Педро Домингос: Верховный алгоритм

Общество меняется с каждым новым алгоритмом. Машинное обу­чение преображает науку, технологию, бизнес, политику, военное искусство. Спутники и ускорители частиц зондируют природу все более тщательно, а обучающиеся алгоритмы превращают реки данных в новое научное знание. Компании знают своих клиентов, как никогда раньше. На выборах побеждают кандидаты, умеющие лучше моделировать поведение избирателей (пример — Обама против Ромни4). Беспилотные транспортные средства завоевывают сушу, воду и воздушное пространство. В систему рекомендаций Amazon никто не вводит информацию о наших вкусах: обучающийся алгоритм определяет их самостоятельно, обобщая сведения о сделанных покупках. Беспилотный автомобиль Google сам научился не съезжать с дороги: никакой инженер не писал для него алгоритм, шаг за шагом объясняющий, как добраться из точки A в точку B . Никто не знает, как написать программу вождения автомобиля, да никому это и не надо, потому что машина, оборудованная обучающимся алгоритмом, посмотрит на действия водителя и разберется сама.

Машинное обучение — технология, которая строит саму себя. Это новое явление в нашем мире. С тех пор как наши далекие предки научились за­острять камни и смастерили первые орудия труда, человечество разработало артефакты самостоятельно, вручную или массово. Обучающиеся алгоритмы — артефакты, которые создают другие артефакты. «От компьютеров никакой пользы, — говорил Пикассо. — Они умеют только давать ответы». Компьютеры не предназначены для творчества: они должны делать ровно то, что им говорят. Но если приказать им заняться творчеством, получится машинное обучение. Обучающийся алгоритм как искусный ремесленник: каждое из его творений уникально, и каждое создано именно таким, каким пожелал заказчик. Просто в отличие от мастеров обучающиеся алгоритмы превращают не камень в кладку и не золото в ювелирные изделия, а данные в алгоритмы. И чем больше у них данных, тем качественнее может получиться алгоритм.

Homo sapiens научился приспосабливать мир под себя, вместо того чтобы самому приспосабливаться к существующим условиям. Машинное обучение открывает новую главу в долгой, растянувшейся на миллион лет эволюционной саге: с его помощью мир сам почувствует, чего вы хотите, и сам под вас подстроится. Не надо даже волшебной палочки: окружающий вас мир — сегодня виртуальный, а завтра физический — станет похож на волшебный лес. Если вы пойдете по тропинке в чаще, она станет дорогой. Если вы заблудитесь, из ниоткуда появятся стрелки, указывающие направление.

Эти волшебные технологии возможны потому, что глубинная суть машинного обучения — предсказание: предсказание наших желаний, результатов наших действий, путей достижения целей, изменений мира. Когда-то нам приходилось полагаться на шаманов и прорицателей, но это оказалось слишком ненадежно. Научные прогнозы более достойны доверия, однако они ограничены областями, которые мы можем систематически наблюдать и которые поддаются моделированию. Большие данные и машинное обучение заметно расширили эти границы. Иногда человек может предсказывать и без посторонней помощи, например, когда ловит мячик или ведет разговор. Бывает, что предсказать не полу­чится, как бы мы ни старались. Но между этими крайностями лежит широкая область, для которой пригодится машинное обучение.

Хотя обучающиеся алгоритмы позволяют глубже узнать природу и чело­веческое поведение, сами они, как ни странно, окутаны пеле­ной тайны. Не проходит и дня, чтобы в СМИ не появилась новая история, связанная с машинным обучением, будь то запуск Apple личного помощника Siri, суперкомпьютер IBM Watson, победивший чемпиона в Jeopardy! (аналог «Своей игры»)5, торговая сеть Target, узнавшая о беременности подростка раньше родителей, или Агентство национальной безопасности, собирающее воедино разрозненные улики. Однако во всех этих случаях обучающиеся алгоритмы, сделавшие эти истории возможными, остаются для зрителей черным ящиком. Даже книги о больших данных обходят стороной вопрос, как именно компьютер, проглотив все эти терабайты, волшебным образом приходит к ценным выводам. В лучшем случае у нас остается впечатление, что обучающиеся алгоритмы просто находят корреляции между двумя событиями, например запросом «лекарство от простуды» в строке Google и самой простудой. Однако нахождение корреляций для машинного обучения — не более чем кирпичи для дома. В горе кирпичей жить не получится.