Междисциплинарная исследовательская лаборатория дважды в год организовывала «спонсорскую неделю», когда сотрудники демонстрировали свои проекты корпоративным спонсорам, то есть компаниям, понимавшим потенциал того или иного исследования. Помимо благосклонности, которую обеспечивала эта информационно-просветительская акция, исследователи получали обратную связь. Хотя прогресс в работе Пикард и эль Калиуби впечатлял спонсоров, они считали объем работы над проектами недостаточным. Ученым постоянно говорили, что их технологии имеют огромный коммерческий потенциал, в частности для присвоения коммерческим продуктам марочных названий и исследования товарного рынка. Через некоторое время приложение MindReader загрузили на серверы Междисциплинарной лаборатории, и корпоративные спонсоры смогли протестировать продукт на стадии разработки. Приложение быстро стало самым скачиваемым продуктом лаборатории. Несмотря наживой интерес спонсоров, вместе с популярностью пришел и целый ряд вопросов. Самые разные компании хотели знать, что это за разработка и что она означает. Банк Америки, а также компании FOX, Gibson, HP, Hallmark, Microsoft, NASA, Nokia, Pepsi, Toyota и Yamaha продемонстрировали заинтересованность в приложении. Пикард и эль Калиуби были польщены, что их разработка может найти коммерческое применение помимо помощи людям, страдающим аутизмом, но и немного напуганы. Все же они были учеными, а не бизнесменами. Они хотели заниматься исследовательской работой, а не запускать стартапы.
Точность разрабатываемых устройств и систем продолжала постепенно повышаться. Одно из полезных качеств алгоритмов машинного обучения заключалось, в общих чертах, в том, что чем больше данных получали программы, тем лучше они становились. Некоторые модификации повышали скорость распознавания, например асимметричный сканер рта, созданный для систем распознавания лиц. Сначала системы распознавали рот человека симметрично. Но форма и расположение рта у человека часто отличается с разных сторон. При ухмылке, а также насмешливой или кривой улыбке левая сторона рта обычно отличается от правой. Сканер рта считывал данные с двух сторон независимо друг от друга, и точность распознавания значительно повысилась.
Несмотря на периодические модификации, машинное обучение еще было куда улучшать. Чтобы усовершенствовать точность программ, требовалось как можно больше примеров для обучения – огромные объемы данных. К сожалению, сотрудники группы по эмоциональному программированию не могли предоставить образцы в таком количестве. Более того, процесс получения образцов был трудоемким. Были необходимы тысячи, вернее десятки, а возможно, и сотни тысяч людей для обучения систем. Позже Пикард подсчитала, что если продолжить добывать образцы тем же способом, которым добывали до этого, процесс обошелся бы в миллиард долларов! Несмотря на все успехи лаборатории, получить такой бюджет было за гранью возможного.
Запросы от спонсоров продолжали поступать, и в конце концов Пикард и эль Калиуби обратились к директору лаборатории Фрэнку Моссу с просьбой привлечь к проекту больше исследователей. Мосс отказал, сказав, что для дальнейшего развития технологии нужно ориентироваться на бизнес-проекты. Мосс дал совет: «Пришло время действовать самостоятельно», добавив, что коммерческое использование сделает приложения более стабильными и многофункциональными16. Женщины хотели заниматься исследованиями, а не управлять компанией, но понимали, что выход на рынок неизбежен. Чтобы усовершенствовать разработку и повысить ее качество, придется выйти за пределы привычной академической среды и с головой погрузиться в жестокий мир бизнеса.
Глава 5
Начало эмоциональной экономики
Лас-Вегас, Невада – 5 ноября 2029 года
Джейсон откинулся на спинку кресла, глядя поверх карт на соперников. У него два короля и две двойки. Непростая ситуация, но до середины игры еще далеко. Даже с учетом того, что это финал чемпионата мира по эмо-покеру, спонсируемого Budweiser.
Игроки смотрели друг на друга через стол, оценивая соперников. Точнее, использовали специальные программы, чтобы присмотреться друг к другу. К их визорам крепились веб-камеры и пара считывающих контактов, передающих данные непрерывным потоком. Разумеется, потоки шифровались с помощью квантовых алгоритмов, чтобы ни у кого не было возможности подключиться к чужому устройству и перехватить сигнал. Ставки были высоки.
Джейсон сосредоточился на Дмитрии, бесспорно, самом крутом и сильном игроке из всех, кого он когда-либо встречал. Джейсон знал свою роль: оставаться настолько холодным и нечитаемым, насколько это возможно для человека, и пусть эмоционеры делают свою волшебную работу. Его дыхание было медленным и ровным, и данные начали поступать потоком.
Дмитрий был уверен в себе. До крайней степени. Его показатели уверенности в 99,1% были почти нереально высокими. Практически недосягаемыми. Последний раз Джейсон видел подобное в Рио, когда перед ним с небывалой уверенностью выложили флэш-рояль. Тогда он проигрался в хлам. Но что-то было не так, и это что-то было на границе потока данных. Нюанс, которого не должно было быть. Он тщательно проверил данные и наконец заметил. Видеотрансляция выражения лица Дмитрия показывала намек, крошечный намек на удовольствие как после секса.
Разумеется, он маскировался. Как и все остальные. Это был единственный способ добиться такого уровня игры. Но его маскировка была другой. Он хотел отвлечь внимание. Но от чего?
Едва уловимое выражение, почти незаметный блеск в нижней части глаза Дмитрия выдал его. Противником Джейсона был не он. Он был отвлекающим маневром. Блефом. Подсадкой, чтобы сбить Джейсона с толку. Он не играл; он держал свою симпатическую нервную систему под жутким контролем. Настоящим соперником Джейсона был Григор, сидевший справа от него на дальнем конце стола. И Джейсон знал, что Григор не расслаблялся. Намеренной неосторожной улыбкой Джейсон раскрыл блеф Дмитрия. Это был его турнир. И Джейсон собирался выиграть.
* * *
Мы находимся на пороге новой эмоциональной экономики, и, как в партии в покер, ставки в ней высоки.
Хотя это самое начало, наши технологические возможности и рыночный спрос уже достигли того этапа, когда то, что раньше было диковинным, становится практически неизбежным.
Как это будет проявляться? Как и в случае с другими новыми научными разработками, их будут активно продвигать в новых бизнес-проектах, и между ними возникнет конкуренция за возможность первыми появиться на рынке. Но, как было сказано раньше, выход первым на рынок не гарантирует продукту ни долговечности, ни успеха1. Это далеко не первое поколение технологий, и мы чему-то научились за время их развития. Спонсоры будут вкладывать деньги в поисках нескольких победителей, чей продукт будет долговечным. Оценки взлетят, возможно, даже дойдя до смешного, а потом пузырь или лопнет, или сдуется до прежних размеров. В результате наступит период недовольства, а потом несколько отчаянных инвесторов будут осторожно прощупывать почву, и цикл повторится. Так начнется второе поколение эмоционального программирования.
На рынке появится экосистема компаний и заполнит еще незанятые экономические ниши. Упрочив свои позиции на рынке, они поддержат и дадут начало новым компаниям и услугам, существование которых ранее не было возможным.
