Другой одиночка, склонный к размышлениям и расчетам, теоретически предположил существование глубинной сети, попытался обнаружить ее, смоделировав предполагаемые служебные запросы самой глубинной сети, найти такие запросы и идентифицировать их источник. Разыскать этого умника было несложно.

Он действовал открыто и рассказывал о своих поисках всем, кому было не лень о них читать. Читать было лень почти всем. Умник не встретил понимания в интернете, был жестоко высмеян, когда пытался объяснить язвительным сетевым обитателям свои догадки и привести расчеты, запутался в собственных идеях, свернул в какую-то эзотерическую чушь и в итоге не преуспел в изысканиях. Он забросил поиски примерно через полгода, изрядно взбодрив команду глубинной сети, которая понимала, что путь он выбрал тупиковый, но не упускала его из виду не столько из-за вопросов безопасности, сколько из любопытства и человеческого сочувствия. По непроверенным данным, позже этот одиночка выиграл солидный грант на строго научные теоретические изыскания, к которым у него были несомненные склонности.

Третий искатель, занимавшийся профессионально параметрической вероятностью в небольшом европейском университете и увлекавшийся философией в свободное время, опубликовал статью на маленьком бесконечно заумном сайте о возможном моделировании ситуации по параметрам совпадений и векторной вероятности. Статья прошла почти незамеченной даже для целевой аудитории. А написавший ее математик и философ больше не пишет статей и не публикует их на непопулярных ресурсах.

Он работает в команде DNet-глубинной сети, и, говорят, ему это нравится. Статьи в открытом доступе сейчас не найти. Если кто-то успел ее скачать и смог или сможет понять ее суть, то может смело связываться с DNet, таким мозгам там найдут применение. Нет сомнений, что способностей такого человека хватит, чтобы выйти на связь с глубинной сетью.

Команда DNet абсолютно анонимна и никому поименно неизвестна. А если кому-то и известна, то никому об этом неизвестно. Истинных масштабов сети DNet и всего спектра ее функций никто не представляет. Но глубинная сеть DNet несомненно существует, функционирует исправно, профессионально поддерживается и целенаправленно развивается.

DNet вполне можно использовать как обычный поиск. И если правильно составить запрос, то глубинная сеть найдет для вас хоть решение хитрого дифференциального уравнения, хоть равновесие по Нэшу для набора профилей и стратегий, хоть китайскую прачечную с отзывами опытных горничных 19-го века на улице, идущей с востока на запад, мощеной желтым булыжником. Но создана глубинная сеть не для этого.

Цель ее – не поиск информации, а поиск решений сложных задач с выдачей наиболее вероятных результатов или соответствующих матриц вероятности. Разумеется, запрос для такого поиска требует не только ввода ключевых слов. Тут должны быть корректно указаны профили объектов, подтянуты релевантные базы, задействованы специальные массивы данных, кропотливо создаваемые посвященными инженерами.

А еще, глубинную сеть DNet интересует все, что выпадает или стремится выскользнуть из-под колокола нормального распределения. Хвосты вероятностей – самый любимый объект исследований глубинной сети. (Подробнее о глубинной сети DNet читайте в романе Кельтский Мел – примечание Марии ИЛ).

Маленького Шнобеля глубинная сеть DNet первый раз отметила зимой в ходе рутинного сканирования IT-сообществ и конференций. Выдающихся результатов он не презентовал, был средне-хорошим инженером, но алгоритм почему-то за него зацепился, и глубинная сеть приступила к первичному построению его профиля. Сеть DNet самообучается на ходу, в том числе выбирая и исследуя конкретные объекты, оттачивая на них поисковые и аналитические инструменты.