Педро Домингос - Верховный алгоритм

Все эти преимущества относятся и к личной, и к профессиональной жизни. Как лучше воспользоваться цепочкой данных, которые оставляет каждый наш шаг в современном мире? Любой поступок действует сразу на двух уровнях: дает нам непосредственный результат и учит систему, с которой мы взаимодействовали. Осознание этого — первый шаг к счастливой жизни в XXI веке. Научите алгоритмы, и они будут служить вам, но вначале их надо понять. Что в вашей работе можно сделать с помощью алгоритма, а что нет? И — самое важное — как воспользоваться машинным обучением, чтобы делать это еще лучше? Компьютер — инструмент, а не противник. Вооруженный машинным обучением менеджер становится сверхменеджером, ученый — сверхученым, инженер — сверхинженером. Будущее принадлежит тем, кто глубоко понимает, как сочетать свои уникальные знания и навыки с тем, что алгоритмы делают лучше всего.

Но, может быть, Верховный алгоритм — это ящик Пандоры, который лучше не открывать? Не поработят ли нас компьютеры и не захотят ли от нас избавиться? Не станет ли машинное обучение прислуживать тиранам и зловещим корпорациям? Благодаря пониманию, в каком направлении развивается машинное обучение, мы сможем разобраться, о чем надо волноваться, а о чем не стоит и как поступать в таких случаях. С теми видами обучающихся алгоритмов, которые мы встретим в этой книге, сценарий «Терминатора», где искусственный сверх­интеллект обретает разум и покоряет человечество с помощью армии роботов, просто невозможен. Если компьютеры умеют учиться, это еще не значит, что они волшебным образом обретут собственную волю. Обучающиеся алгоритмы учатся достигать целей, которые ставим им мы сами, и не могут эти цели менять. Скорее, нам надо позаботиться о том, чтобы они не оказали нам медвежью услугу, а для этого их надо лучше учить.

Прежде всего нам надо подумать, что будет, если Верховный алгоритм попадет в плохие руки. Первая линия защиты — позаботиться, чтобы хорошие ребята получили его раньше остальных, а если непонятно, кто хороший, а кто нет, обеспечить к нему открытый доступ. Вторая линия — осознать, что, как бы ни был совершенен обучающийся алгоритм, он хорош ровно настолько, насколько хороши предоставляемые ему данные. Тот, кто контролирует данные, контролирует и алгоритм. Реакцией на «датификацию» жизни должен стать не уход в джунгли — даже в лесу будет полно сенсоров, — а скорее активное стремление держать под контролем чувствительные для вас данные. Хорошо иметь советчиков, которые найдут и принесут вам то, что вы пожелаете. Без них можно потеряться. Однако они должны приносить вам то, что хотите вы сами , а не то, чем хочет снабдить вас кто-то посторонний. Вокруг контроля над данными и владения моделями, обучающимися на их основе, в XXI веке будет сломано немало копий: за них станут сражаться правительства, корпорации, организации и отдельные лица. Но с другой стороны, у вас будет и этическая обязанность делиться информацией ради общего блага. Машинное обучение само по себе не вылечит рак, поэтому больные раком люди принесут пользу будущим пациентам, поделившись информацией о себе.

Другая теория всего

Наука сегодня очень напоминает Балканский полуостров — настоящую Вавилонскую башню, где каждое сообщество говорит на собственном языке и способно видеть только несколько соседних мини-сообществ. Верховный алгоритм станет единым взглядом на науку в целом и даже, не исключено, приведет к созданию новой теории всего. Это может показаться странным заявлением — ведь машинное обучение просто строит теории на основе данных. Каким образом сам Верховный алго­ритм может вырасти в теорию? Разве теория всего — это не теория струн36? Верховный алгоритм совершенно на нее не похож!

Для ответа на эти вопросы сначала надо разобраться, что такое научная теория. Теория — это не полное описание мира, а набор ограничений в отношении того, каким он может быть. Чтобы получить полное описание, теорию нужно объединить с данными. Возьмем, например, второй закон Ньютона. Он гласит, что сила равна массе, умноженной на ускорение, то есть F = ma . Он не указывает, какова масса или ускорение какого-либо тела или каковы действующие на него силы, а только требует, чтобы в случае, когда масса объекта m , а его ускорение — a , равнодействующая сила составляла ma . Этот закон убирает некоторые степени свободы Вселенной, но не все. То же верно для любой другой физической теории, включая относительность, кванто­вую механику и теорию струн, которые, в сущности, уточнения законов Ньютона.