Золотой билет - [10]
Теория Эйнштейна, в свою очередь, не выдерживает столкновения с мельчайшими частицами, которые, как выяснилось, подчиняются правилам совсем другой механики – квантовой. Современные физики пытаются состыковать общую теорию относительности Эйнштейна с квантовой механикой; если это удастся, можно будет говорить о глобальной «теории всего».
Простые модели не способны охватить все многообразие нашего мира, однако приближение они, как правило, дают очень хорошее. Найдите простое объяснение какому-либо факту – и получите возможность довольно точно предсказывать развитие однотипных ситуаций. В информатике в последнее время этот принцип проявляется особенно ярко.
Сегодня вы можете взять выписанный вам чек, сфотографировать на телефон и отправить в банк по интернету. Программа проанализирует изображение и вычленит сумму и номер счета, даже если чек заполнен от руки. Сотрудникам банка не придется вручную обрабатывать чек, если только это не было оговорено заранее.
Расшифровать номер счета в нижней части чека для программы никакого труда не составляет. Цифры строго соответствуют установленному формату, специально разработанному так, чтобы номер легко распознавался компьютером.
А вот сумма в 30 долларов выписана от руки. Откуда машине знать, о какой сумме речь, если почерк у каждого свой?
Рис. 2.1. Чек
Задача явно непростая. Взять хотя бы цифру «два» насколько по-разному пишут ее разные люди!
Рис. 2.2. Двойки
Подобными проблемами занимается особая математическая дисциплина – машинное обучение. На первом этапе алгоритм получает большую обучающую выборку (в нашем случае – несколько тысяч примеров написания для каждой цифры). По ней он должен сконструировать относительно несложную модель, которая позволит корректно отличать одну рукописную цифру от другой. Хорошо натренированный алгоритм безошибочно распознает незнакомые цифры даже в том случае, когда обучение завершилось давно.
За последние двадцать лет в этой области удалось добиться впечатляющих успехов. Современные методы классификации данных позволяют анализировать уже не тысячи, а миллионы обучающих примеров. Распознавать теперь можно не только чеки; некоторые программы редактирования изображений умеют вполне сносно фильтровать фотографии по лицам. Сайты интернет-компаний (Amazon, Netflix, Pandora и многие другие) рекомендуют книги, фильмы и музыку, основываясь на ваших предпочтениях и истории покупок. Программы распознавания голоса и автоматического перевода, конечно, не выдерживают конкуренции с человеком, однако дают нам общее представление о смысле написанного или сказанного. Спам-фильтры избавляют нас от нежелательных сообщений, а автомобили к 2020 году научатся ездить практически без нашего участия.
Дальше, очевидно, все станет только лучше. С какого-то момента успехи и достижения польются непрерывным потоком. Значит ли это, что сбривать больше нечего?
Нет, не значит. Принцип Оккама гласит, что самое простое описание следует считать самым лучшим, однако не помогает нам это описание найти. Современные методы машинного обучения работают с данными довольно примитивной структуры; обычно это просто набор не связанных друг с другом свойств. Найти самое простое описание, т. е. создать небольшую эффективную программу (на каком языке, неважно), которая умела бы быстро классифицировать данные, – задача чрезвычайно трудная и принадлежит классу NP.
Урбанский алгоритм позволяет быстро решить любую проблему из NP, а значит, найти простую программу для классификации данных будет не сложнее, чем решить школьную задачку по программированию. От нас потребуется лишь подавать на вход большие обучающие выборки: всю остальную работу алгоритм сделает сам. Так мы сможем получить практически любые знания.
Мы уже знаем, что при помощи новых технологий можно победить болезни и усовершенствовать национальную американскую игру. Вернемся назад в будущее и посмотрим, как урбанский алгоритм изменил саму суть искусства.
Автоматизация творческого процесса
Урбанский алгоритм в сочетании с «бритвой Оккама» позволяет получить практически любые знания – например, понять, что делает картины притягательными, музыку – популярной, а слова – берущими за душу: ведь если P = NP, мы можем просто перебрать все потенциальные варианты. Так мы найдем процедуру распознавания гениальности, а она даст нам возможность быстро находить и гениальные произведения.
В 2022 году Демократическая партия проводила очередные праймериз в Сенат от штата Колорадо. Пит Джонсон был в избирательных списках первым с конца – но только до своей «той самой речи». За две недели до выборов в небольшом театре города Вейл Джонсон выступил с десятиминутной речью об Америке и Колорадо. Слова кандидата потрясли аудиторию; ему устроили овацию, и все тридцать два приглашенных аплодировали стоя.
Прессу на собрание не звали, однако один из присутствующих записал все на телефон и выложил в интернет. Выступление посмотрели миллионы, и тысячи людей потом клялись, что видели все своими глазами. В результате праймериз Джонсон выиграл, и после этого начались довольно серьезные разговоры о его участии в президентских выборах 2024 года. Политик планировал часто появляться перед публикой, поэтому уволил руководителя своей избирательной кампании и пригласил известного на всю страну профессионала.
