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

Верховный алгоритм сумеет извлечь из данных вообще все знание – знание прошлого, настоящего и будущего. Изобретение этого алгоритма станет одним из величайших прорывов в истории науки. Оно ускорит прогресс буквально во всем, изменит мир так, как мы едва можем себе сегодня представить. Верховный алгоритм для машинного обучения – это нечто вроде стандартной модели в физике элементарных частиц и центральной догмы молекулярной биологии: единая теория, объясняющая все, что мы сегодня знаем, и закладывающая фундамент десятилетий или целых веков будущего прогресса. Верховный алгоритм – ключ к решению стоящих перед человечеством сложнейших проблем – от создания домашних роботов до лечения рака.

Ведь рак так сложно лечить, потому что это не одно, а целый комплекс заболеваний. Опухоли бывают вызваны невообразимо широким спектром причин, к тому же они мутируют и дают метастазы. Самый надежный способ уничтожить опухоль – секвенировать [8] Секвенирование (от лат. sequentum – последовательность) – определение аминокислотной или нуклеотидной последовательности биополимеров (белков и нуклеиновых кислот – ДНК и РНК). ее геном, определить, какие лекарства помогут без ущерба для пациента с учетом конкретного генома и истории болезни, и, возможно, даже разработать новое лекарство именно для данного случая. Ни один врач не в состоянии овладеть всеми необходимыми для этого знаниями, но решение таких задач – идеальная работа для машинного обучения. В сущности, это просто более сложная и серьезная версия поиска, которым каждый день занимаются Amazon и Netflix, только ищем мы не подходящую книгу или фильм, а подходящее лекарство. К сожалению, хотя обучающиеся алгоритмы уже умеют со сверхчеловеческой точностью диагностировать многие болезни, лечение рака выходит далеко за пределы их возможностей. Если нам удастся отыскать Верховный алгоритм, ситуация изменится. Поэтому вторая цель этой книги – помочь вам самостоятельно изобрести его. Можно подумать, что для этого нужны глубочайшие познания в математике и серьезная теоретическая работа. Отнюдь нет. Для этого нужно как раз отвлечься от тайн математики и посмотреть на всеобъемлющие механизмы обучения, и здесь неспециалист, подходящий к лесу издалека, во многом находится в более выгодном положении, чем профессионал, увязнувший в изучении отдельных деревьев. Концептуальное решение проблемы можно дополнить математикой, но это не самое главное, и к тому же не тема этой книги. Так что, когда мы будем заходить в гости к каждому «племени», надо будет собрать кусочки мозаики и сообразить, куда они подходят, не забывая при этом, что ни один слепец не может увидеть слона целиком. Мы увидим, какой вклад каждое из «племен» способно внести в лечение рака, чего ему не хватает, а затем шаг за шагом соберем кусочки в решение – вернее, одно из решений. Конечно, это не будет Верховным алгоритмом, но ближе к нему еще никто не подбирался. Будем надеяться, что результат станет удачной отправной точкой для вашего воображения. Потом мы посмотрим, как можно было бы использовать полученный алгоритм в качестве оружия в борьбе с раком. Читая эту книгу, не стесняйтесь пробегать глазами или пропускать сложные для понимания фрагменты. Важна общая картина, и, возможно, будет полезнее вернуться к этим местам уже после того, как мозаика сложится.

Я занимаюсь исследованиями машинного обучения более 20 лет. Интерес к этой теме во мне пробудила книга со странным названием, которую на последнем курсе колледжа я заприметил в книжном магазине. Она называлась «Искусственный интеллект». Машинному обучению в ней была посвящена одна короткая глава, но, прочитав ее, я немедленно пришел к убеждению, что в ней – ключ к искусственному интеллекту, что знаем мы об этой области так немного и что, может быть, я смогу внести свой вклад. Поэтому я распрощался с планами получить степень MBA и поступил в аспирантуру в Калифорнийском университете в Ирвайне. Машинное обучение было тогда второстепенной дисциплиной, а в Калифорнийском университете работала одна из немногих приличных исследовательских групп. Некоторые из моих однокурсников ушли, сочтя тему бесперспективной, но я не сдался. Для меня не было ничего важнее, чем научить компьютеры учиться – ведь если удастся это сделать, мы получим фору в решении любой другой проблемы. Прошло пять лет. Я заканчивал аспирантуру, а на дворе царила революция добычи данных. Диссертацию я посвятил объединению подхода символистов и аналогистов, б о льшую часть последнего десятилетия соединял символизм и байесовский подход, а в последнее время – оба этих метода с коннекционизмом. Теперь пора сделать следующий шаг и попытаться свести воедино все пять парадигм.