Педро Домингос - Верховный алгоритм

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.

Кибервойна — это частный случай асимметричного конфликта, где одна из сторон не может сравниться с другой по мощи обычного вооружения, но тем не менее способна нанести противнику тяжелый урон. Небольшой отряд террористов, вооруженных канцелярскими ножами, смог обрушить башни-близнецы и убить тысячи невинных людей. Сегодня все наиболее серьезные угрозы безопасности США — асимметричные, и от них есть эффективное противоядие: информация. Если враг не сможет скрыться, он не выживет. Информации у нас предостаточно, и это хорошо, но есть и плохие новости.

Агентство национальной безопасности США печально известно своим неуемным аппетитом к данным: по некоторым оценкам, оно пере­хватывает более миллиарда телефонных звонков и других сообщений по всему земному шару. Не будем сейчас рассуждать об этических вопросах защиты частной жизни. Важно, что у агентства нет столько сотрудников, чтобы прослушать все эти звонки, прочитать электронные письма и даже отследить, кто с кем разговаривает. Большинство звонков вполне безобидны, поэтому написать программу, которая выловит из этого моря несколько подозрительных, очень сложно. Когда-то для этой цели использовались ключевые слова, но этот метод легко обвести вокруг пальца: достаточно назвать теракт свадьбой, а бомбу — свадебным тортом. В XXI веке за эту работу взялось машинное обучение. Конечно, работа агентства овеяна тайной, но в выступлении перед Конгрессом его директор признал, что анализ телефонных разговоров уже предотвратил десятки террористических угроз.

Если террористы смешаются с толпой футбольных фанатов, то обу­чающиеся алгоритмы смогут распознать их лица. Если террористы изобретут необычные взрывные устройства, алгоритмы обнаружат их. Алгоритмы могут решать и более тонкие задачи: связывать между собой события, которые по отдельности выглядят безобидными, но вместе складываются в зловещую схему. Такой подход мог бы предотвратить теракты 11 сентября 2001 года. Есть и еще один аспект. В ответ на действия обученной программы злоумышленники будут менять поведение, чтобы обвести ее вокруг пальца, и станут выделяться на фоне обычных людей, которые ведут себя по-прежнему. Чтобы этим воспользоваться, машинное обучение нужно объ­единить с теорией игр. В прошлом я работал над этой темой: надо не просто уметь побеждать сегодняшнего противника, но учиться парировать действия, которые он может предпринять против твоего алгоритма. К тому же учет плюсов и минусов различных действий, который возможен благодаря теории игр, может помочь найти правильный баланс между частной жизнью и безопасностью.