Многие жалуются, что чем больше объем данных, тем легче увидеть в них мнимые паттерны. Может быть, это и правда, если данные представляют собой просто большой набор не связанных друг с другом объектов, но, если они взаимосвязаны, картина меняется. Например, критики применения добычи данных для борьбы с терроризмом утверждают, что, даже если не брать этические аспекты, такой подход не сработает, потому что невиновных слишком много, а террористов слишком мало, и поиск подозрительных паттернов либо даст много ложных срабатываний, либо никого не поймает. Человек, снимающий на видеокамеру ратушу Нью-Йорка, — это турист или злоумышленник, присматривающий место для теракта? А человек, заказавший большую партию нитрата аммония, — мирный фермер или изготовитель взрывных устройств? Все эти факты по отдельности выглядят достаточно безобидно, но, если «турист» и «фермер» часто разговаривают по телефону и последний только что въехал тяжело груженным пикапом на Манхэттен, наверное, самое время к ним присмотреться. Агентство национальной безопасности США любит искать данные в списках телефонных разговоров не потому, что это, вероятно, законно, а потому, что эти списки зачастую более информативны для предсказывающих алгоритмов, чем содержание самих звонков, которое должен оценивать живой сотрудник.

Кроме социальных сетей, «приманка» реляционного обучения — возможность разобраться в механизмах работы живой клетки. Клетка — сложная метаболическая сеть, где гены кодируют белки, регулирующие другие гены. Это длинные, переплетающиеся цепочки химических реакций, продукты, мигрирующие из одной органеллы в другую. Независимых сущностей, которые делают свою работу изолированно, там не найти. Лекарство от рака должно нарушить функционирование раковой клетки, не мешая работе нормальных. Если у нас в руках окажется точная реляционная модель обоих случаев, можно будет попробовать много разных лекарств in silico, разрешая модели делать выводы об их положительных и отрицательных эффектах, и, выбрав только хорошие, испытать их in vitro и, наконец, in vivo.

Как и человеческая память, реляционное обучение плетет богатую сеть ассоциаций. Оно соединяет воспринимаемые объекты, которые робот вроде Робби может усвоить путем кластеризации и уменьшения размерности, с навыками, которые можно приобрести путем подкрепления и образования фрагментов, а также со знанием более высокого уровня, которое дают чтение, учеба в школе и взаимодействие с людьми. Реляционное обучение — последний кусочек мозаики, заключительный ингредиент, который нужен нам для нашей алхимии. Теперь пришло время отправиться в лабораторию и превратить эти элементы в Верховный алгоритм.

Машинное обучение — это и наука, и технология, и обе составляющие дают нам подсказки, как их объединить. В науке объединяющие теории часто начинаются с обманчиво простых наблюдений: два не связанных на первый взгляд феномена оказываются сторонами одной медали, и осознание этого факта, как первая костяшка домино, порождает каскад новых открытий. Упавшее на землю яблоко и луна в небе: и то и другое вызвано гравитацией, и — правда это или выдумка, — когда Ньютон разобрался в природе этого явления, гравитация оказалась ответственной за приливы, предсказание равноденствий, траектории комет и многое другое. В повседневной жизни электричество и магнетизм не сопровождают друг друга: одно дело — вспышка молнии, а совсем другое — притягивающая железо руда, причем и то и другое встречается довольно редко. Но когда Максвелл понял, как изменение электрического поля порождает магнетизм и наоборот, стало ясно, что сам свет — это тесный союз обоих явлений, и сегодня мы знаем, что электромагнетизм далеко не редок и пронизывает всю материю. Периодическая система элементов Менделеева не только упорядочила все известные элементы всего в двух измерениях, но и предсказала, где искать новые. Наблюдения на борту «Бигля» внезапно обрели смысл, когда «Опыт закона о народонаселении» Мальтуса подсказал Дарвину естественный отбор в качестве организующего принципа. Как только Крик и Уотсон с помощью структуры двойной спирали объяснили загадочные свойства ДНК, они увидели, что эта молекула может реплицировать саму себя, и начался переход биологии от стадии «собирания марок» (как уничижительно назвал ее Резерфорд) к единой науке. В каждом из этих случаев оказывается, что у обескураживающе разнообразных наблюдений есть общая причина и, когда ученые ее находят, становится возможным использовать ее для предсказания новых явлений. Аналогично, хотя алгоритмы машинного обучения, с которыми мы познакомились в этой книге, могут показаться довольно несхожими — некоторые основаны на работе мозга, некоторые — на эволюции, а некоторые — на абстрактных математических принципах, — на самом деле у них есть много общего, и получившаяся в результате теория обучения принесет много новых прозрений.

Не все знают, что многие из важнейших технологий — результаты изобретения единого, объединяющего механизма, который делает то, для чего раньше требовалось много разных инструментов. Интернет — сеть, соединяющая между собой сети. Без нее каждый тип сети нуждался бы в собственном протоколе, чтобы контактировать с другими, как мы нуждаемся в отдельном словаре для каждой языковой пары. Протоколы интернета — это эсперанто, дающее каждому компьютеру иллюзию прямого разговора с любым другим компьютером, и это позволяет электронным письмам и интернету игнорировать детали физической инфраструктуры, по которой они передаются. Реляционные базы данных делают нечто схожее с корпоративными приложениями, позволяя разработчикам и пользователям мыслить в категориях абстрактных реляционных моделей и игнорировать способы, которыми компьютеры отвечают на запросы. Микропроцессор — совокупность цифровых электронных элементов, которая может имитировать любое другое собрание. Виртуальные машины позволяют одному компьютеру выдавать себя за сотню компьютеров для сотни разных людей одновременно и делают возможным облачное хранение данных. Графические пользовательские интерфейсы позволяют нам редактировать документы, электронные таблицы, презентации и многое другое с использованием общего языка окон, меню и кликов мыши. Компьютер сам по себе — объединяющее, единое устройство, способное решать любую логическую или математическую проблему при условии, что мы сумеем его соответствующим образом запрограммировать. Даже электричество — своего рода объединитель: его можно получать из многих источников — угля, газа, ядерной реакции, воды, ветра, солнца, — и у него бесконечное множество применений. Электростанция не знает и не хочет знать, как будет потребляться вырабатываемый ею ток, а фонарь в подъезде, посудомоечная машина и новенькая Tesla не помнят, откуда взялось питающее их электричество. Электричество — это эсперанто в мире энергии. Верховный алгоритм — это объединитель в мире машинного обучения: он позволяет любому приложению использовать любой обучающийся алгоритм, абстрагируя эти алгоритмы в общую форму — единственную, которую нужно знать приложениям.

Наш первый шаг к Верховному алгоритму будет на удивление простым. Как оказывается, несложно соединить много разных обучающихся алгоритмов в один, используя так называемое метаобучение. Его используют Netflix, Watson, Kinect и бесчисленное множество других программ, и это одна из самых мощных стрел в колчане машинного обучения. Это также ступенька к более глубокому объединению алгоритмов, о котором мы поговорим дальше.