Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир - Педро Домингос

Некоторые могут возразить, что поиски универсального обучающегося алгоритма — типичный пример научной гордыни. Но мечты не гордыня. Может быть, Верховный алгоритм займет свое место среди великих химер, рядом с философским камнем и вечным двигателем. А может быть, его поиск больше похож на попытки определить долготу в океане: такие расчеты долго считались слишком сложными, от них все отмахивались, а потом пришел одинокий гений и решил проблему. Скорее всего, создание Верховного алгоритма потребует усилий нескольких поколений, и величественный собор будет строиться камень за камнем. Единственный способ проверить — однажды утром встать пораньше и отправиться в путь.

Итак, если Верховный алгоритм существует, на что он похож? На первый взгляд, очевидный ответ — на запоминание. Просто запоминай все, что видишь, и через некоторое время увидишь все, что только можно увидеть, и таким образом узнаешь все, что только можно узнать. Проблема в том, что, как сказал Гераклит, в ту же реку нельзя войти дважды. В мире куда больше вещей, чем мы в состоянии увидеть. Неважно, сколько снежинок вы исследуете: следующая будет другой. Даже если бы вы присутствовали при Большом взрыве и после этого везде и всюду, вы все равно увидели бы лишь крохотную долю того, что могли бы увидеть в будущем. Если бы вы десять тысяч лет наблюдали за жизнью на Земле, это не подготовило бы вас к тому, что еще предстоит. Человек, выросший в одном городе, не впадает в ступор, когда переезжает в другой, однако робот, способный только запоминать, впал бы. Кроме того, знание — это не просто длинный список фактов. Знание бывает обобщенным и структурированным. «Все люди смертны» — намного более емкое утверждение, чем семь миллиардов свидетельств о смерти, по одному на каждого человека. Запоминание же не даст нам ни обобщенности, ни структуры.

Другой кандидат в Верховные алгоритмы — микропроцессор. В принципе, процессор в вашем компьютере можно рассматривать как единый алгоритм, работа которого — выполнять другие алгоритмы, подобно универсальной машине Тьюринга, и он может выполнять любые мыслимые алгоритмы до границ своей памяти и производительности. Для микропроцессора алгоритм — просто еще один вид данных. Проблема в том, что сам по себе микропроцессор ничего делать не умеет: он просто сидит весь день без дела. Откуда берутся алгоритмы, которые он выполняет? Если они были закодированы программистом-человеком, никакого обучения нет. Тем не менее в каком-то отношении микропроцессор — удачный аналог Верховного алгоритма. Микропроцессор — не самое оптимальное оборудование для запуска отдельных алгоритмов, для этого гораздо больше подходят разработанные для конкретной задачи интегральные схемы специального назначения (application-specific integrated circuit, ASIC). Однако почти для всех приложений мы используем именно микропроцессоры, потому что их гибкость с лихвой компенсирует относительную неэффективность. Если бы нам приходилось разрабатывать ASIC для каждого нового приложения, информационная революция никогда бы не состоялась. Верховный алгоритм — тоже не лучший алгоритм для изучения конкретного элемента знаний. Эффективнее был бы алгоритм, в который уже заложена большая часть этого знания (или знание целиком: тогда данные будут избыточны). Однако вся суть в том, чтобы вывести знание из данных путем индукции. Это легче и дешевле, поэтому чем более обобщен алгоритм машинного обучения, тем лучше.

Еще более радикальный кандидат — скромный вентиль ИЛИ-НЕ, логический переключатель, который на выходе дает единицу, если на входе два нуля. Не забывайте, что все компьютеры построены из логических вентилей в виде транзисторов и все вычисления можно свести к комбинациям элементов И, ИЛИ и НЕ. Вентиль ИЛИ-НЕ — это просто элемент ИЛИ, за которым следует элемент НЕ: отрицание дизъюнкции[38], как в предложении «Я счастлив, если не голоден и не болен». Элементы И, ИЛИ и НЕ можно реализовать с использованием вентилей ИЛИ-НЕ, поэтому этот вентиль может делать все. Вообще говоря, некоторые микропроцессоры только его и используют. Так почему же он не может стать Верховным алгоритмом? Ведь он, безусловно, непревзойден в своей простоте. К сожалению, вентиль ИЛИ-НЕ — Верховный алгоритм не в большей степени, чем кубик лего — универсальная игрушка. Конечно, детали конструктора как кирпичики и из них многое можно построить, но гора элементов самопроизвольно ни во что не сложится. То же относится к другим простым вычислительным схемам, например сетям Петри[39] и клеточным автоматам[40].

Перейдем к более сложным кандидатам. Например, к запросам, на которые может ответить любой хороший движок базы данных, или простых алгоритмов в статистическом пакете. Разве их недостаточно? Это более крупные детали лего, но по-прежнему всего лишь кирпичики. Движок базы данных никогда не откроет ничего нового: он просто сообщает то, что знает. Даже если все люди в базе данных смертны, ему не придет в голову экстраполировать эту черту на других людей (проектировщики баз данных побледнели бы от самой этой мысли). Статистика в основном заключается в проверке гипотез, которые кто-то сначала должен сформулировать. Статистические пакеты умеют выполнять линейную регрессию и другие простые процедуры, но они мало чему могут научиться, сколько бы данных им ни предоставили. Качественные пакеты входят в серую зону между статистикой и машинным обучением, но все равно остается множество видов знания, которое они не могут открыть.

Ладно, давайте начистоту. Верховный алгоритм — это уравнение U(X) = 0. Он уместится не то что на футболке, а даже на почтовой марке! Уравнение U(X) = 0 говорит, что определенная (возможно, очень сложная) функция U какой-то (возможно, очень сложной) переменной X равна нулю. К этой форме можно свести любое уравнение. Например, F = ma можно записать в виде F – ma = 0, поэтому, если считать F – ma функцией U переменной F — вуаля: U(F) = 0. В целом X может быть любыми вводными данными, а U — любым алгоритмом, поэтому, конечно, Верховный алгоритм не может быть более общим, чем это уравнение, а поскольку мы ищем самый общий алгоритм из всех возможных, это должен быть он. Конечно, я шучу, но конкретно этот неудачный кандидат указывает на одну из реальных опасностей в машинном обучении: создание настолько общего обучающегося алгоритма, что он окажется недостаточно содержательным, чтобы быть полезным.