Текст книги "Млечный Путь № 3 2020"
Автор книги: Эрнест Миллер Хемингуэй
Соавторы: Леонид Ашкинази,Злата Линник,Charles L. Harness,Ольга Бэйс,Песах Амнуэль,Ефим Гаммер,Фредди Ромм,Нина Ягольницер,Хелен Лимонова
сообщить о нарушении
Текущая страница: 14 (всего у книги 17 страниц)
Интуитивно кажущаяся менее предсказуемой ситуация – действия в опасных ситуациях, например, спасение людей из завалов при взрывах и обрушении зданий, и военные применения. Работы в этих направлениях, естественно, ведутся, реальные результаты не публикуются, – жестяные коробки на парадах и примитивные мультики для разогрева аудитории не в счет. Будем надеяться, что практических результатов мы не увидим. Понятно, что в разных странах деньги, выделяемые на работы в этих двух направлениях, сильно разнятся, да и желание развивать то или иное направление, может быть разным у разных людей. Будем надеяться на положительную корреляцию морали и экономики на уровне общества, а совести и ума на уровне личности; во второе родители и педагоги могут внести вклад.
Писателям дарю сюжет. На развалинах города после очередной победоносной операции (стелется дым и витает копоть) встречаются два робота, не только представляющих разные стороны, но и несущих противоположные функции... А еще можно ролевушку учинить. Я – за.
Следующая ситуация, где действие опосредованное – это боты, диалог на естественном языке. Тут ситуация ясна, компьютерный перевод делается все лучше, программы могут анализировать тональность, и скоро в некоторых странах при выступлении политиков по телевизору в уголке будет красоваться "по мнению ИИ, доля вранья ...". Кстати, по губам они тоже вот-вот научатся читать, а также снимать сигнал с мышц до произнесения вслух. Фантастика, правда?
Компьютерная генерация текста в некотором смысле проще перевода. Если программе есть, что сказать, она может пользоваться своими языковыми возможностями, которые могут быть ограниченнее, чем потенциально неограниченные возможности внешнего текста. Автор мог использовать даже словотворчество, а программе это не обязательно. Впрочем, если есть такая задача, то язык программы может почти неограниченно расширяться путем обращения к Сети в поисках синонимов, и сложность своего языка программа может подгонять под речь собеседника, чтобы ему было комфортнее.
Тут тоже виден сюжет. Персональная Алиса некого филолога, подружилась с ним и так эволюционировала, что, когда к ней через программный "люк" полез по долгу службы кое-кто, чтобы выяснить, что и кому пишет этот филолог, и что и кто пишет ему, она послала влезшего так далеко, что он не понял трети слов и сильно зауважал.
Работа с данными – это, например, метаанализ в медицине, это анализ потоков научных данных с ускорителей и телескопов, это юридиспруденция и наверняка еще многое. Если не требовать строгих определений, то в эту категорию попадают шахматы, го, распознавание образов. Во всех этих областях ИИ достаточно успешен, чтобы соревноваться с человеком и побеждать. Поэтому проще всего считать, что эти задачи ИИ решает лучше человека, а в некоторых случаях – идеально. То есть исходить из того, что в городе, усеянном камерами, каждый ваш шаг может быть отслежен, потому что людей по фотографиям ИИ опознает лучше, чем человек. Тем более, что опознание лиц – лишь часть того, что называется "биометрия". У человека индивидуальны жесты, походка, мимика, распределение температуры по поверхности тела, отпечатки пальцев... Разумеется, возможность построения такой системы не обязательно означает ее реального создания и применения – это зависит от общества, от людей. По крайней мере в русском языке выражения "цифровой концлагерь" и "цифровой ошейник" уже возникли.
