Верховный алгоритм — лиса или еж?

Нам надо рассмотреть еще одно потенциальное возражение против Верховного алгоритма. Наверное, самое серьезное. Его выдвигают не инженеры знаний и не рассерженные эксперты, а сами практики машинного обучения. На секунду поставив себя на их место, я мог бы сказать: «Послушайте, Верховный алгоритм совершенно не похож на мою повседневную работу! Я перепробовал сотни алгоритмов для каждой проблемы, и для разных задач лучше подходят разные алгоритмы. Разве может один заменить все это многообразие?»

На это я отвечу: вы правы. Но разве не лучше вместо сотен вариантов многих алгоритмов пробовать сотни вариантов одного-единственного? Если выяснить, что в каждом алгоритме важно, а что нет, найти у важных элементов общее и посмотреть, как они дополняют друг друга, можно сложить из них Верховный алгоритм. Именно этим мы и займемся на страницах этой книги или хотя бы попытаемся как можно ближе к этому подойти. Наверное, у вас, дорогой читатель, по мере чтения тоже возникнут какие-то идеи на этот счет.

Насколько сложен будет Верховный алгоритм? Тысячи строк кода? Миллионы? Мы пока не знаем, но в машинном обучении бывало, что простые алгоритмы чудесным образом побеждали очень замысловатые. В известном эпизоде книги The Sciences of the Artificial[34] пионер искусственного интеллекта и нобелевский лауреат Герберт Саймон просит представить себе муравья, который упорно бежит по пляжу к себе домой. Путь муравьишки сложен не потому, что сложен он сам, а потому что вокруг полно маленьких дюн, на которые надо взбираться, и гальки, которую приходится обегать. Попытки смоделировать муравья, запрограммировав все возможные пути, будут обречены на провал. Аналогично самое сложное в машинном обучении — это данные. Все, что должен сделать Верховный алгоритм, — усвоить их, поэтому не надо удивляться, если сам он окажется несложным. Человеческая рука проста: четыре пальца вместе плюс отведенный в сторону большой. И несмотря на это, рука может делать и использовать бесконечное разнообразие инструментов. Верховный алгоритм по отношению к алгоритмам — то же, что рука по отношению к карандашам, мечам, отверткам и вилкам.

Как заметил Исайя Берлин[35], некоторые мыслители подобны лисам и знают много разного, а некоторые — ежам, которые знают что-то одно, но важное. То же самое с обучающимися алгоритмами. Я надеюсь, что Верховный алгоритм окажется ежом, но, даже если это лиса, ее все равно надо поскорее поймать. Самая большая проблема сегодняшних обучающихся алгоритмов не в том, что их много, а в том, что они, хоть и полезны, не делают всего, что мы от них хотим. И прежде чем начать открывать глубокие истины при помощи машинного обучения, надо как следует разобраться в самом машинном обучении.