Однако самый большой вызов — это собрать всю эту информацию в единое целое. Какие факторы усугубляют риск сердечных заболеваний и как они между собой взаимодействуют? Все, что было нужно Ньютону, — это три закона движения и один гравитации, однако одиночке открыть полную модель клетки, организма и общества не под силу. По мере роста объема знаний ученые все больше специализируются на какой-то области, но никто не способен собрать все части воедино, потому что элементов просто слишком много. Они сотрудничают друг с другом, но язык — очень медленное средство общения. Ученые пытаются быть в курсе других исследований, однако объем публикаций настолько велик, что они все больше и больше отстают, и зачастую повторить эксперимент проще, чем найти статью, в которой он описан. Машинное обучение и здесь приходит на помощь: оно просеивает литературу в поисках соответствующей информации, переводит специальный язык одной дисциплины на язык другой и даже находит связи, о которых ученые и не подозревали. Машинное обучение все больше напоминает гигантский хаб13, через который методики моделирования, изобретенные в одной области, пробиваются в другие.
Если бы не изобрели компьютеры, наука застряла бы во второй половине ХХ столетия. Возможно, ученые заметили бы это не сразу и работали бы над все еще возможными небольшими успехами, но потолок прогресса был бы несравнимо ниже. Аналогично без машинного обучения многие науки в ближайшие десятилетия столкнулись бы с проблемой ослабевающей отдачи.
Чтобы увидеть будущее науки, загляните в лабораторию Манчестерского института биотехнологий, где трудится робот по имени Адам. Ему поручено определить, какие гены кодируют ферменты дрожжей. В распоряжении Адама есть модель метаболизма дрожжевой клетки и общие знания о белках и генах. Он выдвигает гипотезы, разрабатывает эксперименты для их проверки, сам проводит опыты, анализирует результаты и выдвигает новые гипотезы, пока не будет удовлетворен. Сегодня ученые все еще независимо проверяют выводы Адама, прежде чем ему поверить, но уже завтра проверкой этих гипотез займутся роботы.
Миллиард Клинтонов
На президентских выборах 2012 года судьбу Соединенных Штатов определило машинное обучение. Традиционные факторы: взгляды на экономику, харизма и так далее — у обоих кандидатов оказались очень схожи, и исход выборов должен был определиться в ключевых колеблющихся штатах. Кампания Митта Ромни шла по классической схеме: опросы, объединение избирателей в крупные категории и выбор важнейших целевых групп. Нил Ньюхауз, специалист по общественному мнению в штабе Ромни, утверждал: «Если мы сможем победить самовыдвиженцев в Огайо, то выиграем гонку». Ромни действительно победил с перевесом в семь процентов, но все равно проиграл и в штате, и на выборах.
Барак Обама назначил главным аналитиком своей кампании Раида Гани, эксперта по машинному обучению. Гани удалось провести величайшую аналитическую операцию в истории политики. Его команда свела всю информацию об избирателях в единую базу данных, дополнила ее сведениями из социальных сетей, маркетинга и других источников и приступила к прогнозированию четырех факторов для каждого отдельного избирателя: насколько вероятно, что он поддержит Обаму, придет на выборы, отзовется на напоминание это сделать и изменит мнение об этих выборах после бесед на определенные темы. На основе этих моделей каждый вечер проводилось 66 тысяч симуляций выборов, а результаты использовались, чтобы управлять армией волонтеров: кому звонить, в какие двери стучать, что говорить.
В политике, как в бизнесе и на войне, нет ничего хуже, чем смотреть, как противник делает что-то непонятное, и не знать, как на это ответить, пока не станет слишком поздно. Именно это произошло с Ромни. В его штабе видели, что соперники покупают рекламу на конкретных каналах кабельного телевидения в конкретных городах, но почему — было неясно. «Хрустальный шар» оказался слишком мутным. В результате Обама выиграл во всех ключевых штатах за исключением Северной Каролины, причем с большим перевесом, чем предсказывали даже самые авторитетные специалисты по общественному мнению. А наиболее авторитетные специалисты (например, Нейт Сильвер14), в свою очередь, использовали самые сложные методики прогнозирования. Их предсказания не сбылись, потому что у них было меньше ресурсов, чем у штаба Обамы, но и они оказались намного точнее, чем традиционные эксперты, чьи предсказания были основаны на собственных знаниях и опыте.
