– Александр Белов, – приподнялся со своего кресла молодой человек с сияющей улыбкой. Алексей помнил, что ему 33 года, но выглядел он примерно на 27. Подтянутый, с добрыми голубыми глазами, искренней улыбкой. Он протягивал руку для пожатия, и вскоре Алексей ощутил прохладную крепкую ладонь в своей руке.

– Итак, мне предварительно сказали, что Вы интересуетесь контрактом с лабораторией информационных технологий.

– Да, вот моё удостоверение, кстати. – Алексей протянул свои корочки.

– Да, я вижу. Сразу хочу предупредить, что детали контракта я не могу разглашать, сами понимаете, это серьёзная контора и мы очень заинтересованы в сотрудничестве. Хотя, вообще, любая фирма, государственная или коммерческая, имеет с нами дело только на условиях конфиденциальности. Вы же читали договор, надеюсь?

– Читал. Я и не хочу знать подробности и тонкости. Мне нужно в целом понять картину, что это за разработка? Да, и первый вопрос – с Максимом Лесковым Вы раньше были знакомы?

– Конечно. Мы учились вместе, на разных факультетах, познакомились на какой-то поточной лекции. Нельзя сказать, чтобы дружили, но были знакомы, конечно. Собственно, в марте этого года встретились на юбилее у Лунина. К сожалению, он умер недавно.

«Ну, и что нового я узнал, просто повторение того, что прочитал у Ивана», – с досадой отметил Алексей.

– О разработке. Наверное, Вы уже навели справки, чем мы занимаемся. Да-да, этим страшным зверем – искусственным интеллектом.

– Почему страшным зверем?

– Потому что его все боятся. Видите ли, на заре программирования все мечтали о том, что придут роботы и избавят человека от физического труда. Но пришли алгоритмы, а сейчас и нейросети. И они готовы избавить нас от умственного, хоть и рутинного, труда. Кстати, наша разработка как раз об этом. Ну, представьте себе, вы хотите подобрать людей для какой-то работы… – Белов будто настроился на долгие объяснения.

– Вроде, для этого есть сайты, хантеры всякие.

– Да, верно. Но иногда, – тут Белов остановился, словно боялся сказать лишнее, – иногда нужны люди, для государства, которых нужно подобрать по параметрам, которые не указаны на хантерах, да и на хантерах только те, кто ищет работу, а поиск нужен глобальный. Ну, по сути, это как гугл, задаешь что-то в поиске, и тебе вываливается миллион ссылок. Вы же понимаете, что такой поиск получается тупым. Потом, мы знаем прекрасно, что первыми выходят ссылки, которые проплачены. А остальные будут всегда там, на миллионной странице. Потом, миллионную страницу никогда не выведут, люди проводили исследования, максимум сто страниц можно открыть. Каков же выход? Сделать поиск более умным. И делать поиск не только по открытой информации, но и закрытой, вы же понимаете? Да, и потом самое главное. Почему-то сложилось такое мнение, что нейросеть, искусственный интеллект – это что-то такое сильно умное, анализирующее, выдающее верный результат. Увы, результат попадания чуть выше половины случаев. Почему – а всё просто. Нейросеть это как ребёнок, её обучают, тестируют, ставят оценки. И потом выпускают в жизнь. Всё зависит от учителей и от того объёма, который дали на изучение. Прямая аналогия с человеком. Если давать только таблицу умножения, то дальше таблицы умножения не пойдёт. А если начала математического анализа уже в школе – тогда и в институте будет как орешки щёлкать. Но мы отвлеклись. Итак, нейросеть, стреляющая по воробьям, точно не нужна. И результат так себе, и перелопатить такие результаты сложно. Вы же понимаете, что люди, которые вкладывают сейчас в цифровизацию, хотят достоверный результат. Но для того, чтобы его получить, нужно тоже потрудиться. То есть, на запрос «принеси то, не знаю, что» мы не получим волшебного ответа. Поэтому, наша программа имеет элементы, во-первых, экспертной системы, во-вторых, простого банального алгоритма. То есть, например, какой-то пользователь хочет найти людей по параметрам. Сначала он даёт общий запрос, как в гугле. Причём может вводить много вариантов, нейросеть это всё обрабатывает. И тут начинается диалог. Нейросеть спрашивает, уточняет запрос. Конечно, это может быть очень утомительно, если пользователь не представляет, что хочет найти. Кстати, наша альфа-версия была выпущена буквально в начале лета, и Лесков её тестировал. И сильно нервничал, почему нейросеть задаёт много вопросов. Стефания с ним намучилась.

