Конго. Научно-фантастический роман
Шрифт:
И компьютер нашел город.
В мае 1979 года Росс получила компьютерное изображение участка очень старых вторичных джунглей почти геометрически правильной формы. Участок располагался на западном склоне действующего вулкана Мукенко и имел координаты два градуса северной широты и три градуса восточной долготы.
Компьютер определил, что возраст вторичных джунглей составлял от пятисот до восьмисот лет.
— И вы послали туда экспедицию? — спросил Эллиот.
Росс кивнула.
— Да, три недели назад. Экспедицию вел южноафриканец Крюгер. Экспедиция подтвердила
— И что же случилось потом? — спросил Эллиот.
Эллиот еще раз просмотрел видеозапись.
Он внимательно следил за черно-белыми кадрами. На них были хорошо видны руины разрушенного, еще дымящегося лагеря, несколько тел с раздавленными черепами. Потом на экран надвинулась тень, и камера как бы отъехала, показывая очертания чьей-то громадной фигуры. Эллиот согласился, что изображение очень похоже на тень гориллы, но настаивал на своем:
— Гориллы на такое не способны. Это мирные травоядные животные.
Эллиот и Росс просмотрели до конца запись, а потом и восстановленное компьютером изображение головы самца гориллы.
— Вот „земная правда“, — сказала Росс.
Эллиот не был так уверен. Он в третий раз просмотрел последние три секунды записи, сосредоточенно изучая голову. Изображение было расплывчатым, очень нечетким, и все же даже на этих кадрах что-то его смущало, хотя Эллиот не мог сразу сказать, что именно. Конечно, такое поведение не типично для гориллы, но тут было что-то еще… Нажав кнопку „стоп-кадр“, он стал разглядывать неподвижное изображение. Шерсть на морде и на теле животного была серой, безусловно серой, а не черной.
— Можно повысить контрастность? — обратился он к Росс. — По-моему, этот кадр какой-то обесцвеченный.
— Не знаю, — ответила Росс, нажимая на клавиши. — Мне он кажется вполне приличным.
Сделать кадр более темным не удавалось.
— У него слишком светлая шерсть, — сказал Эллиот. — Гориллы намного темнее.
— Но это обычный диапазон контрастности при видеосъемке.
Теперь Эллиот был убежден, что для горной гориллы шерсть у снятого видеокамерой существа слишком светлая. Или это неизвестный подвид, даже новый вид. Новый вид больших человекообразных обезьян, живущих в восточном Конго… Эллиот напросился в эту экспедицию, чтобы проверить реальную основу снов Эми, что, конечно, было удивительнейшей психологической загадкой, но теперь ставки резко поползли вверх.
— Вы думаете, это не горилла? — спросила Росс.
— Есть способы проверить, — не сводя взгляда с экрана, серьезно ответил Эллиот.
Самолет летел дальше на восток.
ГЛАВА 2. ЗАДАЧА В-8
— Что я должен сделать? — переспросил Том Симанз, плечом прижимая телефонную трубку к уху и переворачиваясь на другой бок, чтобы взглянуть на будильник.
Было три часа утра.
— Сходи в зоопарк, — повторил Эллиот.
Его голос был как-то необычно искажен, как будто звук доносился из-под воды.
— Питер, откуда ты звонишь?
— Сейчас мы где-то над Атлантикой, — сказал Эллиот. — Летим в Африку.
— У вас все в порядке?
— Все отлично, — ответил Эллиот. — Но утром прежде всего отправляйся в зоопарк.
— И что мне там делать?
— Возьми видеокамеру и сними горилл. Попытайся запечатлеть их в движении. Для функции классификации очень важно, чтобы они двигались.
— Я лучше запишу, — сказал Симанз.
Симанз составлял для сотрудников „Проекта Эми“ самые разные программы и привык к необычным запросам, но только если эти запросы поступали не среди ночи.
— Какой функции классификации?
— Когда снимешь горилл, просмотри все имеющиеся в нашей библиотеке фильмы о них, о любых гориллах — диких, прирученных, из зоопарков, каких угодно. Чем больше будет у тебя кадров, тем лучше. Главное, чтобы животные были в движении. А за базу лучше всего возьми шимпанзе. Все, что у нас есть о шимпанзе. Перенеси данные на ленту и вырази их математической функцией.
— Какой функцией? — зевнул Симанз.
— Той самой, которую ты придумаешь, — сказал Эллиот. — Мне нужна многопараметрическая функция классификации, не противоречащая ни одному изображению.
— Ты имеешь в виду функцию распознавания образов?
Симанз уже предложил несколько функций распознавания образов для языка жестов Эми; с их помощью им удавалось круглосуточно следить за ее „разговорами“. Написанная на базе этих функций программа составляла предмет гордости Симанза; в своем роде она и в самом деле была очень оригинальной.
— Называй, как хочешь, — сказал Эллиот. — Мне нужна функция, которая позволяла бы отличить гориллу от других приматов, например шимпанзе. Так сказать, видодифференцирующая функция.
— Ты смеешься? — сказал Симанз. — Это задача типа В-8.
Среди программ по распознаванию образов так называемые задачи типа В-8 были наиболее сложными. Десятки программистов потратили годы на то, чтобы научить компьютер отличать „В“ от „8“, потратили именно потому, что разница казалась очевидной. Но то, что очевидно для человеческого глаза, оказалось далеко не само собой разумеющимся для сканера компьютера.
Сканеру нужно давать четкие команды, а составить их оказалось намного труднее, чем можно было бы себе представить, особенно если речь шла о рукописных текстах.
Теперь Эллиоту потребовалась программа, с помощью которой компьютер мог бы отличить изображение гориллы от изображения шимпанзе. Симанз не мог удержаться от вопроса:
— Зачем тебе это нужно? И так любому дураку с первого взгляда видно, где горилла, а где шимпанзе.
— Делай, что тебе сказано, и не задавай лишних вопросов, — ответил Эллиот.
— Я могу использовать геометрические параметры?
Достаточно просто и надежно отличить гориллу от шимпанзе можно было бы, например, по росту и ширине плеч. Беда в том, что определить геометрические параметры по видеомонитору можно только в том случае, если известны расстояние от монитора до объекта и фокусное расстояние линз монитора.