2643 год, межзвездное пространство,

расстояние от Солнца 52882 а. е. (примерно 0.84 св. года),

борт звездолета «Красная стрела»,

с момента старта прошло 32 года

Альтаир лежал, привязанный ремнями безопасности к кровати. С того момента, как звездолет вошел в облако Оорта, маневры, и сопровождающая их качка, стали довольно частыми. Качка была не сильной, но постоянной, словно корабль покачивался на неспокойном море. Это утомляло. Альтаир попытался заснуть, но беспокойство не давало покоя. Он чувствовал себя беспомощным, прикованным к кровати, в то время как «Красная Стрела» пробиралась сквозь бескрайние просторы космоса. Мысли бродили хаотично, переплетаясь с дремотой и чувством неизбежного.

Постепенно мыли перешли к запретному эксперименту «Эврика». Альтаир в который раз сказал сам себе, что Эрика права, что одержимость была опасна, она могла привести к необратимым последствиям. Но и забыть о своём исследовании Альтаир не мог. Это было слишком важно. Слишком личностно.

Внезапный толчок вырвал его из раздумий. Корабль вздрогнул, заставив Альтаира крепче сцепиться с ремнями. «Это уже не просто маневр. Это что-то более серьезное», — тревожно подумал парень.

Вибрация стен, странная рябь обзорного экрана, хаос импульсов от нейрочипа, словно подтверждали его догадку. А потом на экране появился Константин Иванович и призвал экипаж сохранять спокойствие.

— Произошло столкновение с микрометеоритом, — вещал он, — повреждение не критичные. Всем, кроме инженерного состава, оставаться на своих местах. Не отстегивайте ремни безопасности. Повторяю, запрещается отстегивать ремни безопасности. Инженерному составу приступить к тестированию всех систем корабля.

Альтаир не являлся инженером. Потому ему оставалось только ждать. И он ждал, лежа на кровати, пристегнутый ремнями безопасности. Неизвестно действовала удручающе.

Внезапно нейрочип подал сигнал вызова. Это был Михаил.

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

— Хорошо, пап, — ответил Альтаир.

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?