– Стефания? Это ваш аналитик?

– Да, она аналитик на проекте, по сути, главный аналитик, но всё-таки со мной вместе. Так получается, что мы вместе и на работе, и дома. – Небрежно закончил фразу Белов.

– Так вы женаты? – будто удивился Алексей.

– Да. Но это к делу не относится. Так вот, первая версия вызвала много недовольства у Лескова, он высказывал это недовольство Стефании, а она… В общем, в положении.

– Поздравляю!

– Я её просил уже идти отдыхать, но Вы же знаете современных женщин, – со вздохом констатировал Белов.

В кабинет постучали, и в дверь просунулся сначала живот, а потом головка молодой женщины.

– Стефания, я сейчас. Это Алексей, он как раз интересуется нашим контрактом с Лесковым. Подожди меня немного.

Стефания кивнула Алексею, волосы поднялись от резкого поворота назад. Дверь захлопнулась громче обычного.

– Скоро уже, но всё ездит на работу. Вот-вот родит.

Алексей сочувственно посмотрел на Белова, вспомнив последние месяцы перед рождением сына.

– Понимаю.

– Да, на чём мы остановились. В общем, когда наша программа, имитирующая интеллект, замучила Лескова, мы решили, что в бета-версии будет немного по-другому. Во-первых, действия пользователя будут запоминаться и храниться. Поэтому именно этого пользователя программа уже будет как бы узнавать. Затем, сразу будут предлагаться жёсткие критерии отбора, мы как раз обговаривали именно их. То есть, критерии – пол, образование, ну, там пополняемый справочник, можно настроить. Когда есть критерии, мы можем составить логическое выражение. Не знаю, понимаете или нет.

– «Если выполняется, то делать так». Примерно представляю.

– Этим самым мы сразу можем отсечь миллионы слабо подходящих результатов. Вообще, чем больше условий, тем точнее результат. Проблема в другом, пользователь плохо знает математическую логику. Поэтому нам нужно создать что-то между математической, то есть машинной, логикой, и человеческой. Так вот бета-версия у нас вышла, и Лесков её даже начал тестировать. Но не успел.

– А по каким базам идёт поиск?

– Давайте так скажу – по тем базам, по которым позволяет наша лицензия.

– Понял. А вот возник такой вопрос. По сути, связан с моей работой и таким разделом, как криминология. То есть, с целью предупреждения преступлений. Можно ли как-то вычислить людей, которые опасны для общества?

Белов засмеялся, таким беззвучным смехом, что стало спокойно и хорошо. Этому молодому мужчине хотелось верить, а уж его смех мог растопить любой лёд непонимания. «Классическая внешность голливудского актёра», – именно так подумал Алексей, глядя на спокойные и тёплые черты начальника отдела по искусственному интеллекту.

– Можно, конечно, можно. Ну вот представьте. Какие люди опасны и могут совершить преступление? Вы изучали криминологию, личность преступника, насколько я понимаю, изучает эта наука.

– В целом да. Ещё среду, условия, в которых может сформироваться преступник.

– Среда – это интересно. По сути, везде, где есть момент, когда не хватает денег, еды, там может возникнуть преступление. Только вот в чём может помочь сеть, разве что собрать данные о доходах? Кстати, мы регулярно смотрим конкурсы на разработку, и, верно говорите, есть запрос на программы, которые хотят все неблагополучные семьи прогнозировать. Ну, типа на момент, когда они станут неблагополучными. Только, на мой взгляд, просто слить информацию о доходах в один большой куб мало. Нужно привлекать психологические портреты, это к вопросу о предупреждении преступлений. К тому же у нас бедность становится частым явлением. Это неизбежно при кризисе. Думаю, предупреждение преступности всё-таки не цель этой программы. Тут более широкая сфера, тут скорее поиск созидателей на различные проекты. В общем-то, такой поиск и сейчас происходит, но тут можно найти специалистов не на хантере, а вообще. Ну просто в соцсетях, например, в других источниках, очень достоверных, кстати, потому что любая цифровая активность уже давно фиксируется и обрабатывается. Работает человек и вообще не мыслит, что может пригодиться государству в каком-то вопросе. Кстати, образовательные платформы сейчас активно собирают бигдату по всем обучающимся – просто потом будет подобрать людей на проект, в фирму, думаю, что эти данные будут использованы не только государством. Для таких аналитических программ нужны данные, и государство сейчас активно их собирает.