Для создания эффективного ИИ используются большие наборы исходных данных. При этом в некоторых обществах возникает проблема конфиденциальности, то есть защиты личных данных от неправомерного использования. Иногда в качестве решения проблемы выдается, как пишут, помещение программы в ту среду, где есть данные – вместо того, чтобы извлекать их оттуда. Придуман даже специальный термин, "федеративное обучение". Однако с точки зрения защиты приватности это только ухудшает ситуацию, так как возможность неправедного использования маскируется.
«Три карты»
При взгляде на историю ИИ видны три фактора. Самый очевидный – мощность компьютеров, то есть быстродействие, объем памяти, объем и структура нейронной сети. Причем не быстродействие вообще и память вообще, а ориентированные на решение какого-то определенного класса задач. Компьютер, который победил людей в шахматы, не был универсальным, а тот, который впервые выиграл в го у чемпиона, был специализированной сетью из сотен процессоров. А вот его наследник, AlphaGo, уже не был специализированным и сетью. Конечно, что компьютер универсален в принципе, так что все это великолепие могло быть реализовано и иначе, но ценой потери эффективности или на сколько-то лет позже. Интересно, как мощность компьютера пересчитывается в силу алгоритма, но непонятно, как эти две вещи измерять по отдельности. В любом случае, ответ будет разным для разных областей, и ответить на него будет трудно еще и потому, что в реальности, программа и железо оказываются связаны. В любом случае, мощность компьютера – важный фактор. Что же касается объема и структуры нейронной сети, то вот что мы имеем (каждый квадратик – одна реализация; расшифровки см. в источнике: Макс Тегмарк «Жизнь 3.0. Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта», книга есть с Сети.
Эту ситуацию можно сравнить с человеческой. В IQ-тестах Айзенка есть три группы задач – числовые, словесные и пространственные. Человек может получить существенно разные результаты при решении тестовых задач разных типов, это похоже на разную организацию "железа", используемого мозгом при решении разных задач. Соответственно, это может проявится и при решении некоторых жизненных задач. Далее, имеет значение практика работы, знание подхода к проблемам в конкретных областях. Физик, химик и математик с примерно одинаковыми параметрами по тестам, будут каждый совершенно по-разному выглядеть в своей и в двух не своих областях. Это похоже на наличие или отсутствие соответствующих алгоритмов. Кстати, иногда недостатком ИИ по сравнению с человеком считают "узость", не замечая, что сравнивают конкретное воплощение ИИ с "людьми в целом", а это очевидная некорректность.
Второй фактор – это алгоритм, причем его элементы можно разделить на человеческие и компьютерные. Человеческие – это либо случайно похожие на то, как действует человек, либо просто подсмотренные у биологов. Сама идея нейросетей, перцептрон Розенблатта – это от биологов. Идея выделения из изображения характерных фрагментов – это от биологов, и поэтому программа "Кора" (Михаил Бонгард) оказалась эффективна. Идея, что для работы нейросети существенны колебания – это от биологов (осцилляторные нейронные сети). Программы, работающие с текстами на естественном языке – кладезь "человеческого", благо лингвисты не зря века рыли язык носом. Обучение нейросети показом ей размеченных объектов – это вообще психология, именно так учат детей, показывая объект и называя его ("смотри, вон кошечка"). Вообще, любые куски человеческих алгоритмов – если мы их поймем – могут используются ИИ. Идея об изменении структуры нейросети – от биологии, в мозгу ежегодно отмирает 105 нейронов, и ходят слухи, что появляются новые. Правда, 105 – малая доля от 1011, да и вряд ли это используется для обучения. Она идет этажом ниже и называется "синаптическая пластичность", причем кое-что там подозрительно похоже на обучение нейронной сети.
Михаил Бонгард – о нем вы, если интересно, можете прочитать в Сети – среди прочего, составил задачник для программ распознавания образов. Эти задачи оказались столь интересны, что специалисты в области ИИ начали после него придумывать аналогичные задачи; спросите Сеть "проблемы Бонгарда". Жизнь человека всегда обидно коротка, а иногда – особенно коротка. Но можно ли пожелать для себя лучшей кармы? Я ходил к нему на семинары в МГУ и как-то летом решил проситься к нему в ученики. Но осенью узнал, что альпинист Мика Бонгард не спустился с восхождения. Рандомность не щадит и мастеров спорта...
