Назвать эту систему гибридной вряд ли справедливо по отношению ко всем техникам, которые использовались для наделения ее способностью к обобщению. Covariant использует широкий спектр методов, включая имитационное обучение и обучение с подкреплением.

Например, чтобы обучить робота взаимодействовать с новым набором предметов, их раскладывают перед ним и смотрят, сумеет ли он правильно сориентироваться. В случае неудачи робот может обновить свое представление о том, что он видит, и попробовать другие подходы. Добиваясь успеха, он получает вознаграждающий сигнал, который подкрепляет обучение.

Когда набор артикулов совсем ни на что не похож, Covariant вынужден вернуться к обучению с учителем – сбору и маркировке большого количества новых обучающих данных, как в системах глубокого обучения.

Чтобы добиться успеха в коммерческой среде, роботы должны работать на очень высоком уровне. Ранее роботы-сборщики KNAPP надежно обрабатывали около 15 % объектов; теперь же, оснащенные технологией Covariant, они справляются с 95 % объектов[24]. За час робот собирает около 600 объектов, а человек – 450. И тем не менее в компании Obeta не сократили ни одного сотрудника.

По словам Питера Пухвайна, вице-президента по инновациям компании KNAPP, персонал прошел переподготовку, чтобы лучше разбираться в робототехнике и компьютерах[25]. Тем временем компания Covariant собирается развивать платформу Brain, чтобы использовать роботов в производстве, сельском хозяйстве, гостиничном бизнесе, на промышленных кухнях и в конечном счете в домах людей.

Нерелевантные результаты поиска – вечная головная боль для интернет-магазинов вроде Zappos. Запросы могут иметь несколько разных значений для поисковой системы сайта, поэтому получить точные результаты порой непросто. Потенциальные клиенты, подбирающие туфли к платью определенного стиля и получающие платья вместо туфель, вскоре от этого устанут и перейдут к конкурентам. Чтобы решить эту проблему, Zappos сталкивает алгоритмы друг с другом в цифровой игре «Выживший».

Эти так называемые генетические алгоритмы, по сути, являются алгоритмами рандомизированного поиска, имитирующими механику естественного отбора. В этом процессе человек, наткнувшись на полезные результаты, использует их, – например, оптимизирует маршруты доставки или проектирует легкие, но прочные конструкции.

Генетические алгоритмы были впервые представлены в 1960 году Джоном Холландом, крупным ученым в области психологии, электротехники и информатики, но применять их стали лишь недавно: раньше не хватало вычислительных мощностей. Компания Zappos начала экспериментировать с генетическими алгоритмами в 2017 году.

В то время на сайте компании ежемесячно появлялось около миллиона уникальных поисковых запросов. Поисковая система должна была сопоставить эти запросы с более чем 100 000 позиций в каталоге[26]. Генетические алгоритмы моделируют процесс естественного отбора – по Дарвину. Система Zappos, например, создает алгоритмы, которые определяют смысл поисковой фразы.

Один алгоритм рассматривает в определенной фразе как сильный сигнал слово «платье». Конкурирующий алгоритм в этом же запросе уделяет больше внимания другим словам. «Тест на релевантность», имитирующий поведение пользователей, вознаграждает победителя и передает его черты следующему поколению. Алгоритм, который лучше всех справился с поставленной задачей, и начинает работать на сайте, пока его не заменят более эффективным. Таким образом, поисковая система постоянно совершенствуется.

Менее чем через год использования технологии генетических алгоритмов компания обнаружила, что клиенты быстрее совершают покупки и применяют меньше фильтров: покупателям не приходится постоянно переформулировать запросы для уточнения поиска. По словам Амина Казеруни, ведущего специалиста по обработке данных в Zappos, «в конце концов, это не постоянные расходы: подключил – и работает»[27].

Люди регулярно и часто без особых усилий перебирают вероятности и, даже имея относительно небольшой опыт, действуют в соответствии с наиболее возможными из них. Сейчас специалисты обучают машины подражать рассуждениям с помощью вероятностных моделей, основанных на гауссовских процессах; такие модели позволяют действовать в условиях значительной неопределенности, работают с разреженными данными и обучаются на опыте.

Около десяти лет назад компания Alphabet, материнская компания Google, запустила в регионах мира, слабо охваченных интернетом, проект Loon. Это было сделано с помощью системы гигантских аэростатов, размещенных в стратосфере[28]. Их навигационные системы использовали гауссовские процессы для определения траектории оптимального движения среди разных слоев порывистых и изменчивых воздушных потоков. Каждый шар перемещался в воздушный поток нужного направления, таким образом из аэростатов формировалась большая коммуникационная сеть.

Воздушные шары могли не только делать достаточно точные прогнозы на основе прошлых полетов, но и анализировать новые данные прямо в воздухе, корректируя с их учетом свежие прогнозы.

Компания Alphabet завершила эксперимент в начале 2021 года, однако использование гауссовских процессов имеет большие перспективы. Стартап Secondmind разработал продукт Decision Engine, основанный на вероятностном моделировании с помощью гауссовских процессов. С помощью этой платформы японский автоконцерн Mazda смог улучшить настройку двигателя, используя в тысячу раз меньше данных, чем требуется обычным современным системам[29].

Некоторые эксперты считают, что использование гауссовских процессов для работы с небольшими объемами данных может ускорить создание автономного искусственного интеллекта. «Чтобы создать действительно независимое средство, нужно научить его очень быстро адаптироваться к меняющимся внешним условиям, – говорит Вишал Чатрат, генеральный директор стартапа Secondmind, занимающегося искусственным интеллектом. – То есть обучаться, эффективно используя данные»[30].

Гауссовские процессы не требуют огромного количества данных для распознавания закономерностей. Вычисления, необходимые для выводов и обучения, относительно просты, а если что-то пойдет не так, причину этого можно будет отследить, чего не скажешь о черных ящиках нейросетей.

Искусственный интеллект хорошо умеет выявлять взаимосвязи и делать на их основе ценные прогнозы. Например, компания GNS Healthcare из Кембриджа, занимающаяся точной (персонализированной) медициной, использует алгоритмы причинно-следственных связей, чтобы помочь крупнейшим фармацевтическим компаниям мира понять не только кто именно из пациентов реагирует на те или иные препараты, но и почему.

Используя байесовские методы, их программная платформа переводит данные в каузальные (причинные) модели. Это позволяет определить, какие переменные в наборе данных оказывают максимальное влияние на другие переменные, улучшить качество проверки лекарственных препаратов, ускорить их апробацию и лучше спрогнозировать риски для пациентов.

В одном из исследований компания GNS совместно с Альянсом клинических испытаний в онкологии поставила задачу определить предикторы (прогностические параметры) для группы пациентов с метастатическим колоректальным раком (мКРР)[31]. Это один из самых распространенных видов рака в США: ежегодно диагностируется около 140 000 новых случаев.