Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

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. 

Воспитание природы

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.

Как и в дебатах по поводу наследственности и воспитания, ни у одной стороны нет полного ответа, и нужно понять, как соединить оба фактора. Верховный алгоритм — это не генетическое программирование и не обратное распространение ошибки, однако он должен включать основные элементы обоих подходов: обучение структурам и весам. С традиционной точки зрения первую часть дает природа, которая создает мозг в ходе эволюции, а затем за дело берется воспитание, заполняя мозг информацией. Это можно легко воспроизвести в алгоритмах машинного обучения. Сначала происходит обучение структуре сети с использованием (например) восхождения на выпуклые поверхности для определения, какие нейроны соединены друг с другом: надо попробовать добавить в сеть все возможные новые соединения, сохранить те, которые больше всего улучшают ее результативность, и повторить процедуру. Затем нужно узнать вес соединений методом обратного распространения ошибки — и новенький мозг готов к использованию.