В своей диссертации я разработал алгоритм, объединяющий обучение на основе частных случаев и на основе правил. Правило не просто подходит к сущностям, которые удовлетворяют всем его условиям: оно подходит к любой сущности, которая похожа на него больше, чем на любое другое правило, и в этом смысле приближается к удовлетворению его условий. Например, человек с уровнем холестерина 220 мг/дл ближе, чем человек с 200 мг/дл, подходит к правилу «Если холестерин выше 240 мг/дл, есть риск сердечного приступа». RISE, как я назвал этот алгоритм, в начале обучения относится к каждому обучающему примеру как к правилу, а затем постепенно обобщает эти правила, впитывая ближайшие примеры. В результате обычно получается сочетание очень общих правил, которые в совокупности подходят к большинству примеров, плюс большое количество конкретных правил, которые подходят к исключениям, и так далее по «длинному хвосту» конкретных воспоминаний. RISE в то время предсказывал успешнее, чем лучшие обучающие алгоритмы, основанные на правилах и частных случаях. Мои эксперименты показали, что его сильной стороной было именно сочетание плюсов обоих подходов. Правила можно подобрать аналогически, и поэтому они перестают быть хрупкими. Частные случаи могут выбирать разные свойства в разных областях пространства и тем самым борются с проклятием размерности намного лучше метода ближайшего соседа, который везде выбирает одни и те же свойства.

RISE был шагом в сторону Верховного алгоритма, потому что соединял в себе символическое и аналогическое обучение. Однако это был лишь маленький шажок, потому что он не обладал полной силой этих парадигм и в нем по-прежнему не хватало трех оставшихся. Правила RISE нельзя было по-разному сложить в цепочку: они просто предсказывали класс примера на основе его атрибутов. Правила не могли рассказать о более чем одной сущности одновременно. Например, RISE не умел выражать правила вроде «Если у A грипп и B контактировал с A, то у B тоже может быть грипп». В аналогической части RISE лишь обобщал простой алгоритм ближайшего соседа. Он не может учиться в разных областях, используя отображение структур или какую-то схожую стратегию. Заканчивая работу над диссертацией, я не знал, как сложить в один алгоритм всю мощь пяти парадигм, и на время отложил проблему. Но, применяя машинное обучение к таким проблемам, как реклама из уст в уста, интеграция данных, программирование на примерах и персонализация сайтов, я постоянно замечал, что все парадигмы по отдельности дают лишь часть решения. Должен быть способ лучше.

Итак, проходя через территории пяти «племен», мы собирали их открытия, вели разговоры о границах и задумывались, как сложить вместе кусочки мозаики. Сейчас мы знаем неизмеримо больше, чем в начале пути, но чего-то по-прежнему не хватает. В центре мозаики зияет дыра, и поэтому собрать ее трудно. Проблема в том, что все алгоритмы машинного обучения, которые мы до сих пор видели, нуждаются в учителе, который покажет им правильный ответ. Они не могут научиться отличать опухолевую клетку от здоровой, если кто-то не повесит ярлыки «опухоль» и «здоровая клетка». А люди могут учиться без учителя, и делают это с самого первого дня своей жизни. Мы подошли к вратам Мордора[98], и долгий путь будет напрасным, если не обойти это препятствие. Но вокруг бастионов и стражников есть тропинка, и награда близка. Следуйте за мной…

Если вы родитель, все тайны обучения разворачивались прямо на ваших глазах в первые три года жизни ребенка. Новорожденный не умеет говорить, ходить, узнавать предметы и даже не понимает, что то, на что он смотрит, будет существовать и когда он отвернется. Но проходит месяц за месяцем, и маленькими и большими шажками, путем проб, ошибок и больших когнитивных скачков ребенок разбирается, как устроен мир, как ведут себя люди, как с ними общаться. К третьему году плоды обучения сливаются в стабильное «я», в поток сознания, который не прекратится до самой смерти. Более старшие дети и взрослые способны «путешествовать во времени» — вспоминать прошлое, но лишь до этой границы. Если бы мы могли вернуться в младенчество и раннее детство и снова увидеть мир глазами маленького ребенка, многое, что озадачивает нас в механизмах обучения и даже самого бытия, внезапно стало бы очевидным. Но пока величайшая тайна Вселенной — это не ее зарождение или границы и не нити, из которых она соткана, а то, что происходит в мозге маленького ребенка: как из массы серого желе вырастает средоточие сознания.

