Может быть, коннектомика впадает в крайности: некоторые коннекционисты, по слухам, утверждают, что метод обратного распространения и есть Верховный алгоритм: надо просто увеличить масштаб. Но символисты высмеивают эти взгляды и предъявляют длинный перечень того, что люди делать умеют, а нейронные сети — нет. Взять хотя бы «здравый смысл», требующий соединять фрагменты информации, до этого, может быть, никогда и рядом не стоявшие. Ест ли Мария на обед ботинки? Не ест, потому что она человек, люди едят только съедобные вещи, а ботинки несъедобные. Символические системы справляются с этим без проблем — они просто составляют цепочки соответствующих правил, — а многослойные перцептроны этого делать не умеют и, обучившись, будут раз за разом вычислять одну и ту же фиксированную функцию. Нейронные сети — не композиционные, а композиционность — существенный элемент человеческого познания. Еще одна большая проблема в том, что и люди, и символические модели, например наборы правил и деревья решений, способны объяснять ход своих рассуждений, в то время как нейронные сети — большие горы чисел, которые никто не может понять.

Но если у человека есть все эти способности и мозг не выучивает их путем подбора синапсов, откуда они берутся? Вы не верите в волшебство? Тогда ответ — «эволюция». Убежденный критик коннекционизма просто обязан разобраться, откуда эволюция узнала все, что ребенок знает при рождении, — и чем больше мы списываем на врожденные навыки, тем труднее задача. Если получится все это понять и запрограммировать компьютер выполнять такую задачу, будет очень неучтиво отказывать вам в лаврах изобретателя Верховного алгоритма — по крайней мере, одного из его вариантов.

Перед вами Robotic Park — огромная фабрика по производству роботов. Вокруг нее — тысяча квадратных миль джунглей, каменных и не очень. Джунгли окружает самая высокая и толстая в мире стена, утыканная наблюдательными вышками, прожекторами и орудийными гнездами. У стены две задачи: не пустить на фабрику нарушителей и не выпустить ее обитателей — миллионы роботов, сражающихся за выживание и власть. Роботы-победители размножаются путем доступа к программированию 3D-принтеров. Шаг за шагом роботы становятся умнее, быстрее и смертоноснее. Robotic Park принадлежит Армии США и призван путем эволюции вывести совершенного солдата.

Пока такой фабрики не существует, но однажды она может появиться. Несколько лет назад на мастер-классе DARPA я предложил эту идею в рамках мысленного эксперимента, и один из присутствующих в зале высших чинов сухо заметил: «Да, это реализуемо». Его решимость будет выглядеть не такой пугающей, если вспомнить, что для обучения своих подразделений американская армия построила в калифорнийской пустыне полноценный макет афганской деревни вместе с жителями, так что несколько миллиардов долларов — небольшая цена за идеального бойца.

Первые шаги в этом направлении уже сделаны. В лаборатории Creative Machines Lab в Корнелльском университете, которой руководит Ход Липсон, роботы причудливых форм учатся плавать и летать — возможно, прямо сейчас, когда вы читаете эти строки. Один из них похож на ползающую башню из резиновых блоков, другой — на вертолет со стрекозиными крыльями, еще один — на меняющий форму конструктор Tinkertoy. Эти роботы созданы не инженерами, а эволюцией — тем самым процессом, который породил разнообразие жизни на Земле. Изначально роботы эволюционируют внутри компьютерной симуляции, но, как только они становятся достаточно перспективными, чтобы выйти в реальный мир, их автоматически печатают на 3D-принтере. Творения Липсона пока не готовы захватить мир, но они уже далеко ушли от первобытного набора элементов в компьютерной программе, в которой они родились.

Алгоритм, обеспечивший эволюцию этих роботов, изобрел в XIX веке Чарльз Дарвин. В то время он не воспринимал эволюцию как алгоритм, отчасти потому, что в ней недоставало ключевой подпрограммы. Как только Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик[69] в 1953 году открыли ее, все было готово для второго пришествия: эволюция in silico вместо in vivo[70], происходящая в миллиард раз быстрее. Ее пророком стал Джон Холланд — румяный улыбчивый парень со Среднего Запада[71]. 

Как и многие другие ученые, работавшие над ранними этапами машинного обучения, Холланд начинал с нейронных сетей, но, после того как он — тогда еще студент Мичиганского университета — прочитал классический трактат Рональда Фишера The Genetical Theory of Natural Selection[72], его интересы приобрели другое направление. В своей книге Фишер, который также был основателем современной статистики, сформулировал первую математическую теорию эволюции. Теория Фишера была блестящей, но Холланд чувствовал, что в ней не хватает самой сути эволюции: автор рассматривал каждый ген изолированно, а ведь приспособленность организма — комплексная функция всех его генов. Если бы гены были независимы, частотность их вариантов очень быстро сошлась бы в точку максимальной приспособленности и после этого оставалась бы в равновесии. Но если гены взаимодействуют, эволюция — поиск максимальной приспособленности — становится невообразимо сложнее. Когда в геноме тысяча генов и у каждого два варианта, это даст 2¹⁰⁰⁰ возможных состояний: во Вселенной нет такой древней и большой планеты, чтобы все перепробовать. И тем не менее эволюция на Земле сумела создать ряд замечательно приспособленных организмов, и теория естественного отбора Дарвина объясняет, как именно это происходит, по крайней мере качественно, а не количественно. Холланд решил превратить все это в алгоритм.

Но сначала ему надо было окончить университет. Он благоразумно выбрал более традиционную тему — булевы схемы с циклами — и в 1959 году защитил первую в мире диссертацию по информатике. Научный руководитель Холланда Артур Бёркс[73] поощрял интерес к эволюционным вычислениям: помог ему устроиться по совместительству на работу в Мичиганском университете и защищал его от нападок старших коллег, которые вообще не считали эту тему информатикой. Сам Бёркс был таким открытым для новых идей, потому что тесно сотрудничал с Джоном фон Нейманом[74], доказавшим принципиальную возможность существования самовоспроизводящихся машин. Бёрксу выпало завершить эту работу после того, как в 1957 году фон Нейман умер от рака. То, что фон Нейману удалось доказать возможность существования таких машин, — замечательное достижение, учитывая примитивное состояние генетики и информатики в то время, однако его автомат просто делал точные копии самого себя: эволюционирующие автоматы ждали Холланда.

Ключевой вход генетического алгоритма, как назвали творение Холланда, — функция приспособленности. Если имеется программа-кандидат и некая цель, которую эта программа должна выполнить, функция приспособленности присваивает программе баллы, показывающие, насколько хорошо она справилась с задачей. Можно ли так интерпретировать приспособленность в естественном отборе — большой вопрос: приспособленность крыла к полету интуитивно понятна, однако цель эволюции как таковой неизвестна. Тем не менее в машинном обучении необходимость чего-то похожего на функцию приспособленности не вызывает никаких сомнений. Если нам нужно поставить диагноз, то программа, которая дает правильный результат у 60 процентов пациентов в нашей базе данных, будет лучше, чем та, что попадает в точку только в 55 процентах случаев, и здесь возможной функцией приспособленности станет доля правильно диагностированных случаев.