Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Вычислительная сложность — это один вопрос. Другой — сложность человеческая. Если компьютеры страдают синдромом саванта, то алгоритмы машинного обучения иногда производят впечатление вундеркиндов, подверженных приступам дурного настроения: отчасти поэтому люди, способные заставить их слушаться, так много зарабатывают. Если вы умеете настроить все точно как надо, может произойти волшебство: алгоритм станет умен не по годам и одарит вас потоком идей, хотя процесс в чем-то похож на Дельфийского оракула: интерпретация пророчеств сама по себе может требовать большого мастерства. Но поверните ручку неправильно, и обучающийся алгоритм извергнет лавину бессмыслицы или вообще замкнется в себе. К сожалению, в этом отношении Alchemy не лучше большинства. Записать свои знания на языке логики, заложить данные и нажать кнопку — это здорово. Когда Alchemy выдает великолепно точные и эффективные логические сети Маркова — можно пойти в паб и отпраздновать успех. Но когда этого не происходит — а так бывает большую часть времени, — начинается битва. В чем проблема? В знаниях? В обучении? В выводе? С одной стороны, благодаря обучению и вероятностному выводу простая логическая сеть Маркова может выполнить работу сложной программы. С другой стороны, когда она не работает, ее намного сложнее отладить. Решение — сделать ее более интерактивной, способной к самоанализу и объяснению хода своих рассуждений. Это станет для нас еще одним шагом к Верховному алгоритму. 

Сейчас вас примет доктор

Лекарство от рака — программа, которая на входе получает геном раковой опухоли, а на выходе дает лекарство, с помощью которого можно эту опухоль уничтожить. Теперь мы можем в общих чертах описать, как она будет выглядеть. Давайте назовем ее CanceRx. Несмотря на внешнюю простоту, эта программа станет одним из крупнейших и самых сложных проектов в истории: она так велика и сложна, что построить ее можно только с помощью машинного обучения. В ее основе — подробная модель работы живых клеток с подклассами для всех типов клеток человеческого организма и обобщающей моделью их взаимодействия. Эта модель в виде марковской логической сети или чего-то схожего соединит в себе знания из области молекулярной биологии с большим объемом данных из секвенсоров ДНК, микрочипов и многих других источников. Часть знания будет заложена вручную, но большая часть автоматически извлечена из литературы по биологии и медицине. Модель будет постоянно развиваться, включать в себя все новые результаты экспериментов, источники данных и истории болезни. В конце концов она узнает каждый метаболический путь, каждый регуляторный механизм, все химические реакции во всех типах человеческих клеток. Будет получена сумма знаний о молекулярной биологии человека.

Большую часть своего времени CanceRx будет тратить на проверку лекарств-кандидатов. Когда модели покажут новое лекарство, она спрогнозирует его действие и на раковые, и на нормальные клетки. Если Элис поставили онкологический диагноз, CanceRx применит свою модель и к нормальным, и к раковым клеткам девушки и перепробует все доступные лекарства, пока не найдет то, которое убьет раковые клетки, не повреждая здоровые. Если найти работающее лекарство или сочетание лекарств не получится, программа приступит к разработке нового препарата, возможно, путем эволюции на основе уже существующих или с использованием алгоритма восхождения на выпуклые поверхности или кроссинговера. На каждом этапе поиска лекарство-кандидат будет проходить испытание на модели. Если лекарство останавливает рак, но все же имеет вредные побочные эффекты, CanceRx попытается подкорректировать его, чтобы от них избавиться. Если рак мутирует, весь процесс повторится заново. Но модель будет прогнозировать вероятные мутации еще до их появления, и CanceRx назначит лекарства, которые заблокируют их развитие. В шахматной игре между человечеством и раком CanceRx поставит опухоли мат.