В его основе лежит «движок» Mathematica (эту программу также создал Вольфрам). В него встроен мощный логический механизм, который может делать выводы, имея необходимые данные и математическую модель. Этот подход распространен на области, слабо связанные с математикой, в частности, географию, бизнес и кулинарные рецепты.

Wolfram Alpha может, например, не только отвечать на вопросы вроде «Где находится Египет»? (простые поисковики с таким научились справляться), но и «Где завтра в полдень будет находиться МКС»?. Для того чтобы ответить на такой вопрос, нужно понять, когда наступит завтра, а также иметь математическую модель движения МКС или рассчитать ее, исходя из имеющихся о станции данных. Обычные поисковики этим не занимаются. Wolfram Alpha же создан как раз для этого.

Хотя идея Вольфрама в своем роде уникальна, нельзя сказать, что до него исследователи, ученые и программисты не пытались запускать схожие сервисы.

Так, например, британская компания True Knowledge уже открыла одноименный поисковик фактов (www.trueknowledge.com), распознающий вопросы, заданные на английском языке. Он может ответить на вопросы вроде «Сколько лет Стиву Джобсу?», «Каково население Соединенных Штатов?» и «Который сейчас час в Москве?». На более сложные, вроде просьбы узнать, сколько получится, если население США поделить надвое, система отвечать не умеет. По словам основателя True Knowledge, именно они являются ближайшим аналогом Wolfram Alpha.

Создатели другого поисковика, PowerSet (www.powerset.com), попытались формализовать утверждения, находящиеся в энциклопедии Wikipedia и базе данных фактов FreeBase. Как таковых ответов PowerSet не дает, но предоставляет в меру сил выдержки из энциклопедических источников. Другими словами, ни о каком вычислении ответов речи не идет.

Даг Ленат, основатель проекта искусственного интеллекта Сус (www.cyc.com), призванного упорядочить повседневные знания и обучить программу отвечать на соответствующие вопросы, рассуждая, как человек, выяснил несколько интересных подробностей о системе.

Во-первых, поисковиком все это можно назвать с большой натяжкой. Wolfram Alpha в крайне редких случаях обращается к внешним источникам данных. Ее создатели потратили несколько лет на создание базы данных фактов, а также большого числа математических моделей. Когда пользователь задает вопрос, данные для ответа будут браться именно из этой базы.

Во-вторых, речь не идет о запросах на естественном языке, хотя сам язык запросов очень похож на английский. В то же время система понимает краткие запросы, схожие с теми, к которым привыкли пользователи обычных поисковиков.

В-третьих, ответ выводится в виде диаграмм, таблиц и графиков. Например, если ввести «gdp» (ВВП), то на экране появится график изменения ВВП страны, где находится пользователь, за последние тридцать лет. Если ввести «gdp France / Germany», будет выведен график соотношения французского ВВП к немецкому за тот же срок.

В-четвертых, универсальный вычислитель ответов определяет далеко не все и не вполне дружит с логикой. Ленат приводит следующий пример: на вопрос, с какой скоростью растут волосы, Wolfram Alpha не ответит, но при запросе «10 сантиметров в год» выведет длинный список вещей и явлений, так или иначе связанных с этой скоростью. В этом списке есть и скорость волос, но сопоставить ее с заданным вопросом Wolfram Alpha не может.

Трудно сказать, какие перспективы ждут новый проект. Очень часто разработка математиков в конечном итоге оказывается полезна только самим математикам. Кроме того, неясно, как Стивен Вольфрам со товарищи собираются проверять накопленные системой факты. А главное, им предстоит научить пользователей правильно задавать вопросы.

Андрей НЕСТЕРОВ, по материалам http://www.lenta.ru