Педро Домингос - Верховный алгоритм - как машинное обучение изменит наш мир

Вы можете возразить, что выборы 2012 года были просто случайностью: в большинстве избирательных кампаний шансы кандидатов не настолько одинаковы, и машинное обучение не может быть решающим фактором. Но дело в том, что машинное обучение будет приводить к тому, что в будущем все больше выборов окажутся уравновешенными. В политике, как и в других областях, использование обучения похоже на гонку вооружений. В дни Карла Роува, бывшего специалиста по прямому маркетингу и добыче данных, республиканцы лидировали. К 2012 году они отстали, но теперь вновь догоняют демократов. Неизвестно, кто вырвется вперед во время следующей избирательной кампании, но обе партии станут усердно работать над победой, а значит, лучше понимать избирателей и на основе этого знания точно наносить удары и даже подбирать кандидатов. То же самое касается общей политической платформы партий во время выборов и между ними: если основанная на достоверных данных подробная модель избирателя подсказывает, что программа у партии проигрышная, ее изменят. В результате разрыв между кандидатами на выборах будет менее значительным и устойчивым, и при прочих равных начнут побеждать кандидаты с лучшими моделями избирателей, а избиратели будут этому способствовать.

Один из величайших талантов политика – способность понимать людей, которые за него голосуют по отдельности и в небольших группах, и апеллировать к их нуждам (или делать вид). Образцовый пример из недавней истории – Билл Клинтон. Машинное обучение действует так, будто к каждому избирателю приставлен персональный, преданный ему Клинтон. Каждый из этих мини-Клинтонов и близко не сравним с настоящим, но они берут числом, ведь даже сам Билл Клинтон не может знать, о чем думает каждый американский избиратель, хотя ему бы, конечно, хотелось. Обучающиеся алгоритмы – это агитаторы высшего класса.

Конечно, политики, как и коммерческие организации, могут использовать знание, полученное благодаря машинному обучению, и во благо, и во вред, например, давать разным избирателям противоречащие друг другу обещания. Однако избиратели, средства массовой информации и организации, следящие за выборами, могут провести собственный анализ данных и указать на политиков, переходящих черту. Гонка вооружений будет происходить не только между кандидатами, но и между всеми участниками демократического процесса.

В целом это приведет к лучшему функционированию демократических институтов, потому что канал связи между избирателями и политиками очень сильно расширится. Даже в век высокоскоростного интернета объем информации, которую получают от нас наши представители, все еще ближе к XIX веку: примерно сотня бит раз в два года – столько умещается в бюллетене. К этому прибавляются опросы общественного мнения и, может быть, периодические электронные письма и встречи в городской администрации. Это практически ничто. Большие данные и машинное обучение изменят ситуацию. Учитывая, что в будущем модели избирателей станут точнее, выборные чиновники смогут хоть тысячу раз на дню узнавать, чего хотят люди, и поступать в соответствии с этими пожеланиями, не надоедая при этом настоящим, живым гражданам.

В киберпространстве алгоритмы машинного обучения крепят национальную оборону. Каждый день иностранные хакеры пытаются взломать компьютеры Пентагона, стратегических предприятий, других организаций и государственных учреждений. Их тактика постоянно меняется, поэтому меры, работавшие против вчерашних атак, сегодня уже бессильны. Вручную написанные программы для выявления и блокировки таких атак были бы очередной линией Мажино [15] Система французских укреплений длиной около 400 км на границе с Германией от Бельфора до Лонгийона. Была построена в 1929–1934 годах (затем совершенствовалась вплоть до 1940 года). Французские военные стратеги считали линию Мажино неприступной, однако 14 июня 1940 года она была прорвана за несколько часов в результате наступления германской пехоты даже без танковой поддержки. , и киберкоманда Пентагона это понимает. А если это атака совершенно нового типа и научиться на прошлых примерах нельзя? Для этого обучающиеся алгоритмы строят модели нормального поведения, примеров которого хватает, и отмечают аномалии. Еще они могут вызвать кавалерию – системных администраторов. Если когда-нибудь разразится кибервойна, генералами в ней будут люди, а пехотой – алгоритмы. Люди слишком медлительны, и их слишком мало, поэтому армия ботов их быстро сметет. Нам нужна собственная армия ботов, и машинное обучение для них – как Военная академия в Вест-Пойнте [16] Военная академия Соединенных Штатов Америки (United States Military Academy), известная также как Вест-Пойнт (West Point) – высшее федеральное военное учебное заведение армии США. .