Хотя наука о механизмах обучения детей все еще молода и исследования начались всего несколько десятилетий назад, ученые уже добились замечательных успехов. Младенцы не умеют заполнять анкеты и не соблюдают протоколов, однако удивительно много информации о том, что происходит у них в голове, можно получить благодаря видеозаписи и изучению их реакций во время эксперимента. Складывается связная картина: разум младенца — это не просто реализация заложенной генетической программы и не биологический прибор для фиксирования корреляций данных, получаемых из органов чувств. Разум ребенка сам активно синтезирует реальность, и со временем она меняется довольно радикально.

Очень удобно, что ученые-когнитивисты все чаще выражают теории детского обучения в форме алгоритмов. Это вдохновляет многих исследователей машинного обучения — ведь все, что нужно, уже есть там, в мозге ребенка, и надо только каким-то образом ухватить суть и записать ее в компьютерном коде. Некоторые ученые даже утверждают, что для создания разумных машин нужно сконструировать робота-ребенка и позволить ему ощутить мир так, как это делают обычные дети. Мы, исследователи, станем ему родителями (может быть, это будет краудсорсинг, и термин «глобальная деревня»[99] приобретет совершенно новое значение). Маленький Робби — давайте назовем его в честь пухлого, но высокого робота из «Запретной планеты»[100] — единственный робот-ребенок, которого нам надо построить. Как только он обучится всему, что человек знает в три года, проблема искусственного интеллекта будет решена. После этого можно скопировать содержимое его мозга в столько роботов, во сколько захотим, и они будут развиваться дальше: самое сложное уже сделано.

Вопрос, конечно, в том, какие алгоритмы должны работать в мозге Робби в момент рождения. Ученые, находящиеся под влиянием детской психологии, косо смотрят на нейронные сети, потому что работа нейронов на микроскопическом уровне кажется бесконечно далекой от сложности даже простейших действий ребенка: потянуться к предмету, схватить его и рассмотреть широко распахнутыми, полными любопытства глазами. Чтобы за деревьями увидеть планету, обучение ребенка придется моделировать на более высоком уровне абстракции. Самое удивительное, наверное, то, что дети учатся в основном самостоятельно, без надзора, хотя, несомненно, получают огромную помощь от своих родителей. Ни один из алгоритмов, которые мы до сих пор видели, на это не способен, но вскоре мы познакомимся с несколькими вариантами и на шаг приблизимся к Верховному алгоритму. 

Мы нажимаем кнопку «Включить», Робби открывает глаза-видеокамеры в первый раз, и его сразу заливает «цветущий и жужжащий беспорядок» мира, как сказал Уильям Джеймс. Новые изображения возникают десятками в секунду, и одна из первоочередных задач — научиться организовывать их в более крупные элементы: реальный мир состоит не из случайных пикселей, которые каждое мгновение меняются, как им вздумается, а из стабильных во времени объектов. Если мама отошла подальше, вместо нее не появится «уменьшенная мама». Если на стол поставить тарелку, в столе не появится белая дырка. Младенец не отреагирует, если плюшевый мишка скроется за ширмой и вместо него появится самолет, а годовалый ребенок удивится: он каким-то образом уже сообразил, что мишки отличаются от самолетов и не могут просто так превращаться друг в друга. Вскоре после этого он разберется, что некоторые предметы похожи друг на друга, и начнет формировать категории. Если девятимесячному малышу дать гору игрушечных лошадок и карандашей, он и не подумает их разделить, а в полтора года уже догадается.