Наверное, это была неизбежная победа. В ходе соревнования Watson мог пользоваться 200 миллионами страниц контента,
[641] в том числе полным текстом «Википедии». Справедливости ради надо сказать, что машина не имела доступа в интернет и могла использовать только то, что было заранее загружено в ее «мозг» объемом в 16 терабайт. Мозг Watson – огромная параллельная вычислительная система, состоящая из девяноста серверов IBM Power Эта система способна «читать» 500 гигабайт информации в секунду, или, если воспользоваться «бумажным» эквивалентом, 3,6 миллиарда книг в час.
И это одно только «железо». Еще большим прорывом стало программное обеспечение DeepQA, которое позволяет Watson «понимать» естественный язык – например, те вопросы и ответы, которые могут встретиться в передаче Jeopardy!. Для этого Watson должен был уметь не только понимать контекст, сленг, метафоры и каламбуры, но и собирать свидетельства, анализировать информацию и генерировать гипотезы.
Конечно, не все хорошие вещи удается сделать компактными. В данный момент Watson занимает пространство комнаты среднего размера. Но это вскоре изменится. Ведь закон Мура и экспоненциальное мышление научили нас тенденции: то, что сейчас занимает комнату, вскоре будет помещаться в карман. Более того, такая вычислительная мощность вскоре будет доступна повсеместно – в одном из множества вычислительных облаков, которые сейчас разрабатываются, – и при этом будет бесплатной или практически бесплатной.
Так зачем же может быть нужен подобный компьютер? Компания Nuance Communications (выросшая из первого стартапа Курцвейла, который назывался Kurzweil Computer Products) объединилась с IMB, медицинской школой Университета штата Мэриленд и Колумбийским университетом для того, чтобы отправить Watson в медицинскую школу.
[642] По словам доктора Герберта Чейза, профессора клинической медицины в Колумбийском университете,
[643] «Watson потенциально способен сократить время, которое требуется на то, чтобы поставить пациенту правильный диагноз». Машина также может разрабатывать для каждого пациента персональные варианты лечения – эту способность доктор Элиот Сигел, профессор и вице-председатель отделения диагностической радиологии при Университете штата Мэриленд,
[644] объясняет таким образом:
Представьте себе суперкомпьютер, который не только хранит и сопоставляет данные пациента, но также моментально интерпретирует записи, анализирует дополнительную информацию и соответствующие статьи из медицинских журналов, а также выдает возможные диагнозы и варианты лечения с точно подсчитанной вероятностью каждого возможного результата терапии.
Но постановка правильного диагноза зависит от точной информации, которую не всегда возможно извлечь из одной лишь беседы с пациентом. Даже самым блистательным диагностам, чтобы сделать правильный вывод, нужны рентген, компьютерная томография и анализ крови. Однако большая часть современного высокотехнологичного оборудования в больницах занимает много места, стоит больших денег и потребляет много энергии – и, соответственно, не слишком доступна небогатому пациенту, не говоря уже о странах третьего мира. Но давайте зададим себе тот самый знаменитый DIY-вопрос: «Что бы сделал Макгайвер?» Он бы вывернул карманы и сделал все, что нужно, с помощью скотча, куска бумажной салфетки и слюны. И, как выясняется, это именно то решение, которое нам нужно.
Диагностика с нулевой стоимостью
Скотч? В самом деле? Когда Карлос Камара
[645] поступил на докторантуру Университета штата Калифорния в Лос-Анджелесе, чтобы изучать физику высоких энергий, он и не подозревал, что вскоре будет сидеть в темной комнате и экспериментировать с липкой лентой – и что это резко понизит стоимость услуг здравоохранения по всему миру. Камара знал, что при разрушении некоторых кристаллических веществ возникает свет (именно поэтому, когда вы разгрызаете леденец Life Saver, происходит крошечная вспышка). Это явление называется триболюминесценцией. Камара экспериментировал с триболюминесценцией в среднем вакууме и обнаружил, что некоторые материалы излучают не только видимый свет, но и рентгеновские лучи. Возник вопрос: какие именно материалы? Он перепробовал кучу всего – и наконец отмотал в темноте небольшой кусочек клейкой ленты. «Я был потрясен, – говорит он, – скотч не просто светился сильнее всех материалов, что я тестировал, он еще и испускал рентгеновские лучи».
Это открытие стало большой научной сенсацией и даже появилось на обложке журнала Nature
[646] (а затем – в эпизоде сериала «Кости»
[647]). Вскоре после премьеры этого эпизода Камара объединил усилия с продюсером сериала Дейлом Фоксом,
[648] и они вместе основали компанию Tribogenics, цель которой – создать самый маленький и самый дешевый в мире рентгеновский аппарат.
Вместо устройства размером с посудомоечную машину, которое стоит четверть миллиона долларов и имеет в основе технологии XVIII века – то есть, в сущности, вакуумные трубки, подключенные к источнику энергии, – ключевой компонент в устройстве Tribogenics (то, что Камара называет «рентгеновским пикселем») стоит менее одного доллара, имеет размер в половину флэшки и использует триболюминесценцию, чтобы генерировать рентгеновские лучи. Группы этих пикселей могут быть организованы в любую форму любого размера. Матрица 35 на 45 сантиметров может сделать рентгеновский снимок грудной клетки; длинная кривая даст вам томографию. Учитывая то, что эти пискели потребляют очень мало энергии – менее одной сотой того, что требуется традиционному рентгеновскому аппарату, – эта энергия может поступать от солнечной панели или ручного генератора. Дейл Фокс объясняет:
