Дождь барабанил по окнам коворкинга "InnoHub", расположенного на двадцать третьем этаже торонтского небоскреба в финансовом районе. За стеклом мелькали огни вечернего города, размытые потоками воды. Эмма Андерсен сидела за своим рабочим местом, погруженная в код, когда мир начал меняться.
Сначала это были мелочи – те самые детали, которые большинство людей просто не заметили бы. Ее приложение для анализа социальных сетей "EmotiTrend" начало выдавать странные паттерны. Алгоритмы искусственного интеллекта, которые она разрабатывала три года, вдруг стали находить в постах пользователей скрытые закономерности, образующие сложные узоры.
– Лукас, посмотри на это, – позвала она коллегу, не отрывая взгляда от экрана.
Лукас Мортенсен – программист-теоретик с взъерошенными русыми волосами и всегда покрасневшими от недосыпа глазами – подкатил свое кресло к ее столу. На нем была та же черная толстовка с логотипом GitHub, что и вчера. И позавчера тоже.
– Что не так с эмоциональной картой? – спросил он, потягивая уже остывший кофе из кружки с надписью "Нет багов – нет работы".
На экране отображалась тепловая карта эмоциональной активности пользователей социальных сетей за последние сутки. Обычно она показывала хаотичное распределение настроений – радость, грусть, гнев, страх – случайными пятнами по всей карте мира. Но сейчас.
– Это невозможно, – прошептал Лукас, наклоняясь к монитору.
Эмоции складывались в четкие геометрические узоры. Волны радости прокатывались по континентам синхронными импульсами, а очаги гнева образовывали правильные спирали, словно кто-то невидимый дирижировал человеческими чувствами. Из Токио расходились концентрические круги удивления, в Лондоне формировалась идеальная восьмиконечная звезда печали, а между Нью-Йорком и Лос-Анджелесом пульсировал ровный мост из страха.
– Может, глюк в коде? – предположила Эмма, но пальцы уже летали по клавиатуре, проверяя алгоритмы.
Она открыла консоль и запустила диагностику. Строки кода мелькали на экране – каждая знакомая, каждая написанная ее собственными руками. Система обработки естественного языка работала безупречно. Алгоритмы машинного обучения функционировали в пределах нормы. Но результат.
– Код чист, – констатировала она. – Более того, он работает лучше, чем когда-либо.
И это была правда. Точность предсказаний эмоциональных трендов подскочила с обычных 73% до невероятных 94%. Система начала предугадывать вирусные посты за часы до их публикации, предсказывать массовые настроения с математической точностью.
