Цитаты из книг автора «Маркус дю Сотой»

Непредсказуемое и предопределенное Том Стоппард

Сейчас у DeepMind есть еще более совершенный алгоритм, способный разгромить первоначальную версию AlphaGo. Этому алгоритму не нужно было показывать, как играют в го люди. Как и алгоритм, игравший на приставке Atari, он видел массив пикселей размером 19 × 19 и счет в игре и начал играть, экспериментируя с разными ходами. Он использовал возможности обучения с подкреплением, которое было второй стадией создания AlphaGo. Новый алгоритм обучался почти с чистого листа, и даже сами сотрудники DeepMind были поражены его силой. Он уже не был ограничен тем, как мыслят и играют люди. Через трое суток обучения, в рамках которого алгоритм сыграл сам с собой 4,9 млн партий, он смог выиграть у того варианта AlphaGo, который победил Ли Седоля, сто партий из ста. Всего за три дня он добился того, на что у человечества ушли три тысячи лет. К сороковому дню он стал непобедимым. Еще за восемь часов он сумел научиться играть в шахматы и сёги (японскую игру, аналогичную шахматам), причем дошел до такого уровня мастерства, что победил две из лучших имеющихся на рынке шахматных программ.

Эта стратегия рано или поздно приведет вас в самую высокую точку окружающей местности. Любое движение из этой точки будет движением вниз. Но это не значит, что, спустившись ниже, вы не обнаружите, что по другую сторону долины есть другой, гораздо более высокий пик. В этом и заключается проблема так называемых локальных максимумов – пиков, на которых вам кажется, что вы забрались на самый верх, но которые на самом деле представляют собой всего лишь крошечные бугорки, окруженные гигантскими горами.

, какое значение может иметь подобное обучение с чистого листа в разных областях: Если вы можете реализовать обучение с чистого листа, вы на самом деле получаете систему, которую можно перенести из игры в го в любую другую область. Вы освобождаетесь от конкретики той области, в которой вы работаете, и получаете алгоритм, настолько универсальный, что его можно использовать где угодно. С нашей точки зрения смысл AlphaGo – не в победе над человеком, а в выявлении сути научной работы, в создании программы, которая может самостоятельно выяснить, что такое знание.

Одних только данных никогда не будет достаточно. Они должны сопровождаться знаниями. Именно в этом отношении человеческий код, видимо, лучше способен работать с контекстом и видеть общую картину – по меньшей мере пока что.

Кое-кто предлагает правовые меры для исправления этого положения, но такие меры оказывается чертовски сложно применять. Статья 22 Общего регламента по защите данных (General Data Protection Regulations), вступившего в силу в Европейском союзе в мае 2018 года, утверждает, что всякий человек должен иметь «право не быть субъектом такого решения, которое основано только на автоматической обработке» и право получать «полноценную информацию о заключенной в ней логике» во всех случаях, когда решение выносится компьютером. И как, интересно, этого добиться? Отрасль информационных технологий уже призывали попытаться разработать метаязык, при помощи которого алгоритмы могли бы обосновывать свои решения, но пока эта задача не решена, нам, может быть, следует относиться к влиянию таких алгоритмов на повседневную жизнь с большей осторожностью.

один из недостатков машинного обучения: иногда оно замечает корреляцию и принимает ее за причинно-следственную связь. Тем же недостатком страдают животные.

В некотором смысле человеческий код сформировался именно для того, чтобы компенсировать низкий уровень нашего взаимодействия с данными. Поэтому вполне возможно, что благодаря машинному обучению мы в конце концов получим коды, дополняющие наш собственный, а не повторяющие его. Вероятность играет ключевую роль во многих аспектах машинного обучения. Многие из алгоритмов, о которых мы говорили в главе 4, были реализованы детерминистским образом. Человек понимал, как устроена та или иная задача, и программировал компьютер, который затем с рабской покорностью исполнял все те трюки, на исполнение которых он был запрограммирован. Это было похоже на ньютоновское мировоззрение, в котором Вселенная управляется математическими уравнениями и задача ученого состоит в открытии этих правил и предсказании будущего на их основе.

Эта история явно опровергает мнение Лавлейс, что возможности машины всегда будут ограничены идеями человека, который ее программирует. Сегодня алгоритмы обладают способностями, которых у нас нет: они могут оценивать огромные массивы данных и разбираться в них.

Мы не можем внятно сказать, почему нам нравится тот или иной фильм, потому что это предпочтение определяется слишком большим числом параметров. Человеческий код, порождающий эти предпочтения, скрыт от нас. Компьютерный же код выявил характеристики, определяющие наши предпочтения, которые мы можем интуитивно ощущать, но не можем высказать.