Верховный алгоритм

Даже если каким-то чудом удастся закодировать все необходимое, проб­лемы только начнутся. Многие годы множество исследовательских групп пытались построить полные интеллектуальные агенты, складывая алгоритмы зрения, распознавания речи, понимания языка, рассуждения, планирования, навигации, манипуляций и так далее. Но без объединяющих рамок все эти попытки вскоре наталкивались на непреодолимую стену сложности: слишком много движущихся элементов, слишком много взаимодействий, слишком много ошибок, а разработчики программного обеспечения — всего лишь люди и не могут со всем этим совладать. Инженеры знаний убеждены, что искусственный интеллект — очередная инженерная проблема, однако человечество пока еще не достигло точки, в которой инженерия поможет нам дойти до финишной черты. В 1962 году, когда Кеннеди произнес свою знаменитую речь в честь запуска человека на Луну, этот полет был инженерной проблемой. В 1662 году — нет. В области искусственного интеллекта мы сегодня ближе к XVII веку.

Нет никаких признаков, что инженерия знаний когда-либо будет в состоянии соревноваться с машинным обучением за пределами нескольких ниш. Зачем платить экспертам за медленное, муторное превращение знаний в понятную компьютерам форму, если компьютер сам может извлечь их из данных гораздо дешевле? А как насчет всего того, что эксперты просто не знают, но что можно открыть на основе данных? А если данные недоступны, стоимость инженерии знаний редко превышает пользу. Представьте, что фермерам приходилось бы проектировать каждый початок кукурузы, вместо того чтобы засеять семена и дать им вырасти: мы все умерли бы от голода.

Другой выдающийся ученый, не верящий в машинное обучение, — лингвист Ноам Хомский27. Хомский уверен, что язык обязательно должен быть врожденным, потому что примеров грамматически правильных предложений, которые слышат дети, недостаточно, чтобы научиться грамматике. Однако это только перекладывает бремя обучения языку на эволюцию, и это аргумент не против Верховного алгоритма, а лишь против того, что он похож на головной мозг. Более того, если универсальная грамматика существует (как полагает Хомский), пролить на нее свет — значит сделать шаг к прояснению вопроса о Верховном алгоритме. Это было бы не так, лишь если бы язык не имел ничего общего с другими когнитивными способностями, но это неправдоподобно, учитывая, что в ходе эволюции он появился недавно.

В любом случае, если формализовать аргумент Хомского о «бедности стимула», мы обнаружим, что он очевидно ложен. В 1969 году Джим Хорнинг28 доказал, что стохастические контекстно-свободные грамматики можно выучить на одних положительных примерах, а затем последовали еще более сильные результаты. (Контекстно-свободная грамматика — хлеб насущный для лингвистов, а их стохастические версии моделируют, с какой вероятностью следует использовать каждое правило.) Кроме того, обучение языку не происходит в вакууме: дети получают от родителей и среды всевозможные подсказки. То, что язык можно выучить на примерах всего за несколько лет, отчасти возможно благодаря сходству между его структурой и структурой мира. Эта общая структура — именно то, что нас интересует, и от Хорнинга и других мы знаем, что ее будет достаточно.

Если говорить более обобщенно, Хомский критически относится к статистическому обучению любого рода. У него есть список того, что не могут делать статистические обучающиеся алгоритмы, однако этот список устарел полвека назад. Хомский, по-видимому, приравнивает машинное обучение к бихевиоризму, в котором поведение животных сводится к ассоциативным реакциям на награды. Но машинное обу­чение не бихевиоризм. Современные алгоритмы обучения могут научиться богатым внутренним представлениям, а не только парным ассоциациям между стимулами.