К тому времени когда Браун и Мерсер ушли в Renaissance, скептики начали капитулировать. Разобравшись с канадскими парламентскими отчетами, программа команды IBM могла переводить и другие материалы. Если вы давали ей статью из французской газеты, программа пробегала по своей парламентской базе, находя соответствия с расшифрованным материалом. Результаты на голову превосходили конкурирующие переводческие системы, и через несколько лет появление статистического машинного перевода праздновалось среди специалистов по компьютерным разработкам как нечто сродни интеллектуальной революции²⁵. Канадская политическая риторика оказалась более полезной, чем могли предположить. Браун и Мерсер преподали миру очередной урок на тему искусственного интеллекта.

Урок касался разницы между человеческими существами и компьютерами. Ранние переводческие программы пытались научить компьютер словарному запасу и грамматике, потому что именно так учатся люди. Но компьютерам больше соответствует другой подход: они могут научиться переводить с английского на французский, не отвлекаясь на правила каждого из языков. Компьютерам не нужно понимать спряжение глаголов или окончания прилагательных прежде, чем они примутся за гору политических речей; они предпочитают сначала получить тексты, затем применить к ним свой код, алгоритм за алгоритмом. Также компьютерам ничего не стоит держать в памяти миллионы предложений, они могут учить язык кусками, не мучаясь с грамматическими правилами, используемыми студентами-людьми для запоминания. Например, компьютер может запомнить английский перевод для фраз la fllle est intelligente и les filles sont intelligentes и дюжину подобных, но ему необязательно понимать, что filles — это множественное число filles, a est и sont — разные формы глагола etre и т. д.²⁶ В противовес хмыканью критиков в адрес команды IBM грубая сила компьютерной памяти могла, по сути, стать заменой человеческому представлению об уме и науке. Кроме того, компьютеры склонны работать лучше, когда они не пытаются достичь результатов человеческим путем.

Как это могло помочь работе Medallion? Вероятно, никак. И опять же причины потрясающей успешности фонда остаются секретом. Очевидно лишь, что подход Брауна и Мерсера к программированию фундаментально отличался от того, что по этому поводу думали разработчики программ других хедж-фондов. Например, у Тюдора Сушил Вадвани натаскивал компьютер подходить к рынкам, как это делали бы трейдеры-люди. Браун и Мерсер, напротив, сами тренировались подходить к проблеме, как это делали бы компьютеры. В компании D. Е. Shaw часто начинали с теорий о рынке, которые потом тестировались на данных. Браун и Мерсер, наоборот, сначала снабжали компьютер данными и ждали от него ответов. Подход D. Е. Shaw напоминает работу программистов, которые учили компьютеры французской грамматике. Подход Брауна и Мерсера напоминает работу дешифровщиков, которые не обязаны начинать с учебника грамматики. Загруженные бессвязными на первый взгляд данными и лишенные каких бы то ни было подсказок, они упорно просеивали материал в поисках повторений, используя мощь компьютеров в охоте на призраков, невидимых человеческим глазом.