Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Конечно, армии роботов пробуждают в воображении еще одного призрака. Если верить голливудским фильмам, в будущем человечество обречено на порабощение гигантским искусственным интеллектом и огромной армией послушных ему машин (если, конечно, в последние пять минут отважный герой всех не спасет). У Google уже есть масштабное оборудование, которое необходимо искусственному интеллекту, а недавно компания приобрела и второй элемент — массу стартапов, занимающихся робототехникой. Если добавить в ее серверы последний ингредиент — Верховный алгоритм, наша песенка спета? Признаюсь — все именно так и будет. Пришло время в стиле Толкина объявить о моих истинных намерениях: 

Три алгоритма — ученым в небесных шатрах,

Семь — инженерам, живущим в дворцах серверов,

Девять — смертным магнатам, чей жребий — забвение и прах.

А один — искусственному разуму на троне тьмы,

В мрачном крае обучения, где залежи данных.

Один алгоритм правит всеми, один их отыщет,

Один соберет их и накрепко свяжет во тьме

В мрачном царстве обучения, где залежи данных.

Ха-ха-ха! Но если говорить серьезно, стоит ли опасаться, что машины возьмут верх? Ведь зловещие признаки действительно существуют. Компьютеры с каждым годом не просто делают больше работы, но и принимают все больше решений: кому дать кредит, какие товары человек покупает, кого принять на работу, кому дать прибавку к зарплате, какие котировки пойдут вверх, а какие вниз, сколько будет стоить страховка, куда направить полицейские патрули и кто будет арестован, какой тюремный срок этот человек получит, кто с кем пойдет на свидание и, следовательно, кто родится. Модели машинного обучения уже играют во всем этом свою роль. Момент, когда можно было выключить все компьютеры, не опасаясь коллапса современной цивилизации, давно пройден. Машинное обучение — последняя соломинка: когда компьютеры начнут программировать себя самостоятельно, все надежды взять их под контроль, безусловно, окажутся потеряны. Выдающиеся ученые, например Стивен Хокинг, призвали немедленно начать исследования на эту тему, потому что потом будет слишком поздно.

Расслабьтесь. Шансы, что искусственный интеллект, вооруженный Верховным алгоритмом, захватит мир, равны нулю. Причина проста: в отличие от людей компьютеры не обладают собственной волей. Они порождение инженеров, а не эволюции. Даже бесконечно мощный компьютер будет всего лишь продолжением нашей воли, и бояться нам нечего. Вспомните три обязательных компонента обучающихся алгоритмов: представление, оценка и оптимизация. Представления алгоритма машинного обучения очерчивают то, чему он может научиться. Давайте сделаем его мощным, как марковская логика, чтобы он в принципе мог узнать все. Оптимизатор делает все, что в его силах, чтобы максимизировать функцию оценки — не больше и не меньше, — а саму функцию оценки определяем мы. Мощный компьютер просто будет оптимизировать ее лучше. Нет риска, что алгоритм выйдет из-под контроля, даже если он генетический. Выведенная система, которая делает не то, что мы хотим, окажется крайне неприспособленной и вскоре вымрет. Более того, именно системы, которые умеют хоть немного лучше выполнять наши желания, станут поколение за поколением множиться и захватывать пул генов. Конечно, если человечество окажется настолько глупым, чтобы специально запрограммировать компьютер поработить его, оно, может быть, получит по заслугам.

То же самое относится ко всем системам искусственного интеллекта, потому что они — прямо или косвенно — состоят из тех же трех компонентов. Они могут делать самые разные вещи и даже придумывать неожиданные планы, но только для достижения целей, которые мы перед ними поставим. Робот, запрограммированный для того, чтобы «приготовить хороший ужин», может пожарить стейк, сварить буйабес и даже порадовать вкуснейшим блюдом собственного изобретения, но шанс, что он специально отравит своего хозяина, не больше, чем то, что автомобиль вдруг решит взлететь. Задача систем искусственного интеллекта — находить решения NP-полных проблем, которые, как вы, может быть, помните из главы 2, могут занимать экспоненциальное время, но всегда эффективно проверяемы. Поэтому мы должны с распростертыми объятиями встречать компьютеры, которые несравнимо мощнее нашего мозга, спокойно осознавая, что наша работа экспоненциально легче, чем их. Им придется решать проблемы, а нам — просто проверять, что они сделали для нас. Искусственный интеллект будет думать быстро там, где мы думаем медленно, и мир от этого станет только лучше. Лично я буду очень рад нашим новым слугам — роботам.