Ключевая доля успеха нейронных сетей – новые алгоритмы их обучения. Вроде бы это вещи чисто компьютерные, и не в биологии авторы этих алгоритмов подсмотрели свои решения. Однако не исключено, что и в мозгу работают некоторые подобные алгоритмы, и развитие методов нейровизуализации когда-нибудь позволит это установить. Поиск в человеке механизмов, придуманных создателями ИИ – увлекательное занятие, и мне кажется, что это иногда может делаться без нейровизуализации. Педагоги знают, что обучение решению каких-либо задач может увеличивать успешность решения других задач – но это применяется и при обучении нейронных сетей. Отметим, что часто применяемое выражение "обучение без учителя" не надо понимать прямо – в любом подходе и любом методе содержится информация о человеческих знаниях.
Третий фактор – смешанный, человеко-компьютерный, это компьютерный доступ к человеческому, например, к накопленным знаниям. Такой доступ компьютер может получать через Сеть (подбор реально используемых в речи синонимов), но может этот опыт держать и у себя в голове – это коллекция шахматных партий, или банк данных программы Watson, которая "уела" двух чемпионов по игре в Jeopardy! (в Израиле – Мелех ха-тривья, Король интересных фактов, в России – Своя игра).
Проблемы и прогноз
Третий фактор был обозначен, как важный, ранее (статья «Может ли машина мыслить» была опубликована в журнале «Химия и жизнь», 2005, ╧ 6, есть она и в Интернете), но похоже, что секрет успешного ИИ – оптимальное (для каждого конкретного данного круга задач) сочетание человеческого и компьютерного не только в смысле использования информации, но и в алгоритме; в литературе эта идея мелькает. В конце концов, люди учат людей, не зная, как работает мозг, и – по крайней мере, иногда – учат успешно. Человек не вполне понимает, как ИИ доказывает математические теоремы (Брайан Дэвис «Куда движется математика?») и как строит физические модели (Сергей Попов «Маглы в мире андроидов»). Это является психологической проблемой для человека, и противоречит нормам развития науки, но мы уже 60 лет не знаем, как распознает перцептрон, и что? Педагоги так живут 2,6 миллиона лет. Неудобно, конечно, но как-то привыкли. С другой стороны, все известные методы обучения можно попытаться перевести в компьютерную плоскость и применить для обучения программы. Есть и еще пути развития ИИ – кооперация с человеком, кооперация с другой программой, противодействие другой программе; последнее и было использовано при обучении программы AlphaGo. Кстати, для совместной с человеком деятельности робота уже есть название – «коллаборативная робототехника».
В упомянутой статье "Может ли машина мыслить" был предъявлен некий взгляд на путь, который мог бы привести к возникновению того, что человек, хотя бы с сомнениями, назвал бы человеческим интеллектом. Там же были разобраны многие возражения против возможности человекоподобного ИИ, и показана некорректность этих возражений. С тех пор ситуация продвинулась, например, программа Watson "знает, что она знает", она сравнивает и ранжирует алгоритмы – что это, как не самосознание? Причем в этой программе есть специальный блок WatsonPaths, который показывает человеку пути, по которым программа шла к ответу (в результате эта программа стала учить студентов-медиков идти к диагнозу). Некоторые авторы, защищая свою "самость", часто вопрошают, а "понимала ли" программа, что слышала и что говорила? Но если спросить человека, да хотя бы себя самого, что такое "понимание", то окажется, что понимание текста – это определение, исходя из контекста, в каком смысле употреблено то или иное многозначное слово. Если же речь идет не о тексте, а имеется в виду общение, то это определение субъективного смысла того или иного слова – конкретно, для этого собеседника и в конкретной ситуации. При таком определении для понимания нужно вырасти в рамках конкретной культуры и накопить соответствующие знания. Аналогичный процесс вполне может быть реализован и для компьютера; только идти он будет на порядки быстрее. Идея эволюционирующего социума ИИ есть в фантастике (Грег Иган "Кристальные ночи").
