Похожим образом напряжение, нагнетаемое университетским начальством да вездесущими моими гостями, создавало ложное впечатление архиважности министерского визита, которое невольно передал я читателю. Жизнь, однако, не любит такой предсказуемости. Несмотря на то, что сам я, после разговора с Никанор Никанорычем, уверился в судьбоносности начальственного посещения, как с формальной университетской точки зрения, так и для таинственных моих знакомцев, вовсе не стало это событие ключом к искомым ответам. Вместо этого, комиссия принесла другие интересные новости и в этом самом месте перестану я интриговать читателя и продолжу рассказ.
Опустошенным оставила меня предыдущая глава, и, странное дело, эта внутренняя пустота укутала меня, как уютное пуховое одеяло. Последующие недели я медленно проваливался в тихий, спокойный ее омут, выныривая лишь периодически, отчего воспоминания о том времени остались рваные, кусочные. Обширное место среди них заняло состояния отчуждения, когда я хорошо представлял себе, чем занимаюсь, но действовал словно автоматически, бессознательно, просыпаясь только к окончанию действа. Было в таком поведении что-то пугающее и притягивающее одновременно, будто организм послушно выполнял команду на длинный заданный набор действий, не отягощая сознание. Я обнаружил, что в состоянии таком вполне умею провести занятие — что лекцию, что практику. Как-то раз я созвонился с мамой и через десять минут разговора, где-то на краю осознания услышал повторяемое свое имя, и только тогда догадался, что мама закончила давно свои новости и ждет от меня ответа, а я совсем не слушаю ее, полностью отключился, не думая ни о чем конкретно. При этом вовсе я не упустил смысла ее речи, с некоторой задержкой всплыл он в моей голове.
Я, впрочем, не исчез, не мог исчезнуть, жизнь вокруг меня бежала, двигалась, хотя порой и казалось мне что скорость вращения стрелки часов зависит от моего состояния. Ежедневные мои эксперименты над нейронной сетью перемежались с встречами, провалами, занятиями, подготовкой к министерской комиссии, поэтому скомканными и дерганными запомнились мне последние недели осени. Читатель, надеюсь, не будет на меня в обиде.
На следующий день, после разговора с Анатолием, я сам подошел к нему. Взял тайм-аут. Так и сказал, что нужно мне подумать пару недель, и попросил временно остановить работы над новой нашей моделью. Сознался также, что последние несколько дней работал над сетью самостоятельно. После предыдущих наших признаний, уже не видел я смысла беречь его чувства, напротив даже, выступал полностью в ключе Толиных сомнений о том, что роль его в нашей научной работе исполнительская.
Звучит это теперь, будто обиделся я на Толю и решил ограничить с ним общение. На деле же я хотел лишь собраться с мыслями. Старался я, как мог, чтобы не возникло у Толи впечатления, будто рублю я канаты. Сослался на то, что модель в настоящем виде вполне готова к демонстрации. Посетовал, что не очень хорошо себя чувствую, устал за несколько последних дней беготни, ночной работы и самокопания. Постарался, в общем, создать впечатление, что не просто я исключаю Анатолия из процесса, а замораживаю временно всю работу. Вышло у меня скорее всего скверно. Толя молчаливо слушал, кивал и иногда только повторял, что готов помочь по первому моему зову.
Занозой засел голове совет Никанор Никанорыча об обучении модели. Здесь я, пожалуй, лукавлю, не просто засел, а захватил меня целиком. Ведь так он созвучен был подавленному моему состоянию. Вычисления мои, эксперименты были вроде безопасной норки, куда охотно сбегал я от тяжких повседневных дум.
Еще во время первых моих экспериментов с простейшими изображениями, заметил я флуктуации в работе функции учителя. В тестах с легко предсказуемым результатом я видел, что чересчур бурно реагировала сеть на простейшие изменения входных данных, многократно меняла свое состояние. Я играл параметрами конфигурации, получая на выходе странные, малопонятные картины геометрических фигур, но в конце концов разобрался, что для генерации более взвешенного решения, сети попросту не хватает входных данных и она производит их на основании нескольких равновероятных состояний кубитов. Алгоритм учителя многократно пережевывал старые изображения, поданные на вход, делая невразумительные выводы. Я не мог отследить механизм "умозаключения" целиком, но, по крайней мере, изнурительным опытным путем определил закономерность и добился выходного результата по заданному входному идентификатору и правилу.
Наткнулся я на еще одно удивительнейшее свойство модели. Если в дополнение к простейшим геометрическим фигурам я отправлял на вход сложные изображения, например, мультипликационные, это нисколько не затрагивало обработку простейших фигур. Рос объем потребляемой памяти, но сеть не смешивала данные, правильно распределяя по кубитам новую информацию. Она сохраняла ее, сортировала и для разных запросов извлекала данные из нужного "сектора" памяти — слоев, нейронов и синапсов.
