Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир

Однако самый большой вызов – это собрать всю эту информацию в единое целое. Какие факторы усугубляют риск сердечных заболеваний и как они между собой взаимодействуют? Все, что было нужно Ньютону, – это три закона движения и один гравитации, однако одиночке открыть полную модель клетки, организма и общества не под силу. По мере роста объема знаний ученые все больше специализируются на какой-то области, но никто не способен собрать все части воедино, потому что элементов просто слишком много. Они сотрудничают друг с другом, но язык – очень медленное средство общения. Ученые пытаются быть в курсе других исследований, однако объем публикаций настолько велик, что они все больше и больше отстают, и зачастую повторить эксперимент проще, чем найти статью, в которой он описан. Машинное обучение и здесь приходит на помощь: оно просеивает литературу в поисках соответствующей информации, переводит специальный язык одной дисциплины на язык другой и даже находит связи, о которых ученые и не подозревали. Машинное обучение все больше напоминает гигантский хаб[13], через который методики моделирования, изобретенные в одной области, пробиваются в другие.

Если бы не изобрели компьютеры, наука застряла бы во второй половине ХХ столетия. Возможно, ученые заметили бы это не сразу и работали бы над все еще возможными небольшими успехами, но потолок прогресса был бы несравнимо ниже. Аналогично без машинного обучения многие науки в ближайшие десятилетия столкнулись бы с проблемой ослабевающей отдачи.

Чтобы увидеть будущее науки, загляните в лабораторию Манчестерского института биотехнологий, где трудится робот по имени Адам. Ему поручено определить, какие гены кодируют ферменты дрожжей. В распоряжении Адама есть модель метаболизма дрожжевой клетки и общие знания о белках и генах. Он выдвигает гипотезы, разрабатывает эксперименты для их проверки, сам проводит опыты, анализирует результаты и выдвигает новые гипотезы, пока не будет удовлетворен. Сегодня ученые все еще независимо проверяют выводы Адама, прежде чем ему поверить, но уже завтра проверкой этих гипотез займутся роботы.

Миллиард Клинтонов

На президентских выборах 2012 года судьбу Соединенных Штатов определило машинное обучение. Традиционные факторы: взгляды на экономику, харизма и так далее – у обоих кандидатов оказались очень схожи, и исход выборов должен был определиться в ключевых колеблющихся штатах. Кампания Митта Ромни шла по классической схеме: опросы, объединение избирателей в крупные категории и выбор важнейших целевых групп. Нил Ньюхауз, специалист по общественному мнению в штабе Ромни, утверждал: «Если мы сможем победить самовыдвиженцев в Огайо, то выиграем гонку». Ромни действительно победил с перевесом в семь процентов, но все равно проиграл и в штате, и на выборах.

Барак Обама назначил главным аналитиком своей кампании Раида Гани, эксперта по машинному обучению. Гани удалось провести величайшую аналитическую операцию в истории политики. Его команда свела всю информацию об избирателях в единую базу данных, дополнила ее сведениями из социальных сетей, маркетинга и других источников и приступила к прогнозированию четырех факторов для каждого отдельного избирателя: насколько вероятно, что он поддержит Обаму, придет на выборы, отзовется на напоминание это сделать и изменит мнение об этих выборах после бесед на определенные темы. На основе этих моделей каждый вечер проводилось 66 тысяч симуляций выборов, а результаты использовались, чтобы управлять армией волонтеров: кому звонить, в какие двери стучать, что говорить.

В политике, как в бизнесе и на войне, нет ничего хуже, чем смотреть, как противник делает что-то непонятное, и не знать, как на это ответить, пока не станет слишком поздно. Именно это произошло с Ромни. В его штабе видели, что соперники покупают рекламу на конкретных каналах кабельного телевидения в конкретных городах, но почему – было неясно. «Хрустальный шар» оказался слишком мутным. В результате Обама выиграл во всех ключевых штатах за исключением Северной Каролины, причем с большим перевесом, чем предсказывали даже самые авторитетные специалисты по общественному мнению. А наиболее авторитетные специалисты (например, Нейт Сильвер[14]), в свою очередь, использовали самые сложные методики прогнозирования. Их предсказания не сбылись, потому что у них было меньше ресурсов, чем у штаба Обамы, но и они оказались намного точнее, чем традиционные эксперты, чьи предсказания были основаны на собственных знаниях и опыте.