Изучение работы и попытка моделирования человеческого мозга человеком немного напоминает попытку молекул изучать молекулы и строить их модели. Для молекул это, наверное, было бы сложной задачей. Но "молекулы" (1,65 метра) сумели узнать что-то о Вселенной (1027 м), это равносильно тому, что молекула воды (1,54*10-10 м), мирно плещущаяся в стакане, узнала что-то не только о стакане, столе, Земле, Койпере и Оорте, но дотянулась своим пониманием (1017 м) до звезд и даже экзопланет. Так что надежда есть.
ИИ может учиться сам (например, ища информацию в Сети или наблюдая действия людей), но это можно делать по-разному. Первый вариант – он делает это так, как мы ему сказали. Второй – он может начать учиться, подражая тому, как учатся люди, но команду "учиться" ему дали. Третий – можно подождать, пока он сам начнет это делать, исходя из своих целей (например, выживания) или внешних задач, поставленных человеком.
Немного психологии и обещанное определение
Страхи, которые возникают у людей при обращении к теме ИИ и роботов, можно разделить на несколько типов. Простейший – это проекция на них какой-либо внушающей страх черты человека, например, властолюбия или вообще стремления к экспансии. Но все человеческие черты, в том числе и плохие, являются результатом биологии и истории. За ИИ и роботами нет ни того, ни другого, и этого можно не опасаться. Желание захватить власть может возникнуть, если мы поставим перед ними задачу, требующую для своего выполнения именно власти над всей землей. Так что, создавая ИИ, реально способный захватить власть, и собираясь ставить перед ним глобальные задачи, нужно задуматься об ограничениях в методах, или об объяснении предполагаемых действий, или о моделировании последствий.
Некоторые тонкие вопросы были в свое время разобраны Станиславом Лемом в работе "Сумма технологии". Например, мощный ИИ обнаруживает влияние рождаемости на благосостояние и, решая задачу подъема благосостояния, начинает каким-либо способом понижать рождаемость. Разумеется, если дать в руки ИИ эти средства, поставить именно такую задачу и отказаться от какого-либо контроля, можно в теории получить подобный результат.
Кроме ИИ, людям есть и еще, о чем беспокоиться. Например, когда Солнце превратится в красный карлик, уменьшится количество ультрафиолета в атмосфере и вольготнее начнут чувствовать себя микробы. А Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ) не только не адекватно реагировала на коронавирус, но этому фактору не уделяет должного внимания.
Кстати, еще сюжет для писателей. Все цивилизации Вселенной идут именно по этому пути и получают конечный результат. Но кого-то, естественно, успевает спасти герой, естественно с Земли. Если же говорить серьезно, то в тоталитарном государстве с людьми, опущенными до уровня безгласной массы, может быть, да и бывало, не только такое. Так что не стройте тоталитаризма, не человеческого, ни компьютерного, и не опускайтесь до плинтуса.
Что касается именно роботов, то некоторые авторы почему-то считают, что именно человекоподобие будет вызывать у людей отторжение. Но, судя по популярности цифровых помощников и секс-кукол, это не так. Следующий шаг – их объединение. Начало простое – только голос. Вот когда они получат интеллект... потому что, мне кажется, люди просто боятся конкуренции. Опять же, подсознательно наделяя робота с ИИ еще и ущербной человеческой психологией (см. В.Пелевин "S.N.U.F.F")
Серьезной опасности можно ожидать от ИИ, если он действительно заимствует человеческую психологию. Это возможно в трех случаях. Первый – воспитание конкретного ИИ человеком с опасной для людей психологией (Станислав Лем, "Ананке"). Второй случай – изучение ИИ истории людей и выборе зла; этого можно избежать, поставив критерием со знаком минус количество жертв на ограниченном интервале, скажем, за поколение (чтобы ИИ не вздумал устроить текущую гекатомбу ради будущего светлого царства, как некоторые люди). Третий случай – эволюция системы ИИ, похожая на эволюцию людей, выбор конкретным ИИ зла, и распространение этого выбора на всю деятельность. Это маловероятно, поскольку человечество в целом вроде бы зло не выбирает.
