В 1979 году Аллен Ньюэлл и Пол Розенблюм[104] начали задумываться, в чем причина так называемого степенного закона практики. Ньюэлл был одним из основателей науки об искусственном интеллекте и ведущим когнитивным психологом, а Розенблюм — его студентом в Университете Карнеги–Меллон. В то время ни одна из существующих моделей практики не могла объяснить степенной закон. Ньюэлл и Розенблюм подозревали, что он как-то связан с образованием фрагментов — понятием из психологии восприятия и памяти. Информацию мы воспринимаем и запоминаем фрагментами и одномоментно можем удерживать в краткосрочной памяти лишь определенное количество таких кусочков (согласно классической статье Джорджа Миллера — семь, плюс-минус два). Критически важно, что группировка объектов позволяет обрабатывать намного больше информации, чем если бы мы этого не делали, поэтому в телефонных номерах ставят дефисы: 17-23-458-38-97 запомнить намного легче, чем 17234583897. Герберт Саймон[105], давний коллега Ньюэлла и один из основоположников изучения искусственного интеллекта, до этого открыл, что основное различие между начинающим и профессиональным шахматистом заключается в том, что новичок воспринимает шахматные позиции по одной за раз, в то время как профессионал видит более крупные паттерны, состоящие из многих элементов. Совершенствование шахматной игры в основном сводится к усвоению большего количества более крупных кусков. Ньюэлл и Розенблюм выдвинули гипотезу, что аналогичный процесс имеет место не только в шахматах, но и в усвоении навыков.

В восприятии и памяти фрагмент — это просто символ, который соответствует паттерну других символов: например, ИИ означает искусственный интеллект. Ньюэлл и Розенблюм адаптировали эту идею для теории решения проблем, уже разработанной Ньюэллом в соавторстве с Саймоном. Тогда в ходе эксперимента участников просили решать задачи, например выводить на доске одну математическую формулу из другой и одновременно вслух комментировать свои действия. Ученые выяснили, что человек решает проблемы путем разложения их на подпроблемы, подподпроблемы и так далее и систематически уменьшает различия между начальным состоянием (скажем, первой формулой) и целевым состоянием (второй формулой). Однако для того чтобы это сделать, надо найти рабочую последовательность действий, а на это требуется время. Гипотеза Ньюэлла и Розенблюма заключалась в том, что, решая подпроблему, мы каждый раз формируем фрагмент, который позволяет прямо перейти из состояния до решения в состояние после. Фрагмент в этом смысле состоит из двух частей: стимула (паттерна, который вы узнаёте во внешнем мире или в краткосрочной памяти) и реакции (последовательности действий, которую вы в результате выполняете). Полученный фрагмент хранится в долгосрочной памяти. В следующий раз, когда надо будет решить ту же подпроблему, можно будет легко применить его и сэкономить время на поиски. Это происходит на всех уровнях, пока не появится фрагмент для целой проблемы, позволяющий решить ее автоматически. Чтобы завязать шнурки, вы завязываете первый узел, делаете на одном конце петлю, оборачиваете вокруг нее другой конец и продеваете ее через петлю посередине. Каждое из этих действий для пятилетнего ребенка далеко не тривиально, но после усвоения соответствующих фрагментов дело почти сделано.

Розенблюм и Ньюэлл применили свою программу образования фрагментов для решения ряда проблем, измерили время, необходимое для каждой попытки, и — подумать только — получили ряд степенных кривых. Но это было только начало. Ученые встроили образование фрагментов в Soar — общую теорию познания, над которой Ньюэлл работал с Джоном Лэрдом[106], еще одним своим студентом. Программа Soar не действовала в рамках заданной иерархии целей — она умела определять новые подпроблемы и решать их каждый раз, когда сталкивалась с препятствием. Формируя новый фрагмент, Soar обобщала его, чтобы применить к схожим проблемам при помощи метода, похожего на обратную дедукцию. Образование фрагментов в Soar оказалось хорошей моделью не только для степенного закона практики, но и для многих феноменов обучения. Его можно было применять даже для получения нового знания путем разбивки данных на фрагменты и аналогии. Это привело Ньюэлла, Розенблюма и Лэрда к гипотезе, что образование фрагментов — единственный механизм, необходимый для обучения, иными словами — Верховный алгоритм.

