Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

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 Ромни[4]). 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.