Педро Домингос - Верховный алгоритм

На самом деле онлайн-знакомства — сложный пример, потому что «химия» не всегда предсказуема. Если первое свидание пройдет как по маслу, люди могут по уши влюбиться и страстно верить, что созданы друг для друга, а если беседа примет другой оборот — посчитать друг друга назойливыми и потерять всякий интерес к дальнейшим встречам. По-настоящему сложный алгоритм машинного обучения сделал бы следующее: провел тысячу симуляций свиданий в стиле Монте-Карло между всеми вероятными парами, а затем выстроил рейтинг пар согласно доле успешных свиданий. Пока это невозможно, сайты знакомств могут устраивать вечеринки и приглашать людей, каждый из которых — вероятная пара для многих других присутствующих, чтобы дать им возможность за несколько часов сделать то, что в другом случае заняло бы недели.

Если вы не фанат интернет-знакомств, полезным выводом из выше­сказанного будет понимание, какие взаимодействия с компьютером стоит сохранять. Если вы не хотите, чтобы из-за рождественских покупок Amazon запутался в ваших предпочтениях, заказывайте подарки на других сайтах. (Прости, Amazon.) Если дома и на работе вы смотрите разные типы видео, заведите два аккаунта на YouTube, по одному для каждой цели, и YouTube научится давать соответствующие рекомендации. А если вы собираетесь посмотреть то, что вас обычно не интересует, сначала разлогиньтесь. Безопасный режим Chrome используйте не для просмотра сомнительных сайтов (конечно, вы и так туда не ходите), а когда хотите, чтобы текущая сессия не повлияла на персонализацию в будущем. Если в аккаунт на Netflix добавить профили для разных людей, сайт не станет рекомендовать вам взрослые фильмы для вечернего просмотра в кругу семьи. Если вы невзлюбили какую-то компанию, кликайте на ее рекламу: они потратят деньги не только сейчас, но и в будущем, потому что Google научится показывать их объявления тем, кто вряд ли купит их продукцию. А если у вас есть конкретные запросы и вы хотите, чтобы Google в будущем отвечал на них правильно, уделите минуту, пройдитесь по страницам последних результатов, поищите хорошие ссылки и кликните на них. В целом, если система постоянно рекомендует не то, что нужно, попытайтесь ее научить: найдите группу правильных результатов, пройдите по ссылкам, а потом вернитесь и посмотрите, изменилась ли ситуация.

Все это, однако, может потребовать больших усилий и показывает, что, к сожалению, канал коммуникации между вами и обучающимся алгоритмом сегодня очень узок. Желательно иметь возможность не просто косвенно обучать алгоритмы своими действиями, а рассказывать о себе столько, сколько хочется. Более того, неплохо иметь доступ к проверке модели своей личности, сформированной алгоритмом машинного обучения, и исправлять ее по своему усмотрению. Обучающийся алгоритм может проигнорировать вас, если решит, что вы врете или не очень хорошо себя знаете, но как мини­мум у него будет возможность учесть ваш собственный вклад. Для этого модель должна быть представлена в понятной форме, например в виде набора правил, а не нейронной сети, и в дополнение к необработанным данным она должна на входе принимать общие утверждения, как это делает Alchemy. Все это подводит нас к вопросу, насколько хорошую модель вашей личности может получить обучающийся алгоритм и что вы хотели бы сделать с этой моделью.

Цифровое зеркало

Подумайте обо всех своих данных, которые записаны во всех компьюте­рах мира. Это электронные письма, документы MS Office, тексты, твиты, аккаунты на Facebook и LinkedIn, история поиска в интернете, клики, скачанные файлы и заказы, кредитная история, налоги, телефон и медицинская карта, статистика на Fitbit, информация о вождении, записанная в бортовом компьютере вашего автомобиля, карта перемещений, зарегистрированная вашим мобильным телефоном, все фотографии, которые вы когда-либо делали, короткие появления в записях камер слежения, а также ролики, снятые на Google Glass, и так далее и тому подобное. Если бы у будущего биографа был доступ только к этому «выхлопу данных» и ни к чему больше, какая бы картина у него сложилась? Вероятно, довольно точная и во многих отношениях подробная, но тем не менее без некоторых существенных деталей. Почему в один прекрасный день вы решили изменить карьеру? Смог бы биограф предсказать этот шаг заранее? Что с человеком, которого вы встретили однажды и никогда о нем не забывали? Смог бы биограф отмотать ленту назад и сказать: «Вот он!»

Понимание, что ни один обучающийся алгоритм (даже Агентство национальной безопасности) на сегодняшний день не имеет доступа ко всем этим данным, а даже если бы имел, то не знал бы, как превратить их в истинное ваше подобие, — это отрезвляющая и, может быть, обнадеживающая мысль. Но представьте, что вы взяли все свои данные и отдали их настоящему Верховному алгоритму будущего, в котором уже есть знание о человеческой жизни, которому мы можем его научить. Он создаст вашу модель, и вы сможете носить ее на флешке в кармане, при желании проверять ее и использовать для всего чего угодно. Безусловно, это будет прекрасный инструмент самоанализа — как посмотреть на себя в зеркало. Но зеркало было бы цифровое и показывало бы не только вашу внешность, но и все, что можно узнать, наблюдая за вами. Зеркало могло бы ожить и поговорить. О чем бы вы у него спросили? Может быть, не все, что скажет модель, придется вам по душе, но это будет лишь еще одной причиной задуматься. А некоторые ответы подскажут новые идеи, новые направления. Модель вашей личности, созданная Верховным алгоритмом, могла бы даже помочь вам стать лучше.