения.