Но и без NP-полных задач само наличие компьютеров — серьезнейший признак существования Верховного алгоритма. Если бы вы отправились в начало ХХ века и рассказали, что вскоре будет изобретена машина, которая сможет решать проблемы во всех сферах человеческой деятельности — одна и та же машина для всех проблем, — никто бы не поверил. Вам бы объяснили, что машины могут делать что-то одно: сеялки не печатают, а пишущие машинки не сеют. Затем, в 1936 году, Алан Тьюринг[25] придумал любопытное устройство с лентой и головкой, которая читает и пишет символы. Сегодня оно известно как машина Тьюринга. С ее помощью может быть решена каждая проблема, какую только можно решить с помощью логической дедукции. Более того, так называемая универсальная машина Тьюринга может симулировать любую другую, прочтя с ленты ее спецификацию, — другими словами, ее можно запрограммировать делать что угодно.

Верховный алгоритм предназначен для индукции, то есть процесса обучения, точно так же как машина Тьюринга для дедукции. Он может научиться симулировать любые другие алгоритмы путем чтения примеров их поведения на входе и выходе. Равно как многие модели вычислений эквивалентны машине Тьюринга, вероятно, существует много эквивалентных формулировок универсального обучающегося алгоритма. Суть в том, чтобы найти первую такую формулировку, как Тьюринг в свое время нашел первый вариант многоцелевого компьютера. 

Конечно, к Верховному алгоритму скептически относятся столько же людей, сколько испытывают по поводу его существования энтузиазм. Сомнения — это естественно, особенно когда речь идет о своего рода «серебряной пуле». Самое решительное сопротивление оказывает вековечный враг машинного обучения — инженерия знаний. Ее адепты считают, что знание нельзя получить автоматически: его должны вложить в компьютер эксперты. Конечно, обучающиеся алгоритмы тоже могут извлечь кое-что из данных, но это никоим образом не настоящее знание. Для инженеров знаний большие данные — не золотая жила, а обманка.

На заре искусственного интеллекта машинное обучение представлялось очевидным путем к компьютерам с разумом, подобным человеческому. Тьюринг и другие ученые думали, что это единственный приемлемый путь. Однако затем инженеры знаний нанесли ответный удар, и к 1970 году машинное обучение было жестко оттеснено на второй план. В какой-то момент, в 1980-х годах, казалось, что инженерия знаний вот-вот завоюет мир, а компании и целые государства вкладывали в нее огромные инвестиции. Но вскоре пришло разочарование, и машинное обучение начало свой неумолимый рост — сначала тихо, а потом на гребне растущего вала данных.

Тем не менее все успехи машинного обучения не убедили инженеров знаний. Они уверены, что вскоре ограничения этого подхода станут очевидными и маятник качнется в другую сторону. Эту точку зрения разделяет Марвин Минский, профессор Массачусетского технологического института и пионер в области искусственного интеллекта. Минский не просто скептически относится к машинному обучению как альтернативе инженерии знаний: он вообще не верит, что в науке об искусственном интеллекте можно что-то объединить. Теория интеллекта по Минскому изложена в его книге The Society of Mind («Общество разума»), где он замечает, что «разум — это одна вещь за другой и ничего больше». Вся книга — длинный перечень, сотни отдельных идей, к каждой из которых дается краткое описание. Проблема такого подхода к искусственному интеллекту — в том, что он не работает. Это как коллекционирование марок компьютером. Без машинного обучения количество идей, необходимых, чтобы построить интеллектуальный агент, бесконечно. Если у робота будут все человеческие умения, кроме способности учиться, человек вскоре оставит его позади.

Минский яро поддерживал проект «Cайк»[26], самый известный провал в истории искусственного интеллекта. Целью «Cайка» было создание искусственного интеллекта путем ввода в компьютер всего необходимого знания. Когда в 1980-х годах проект стартовал, его руководитель Дуглас Ленат уверенно предрекал успех в течение десяти лет. Три десятилетия спустя «Cайк» продолжает расти, а здравый смысл и рассуждения все еще от него ускользают. По иронии, Ленат запоздало согласился заполнять «Cайк» данными, полученными из интернета, но не потому, что «Cайк» научился читать, а потому, что другого выхода не было.

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 Хомский[27]. 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 Хорнинг[28] 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.