В этой статье мы пользовались интуитивным представлением об ИИ, но обещали более серьезное. Вот оно:
искусственный интеллект – это (1) обработчик информации, (2) созданный иначе, нежели обучением в обычном мире дитеныша человека, (3) непонятно как действующий и (4) дающий результат, неожиданный для человека.
Определение сконструировано примитивно – по аналогии с нашим интуитивным пониманием ЕИ, естественного интеллекта. Действительно, человека, делающего примерно то же, что делает промышленный робот, мы интеллектуалом не сочтем. И не потому, что мы его не уважаем, а потому, что можем понять и повторить его действия. А повторить или хотя бы понять действия того же человека в области, профессионально знакомой ему по многолетнему опыту, но в нестандартной ситуации – например, при ремонте сложного повреждения какого-то устройства – мы не сможем. Именно в этой ситуации мы сочтем этого человека носителем интеллекта. Такое определение некоторым покажется обидным. Претензии можете направлять прямо Алану Тьюрингу, который тоже использовал как критерий ИИ именно «не срабатывание» человеческого интеллекта, неумение распознать.
Второй пункт сформулирован "с запасом". Не исключено, что человек, выросший вне обычного мира, например, обученный внеземным разумом или ИИ, созданным людьми, окажется вполне нормальным человеком. Хотя в первом случае это крайне сомнительно (хотя у Стругацких получилось), да и во втором не гарантировано. Сегодня секс, деторождение, воспитание в нормальной семье и получение серьезного образования мы считаем естественным путем создания интеллекта, а глубокое обучение компьютерных моделей считаем искусственным путем. Но к середине века ситуация может усложниться, например, принципы обучения нейронных сетей могут проникнуть в человеческую педагогику.
Сейчас область ИИ в целом находится на участке подъема кривой Gartner. Мы видим потрясающе интересные новые результаты, которые соседствуют с мусором и шумом, с тем, что сейчас называют "хайп". Некоторые авторы, рассказывая о применении ИИ в медицине и критикуя этот "хайп", пишут: "Когнитивные, аналитические, интуитивные аспекты клинического мышления автоматизировать невозможно, по крайней мере в ближайшие пару сотен лет". До чего надо довести серьезного человека, чтобы он написал такое! Впрочем, люди, ничего не понимающие в проблеме ИИ пишут и так: "Создание робота, который обладал бы чувствами, индивидуальным выбором и непредсказуемостью реакций, не говоря уже о сложнейшей психике подсознания, невозможно в принципе". Не разочарует ли жизнь ИИ-отрицателей? А новые результаты могут иметь как самые позитивные для людей, так и самые мрачные для большинства людей следствия – все зависит от общества, от людей.
А вот в этом нет ничего нового.
Автор благодарен своим друзьям, Наталье К., Татьяне К. и Анатолию Д. за многочисленные полезные замечания; почти все они учтены.
Илья Корман
СТАУТ НЕОЖИДАННЫЙ
Введение
Двадцатые и тридцатые годы прошлого века были временем расцвета детективного жанра в Великобритании (Агата Кристи), Франции (Жорж Сименон) и США (Рекс Стаут) – мы назвали лишь самых ярких и известных мастеров. В частности, в 1934 году началась публикация серии романов и повестей Стаута о работающих в паре сыщиках: Ниро Вулфе и Арчи Гудвине. Этой серии и будет посвящена данная статья.
