Одни и те же обучающиеся алгоритмы не только способны выполнять бесконечно разнообразные задачи. По сравнению с алгоритмами, на смену которым они приходят, алгоритмы машинного обучения потрясающе просты. Большинство из них можно выразить в нескольких сотнях строк кода или, может быть, нескольких тысячах, если добавить много «примочек». В то же время программы, которые они вытесняют, иногда занимают сотни тысяч или даже миллионы строк кода, а ведь один обучающийся алгоритм способен породить неограниченное количество различных программ.
Если столь малый набор обучающихся алгоритмов может так много, возникает логичный вопрос: реально ли, чтобы один такой алгоритм делал вообще все? Другими словами, сможет ли единственный алгоритм научиться всему, что можно узнать из данных? Эта проблема — очень крепкий орешек, ведь сюда входит все, что знает взрослый человек, все, что создала эволюция, весь комплекс научных знаний. По правде говоря, все важнейшие алгоритмы машинного обучения, включая метод ближайших соседей, дерево принятия решений и байесовские сети (обобщение наивного байесовского классификатора), универсальны, то есть, если дать им достаточно соответствующих данных, они смогут аппроксимировать любую функцию сколь угодно точно: на языке математики это значит «научиться чему угодно». Ловушка в том, что «достаточно данных» может означать «бесконечный объем данных». Для обучения на основе конечных данных нужны допущения, и, как мы увидим, разные обучающиеся алгоритмы делают их по-разному, поэтому хорошо подходят для решения одних задач и не очень — для других.
А если не оставлять эти допущения внутри алгоритма, а делать их явными входными данными, наряду с собственно данными, и предоставлять пользователю право выбора, какие из них подключать и, возможно, даже задавать новые? Есть ли алгоритм, который может взять любые данные и предположения и на выходе дать скрытые в них знания? Я думаю, такой алгоритм существует. Конечно, нужно как-то ограничить эти допущения, иначе можно обмануть самого себя, дав алгоритму все искомое знание или что-то схожее в виде допущений. Однако есть много способов этого избежать — от ограничения объема вводных до требования, чтобы исходные допущения не были больше, чем допущения текущего алгоритма.
В таком случае вопрос сводится к следующему: насколько слабыми могут быть допущения, чтобы все еще позволять получать из конечных данных все полезное знание? Обратите внимание на слово «полезное»: нас интересует только знание о нашем мире, а не о несуществующих мирах, поэтому изобретение универсального обучающегося алгоритма сводится к открытию глубочайших закономерностей нашей Вселенной, общих для всех явлений, а затем — к нахождению эффективного с точки зрения вычислений способа соединить их с данными. Как мы увидим, требование вычислительной эффективности не позволяет использовать в качестве таких закономерностей законы физики, однако оно не подразумевает, что универсальный алгоритм машинного обучения должен быть столь же эффективным, как более специализированные. Как часто бывает в информатике, мы готовы пожертвовать эффективностью ради универсальности.
Это также касается количества данных, необходимого, чтобы получить искомое знание: универсальному обучающемуся алгоритму в целом потребуется больше данных, чем специализированному, однако это не беда, при условии, что эти данные есть в нашем распоряжении, а чем больше становится общий объем данных, тем больше вероятность, что их для наших целей окажется достаточно.
Итак, вот центральная гипотеза этой книги:
Все знание — прошлое, настоящее и будущее — можно извлечь из данных с помощью одного универсального обучающегося алгоритма.
Я называю этот алгоритм Верховным. Если его создание оказалось бы возможным, это стало бы одним из величайших научных достижений за всю историю человечества. Более того, Верховный алгоритм — последнее, что нам придется изобрести, потому что, как только мы «спустим его с цепи», он сам изобретет вообще все, что только можно придумать. Все, что нам нужно, — дать ему достаточно подходящих данных, и он откроет соответствующее знание. Дайте ему видеопоток, и он научится видеть. Дайте библиотеку — и он научится читать. Дайте результаты физических экспериментов, и он сформулирует законы физики. Дайте данные кристаллографии ДНК, и он откроет структуру этой молекулы.
Наверное, это звучит неправдоподобно. Разве может один алгоритм получить так много разных знаний, причем таких сложных? Но на самом деле на существование Верховного алгоритма указывает много свидетельств. Давайте с ними познакомимся.
