Уже предприняты шаги, чтобы создать то, что в конце концов превратится в CanceRx. Специалисты в новой области знания — системной биологии — моделируют не отдельные гены и белки, а целые метаболические сети. Одна из исследовательских групп, работающая в Стэнфорде, построила модель всей клетки. Global Alliance for Genomics and Health поощряет обмен данными между учеными и онкологами, цель которого — проведение в будущем широкомасштабного анализа. CancerCommons.org собирает модели рака и позволяет пациентам делиться своими историями болезни и учиться на схожих случаях. Foundation Medicine точно выявляет мутации в опухолевых клетках пациента и предлагает самое подходящее лекарство. Десятилетие назад было неизвестно, можно ли в принципе вылечить рак, а если можно, то как это сделать. Теперь мы видим, как достичь цели. Идти придется долго, но дорога найдена.
ГЛАВА 10
МИР МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Теперь, когда наше путешествие по чудесной Стране машинного обучения закончено, давайте сменим тему и посмотрим, что все это значит лично для вас. Верховный алгоритм — как красная таблетка в «Матрице»
[108]. Это портал в другую реальность: ту, в которой мы уже живем, но пока еще о ней не подозреваем. От свиданий до работы, от самопознания до будущего нашего общества, от совместного использования данных до боевых действий и от опасностей искусственного интеллекта до следующей остановки на пути эволюции новый мир уже принимает очертания, и машинное обучение — ключ к нему. Эта глава поможет вам взять от жизни максимум и быть готовым к тому, что ждет нас впереди. Машинное обучение как таковое будет определять будущее не больше, чем любая другая технология. Важно то, что мы решим сделать, и теперь у вас есть инструменты, необходимые для решения.
Главный из этих инструментов — Верховный алгоритм. Когда он появится и будет ли похож на Alchemy — не столь существенно, имея в виду важнейшие способности обучающихся алгоритмов, которые он воплощает, и то, куда они нас приведут. Верховный алгоритм можно с тем же успехом считать сложным изображением текущих и будущих алгоритмов машинного обучения, которым удобно пользоваться в наших мысленных экспериментах вместо конкретных алгоритмов продукта X или сайта Y, которыми соответствующие компании вряд ли с нами поделятся. Если смотреть с этой точки зрения, обучающиеся алгоритмы, с которыми мы каждый день соприкасаемся, — это «эмбрионы» Верховного алгоритма, и наша задача — понять их и направить их развитие так, чтобы они лучше отвечали нашим потребностям.
В ближайшие десятилетия машинное обучение повлияет на множество аспектов человеческой жизни, и одной главы этой книги совершенно недостаточно, чтобы должным образом их описать. Тем не менее уже можно заметить целый ряд тем, на которых стоит сосредоточиться, а начнем мы с того, что психологи называют теорией разума — компьютерной моделью вашего сознания, не больше и не меньше.
Секс, ложь и машинное обучение
Цифровое будущее начинается с осознания факта: взаимодействуя с компьютером — будь то ваш собственный смартфон или удаленный за тысячи километров сервер, — вы каждый раз делаете это на двух уровнях. Первый — желание немедленно получить то, что вам нужно: ответ на вопрос, желаемый товар, новую кредитную карточку. На втором уровне, стратегическом и самом важном, вы рассказываете компьютеру о себе. Чем больше вы его учите, тем лучше он будет вам служить или манипулировать вами. Жизнь — это игра между вами и окружающими вас обучающимися алгоритмами. Можно отказаться играть, но тогда в двадцать первом веке вам придется жить как в двадцатом. А можно играть и выиграть. Какую модель вашей личности вы хотите предложить компьютеру? Какие данные можно ему дать, чтобы он построил эту модель? Эти вопросы надо держать в уме всякий раз, когда вы взаимодействуете с алгоритмом машинного обучения — точно так же как при общении с людьми. Элис знает, что у Боба есть ее психологическая модель, и стремится повлиять на нее своим поведением. Если Боб — ее начальник, девушка постарается выглядеть компетентной, лояльной и трудолюбивой. Если она хочет соблазнить Боба, она будет само очарование. Мы едва ли сможем функционировать в обществе без способности интуитивно угадывать, что на уме у других людей, и реагировать на это. Сегодняшний мир отличается только тем, что теории разума начали появляться и у компьютеров. Пока эти теории все еще примитивны, но они быстро развиваются, и нам придется с ними работать не меньше, чем с другими людьми, чтобы получить желаемое. Следовательно, вам понадобится теория разума компьютера, а даст ее Верховный алгоритм, если подключить к нему функцию присвоения баллов (то, что, по вашему мнению, цели обучающегося алгоритма или, точнее, его хозяина) и данные (то, что, как вы думаете, знает компьютер).
