Цитаты из книги «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир», страница 3

Компании нового типа, как я себе их представляю, за абонентскую плату будут предоставлять несколько функций. Во-первых, они станут анонимизировать ваши взаимодействия в электронном мире, проводя их через собственные серверы, и накапливать их, как и аналогичные действия других пользователей. Во-вторых, будут хранить в одном месте данные, собранные в течение вашей жизни, вплоть до круглосуточного видеопотока Google Glass, если у вас есть такие очки. В-третьих, они будут формировать полную модель вашей личности и вашего мира и постоянно ее обновлять.

В-четвертых — применять эту модель от вашего имени, в рамках ее способностей, всегда делая ровно то, что сделали бы вы сами.

В очень быстро надвигающемся будущем вы окажетесь не единственным человеком с «цифровой половинкой», которая круглые сутки исполняет ваши поручения. Подобная модель личности появится у каждого, и модели будут все время общаться друг с другом. Если вы ищете работу, а компания X — сотрудников, то ее модель будет проводить собеседование с вашей. Их «разговор» во многом напомнит настоящий, «живой», — ваша модель будет хорошо проинструктирована, например, она не станет выдавать о вас негативную информацию, — однако весь процесс займет всего долю секунды. В своем будущем аккаунте на LinkedIn вы кликнете «Найти работу» и немедленно пройдете собеседование на все должности во Вселенной, которые хотя бы отдаленно соответствуют вашим параметрам (профессии, местожительству, зарплате и так далее). LinkedIn тут же выдаст ранжированный список самых перспективных предложений, и вы выберете из него первую компанию, с которой желаете побеседовать лично.

Оставим в стороне самосовершенствование. Вероятно, первое, что вы захотели бы от своей модели, — поручить ей договариваться с миром от вашего имени: выпустить ее в киберпространство, чтобы она искала для вас всякую всячину. Из всех книг в мире она порекомендует десяток, которые вы захотите прочитать в первую очередь, и советы будут такими глубокими, что Amazon и не снились. То же произойдет с фильмами, музыкой, играми, одеждой, электроникой, чем угодно. Разумеется, ваш холодильник будет всегда полон. Модель станет фильтровать вашу электронную и голосовую почту, новости на Facebook и обновления на Twitter, а когда это уместно, отвечать вместо вас. Она позаботится обо всех надоедливых мелочах современной жизни, например о проверке счетов по кредитке, об обжаловании неправильных транзакций, о планировании расписания, обновлении подписок и заполнении налоговой отчетности. Она подберет вам лекарство, сверится с лечащим врачом и закажет его в Walgreens. Она обратит ваше внимание на интересные объявления о работе, предложит место для отпуска, посоветует, за каких кандидатов проголосовать в избирательном бюллетене, и просканирует людей, с которыми стоит сходить на свидание. А после того как вы познакомитесь и понравитесь друг другу, ваша модель объединится с моделью вашей избранницы и выберет рестораны, которые вам обоим могут понравиться. И здесь становится по-настоящему интересно.

Подумайте обо всех своих данных, которые записаны во всех компьютерах мира. Это электронные письма, документы MS Office, тексты, твиты, аккаунты на Facebook и LinkedIn, история поиска в интернете, клики, скачанные файлы и заказы, кредитная история, налоги, телефон и медицинская карта, статистика на Fitbit, информация о вождении, записанная в бортовом компьютере вашего автомобиля, карта перемещений, зарегистрированная вашим мобильным телефоном, все фотографии, которые вы когда-либо делали, короткие появления в записях камер слежения, а также ролики, снятые на Google Glass, и так далее и тому подобное. Если бы у будущего биографа был доступ только к этому «выхлопу данных» и ни к чему больше, какая бы картина у него сложилась? Вероятно, довольно точная и во многих отношениях подробная, но тем не менее без некоторых существенных деталей. Почему в один прекрасный день вы решили изменить карьеру? Смог бы биограф предсказать этот шаг заранее? Что с человеком, которого вы встретили однажды и никогда о нем не забывали? Смог бы биограф отмотать ленту назад и сказать: «Вот он!»

Если вы невзлюбили какую-то компанию, кликайте на ее рекламу: они потратят деньги не только сейчас, но и в будущем, потому что Google научится показывать их объявления тем, кто вряд ли купит их продукцию. А если у вас есть конкретные запросы и вы хотите, чтобы Google в будущем отвечал на них правильно, уделите минуту, пройдитесь по страницам последних результатов, поищите хорошие ссылки и кликните на них. В целом, если система постоянно рекомендует не то, что нужно, попытайтесь ее научить: найдите группу правильных результатов, пройдите по ссылкам, а потом вернитесь и посмотрите, изменилась ли ситуация.

На самом деле онлайн-знакомства — сложный пример, потому что «химия» не всегда предсказуема. Если первое свидание пройдет как по маслу, люди могут по уши влюбиться и страстно верить, что созданы друг для друга, а если беседа примет другой оборот — посчитать друг друга назойливыми и потерять всякий интерес к дальнейшим встречам. По-настоящему сложный алгоритм машинного обучения сделал бы следующее: провел тысячу симуляций свиданий в стиле Монте-Карло между всеми вероятными парами, а затем выстроил рейтинг пар согласно доле успешных свиданий. Пока это невозможно, сайты знакомств могут устраивать вечеринки и приглашать людей, каждый из которых — вероятная пара для многих других присутствующих, чтобы дать им возможность за несколько часов сделать то, что в другом случае заняло бы недели.

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?

Молекулярная биология живых клеток — это хаос, поэтому специалисты часто шутят, что верить в разумный замысел могут только люди, которые об этом не подозревают. В архитектуре головного мозга тоже могут быть недостатки: у мозга много ограничений, которых лишены компьютеры — например, очень ограниченная краткосрочная память, — и нет причин их сохранять. Более того, известно много ситуаций, в которых люди постоянно поступают неправильно, и Даниэль Канеман пространно иллюстрирует это в своей книге Thinking, Fast and Slow.

Как же решить, верить ли обучающемуся алгоритму? Все просто: не верьте, пока не проверите результаты на данных, которые обучающийся алгоритм не видел. Если схемы, выдвинутые им в качестве гипотезы, окажутся верны и для новых данных, можно быть уверенным, что они реальные.

Экспоненциальный рост — страшная сила. Бактерия E. coli может делиться надвое примерно каждые 15 минут. Если бы у нее было достаточно питательных веществ, она бы за день разрослась в бактериальную массу размером с нашу планету