Верховный алгоритм - [12]

Если бы не изобрели компьютеры, наука застряла бы во второй половине ХХ столетия. Возможно, ученые заметили бы это не сразу и работали бы над все еще возможными небольшими успехами, но пото­лок прогресса был бы несравнимо ниже. Аналогично без машинного обучения многие науки в ближайшие десятилетия столкнулись бы с проблемой ослабевающей отдачи.

Чтобы увидеть будущее науки, загляните в лабораторию Ман­чес­терского института биотехнологий, где трудится робот по имени Адам. Ему поручено определить, какие гены кодируют ферменты дрожжей. В распоряжении Адама есть модель метаболизма дрожжевой клетки и общие знания о белках и генах. Он выдвигает гипотезы, разрабатывает эксперименты для их проверки, сам проводит опыты, анализирует результаты и выдвигает новые гипотезы, пока не будет удовлетворен. Сегодня ученые все еще независимо проверяют выводы Адама, прежде чем ему поверить, но уже завтра проверкой этих гипотез займутся роботы.

Миллиард Клинтонов

На президентских выборах 2012 года судьбу Соединенных Штатов определило машинное обучение. Традиционные факторы: взгляды на экономику, харизма и так далее — у обоих кандидатов оказались очень схожи, и исход выборов должен был определиться в ключевых колеблющихся штатах. Кампания Митта Ромни шла по классической схеме: опросы, объединение избирателей в крупные категории и выбор важнейших целевых групп. Нил Ньюхауз, специалист по общественному мнению в штабе Ромни, утверждал: «Если мы сможем победить самовыдвиженцев в Огайо, то выиграем гонку». Ромни действительно победил с перевесом в семь процентов, но все равно проиграл и в штате, и на выборах.

Барак Обама назначил главным аналитиком своей кампании Раида Гани, эксперта по машинному обучению. Гани удалось провести величайшую аналитическую операцию в истории политики. Его команда свела всю информацию об избирателях в единую базу данных, дополнила ее сведениями из социальных сетей, маркетинга и других источников и приступила к прогнозированию четырех факторов для каждого отдельного избирателя: насколько вероятно, что он поддержит Обаму, придет на выборы, отзовется на напоминание это сделать и изменит мнение об этих выборах после бесед на определенные темы. На основе этих моделей каждый вечер проводилось 66 тысяч симуляций выборов, а результаты использовались, чтобы управлять армией волонтеров: кому звонить, в какие двери стучать, что говорить.

В политике, как в бизнесе и на войне, нет ничего хуже, чем смотреть, как противник делает что-то непонятное, и не знать, как на это ответить, пока не станет слишком поздно. Именно это произошло с Ромни. В его штабе видели, что соперники покупают рекламу на конкретных каналах кабельного телевидения в конкретных городах, но почему — было неясно. «Хрустальный шар» оказался слишком мутным. В результате Обама выиграл во всех ключевых штатах за исключением Северной Каролины, причем с большим перевесом, чем предсказывали даже самые авторитетные специалисты по общественному мнению. А наиболее авторитетные специалисты (например, Нейт Сильвер14), в свою очередь, использовали самые сложные методики прогнозирования. Их предсказания не сбылись, потому что у них было меньше ресурсов, чем у штаба Обамы, но и они оказались намного точнее, чем традиционные эксперты, чьи предсказания были основаны на собственных знаниях и опыте.

Вы можете возразить, что выборы 2012 года были просто случайностью: в большинстве избирательных кампаний шансы кандидатов не настолько одинаковы, и машинное обучение не может быть решающим фактором. Но дело в том, что машинное обучение будет приводить к тому, что в будущем все больше выборов окажутся уравновешенными. В политике, как и в других областях, использование обучения похоже на гонку вооружений. В дни Карла Роува, бывшего специалиста по прямому маркетингу и добыче данных, республиканцы лидировали. К 2012 году они отстали, но теперь вновь догоняют демократов. Неизвестно, кто вырвется вперед во время следующей избирательной кампании, но обе партии станут усердно работать над победой, а значит, лучше понимать избирателей и на основе этого знания точно наносить удары и даже подбирать кандидатов. То же самое касается общей политической платформы партий во время выборов и между ними: если основанная на достоверных данных подробная модель избирателя подсказывает, что программа у партии проигрышная, ее изменят. В результате разрыв между кандидатами на выборах будет менее значительным и устойчивым, и при прочих равных начнут побеждать кандидаты с лучшими моделями избирателей, а избиратели будут этому способствовать.

Один из величайших талантов политика — способность понимать людей, которые за него голосуют по отдельности и в небольших группах, и апеллировать к их нуждам (или делать вид). Образцовый пример из недавней истории — Билл Клинтон. Машинное обучение действует так, будто к каждому избирателю приставлен персональный, преданный ему Клинтон. Каждый из этих мини-Клинтонов и близко не сравним с настоящим, но они берут числом, ведь даже сам Билл Клинтон не может знать, о чем думает каждый американский избиратель, хотя ему бы, конечно, хотелось. Обучающиеся алгоритмы — это агитаторы высшего класса.