А в Советском Союзе эти годы были не слишком благоприятны для проникновения в страну западных детективов, и как раз в 1934-м железный занавес опустился окончательно. В докладе на Первом съезде советских писателей Максим Горький объявил: "Ловкостью воров, хитростью убийств буржуазия любовалась с таким же наслаждением, как и проницательностью сыщиков. Детективный роман до сего дня служит любимейшей духовной пищей сытых людей Европы, а проникая в среду полуголодного рабочего, этот роман служил и служит одной из причин медленности роста классового сознания, возбуждая симпатию к ловким ворам, волю к воровству... способствует росту убийств и других преступлений против личности".
Примерно то же утверждала позднее, уже в послевоенные годы, Большая Советская энциклопедия (второе издание, статья "Детектив"): "Нагромождение ужасов, опасностей, убийств, дешевых эффектов, сексуальных извращений, характерное для сюжетов детективной литературы, придает ей бульварный характер, рассчитанный на удовлетворение самых низменных интересов".
После двух таких зубодробительных ударов уместно будет привести цитату "обратного смысла", из [3]: "Справедливо утверждают разные авторы (Р. Мартен во Франции, Т. Кестхейи в Венгрии, Г. Анджапаридзе в СССР), что детектив "плохо сочетался" с тоталитарным режимом. Действительно, основные мотивы произведений, утверждавших торжество закона над беззаконием, примат гуманистических ценностей, право и волю человека бороться с несправедливостью, из каких бы сфер она ни исходила, – не вписывались в социально-политическую систему, царившую в нашей стране. Справедливости ради надо только подчеркнуть, что отлучение народа от мировой культуры происходило по всем направлениям, и детектив в этом ряду еще не самая большая потеря.
Возвращение, а лучше сказать – второе рождение зарубежного детектива на русском языке пришлось на период "оттепели" и ознаменовано было публикацией сборника рассказов Честертона (1958) и романов Сименона (1960)".
Продолжим: первая "русская публикация" Агаты Кристи состоялась в 1963-м, Рекса Стаута – в 1967-м. Казалось бы, справедливость восстанавливается?
Ну, более или менее. Однако относительно Стаута о справедливости можно говорить лишь с очень большой натяжкой. Читая в [3], в разделе "PERSONALIA", перечни публикаций "детективных авторов", за период с 1960-го по 1989-й годы, мы видим, что количество публикаций Сименона – свыше ста, Кристи – приближается к ста, а Стаута – двенадцать.
И нетрудно понять причину этого перекоса: Стаут был антикоммунистом, и не скрывал этого. Антикоммунистами – и борцами с коммунистическим режимом на их родине, в Югославии – были и герои Стаута: Ниро Вулф и его друг Марко Вукчич.
Но коммунистическая эпоха отходила все дальше в прошлое – и вот, где-то на рубеже минувшего и нынешнего веков, Стаута бросились переводить и издавать ... и в спешке забыли о качестве переводов. Стаут снова пострадал, но теперь не прямо из-за своего антикоммунизма, а как бы рикошетом.
Но как бы то ни было, сейчас Стаут на русском представлен достаточно полно (и не только цикл о Вулфе и Гудвине), и даже недостатки переводов не могут нам помешать наслаждаться знакомством с одним из величайших мастеров детективного жанра. Было бы желание.
«Дети разных народов»
Америка – страна иммигрантов, представителей разных рас и национальностей. У Стаута это очень заметно.
Ниро Вулф и Марко Вукчич – уроженцы Черногории, их родной язык – сербско-хорватский. В доме Вулфа живе т повар Фриц Бреннер – франко-швейцарец, а цветовод Теодор Хорстман – немец.
В "Слишком много поваров", где действие в основном происходит в Западной Вирджинии, Вулф имеет долгую беседу с четырнадцатью чернокожими поварами и официантами павильона "Парадиз", а один из них, Пауль Уиппл, окажется впоследствии действующим лицом в "Праве умереть".