Вы можете возразить, что выборы 2012 года были просто случайностью: в большинстве избирательных кампаний шансы кандидатов не настолько одинаковы, и машинное обучение не может быть решающим фактором. Но дело в том, что машинное обучение будет приводить к тому, что в будущем все больше выборов окажутся уравновешенными. В политике, как и в других областях, использование обучения похоже на гонку вооружений. В дни Карла Роува, бывшего специалиста по прямому маркетингу и добыче данных, республиканцы лидировали. К 2012 году они отстали, но теперь вновь догоняют демократов. Неизвестно, кто вырвется вперед во время следующей избирательной кампании, но обе партии станут усердно работать над победой, а значит, лучше понимать избирателей и на основе этого знания точно наносить удары и даже подбирать кандидатов. То же самое касается общей политической платформы партий во время выборов и между ними: если основанная на достоверных данных подробная модель избирателя подсказывает, что программа у партии проигрышная, ее изменят. В результате разрыв между кандидатами на выборах будет менее значительным и устойчивым, и при прочих равных начнут побеждать кандидаты с лучшими моделями избирателей, а избиратели будут этому способствовать.
Один из величайших талантов политика — способность понимать людей, которые за него голосуют по отдельности и в небольших группах, и апеллировать к их нуждам (или делать вид). Образцовый пример из недавней истории — Билл Клинтон. Машинное обучение действует так, будто к каждому избирателю приставлен персональный, преданный ему Клинтон. Каждый из этих мини-Клинтонов и близко не сравним с настоящим, но они берут числом, ведь даже сам Билл Клинтон не может знать, о чем думает каждый американский избиратель, хотя ему бы, конечно, хотелось. Обучающиеся алгоритмы — это агитаторы высшего класса.
Конечно, политики, как и коммерческие организации, могут использовать знание, полученное благодаря машинному обучению, и во благо, и во вред, например, давать разным избирателям противоречащие друг другу обещания. Однако избиратели, средства массовой информации и организации, следящие за выборами, могут провести собственный анализ данных и указать на политиков, переходящих черту. Гонка вооружений будет происходить не только между кандидатами, но и между всеми участниками демократического процесса.
В целом это приведет к лучшему функционированию демократических институтов, потому что канал связи между избирателями и политиками очень сильно расширится. Даже в век высокоскоростного интернета объем информации, которую получают от нас наши представители, все еще ближе к XIX веку: примерно сотня бит раз в два года — столько умещается в бюллетене. К этому прибавляются опросы общественного мнения и, может быть, периодические электронные письма и встречи в городской администрации. Это практически ничто. Большие данные и машинное обучение изменят ситуацию. Учитывая, что в будущем модели избирателей станут точнее, выборные чиновники смогут хоть тысячу раз на дню узнавать, чего хотят люди, и поступать в соответствии с этими пожеланиями, не надоедая при этом настоящим, живым гражданам.
Один сигнал, если сушей, два — если по интернету
В киберпространстве алгоритмы машинного обучения крепят национальную оборону. Каждый день иностранные хакеры пытаются взломать компьютеры Пентагона, стратегических предприятий, других организаций и государственных учреждений. Их тактика постоянно меняется, поэтому меры, работавшие против вчерашних атак, сегодня уже бессильны. Вручную написанные программы для выявления и блокировки таких атак были бы очередной линией Мажино15, и киберкоманда Пентагона это понимает. А если это атака совершенно нового типа и научиться на прошлых примерах нельзя? Для этого обучающиеся алгоритмы строят модели нормального поведения, примеров которого хватает, и отмечают аномалии. Еще они могут вызвать кавалерию — системных администраторов. Если когда-нибудь разразится кибервойна, генералами в ней будут люди, а пехотой — алгоритмы. Люди слишком медлительны, и их слишком мало, поэтому армия ботов их быстро сметет. Нам нужна собственная армия ботов, и машинное обучение для них — как Военная академия в Вест-Пойнте16.