Аргумент из области нейробиологии
В апреле 2000 года группа нейробиологов из Массачусетского технологического института сообщила в журнале Nature о результатах удивительного эксперимента: они изменили мозг хорька, перенаправив нервы из глаз в слуховую кору (часть мозга, отвечающую за обработку звуков), а из ушей — в зрительную. Казалось бы, в результате этих манипуляций хорек должен был стать тяжелым инвалидом, но этого не произошло: слуховая кора научилась видеть, зрительная — слышать. У нормальных млекопитающих в зрительной коре есть карта сетчатки: нейроны, соединенные с близлежащими областями сетчатки, в коре расположены по соседству. У подопытных хорьков такая же карта сетчатки сформировалась в слуховой коре. Если зрительные данные направить в соматосенсорную кору, отвечающую за осязание, научится видеть и она. Такая способность есть и у других млекопитающих.
У слепых от рождения зрительная кора может брать на себя другие функции головного мозга. У глухих то же самое делает слуховая кора. Слепые могут научиться «видеть» с помощью языка, если прикрепить к нему электроды и направить по ним зрительные образы от прикрепленной к голове камеры. Высокое напряжение будет соответствовать ярким пикселям, низкое — темным. Слепой ребенок по имени Бен Андервуд научился ориентироваться в пространстве с помощью эхолокации, как летучие мыши. Щелкая языком и слушая эхо, он мог ходить, не натыкаясь на препятствия, ездить на скейтборде и даже играть в баскетбол. Все это доказывает, что головной мозг везде использует один и тот же алгоритм обучения и области, выделенные для различных чувств, отличаются лишь поступающими в них входными данными (например, от глаз, ушей, носа). В свою очередь, ассоциативные зоны выполняют свои функции, потому что связаны с многочисленными сенсорными областями, а «исполнительные» свои — потому что соединяют ассоциативные зоны с двигательными нервами.
Изучение коры головного мозга под микроскопом подтверждает этот вывод. Везде повторяется тот же рисунок соединений: шестислойные колонны, петли обратной связи, ведущие в другую структуру мозга — зрительный бугор, а также повторяющиеся короткие тормозящие пути и более длинные возбуждающие. Имеется некоторое количество вариантов этой схемы, но они скорее похожи на разные параметры, настройки одного и того же алгоритма, чем на разные алгоритмы. Сенсорные зоны низкого уровня отличаются сильнее, но, как показали описанные выше эксперименты, и эти отличия не критичны. Мозжечок, самая древняя эволюционно часть головного мозга, которая отвечает за общую координацию движений, явно имеет другую, очень регулярную архитектуру, основанную на намного меньших нейронах, поэтому может показаться, что по крайней мере обучение движениям происходит по другим алгоритмам. Однако если у человека поврежден мозжечок, кора головного мозга берет на себя его функцию, то есть, вероятно, эволюция сохранила мозжечок не потому, что он делает то, чего не умеет кора, а просто потому, что так эффективнее.
Вычисления, происходящие внутри головного мозга, тоже единообразны. Вся информация представлена в виде электрических импульсов между определенными нейронами. Одинаков и механизм обучения: воспоминания формируются путем биохимического укрепления соединений между действующими вместе нейронами — так называемой долговременной потенциации. Все это верно и для животных: хотя мозг человека необычно велик, принципы его строения, по-видимому, те же самые.
Еще одна линия аргументов в пользу единообразия коры головного мозга — это, так сказать, бедность генома. Количество соединений в мозге человека более чем в миллион раз превышает количество «букв» в геноме, поэтому геном физически не в состоянии подробно закодировать строение мозга.
Однако самый важный аргумент в пользу того, что мозг — это Верховный алгоритм, заключается в том, что он отвечает за все, что мы способны воспринять и представить. Мы не узнаем о существовании того или иного явления, если мозг не сможет его постичь: либо просто не заметим, либо посчитаем случайностью. Так или иначе, если «встроить» головной мозг в компьютер в виде алгоритма, он сможет узнать все, что можем узнать мы, поэтому один из подходов к разработке Верховного алгоритма — и, пожалуй, самый популярный — обратный инжиниринг головного мозга. Джефф Хокинс затронул его в своей книге On Intelligence20. С ним Рэймонд Курцвейл21 связывает свои надежды на сингулярность — появление искусственного интеллекта, который значительно превосходит человеческий. И даже пробует силы в этом подходе в своей книге How to Create a Mind22. Тем не менее, как мы увидим, это лишь один из нескольких возможных подходов, причем не обязательно самый многообещающий, потому что головной мозг невероятно сложен, а мы все еще находимся на очень ранних стадиях его расшифровки. С другой стороны, если мы не сможем отыскать Верховный алгоритм, никакой сингулярности в обозримом будущем не предвидится.