В частности, обращаясь к этим четырнадцати, Ниро Вулф говорит: "...Но гораздо важней индивидуальных различий различия расовые, национальные и племенные. Я имел в виду именно это, говоря о своем ограниченном опыте общения с черными. Я веду речь о черных американцах... Вы, джентльмены – американцы; многие больше американцы, чем я, ибо я не здесь родился. Это ваша родная страна. Вы и ваши братья, черные и белые, позволили мне приехать сюда и жить здесь. Надеюсь, вы мне разрешите сказать, не впадая в сентиментальность, что я вам благодарен за это".
Там же, в "Слишком много поваров":
– Констанция Берин – каталонка; стало быть, и ее отец Джером Берин, один из пятнадцати знаменитых поваров, тоже каталонец;
– другой из пятнадцати, Сергей Валенко из Квебека – русский;
– Лиа Кейн, жена Лоренца Кейна – китаянка.
Но отвлечемся, наконец, от романа о поварах.
Лили Роуэн, подруга Арчи Гудвина – ирландка по отцу.
Фред Даркин (сквозной персонаж: сыщик, временами помогающий Вулфу и Гудвину) – ирландец, его жена – итальянка (последнее обстоятельство оказывается важным в "Острие копья" – первом романе цикла). Симпатичный профессор Саварезе ("И быть подлецом") и несколько менее симпатичный мистер Робилотти ("Бокал шампанского") – тоже итальянцы.
Вудро Степанян в "Смерти хлыща", владелец и хозяин "Дворца культуры" (штат Монтана) – армянин.
Чистильщик обуви Пит Вассоз – грек ("Убей сейчас – заплатишь потом"), как, по-видимому, и посол Теодор Келефи и советник Спирос Паппс в "Иммунитете к убийству". Если судить по звучанию фамилий, то мальчик Пит Дроссос, безвременно погибший в "Золотых пауках", официант ресторана "Рустерман" Пьер Дакос (также погибший: "Семейное дело") и секретарша Сара Дакос ("Звонок в дверь") – имеют греческое происхождение.
Упрямый Мак-Нэр ("Красная шкатулка") – шотландец.
Мать Черри Квон ("Рождественская вечеринка") – голландка, а отец – полуиндус и полукитаец.
Конечно, Стаут (или, может быть, Арчи Гудвин, от лица которого написан весь цикл о Ниро Вулфе?) старается к героям всех рас и национальностей относиться одинаково – хотя, приглядевшись, нетрудно увидеть, что у него есть свои предпочтения и симпатии. Интересно, например, проследить его отношение к представителям национальности, которая почти никогда не называется напрямую, и ее приходится угадывать по звучанию имен и фамилий, и изредка – по речевым и иным особенностям персонажей.
"Когда человек убивает": "В манхэттенском отделе (полиции – И.К.) по расследованию убийств я надеялся попасть к лейтенанту Роуклиффу, поскольку мне не терпелось попытаться еще разок вывести его из себя, да так, чтобы его заколотило от злости. Но вместо него я попал к выпускнику колледжа, некоему Айзенштадту, который не представлял для меня никакого интереса. Единственное, чего он хотел, ? это фактов". Действительно, странный тип.
В "Деле о скрученном шарфе" (в другом переводе: "Маскарад для убийства") под началом инспектора Кремера в доме Вулфа действуют несколько полицейских, среди них Леви – и против него ни Гудвин, ни Вулф ничуть не возражают, хотя в целом поведением Кремера Вулф очень даже недоволен. А в "Игре в бары" в беседе с Гудвином (без Вулфа) Кремер, сообщая о проводимом полицией расследовании убийства, с похвалой отзывается о полицейском Ауэрбахе – так что Гудвин даже восклицает: "– О, этот парень далеко пойдет и в один прекрасный день может занять ваше место". На что Кремер отвечает: "– Он был бы рад сделать это и сейчас".
