Наследник $$$ уровня 4 - Андрей Еслер

— Нет. Она просто глупая.

Матео сказал это так буднично, словно речь шла о младшем сотруднике, которого ещё можно было обучить и поставить на путь истинный.

— Мы добавим дополнительные признаки. Например, лицо. Если программа находит лицо, она примерно понимает, где должны располагаться шея, плечи и тело. Затем сравнивает размеры открытых участков. Можно учитывать контуры, симметрию, положение областей кожи относительно друг друга.

— И тогда она отличит платье от голого тела?

— Иногда.

Я посмотрел на него.

— Очень обнадёживает.

— Она будет ошибаться, — спокойно ответил Матео. — Пляжи, бассейны, спортсмены, младенцы — всё это станет для неё проблемой. Кроме того, освещение меняет оттенок кожи. Чёрно-белые фотографии она почти не поймёт. Если человек частично закрыт тканью или стоит в необычной позе, точность тоже упадёт.

Он переключился на фотографию мужчины без рубашки. Красным окрасились торс, лицо и руки. Несколько пятен появились даже на деревянной стене за его спиной.

— Но явную обнажёнку она сможет находить?

— Большую часть самой очевидной — да. Особенно если изображение хорошего качества, тело занимает заметную часть кадра и ничем не закрыто. Сложные случаи всё равно останутся людям.

— Как она будет учиться?

— Сначала никак. Мы зададим ей правила вручную: допустимые оттенки, размеры областей, их расположение, соотношение кожи ко всей фотографии. Потом соберём базу примеров.

— Какую базу?

— Несколько тысяч разрешённых изображений и столько же запрещённых. Прогоним через программу, посмотрим, где она ошибается, изменим параметры. Можно подключить статистический классификатор. Он будет искать сочетания признаков, которые чаще встречаются у откровенных изображений.

— То есть мы покажем ей несколько тысяч голых людей, и после этого она начнёт узнавать остальных?

Матео задумался, нахмурившись так серьёзно, будто вопрос требовал глубокого философского осмысления.

— Если объяснять совсем примитивно — да. Только она не узнаёт людей. Она вычисляет вероятность.

Он открыл таблицу с тремя строками.

'До 30 % — публикация.

От 30 % до 70 % — дополнительная проверка.

Выше 70 % — очередь модерации до публикации'.

— Порог можно менять, — объяснил Матео. — Если сделаем систему слишком строгой, модераторы захлебнутся в пляжных фотографиях. Если слишком мягкой — пользователи успеют увидеть то, чего не должны.

— А жалобы?

— Обязательны. Машина проверяет фотографию при загрузке, пользователи сообщают о том, что она пропустила, а модераторы принимают окончательное решение. Каждая подтверждённая жалоба пополняет нашу базу примеров.

— Получается, чем больше фотографий загружают пользователи, тем лучше становится фильтр?

— Если мы будем сохранять решения модераторов и использовать их для настройки — да. Но чудес не ждите. Он не станет разумным. Просто будет реже ошибаться.

Я снова посмотрел на фотографию девушки в купальнике.

Красная сетка покрывала почти всё её тело, словно программа уже вынесла приговор.

— Сколько людей это нам сэкономит?

— Много. Фильтр отсеет основную массу обычных снимков и оставит модераторам несколько тысяч подозрительных.

— Несколько тысяч всё равно немало.

— Зато это не сто тысяч.

Логично.

В соседней комнате одна из девчушек что-то раздражённо пробормотала и отправила очередную фотографию в корзину. Судя по тому, как быстро росло число пользователей, без автоматической сортировки мы действительно очень скоро утонем в чужих снимках.

— А пользователи заметят проверку?

— Обычные — нет. Фотография появится сразу. Подозрительная может несколько минут или часов ждать решения. Можно написать, что изображение обрабатывается.

— Часов нельзя. Люди не любят ждать.

— Тогда придётся нанять больше модераторов.

— Или сделать программу точнее.

— Или сделать программу точнее, — не стал спорить Матео.

— Отличная работа.

Я похлопал парня по плечу и тише добавил:

— Как Лунтик?

Матео оценивающе посмотрел на занятого парня в другом конце помещения.

Лунтик сидел к нам боком, почти не обращая внимания на окружающий грохот. Пальцы быстро бегали по клавиатуре. На мониторе сменяли друг друга строки кода, а рядом лежала исписанная мелким почерком стопка листов. Казалось, шум стройки существовал где-то в другой реальности и до него просто не доходил.

— Слишком хорош. Даже непонятно, почему он работает именно у нас, — поделился Матео. — Я спрашивал, даже позвонил на прежнее место работы. Узнал, что он просто встал в один день и ушёл. И больше его никто там не видел.

— Очевидно, он ушёл к нам, — кивнул я. — Главное, чтобы от нас он так не ушёл.

— Он гениален, — с оттенком зависти произнёс Матео. — Рождён с клавиатурой. Истории выйдут гораздо быстрее с его помощью. Он уже пишет внутрянку.

Лунтик словно почувствовал, что говорят о нём, на мгновение поднял голову, посмотрел в нашу сторону и снова вернулся к работе.

— Как идёт с геолокацией? — уточнил я.

— Ваша очередь, — пожал плечами Матео. — Надо договориться со спутниками. Но пока отлично работает ручное добавление геометок и определение по IP-адресу. Сейчас в рекламном кабинете и на фотографиях люди сами отмечают локацию согласно карте Валентии. Но вы, помнится, хотели добавить динамическое обновление, чтобы реклама показывалась пользователю точнее.

— Да, это важно, — кивнул я. — Гео — не вся реклама, но важная её часть.

Ресторану в Корсе не было смысла показывать объявление жителю Фаворы, который никогда не окажется поблизости. Чем точнее мы определим местоположение человека, тем ценнее станет рекламный кабинет для предпринимателей.

— Договоритесь со спутниками — мы сделаем, — заключил Матео.

Я вернулся в кабинет.

Задача была нетривиальной.

Спутники в Валентии существовали, геолокация работала, но пока оставалась уделом государства и крупных организаций. Первые коммерческие спутниковые приёмники использовали в авиации, морской навигации, геодезии и армии. Аппаратура стоила дорого, была громоздкой и требовала доступа к закрытой инфраструктуре.

Гражданский сектор страдал.

Обычный человек мог пользоваться картой, дорожными указателями и собственными глазами.

По сути, доступ к спутниковой системе даст мне возможность создать первый массовый навигатор в Валентии.

Сама Вида пока обойдётся и без спутников. Алгоритмы приблизительно понимают, где находится пользователь, по адресам сетей. Каждая точка подключения имеет собственный адрес и обменивается данными с другими узлами. Точности до конкретного дома это не давало, но определить город или район мы уже могли.

Для рекламы на первом этапе достаточно.

Именно поэтому связь с Габриэлем была так ценна.

Выход на автоконцерн позволял встроить навигатор в автомобиль. Собственную машину я быстро не создам, как ни крути. Поэтому придётся сначала испытывать технологии на готовом производстве.

Оснастить автомобили дэ Леонов навигационной системой — и вуаля, уникальное предложение для рынка.

Машина, которая показывает дорогу, предупреждает о поворотах и помогает найти нужный адрес, легко выделится на фоне конкурентов. Особенно если связать навигатор с Вифоном, картами и сетью заведений.

Позже я смогу предложить рынку Валентии многое из своей прошлой жизни. Сейчас местные автомобили были далеки от идеала: прожорливые двигатели, примитивная электроника, тяжёлые кузова и минимум удобств