Полезная книга: обучающиеся алгоритмы как предвестники искусственного интеллекта

Компьютерные программы, написанные человеком, выполняют сегодня практически все виды действий. Однако сотни тысяч и миллионы строчек кода самых сложных из них кажутся уже слишком громоздким инструментарием для решения насущных проблем. Книга «Верховный алгоритм», выпущенная в издательстве МИФ, приоткрывает тайны наступающей сверхтехнологичной эпохи – эпохи машинного обучения.

 

Именно машинное обучение выходит на арену сейчас, когда обстоятельства требуют от программ оперативного реагирования на непрерывные изменения в окружающем мире. В новых условиях компьютеры должны программировать себя сами.

Обучающиеся алгоритмы уже есть, и они работают, но в основном результаты их действий довольно скромные, особенно по сравнению с потенциальными возможностями этого направления. Один из ярких примеров использования таких технологий: президентские выборы в США в 2012 году. Один из претендентов использовал классические методы опросов и целевых аудиторий, другой доверился обучающимся алгоритмам. 

Результат голосования превзошел самые смелые ожидания и прогнозы: победа второго кандидата (собственно, он до сих пор в должности) во всех ключевых штатах. Суть метода – компьютерное моделирование предстоящих выборов сотни тысяч раз на основе базы данных по избирателям, собранной в соцсетях, анкетах и шопинг-статистике. Заключительный этап – точечная агитация силами волонтеров на основе выводов программы.

Нам кажется естественным, что для решения двух различных задач необходимы две разных программы. Например, банковская программа по выдаче кредитных карт не сможет сыграть с вами в шахматы. Но в машинном обучении один и тот же алгоритм умеет делать разные вещи! Необходимы лишь данные, на которых можно учиться. 

• Алгоритм, который диагностирует болезни, умеет фильтровать спам
  
  
• Алгоритм, который распознает почерк, может выбирать книги и фильмы, которые с большой вероятностью понравятся клиенту
  
  
• Кредитная компьютерная программа банка способна конструировать участки ДНК
  

При этом большинство таких самообучающихся алгоритмов состоят всего из нескольких сотен строк кода. 

В наши дни тема искусственного интеллекта, занимающая мысли многих писателей, режиссеров и ученых, очень быстро переместилась из разряда «Фантастика» в раздел «Реальность». Для его первых шагов по планете осталось объединить все важнейшие алгоритмы машинного обучения в один универсальный. Существует ли в принципе решение такой задачи? То есть можно ли создать такую программу, которая выдаст абсолютно любое знание из предоставленных данных?

Вероятно, да. Человечество только подбирается к познанию универсальности всех законов бытия. И в пользу этой универсальности говорят очень весомые, но пока разрозненные факты из многих наук.

1. Нейробиологи выяснили, что слуховая кора мозга может научиться видеть, а зрительная – слышать. 

2. Эволюция – тоже алгоритм. Его входные данные – опыт всех живых существ. И если этот алгоритм создал человека, то программа на основании тех же данных сможет узнать вообще все, что можно узнать. Нужен лишь достаточно мощный компьютер.

3. Абстрактный язык математики применим далеко за ее пределами. Эйнштейн доказал замедление времени формулами за 100 лет до того, как мы замерили это замедление в спутниках системы GPS на орбите Земли. 

4. По утверждениям многих статистиков, в основе любого обучения лежит всего одна формула. Она определяет то, как новые доказательства корректируют существующие предположения.

Большинство ученых сходятся во мнении, что все, что мы видим вокруг себя и все, что открыто разными науками – это частные проявления одного-единственного, универсального закона мироздания.

Число сторонников машинного обучения примерно равно количеству сомневающихся. Однако если сегодня обучающиеся алгоритмы уже способны распознавать лица потенциальных террористов в толпе людей, посылать полицейских в районы, где только ожидается всплеск преступности, или выигрывать выборы при относительно равных шансах кандидатов – стоит задуматься о возможностях человечества в самом ближайшем будущем.