Он обдумал мои слова, затем ухмыльнулся.
— Разумный вывод, учитывая прошлые наблюдения. Можно войти?
Я провёл его через гостиную до кабинета. Сыновья, на тот момент двенадцати и тринадцати лет, играли в голографический бокс двумя однофутовыми бойцами, повторяющими прямо на середине комнаты все движения ребят. Я представил детям Уилсона. Они едва вспомнили его, и я не был уверен, что он помнит их. Мальчики жестами показали друг другу «ну и ботан!», в приблизительном переводе.
Уилсон заметил жесты.
— Что они делают? Это какая-то игра?
Я не удивился, что он не знает.
— Это британский язык жестов. Мы учили его несколько лет — вообще-то, с похорон отца. Мы встретили там Барри и его жену и узнали, что у них глухая девочка. Её зовут Ханна, помнишь? Теперь ей восемь. Мне кажется, детям нравится его изучать. Знаешь, в этом своя ирония: ты работаешь над многомиллиардным проектом по разговору с инопланетянами в шести тысячах световых лет, и тебя не смущает, что ты не можешь общаться с маленькой девочкой из собственной семьи.
Он посмотрел на меня ничего не выражающим взглядом. Я произносил слова, которые для него совершенно ничего не значили — ни интеллектуально, ни эмоционально.
Это же Уилсон.
Он сразу заговорил о работе.
— У нас есть данные за шесть лет — шесть импульсов, каждый продолжительностью в секунду. В них огромное количество информации. «Орлята» пользуются техникой вроде мультиплексирования разделением волн, когда сигнал разделяется на секции каждая шириной около килогерца. Мы извлекли гигабайты…
На этом я сдался. Я отлучился налить нам кофе, а когда вернулся в кабинет, Уилсон стоял там же, где я его оставил — словно робот, которого выключили.
Он взял чашку и сел.
— Гигабайты? — подтолкнул я его.
— Гигабайты. Просто для сравнения — вся Британская энциклопедия занимает лишь один гигабайт. Проблема в том, что мы не можем найти в них смысл.
— А с чего вы взяли, что это не просто шум?
— У нас есть для этого тесты. Теория информации. Как ни странно, основана на экспериментальной работе по общению с дельфинами.
Он выудил из кармана наладонник и показал мне некоторые результаты.
Первый график оказался достаточно простым. Он назывался «график Зипфа». Вы разделяете сообщение на что-нибудь, что походит на элементы — например, слова, буквы или фонемы на английском. Затем проводите подсчёт: сколько букв A, сколько E, сколько R. Если шум случаен, можно ожидать примерно равное число букв, так что распределение получается ровное. Если имеется чистый сигнал без информации (ряд идентичных букв A, A, A), тогда получается график с пиком.
Значимая информация даёт нисходящую кривую, что-то промежуточное между двумя этими случаями.
— У нас превосходная обратная логарифмическая зависимость, — похвастался Уилсон, показывая кривую. — Информация там есть, это точно. Но насчёт отдельных элементов у нас большая неопределённость. «Орлята» не посылали чёткий двоичный код. Данные модулированы по частоте, отдельных элементов становится то больше, то меньше. Больше похоже на рост травы в саду в ускоренной съёмке, чем на любой человеческий поток данных. Задаюсь вопросом, имеет ли это какое-нибудь отношение к их юному небу… Как бы то ни было, после проверки по Зипфу, мы приступили к энтропийному анализу по Шэннону.
При этом анализе ищутся взаимоотношения между элементами в сигнале. Работа ведётся по вероятностям: если рассматривать только пары элементов, насколько вероятно вслед за Q увидеть U? Затем можно перейти на более высокие «энтропийные уровни», так сказать. Так что продолжаем с триплетов: насколько вероятно увидеть G после I и N?