Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир - Педро Домингос (2015)

Агентство национальной безопасности США печально известно своим неуемным аппетитом к данным: по некоторым оценкам, оно перехватывает более миллиарда телефонных звонков и других сообщений по всему земному шару. Не будем сейчас рассуждать об этических вопросах защиты частной жизни. Важно, что у агентства нет столько сотрудников, чтобы прослушать все эти звонки, прочитать электронные письма и даже отследить, кто с кем разговаривает. Большинство звонков вполне безобидны, поэтому написать программу, которая выловит из этого моря несколько подозрительных, очень сложно. Когда-то для этой цели использовались ключевые слова, но этот метод легко обвести вокруг пальца: достаточно назвать теракт свадьбой, а бомбу – свадебным тортом. В XXI веке за эту работу взялось машинное обучение. Конечно, работа агентства овеяна тайной, но в выступлении перед Конгрессом его директор признал, что анализ телефонных разговоров уже предотвратил десятки террористических угроз.

Если террористы смешаются с толпой футбольных фанатов, то обучающиеся алгоритмы смогут распознать их лица. Если террористы изобретут необычные взрывные устройства, алгоритмы обнаружат их. Алгоритмы могут решать и более тонкие задачи: связывать между собой события, которые по отдельности выглядят безобидными, но вместе складываются в зловещую схему. Такой подход мог бы предотвратить теракты 11 сентября 2001 года. Есть и еще один аспект. В ответ на действия обученной программы злоумышленники будут менять поведение, чтобы обвести ее вокруг пальца, и станут выделяться на фоне обычных людей, которые ведут себя по-прежнему. Чтобы этим воспользоваться, машинное обучение нужно объединить с теорией игр. В прошлом я работал над этой темой: надо не просто уметь побеждать сегодняшнего противника, но учиться парировать действия, которые он может предпринять против твоего алгоритма. К тому же учет плюсов и минусов различных действий, который возможен благодаря теории игр, может помочь найти правильный баланс между частной жизнью и безопасностью.

Во время битвы за Британию[17] Королевские ВВС выстояли, несмотря на значительный перевес люфтваффе. Немецкие летчики недоумевали: куда бы они ни летели, их всегда поджидали британские самолеты. У Великобритании было секретное оружие: радар, который замечал самолеты противника задолго до того, как тот входил в ее воздушное пространство. Машинное обучение – как радар, который сканирует будущее. Он позволяет не просто реагировать на ходы неприятеля, а предвосхищать их и рушить его планы.

Близкий каждому пример – так называемая полицейская профилактика. Благодаря прогнозированию тенденций в преступном мире, стратегическому распределению патрулей в наиболее опасных районах города и другим мерам правоохранительные органы эффективно выполняют задачи, которые без этих технологий потребовали бы больших сил. Работа полиции – будь то выявление мошенничества, раскрытие преступных сетей или старая добрая патрульная служба – во многом схожа с асимметричными боевыми действиями, и здесь находят применение многие из соответствующих методик обучения.

Машинное обучение играет все большую роль в военном деле. Обучающиеся алгоритмы могут развеять «туман войны»: анализ изображений, полученных при рекогносцировке, обработка рапортов после боя, составление картины положения для командира. Обучение усилит интеллект боевых роботов, поможет им ориентироваться, приспосабливаться к местности, отличать вражескую технику от гражданской, правильно целиться. Робот AlphaDog, разработанный Агентством по перспективным оборонным проектам, может нести солдату снаряжение. C помощью обучающихся алгоритмов дроны смогут летать автономно. Пока они отчасти контролируются людьми, но все идет к тому, что один пилот станет управлять все большим и большим роем летательных аппаратов. В армии будущего обучающихся алгоритмов будет значительно больше, чем солдат, а это спасет множество жизней.

Куда мы идем?