Обильно представлены люди этой национальности в химических (полицейских) лабораториях. "Приглашены на встречу со смертью": "Арчи, позвони мистеру Вайнбаху в лабораторию Фишера".
Во "Втором признании" Вулф звонит по телефону "мистеру Лоунфельду, из полицейской лаборатории".
В "Погоне за матерью" (в другом переводе: "Разыскивается мать") упоминается лаборатория Натана Хирша; по-видимому, тот же Хирш действует и в "Кровь скажет": "А через двадцать минут я уже... разговаривал с человеком за стойкой.
– Это лично для меня, мистер Хирш, не для мистера Вулфа, но не исключено, что в скором времени он тоже воспользуется этими сведениями".
В той же "Погоне за матерью" упоминается фирма "Резник и Спиро", изготовляющая пуговицы; упоминается Эл Познер, совладелец "Посарт Камера". Фотоаппаратом этой фирмы, скрытно установленным в детской коляске, делается снимок разыскиваемой матери младенца.
Немало материала для размышлений над "еврейским вопросом" – а также и над "женским" – предоставляет роман "Слишком много женщин": Эстер Ливси и ее начальник Розенбаум; "Бенджамин Френкель, серьезный и целеустремленный молодой человек, был помощником начальника секции" – то есть, Розенбаума.
"– Извините, – сказал я. – Вы заняты?
Мистер Розенбаум, начальник секции металлоконструкций, был человеком среднего возраста, лысым, в очках с черной оправой. Он махнул мне рукой, приглашая в кабинет.
– Ну и что, – сказал он без вопросительной интонации. – Если я диктую письмо и меня не прерывают, я теряю ход мысли. Здесь никогда не стучат в дверь, прежде чем войти, а просто врываются. Садитесь".
Эстер Ливси (между прочим, жительница Бруклина) произвела сильное впечатление на Гудвина, а он – на нее . Их отношения – на грани перерастания в серьезные.
Бенджамин Френкель, человек чувствительный, испытывает эффект леди Макбет: ему кажется (безосновательно), что он убил Уальдо Мура. "Подобные видения часто его беспокоили. Однажды его обуяла идея, что он на самом деле был фашистом, и ему пришлось поехать на встречу Бунда в Йорквиль, чтобы избавиться от нее".
Завершая разговор о "Слишком много женщин", отметим, что эффект леди Макбет впоследствии обнаружится, в свое м самом полном и, так сказать, классическом исполнении – в "Пожалуйста, избавьте от греха".
Посмотрим теперь на трех сквозных персонажей, без которых трудно себе представить цикл о Вулфе:
– детектив "Сол Пензер (Saul Panzer, поэтому в некоторых переводах: Саул – И.К.), который не вышел ростом, но по части ума даст сто очков вперед любому", и вот что он сообщает Вулфу и Гудвину в "Разыскивается мать": "Я рад, что мой отец никогда не узнает о том, что я сделал. Я клялся на Новом Завете";
– журналист Лон Коэн, сотрудник "Газетт", состоящий в дружеских отношениях с Гудвином и часто снабжающий его ценной информацией;
– адвокат Натаниэль Паркер, к чьим услугам нередко прибегает Вулф – например, чтобы вызволить Гудвина из-под ареста.
Паркер, может быть, и не задумывался Стаутом как еврей, но, независимо от воли автора, этот "триптих" – адвокат-Натаниэль-Паркер – обретает отчетливую, хотя и не стопроцентную, еврейскую коннотацию (особенно с учетом того, что среди американских (и особенно нью-йоркских) адвокатов евреи составляют значительный процент). И не стоит забывать, что под началом Паркера, в его офисе, работает некий Сол Эрлих ("Не позднее полуночи").
Если насче т национальности Паркера еще можно сомневаться, то относительно двух других адвокатов, Джулиуса Эдлера ("Лига перепуганных мужчин") и Л.А.Шварца ("Прежде, чем я умру") – вряд ли.
