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

Если исключить половое размножение, у эволюционистов в качестве двигателя останутся одни мутации. Когда размер популяции значительно превышает количество генов, есть шанс, что все точечные мутации в ней уже представлены, и тогда поиск становится разновидностью восхождения по выпуклой поверхности: попробуй все возможные шаги, выбери лучший и повтори. (Или выбери несколько лучших вариантов: в таком случае это называется лучевой поиск.) Символисты, например, постоянно используют такой подход для получения наборов правил и не считают его формой эволюции. Чтобы не застрять в локальном максимуме, восхождение можно усилить случайностью (допустить с некоторой вероятностью движение вниз) и случайными перезапусками (через некоторое время перепрыгнуть в произвольное состояние и продолжать восхождение там). Этого достаточно, чтобы найти удачные решения проблем. Оправдывает ли польза от добавления кроссинговера лишние затраты на вычисления — вопрос открытый.

Никто точно не знает, почему половое размножение так распространено в природе. Было выдвинуто несколько теорий, но ни одна из них не стала общепринятой. Ведущее положение занимает гипотеза Черной Королевы[80], популяризированная Мэттом Ридли в книге The Red Queen: Sex and the Evolution of Human Nature («Черная королева. Секс и эволюция человеческой натуры»). Черная Королева говорит Алисе: «Приходится бежать со всех ног, чтобы только остаться на том же месте». Организмы находятся в постоянной гонке с паразитами, и половое размножение помогает популяции быть настолько разнообразной, чтобы ни один микроб не смог заразить ее целиком. Если дело в этом, тогда половое размножение не имеет отношения к машинному обучению, по крайней мере пока полученные путем эволюции программы не начнут соревноваться с компьютерными вирусами за время работы процессора и память. (Что интересно, Дэнни Хиллис[81] утверждает, что целенаправленное введение в генетический алгоритм попутно эволюционирующих паразитов может помочь избежать локальных максимумов путем постепенного наращивания сложности, однако пока по этому пути никто не пошел.) Христос Пападимитриу[82] и его коллеги показали, что половое размножение оптимизирует не приспособленность, а то, что они назвали смешиваемостью: способность гена в среднем хорошо справляться при соединении с другими генами. Это может пригодиться, если функция приспособленности либо неизвестна, либо непостоянна, как в естественном отборе, однако в машинном обучении и оптимизации, как правило, лучше справляется восхождение на выпуклые поверхности.

На этом проблемы генетического программирования не заканчиваются. Получается, что даже его успехи, возможно, совсем не такие «генетические», как хотелось бы эволюционистам. Возьмем разработку электронных схем — знаковый успех генетического программирования. Как правило, даже относительно простые схемы требуют огромного объема поиска, причем неясно, насколько мы обязаны результатами грубой силе, а насколько — генетическому интеллекту. Чтобы ответить растущему хору критиков, Коза включил в свою опубликованную в 1992 году книгу Genetic Programming эксперименты, показывающие, что генетическое программирование превосходит случайно сгенерированных кандидатов в проблеме синтеза булевых схем, но отрыв был небольшой. В 1995 году на Международной конференции по машинному обучению (International Conference on Machine Learning, ICML) в Лейк-Тахо Кевин Лэнг опубликовал статью о том, что восхождение на выпуклые поверхности побеждает генетическое программирование в тех же самых программах, причем часто со значительным перевесом. Коза и другие эволюционисты неоднократно пытались опубликовать свои работы в материалах ICML, ведущем мероприятии в этой области, но, к их растущему разочарованию, их постоянно отклоняли из-за недостаточной эмпирической обоснованности. Коза и так был раздосадован тем, что его не публикуют, поэтому работа Лэнга просто вывела его из равновесия. На скорую руку он написал статью на 23 страницах в два столбца, в которой опровергал выводы Лэнга и обвинял рецензентов ICML в нарушении научной этики, а затем положил по экземпляру на каждое кресло в конференц-зале. Статья Лэнга (а может, и ответ Коза — как посмотреть) стали последней каплей: инцидент в Тахо привел к окончательному расхождению между эволюционистами и остальным сообществом ученых, занимающихся машинным обучением. Эволюционисты хлопнули дверью. Специалисты по генетическому программированию начали проводить собственные конференции, которые впоследствии слились с конференциями по генетическим алгоритмам в GECCO — Genetic and Evolutionary Computing Conference. А мейнстрим машинного обучения во многом просто забыл об их существовании. Печальная развязка, но не первый случай в истории, когда секс приводит к разводу.

Может быть, секс не преуспел в машинном обучении, но в утешение можно сказать, что он все же сыграл видную роль в эволюции технологий. Порнография стала непризнанным «приложением-приманкой» Глобальной сети, не говоря уже о печатной прессе, фотографии и видео. Вибратор был первым ручным электрическим устройством, на столетие опередившим мобильные телефоны. Мотороллеры получили распространение в послевоенной Европе, особенно в Италии, потому что на них молодые пары могли скрыться от своих семей. Одной из «приманок» огня, который миллион лет назад открыл Homo erectus, было, несомненно, то, что с его помощью легче стало назначать свидания. Несомненно и то, что индустрия секс-ботов станет мотором, толкающим человекоподобных роботов ко все большей реалистичности. Просто секс, по-видимому, не средство, а цель технологической эволюции.

У эволюционистов и коннекционистов есть одно важное сходство: и те и другие разрабатывают обучающиеся алгоритмы, вдохновленные природой. Однако потом их пути расходятся. Эволюционисты сосредоточены на получении структур: для них тонкая настройка результата путем оптимизации параметров имеет второстепенное значение. Коннекционисты же предпочитают брать простые, вручную написанные структуры со множеством соединений и предоставлять весовому обучению делать всю работу. Это все тот же извечный вопрос о приоритете природы и воспитания, на этот раз в машинном обучении, и у обоих оппонентов имеются веские аргументы.

С одной стороны, эволюция породила много удивительных вещей, самая чудесная из которых — вы сами. С кроссинговером или без него, получение структур путем эволюции — существенный элемент Верховного алгоритма. Мозг может узнать все, но он не может получить еще один мозг. Если как следует разобраться в его архитектуре, можно просто воплотить его в «железе», но пока мы очень далеки от этого, поэтому однозначно надо обратиться за поддержкой к компьютерной симуляции эволюции. Более того, путем эволюции мы хотим получать мозг для роботов, системы с произвольными сенсорами и искусственный сверхинтеллект: нет причин держаться за устройство человеческого мозга, если для этих целей что-то подойдет лучше. С другой стороны, эволюция работает ужасно медленно. Вся жизнь организма дает всего лишь один фрагмент информации о его геноме: приспособленность, выраженную в числе потомков. Это колоссальная расточительность, которую нейронное обучение избегает путем получения информации в месте использования (если можно так выразиться). Как любят подчеркивать коннекционисты, например Джефф Хинтон, нет смысла носить в геноме информацию, если мы легко можем получить ее из органов чувств. Когда новорожденный открывает глаза, в его мозг начинает потоком литься видимый мир, и нужно просто все организовать, а в геноме должна быть задана архитектура машины, которая займется этой организацией.