Гарвей Харрис, доктор наук, разрабатывал для ЭВМ такие программы, чтобы она могла с их помощью читать и переводить тексты с одного языка на другой. Его успехи ценили в ученых кругах. Но это не мешало Харрису испытывать постоянное унижение в своем любимом занятии — разгадывании всяческих загадок при чтении детективных романов.
Как-то Харрис признался в своем позорном поражении непосредственному начальнику Джону Дагону — директору вычислительной лаборатории. Они завтракали вместе в кафе, и Дагон выслушал признание, вряд ли понимая всю глубину расстройства Харриса.
— Знаете, Джон, — говорил тот ему, — за последние восемь лет я прочел две тысячи четыреста тридцать девять детективов с убийствами. В среднем это получается по триста четыре целых и восемьсот семьдесят пять тысячных романа в год. В общем, одна книга за одну целую и две десятые дня.
— Ужас какой! — воскликнул его собеседник. — Лично я предпочитаю научную фантастику, а детективы меня никогда не увлекали. Слишком много крови.
— Да, но самое неприятное заключается в том, — продолжал Харрис, — что я в них разгадал убийцу всего восемьдесят три раза. Понимаете? Подумать только — всего восемьдесят три целых и ноль-ноль сотых книги! Это же каких-то жалких три процента, точнее — три целых и четыре десятых процента прочитанного.
— Вот уж действительно незадача, — посочувствовал Дагон. — Послушайте, Гарвей, у меня сейчас важная встреча. Не хотелось бы опоздать. Извините меня, ладно?
Отодвинувшись от стола, Дагон поднялся и чуть замешкался. Понимая, что его поспешный уход будет слишком очевиден, он решил его замаскировать парой ничего не значащих фраз.
— Хм, а почему бы вам не составить программу для ЭВМ? Пусть машина решает и разгадывает ваши детективные штучки!
И широко улыбнувшись, Дагон исчез.
— Чепуха! — возразил Харрис, прежде чем сообразил, что обращается к пустому стулу. — Какая от этого польза?
Однако на другой день, когда он сидел, покачиваясь, в кресле и задумчиво глядел в потолок, ему припомнились слова Дагона. В конце концов он же использует ЭВМ для решения задач, а детективы — это те же задачи. И дел-то тут — рассортировать улики, дать им соответствующую интерпретацию, сделать логические выводы — и решение готово. Тут нет ничего такого, с чем бы компьютер не справился. А коли машина окажется способной разгадывать сюжеты детективных романов, то она вполне сумеет справиться и с…
Лицо Харриса расплылось в улыбке. Проект «Убийство» был рожден.
Последующие несколько месяцев Гарвей усердно трудился вечерами и по выходным дням, собирая в кучу потрясающее количество информации из тех двух тысяч четырехсот тридцати девяти детективных произведений, которые он успел прочесть. Главные герои, методы убийства, мотивы совершения преступления, улики, число подозреваемых, типаж сыщиков, данные о потерпевшем, как можно более полная аннотация сюжета и масса других сведений — все они были переведены на машинный язык.
Когда вся предварительная работа была завершена, Гарвей произвел анализ данных.
— Каким образом совершаются убийства? — отстукал он компьютеру.
Мгновенно пришел ответ:
УДАР ПО ГОЛОВЕ — 2 743 СЛУЧАЯ;
ОГНЕСТРЕЛЬНОЕ ОРУЖИЕ — 51 °CЛУЧАЕВ;
КИНЖАЛ ИЛИ НОЖ — 316 СЛУЧАЕВ;
УДУШЕНИЕ — 289 СЛУЧАЕВ;
ОТРАВЛЕНИЕ — 103 СЛУЧАЯ;
ПОДСТРОЕННАЯ ДОРОЖНАЯ КАТАСТРОФА — 97 СЛУЧАЕВ…
И так далее вплоть до взрыва бомбы, спрятанной в яйце, которая приводилась в действие, когда отрывали ножом этикетку, приклеенную к скорлупе, — один случай; вывод жертвы на околоземную орбиту в пустой космической ракете — один случай; и еще один, когда жертву запечатали в бочку и бросили в Ниагарский водопад.
— Мотивы совершения убийства? — задал следующий вопрос Гарвей.
На первом месте стояли корыстные, за ним по пятам следовали желание добиться власти, затем месть, душевное удовлетворение, страх перед разоблачением, боязнь за любимого человека и т. д. и т. п., вплоть до возмездия за убийство любимого кота — один случай.
Так следовали вопросы за вопросами, а ответы опять вводились в память машины, наделяя ее опытом, относящимся к частоте явлений среди множества переменных.
После этой предварительной работы компьютер получил задание скоррелировать каждую переменную со всеми остальными.
Таким образом были установлены различные взаимные хитросплетения, позволяющие получить ответ на вопросы такого, например, рода:
— Существует ли связь между полом убийцы и полом жертвы?
— Связано ли число страниц книги с чем-нибудь?
— Имеется ли зависимость между полом автора книги и методом убийства?
— Действительно ли любители-детективы раскрывают преступления лучше, чем профессионалы?
И так далее.
Следующий шаг в статистическом анализе данных — свести множество переменных к небольшому числу элементов, определяющих различные аспекты детективного произведения. Например, один автор неизменно пишет рассказы, где убийцей всегда выступает женщина, лишающая свои жертвы жизни по весьма туманным мотивам. Ее обычно выслеживает и разоблачает частный детектив-мужчина, который обязательно подстреливает преступницу в живот нечаянным выстрелом из пистолета 45-го калибра на предпоследней странице двухсотстраничного романа. Затем очень часто встречается рассказ о группе лиц, отрезанных непогодой от остального мира в старом доме, которых по одному убивают до тех пор, пока…
