На картах рифтовая система Восточно-Африканской зоны разломов отмечена двумя чертами: полосой узких озер, вытянувшихся с севера на юг (Малави, Танганьика, Киву, Мобуту), и несколькими вулканами, включая единственные в Африке действующие вулканы системы Вирунга. Таких действующих вулканов три: Мукенко, Мубути и Канагариви. Они возвышаются на одиннадцать-пятнадцать тысяч футов над рифтовой системой на востоке и бассейном Конго – на западе. И именно район вулканов Вирунга казался Росс наиболее многообещающим с точки зрения месторождений алмазов. Следующим ее шагом были поиски «земной правды».
– Что такое «земная правда»? – спросил Эллиот.
– В СТИЗР мы имеем дело главным образом с дистанционным изучением объектов, – объяснила Росс. – Фотографии со спутников, аэрофотосъемка, радиолокация бокового обзора, другие методы. Мы располагаем миллионами таких изображений, но все они не заменяют «земную правду», то есть тех данных, которые могут дать только люди, работающие непосредственно на земле. Я начала с результатов одной из предыдущих экспедиций, которую мы послали на поиски месторождений золота. Экспедиция нашла не только золото, но и алмазы.
Росс нажала несколько клавиш, и изображение на экране изменилось, засверкав десятками ярких точек.
– Здесь видны места, где были обнаружены россыпи алмазов в руслах рек возле системы Вирунга. Смотрите, россыпи расположены концентрическими полукругами, в центре которых находятся вулканы. Очевидно, алмазы вымывались из склонов вулканов, потом водные потоки уносили их к местам тех россыпей, которые мы нашли сейчас.
– После этого вы послали экспедицию на поиски рудного тела?
– Да, – подтвердила Росс и показала на экран. – Но пусть вас не обманывает кажущаяся простота этой схемы. То, что вы видите, – это сделанная из космоса фотография участка тропических лесов площадью пятьдесят тысяч квадратных километров. В большинстве своем здесь никогда не ступала нога белого человека. В тропическом лесу видимость в любом направлении ограничена несколькими метрами. Можно искать годами, пройти в двухстах метрах от города и не заметить его. Следовательно, мне нужно было сузить район поисков. Я решила попытаться найти город.
– Найти город? На спутниковых фотографиях?
– Да, – ответила Росс. – И я нашла его.
* * *
Тропические леса издавна приводили в уныние любого специалиста по дистанционным методам исследований. Гигантские деревья под своими непроницаемыми кронами скрывали буквально все, что располагалось ниже кроны. На спутниковых фотографиях или на снимках, сделанных с борта самолета, лесной массив бассейна Конго казался бесконечным, монотонным волнистым зеленым ковром, лишенным каких бы то ни было деталей. Под этим плотным пологом с воздуха не были видны даже сравнительно большие объекты, к примеру реки шириной пятьдесят-сто футов.
Казалось маловероятным, что удастся обнаружить следы потерянного города. Но Карен придерживалась иного мнения; ей хотелось использовать ту самую растительность, которая затрудняла обзор на уровне грунта.
В регионах с умеренным климатом изучение растительности, которая претерпевает сезонные изменения, – обычный прием. Однако экваториальные тропические леса в течение года не изменяются: зима ли, лето ли – листва внешне остается той же самой. Внимание молодого ученого привлекла другая характеристика растительности – ее альбедо.
Строго говоря, альбедо – это отношение количества энергии, отраженной поверхностью, к количеству электромагнитной энергии, падающей на эту поверхность. Если имеется в виду только видимый диапазон спектра, то альбедо – это мера того, насколько блестящей является данная поверхность. Река имеет высокое альбедо, поскольку водная поверхность отражает большую часть падающего на нее солнечного света. Растительность активно поглощает свет и потому обладает низким альбедо. С 1977 года в СТИЗР приступили к разработкам компьютерных программ, позволявших измерять альбедо и с абсолютной точностью находить самые тонкие различия в отражательной способности поверхностей.
Росс задалась вопросом: если потерянный город существует, то как он может повлиять на растительность? Ответ был очевиден: на развалинах города появится относительно молодой, вторичный лес, или вторичные джунгли.
Девственный, не тронутый человеком тропический лес стали называть первичным. Именно первичный тропический лес возникает в представлении большинства людей, когда речь заходит об экваториальных лесах: гигантские деревья твердых пород – красное, эбеновое, тиковое, – а внизу заросли папоротников и пальм. Первичный тропический лес темный и неприветливый, но идти по нему сравнительно легко. Если же человек расчистил участок первичного леса, а потом бросил его, то этот участок быстро покроется вторичной растительностью, то есть превратится в джунгли в полном смысле этого слова, но с преобладанием быстрорастущих деревьев мягких пород, бамбука и колючих лиан, создающих плотную, практически непроходимую стену.
Но Росс не интересовали никакие стороны жизни джунглей, за исключением альбедо. Она предположила, что поскольку растительность вторичных джунглей отличается от растительности первичного тропического леса, то должны различаться и их альбедо. Больше того, альбедо вторичных джунглей с возрастом должно изменяться, так как в отличие от деревьев твердых пород первичного тропического леса, живущих сотни лет, продолжительность жизни деревьев мягких пород вторичных джунглей не превышает двадцати-тридцати лет. Поэтому со временем первая форма вторичных джунглей сменяется второй, потом третьей и так далее.
Проверив физические характеристики регионов, где обычно доминировали вторичные джунгли, в частности берега больших рек, на которых люди селились бесчисленное множество раз, расчищая землю, а потом бросая ее. Росс убедилась, что приборы и компьютеры СТИЗР действительно могут обнаруживать и измерять небольшие различия в отражающей способности растительности.
Затем Росс с помощью специальных разработанных в СТИЗР сканеров исследовала пятьдесят тысяч квадратных километров тропического леса на западных склонах системы вулканов Вирунга, пытаясь найти объекты диаметром или длиной сто метров или меньше, альбедо которых отличалось бы от альбедо окружения не больше чем на 0,03. Ручной анализ аэрофотоснимков потребовал бы работы пятидесяти человек в течение тридцати одного года. Компьютеру на сканирование 129.000 изображений, снятых с самолетов или спутников, понадобилось меньше девяти часов.
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 координаты обнаруженных ранее россыпей алмазов, отправилась на поиски рудного тела и нашла развалины города.
– 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.
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.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52