Ньюэлл, Саймон, их студенты и последователи были классическими специалистами по искусственному интеллекту и твердо верили, что самое главное — решать проблемы. Обучающийся алгоритм может быть простым и ехать на закорках у мощного решателя задач. Действительно, обучение — просто еще один вид решения проблем. Ньюэлл и его соратники сосредоточили усилия на сведении всего обучения к образованию фрагментов, а всего познания — к Soar, но не достигли успеха. Проблема заключалась в следующем: по мере того как решатель задач узнавал все больше фрагментов, а сами фрагменты усложнялись, цена их проверки часто становилась слишком высокой, и программа не ускорялась, а замедлялась. Людям каким-то образом удается этого избежать, но ученые пока не разобрались, как именно. В довершение всего попытки свести обучение с подкреплением, обучение с учителем и все остальное к образованию фрагментов порождало больше проблем, чем решало. В итоге разработчики Soar признали поражение и встроили в программу другие типы обучения в качестве отдельных механизмов. Но, несмотря на это, разбивка на фрагменты остается выдающимся примером обучающегося алгоритма, вдохновенного психологией, и настоящий Верховный алгоритм, какой бы он ни был, несомненно будет уметь совершенствоваться с практикой.

Метод образования фрагментов и обучение с подкреплением используются в бизнесе не так широко, как обучение с учителем, кластеризация и понижение размерности, но есть и более простой тип обучения путем взаимодействия со средой: определение последствий (и действие в соответствии с полученной информацией). Если домашняя страница вашего интернет-магазина голубого цвета и вы задумываетесь, не сделать ли ее красной для повышения продаж, протестируйте новый вариант на 100 тысячах случайно отобранных клиентов и сравните результаты с теми, кто видел обычный сайт. Эту методику, называемую A/B-тестированием, поначалу применяли в основном при испытаниях лекарств, но с того времени она распространилась на многие области, где данные под рукой — от маркетинга до предоставления помощи иностранным государствам. Его можно обобщить для одновременной проверки многих сочетаний изменений, не запутываясь, какие изменения ведут к каким приобретениям (или потерям). Amazon, Google и другие компании верят этому тестированию безгранично. Вы, скорее всего, сами того не подозревая, участвовали в тысячах A/B-тестов. Этот метод показывает ошибочность расхожего мнения, что большие данные хороши для нахождения корреляций, но не причинно-следственных связей. Если оставить в стороне философские тонкости, определение причинности — нахождение последствий действий, и оно доступно каждому — от годовалого ребенка, который плещется в ванночке, и до президента, ведущего кампанию по переизбранию, — был бы поток данных, на который есть возможность влиять. 

Если мы одарим нашего Робби всеми способностями к обучению, которые до сих пор видели в этой книге, он будет достаточно умным, но немного аутичным. Мир для него окажется скоплением отдельных предметов: он начнет узнавать их, манипулировать ими и даже делать в их отношении прогнозы, но не будет понимать, что мир — это сеть взаимосвязей. Робби-врач станет ставить диагнозы человеку с гриппом на основе симптомов, но не заподозрит свиной грипп на том основании, что пациент контактировал с носителем вируса. До появления Google поисковые движки решали, соответствует ли веб-страница вашему запросу, заглядывая в ее содержимое, — что еще можно сделать? Идея Брина и Пейджа заключалась в том, что самый сильный признак, указывающий на то, что страница подходит, — это ссылки на нее с других подходящих страниц. Аналогично, если вы хотите предсказать, рискует ли подросток начать курить, — лучшее, что вы можете сделать, — проверить, курят ли его близкие друзья. Форма фермента неотделима от формы молекул, которые он переносит, как замок неотделим от ключа. Хищника и жертву объединяют сильно взаимосвязанные свойства, каждое из которых эволюционировало, чтобы победить соперника. Во всех этих случаях лучший способ понять сущность — будь то человек, животное, веб-страница или молекула, — понять, как она связана с другими сущностями. Для этого требуется новый род обучения, который относится к данным не как к случайной выборке не связанных друг с другом объектов, а как к возможности взглянуть на сложную сеть. Узлы в этой сети взаимодействуют: то, что вы делаете с одним, влияет на другие и возвращается, чтобы повлиять на вас. Реляционные обучающиеся алгоритмы, как они называются, могут не иметь социальных навыков, но близки к этому. В традиционном статистическом обучении каждый человек как остров, вещь в себе. В реляционном обучении люди — кусочки континента, часть главного. Они реляционные обучающиеся алгоритмы, связанные и подключенные друг к другу, и, если мы хотим, чтобы Робби вырос восприимчивым, социально адаптированным роботом, его тоже надо подключить.