Педро Домингос - Верховный алгоритм

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.

С теорией единого строения коры согласны не все нейробиологи, и для прояснения этого вопроса потребуются дальнейшие исследования — ведь жаркие дебаты вызывает даже вопрос, где пределы способностей мозга. Но если есть то, что знаем мы, а мозг не может узнать, это должна была узнать эволюция.

Аргумент из области эволюции

Нескончаемое разнообразие форм жизни на Земле — результат действия единого механизма: естественного отбора. Что еще примечательнее, информатикам хорошо знаком механизм такого типа: это итеративный поиск, при котором проблему решают путем перебора множества кандидатов, выбора и модификации лучших и повторения этих шагов столько раз, сколько необходимо. Эволюция тоже алгоритм. Перефразируя Чарльза Бэббиджа, пионера вычислительных машин, жившего в Викторианскую эпоху, Бог создал не виды, а алгоритм создания видов. «Бесконечное число самых прекрасных и самых изумительных форм», о котором Дарвин пишет в заключении к «Происхождению видов», скрывает от нас самое прекрасное — единство. Все эти формы закодированы в цепочках ДНК, и все они возникают путем модификации и сочетания этих цепочек. Кто бы подумал, что такой алгоритм способен породить нас с вами? Если механизмы эволюции оказались способны создать человека, они, видимо, смогут узнать все, что только можно узнать, если ввести их в достаточно мощный компьютер. И действительно, эволюционное программирование, основанное на симуляции естественного отбора, — популярная отрасль машинного обучения. Таким образом, эволюция — еще одна многообещающая тропинка, которая может привести нас к Верховному алгоритму.

Эволюция — это высший пример того, на что способен единый алгоритм обучения, если дать ему достаточно данных. Входные данные для эволюции — это опыт и судьба всех когда-либо существовавших живых существ (вот это правда большие данные). Но с другой стороны, более трех миллиардов лет на самом большом компьютере на нашей планете — самой планете Земля — работает эволюция. Поэтому хотелось бы, чтобы ее компьютерная копия была быстрее и требовала меньше данных, чем оригинал. Какая модель лучше подходит для Верховного алгоритма: эволюция или мозг? Это похоже на старый спор о «наследственности или воспитании», и, как человека формирует и то и другое, возможно, истинный Верховный алгоритм будет содержать оба элемента.

Аргумент из области физики

В вышедшем в 1959 году знаменитом эссе физик и нобелевский лауреат Юджин Вигнер восхищался «необъяснимой эффективностью математики в естественных науках». Каким чудом законы, выведенные на основе немного­численных наблюдений, применимы далеко за их пределами? И почему законы на много порядков точнее, чем данные, на которых они основаны? А самое главное, почему простой, абстрактный язык математики может так точно описывать столь многое в нашем бесконечно сложном мире? Вигнер считал это глубокой тайной, в равной степени радостной и непостижимой. Тем не менее все так и есть, и Верховный алгоритм — логическое продолжение этого феномена.

Если бы мир был просто цветущим и жужжащим хаосом, у нас был бы повод усомниться в существовании универсального обучающегося алгоритма. Однако если все вокруг нас — это следствие нескольких простых законов, вполне может оказаться, что единственный алгоритм может путем индукции сделать все возможные выводы. Все, что ему для этого потребуется, — срезать путь к следствиям законов, заменив невероятно длинные математические выкладки намного более короткими и основанными непосредственно на наблюдениях.

Например, мы полагаем, что законы физики породили эволюцию, но не знаем, как именно. Вместо поиска связывающей их цепочки следствий вывод о естественном отборе можно сделать непосредственно на основе наблюдений, как и поступил Дарвин. На основе тех же наблюдений можно было бы прийти к бесчисленному множеству неверных умозаключений, но большинство из них никогда не придут нам в голову, потому что на наши выводы влияют обширные познания о мире, и полученное знание согласуется с законами природы.

В какой мере характер физических законов распространяется на более высокие области знания, например биологию и социологию, нам еще предстоит узнать, но исследования хаоса дают много завораживающих примеров схожего поведения в очень разных системах, и теория универсальности это объясняет. Красивый пример того, как очень простая процедура итерации может породить неистощимое разнообразие форм, — множество Мандельброта23. Если горы, реки, облака и деревья — результат аналогичных процессов, а фрактальная геометрия показывает, что так оно и есть, возможно, эти процессы — просто разная параметризация одной-единственной процедуры, которую мы можем вывести на их основе.