Возьмем онлайн-знакомства. Когда вы пользуетесь Match.com, eHarmony или OkCupid (поборите недоверие, если нужно), ваша цель проста: найти себе лучшую пару из всех возможных. При этом имеется вероятность, что вам придется хорошо потрудиться и пройти через несколько неудачных свиданий, прежде чем вы встретите человека, который вам по-настоящему понравится. Один упорный чудак извлек из OkCupid 20 тысяч профилей, самостоятельно провел добычу данных, на 88-м свидании встретил женщину своей мечты и рассказал о своей одиссее журналу Wired. Два главных инструмента, которые помогут вам преуспеть с меньшим объемом данных и меньшими трудозатратами, — ваш собственный профиль и ваша реакция на предложенные компьютером варианты. Один популярный вариант поведения — говорить неправду (о своем возрасте, например). Такой подход может показаться неэтичным, не говоря о том, что есть риск с треском провалиться, когда избранник откроет правду, но тут имеется нюанс. Искушенные поклонники онлайн-знакомств уже поняли, что люди приукрашивают возраст в профиле, и делают соответствующие поправки, поэтому указать свой настоящий возраст — все равно что сказать, что вы старше, чем на самом деле! В свою очередь, обучающийся алгоритм, подбирающий пары, приходит к выводу, что людям нравятся более молодые партнеры, чем в действительности. Логичный следующий шаг для человека — еще больше исказить свой возраст, и в конце концов этот атрибут становится бессмысленным.
Более удачная стратегия для всех заинтересованных сторон — сосредоточиться на особых, необычных атрибутах, которые очень хорошо предопределяют подходящую пару в том смысле, что отбирают людей, которых полюбили бы вы, но далеко не все остальные. Тем самым уменьшается количество конкурентов. Ваша задача (и вашего потенциального избранника тоже) — предоставить эти атрибуты компьютеру. Работа подбирающего пары алгоритма — учиться на основе этой информации, точно так же как училась бы традиционная сваха. По сравнению с деревенской свахой алгоритм Match.com имеет преимущество: он знает — пусть и поверхностно — несравнимо больше людей. Наивный обучающийся алгоритм, например перцептрон, будет довольствоваться широкими обобщениями вроде «джентльмены предпочитают блондинок». Более совершенный алгоритм увидит паттерны, например «люди с одинаковыми необычными музыкальными предпочтениями часто хорошо подходят друг к другу». Если и Элис, и Боб любят Бейонсе, этот факт сам по себе вряд ли сведет их друг с другом. Но если им обоим нравится Bishop Allen, это как минимум немного повышает вероятность, что они родственные души. Если оба — фанаты группы, о которой компьютер не слышал, это даже лучше, но уловить это сможет только реляционный алгоритм, например Alchemy. Чем лучше обучающийся алгоритм, тем целесообразнее тратить время на то, чтобы рассказать ему о себе. Согласно общему правилу, лучше дифференцировать себя настолько, чтобы вас не путали со «среднестатистическим человеком» (помните Боба Бернса из главы 8?), но при этом не быть слишком необычным, иначе алгоритм не сможет вас постичь.
