Другая теория всего
Наука сегодня очень напоминает Балканский полуостров — настоящую Вавилонскую башню, где каждое сообщество говорит на собственном языке и способно видеть только несколько соседних мини-сообществ. Верховный алгоритм станет единым взглядом на науку в целом и даже, не исключено, приведет к созданию новой теории всего. Это может показаться странным заявлением — ведь машинное обучение просто строит теории на основе данных. Каким образом сам Верховный алгоритм может вырасти в теорию? Разве теория всего — это не теория струн[36]? Верховный алгоритм совершенно на нее не похож!
Для ответа на эти вопросы сначала надо разобраться, что такое научная теория. Теория — это не полное описание мира, а набор ограничений в отношении того, каким он может быть. Чтобы получить полное описание, теорию нужно объединить с данными. Возьмем, например, второй закон Ньютона. Он гласит, что сила равна массе, умноженной на ускорение, то есть F = ma. Он не указывает, какова масса или ускорение какого-либо тела или каковы действующие на него силы, а только требует, чтобы в случае, когда масса объекта m, а его ускорение — a, равнодействующая сила составляла ma. Этот закон убирает некоторые степени свободы Вселенной, но не все. То же верно для любой другой физической теории, включая относительность, квантовую механику и теорию струн, которые, в сущности, уточнения законов Ньютона.
Сила теорий в том, что они значительно упрощают описание мира. Если мы вооружены законами Ньютона, достаточно знать только массу, положение и скорости всех предметов в определенный момент времени, чтобы вывести их положения и скорости во все другие моменты. Таким образом, законы Ньютона уменьшают наше описание мира на порядок, равный числу различимых случаев в истории Вселенной в прошлом и будущем. Поразительно! Конечно, законы Ньютона — лишь приближение истинных законов физики, поэтому давайте вместо них возьмем теорию струн, игнорируя все ее проблемы и вопрос, можно ли ее вообще когда-нибудь проверить эмпирически. Разве можно достичь большего? Да, можно. По двум причинам.
Первая заключается в том, что в реальности у нас никогда не будет достаточно данных, чтобы полностью описать наш мир. Даже игнорируя принцип неопределенности, точно знать положение и скорости всех частиц в мире в какой-то момент времени совершенно невозможно. А поскольку законы физики хаотичны, неопределенность со временем только накапливается, и очень скоро они определяют очень немного. Для точного описания мира нужны регулярные порции свежих данных. Это приводит к тому, что законы физики говорят нам только о локальных событиях, а это резко уменьшает их мощь.
Вторая проблема в следующем: даже если бы мы получили всю полноту знаний о мире в какой-то момент, законы физики по-прежнему не позволяли бы нам узнать его прошлое и будущее. Дело в том, что объем вычислений, необходимых для такого рода предсказаний, превышает способности любого компьютера, какой только можно себе представить, и для идеальной симуляции Вселенной потребовалась бы еще одна идентичная вселенная. Вот почему теория струн за пределами физики в основном неприменима, а теории биологии, психологии, социологии и экономики не выводятся из законов физики: их приходится создавать с нуля. Мы допускаем, что они приближение того, что предсказали бы законы физики в масштабе клеток, головного мозга и общества, но знать этого не можем.
В отличие от локальных теорий, которые имеют силу только в конкретных дисциплинах, Верховный алгоритм властен везде. В области X у него будет меньше возможностей, чем у превалирующей в ней теории, но в масштабе всей науки — когда мы рассматриваем мир в целом — он намного сильнее, чем любая другая теория. Верховный алгоритм — это зародыш всех теорий. Все, что нам нужно, чтобы получить теорию X, — это минимальное количество данных, необходимое для ее выведения путем индукции. (В случае физики это просто результаты, наверное, нескольких сотен ключевых экспериментов.) Достоинство Верховного алгоритма в том, что он вполне может оказаться лучшей отправной точкой для поиска теории всего, какую мы только можем получить. При всем уважении к Стивену Хокингу[37], Верховный алгоритм может в конце концов рассказать нам о Божественном замысле больше, чем теория струн.
Некоторые могут возразить, что поиски универсального обучающегося алгоритма — типичный пример научной гордыни. Но мечты не гордыня. Может быть, Верховный алгоритм займет свое место среди великих химер, рядом с философским камнем и вечным двигателем. А может быть, его поиск больше похож на попытки определить долготу в океане: такие расчеты долго считались слишком сложными, от них все отмахивались, а потом пришел одинокий гений и решил проблему. Скорее всего, создание Верховного алгоритма потребует усилий нескольких поколений, и величественный собор будет строиться камень за камнем. Единственный способ проверить — однажды утром встать пораньше и отправиться в путь.
Кандидаты, которые не оправдали надежд
Итак, если Верховный алгоритм существует, на что он похож? На первый взгляд, очевидный ответ — на запоминание. Просто запоминай все, что видишь, и через некоторое время увидишь все, что только можно увидеть, и таким образом узнаешь все, что только можно узнать. Проблема в том, что, как сказал Гераклит, в ту же реку нельзя войти дважды. В мире куда больше вещей, чем мы в состоянии увидеть. Неважно, сколько снежинок вы исследуете: следующая будет другой. Даже если бы вы присутствовали при Большом взрыве и после этого везде и всюду, вы все равно увидели бы лишь крохотную долю того, что могли бы увидеть в будущем. Если бы вы десять тысяч лет наблюдали за жизнью на Земле, это не подготовило бы вас к тому, что еще предстоит. Человек, выросший в одном городе, не впадает в ступор, когда переезжает в другой, однако робот, способный только запоминать, впал бы. Кроме того, знание — это не просто длинный список фактов. Знание бывает обобщенным и структурированным. «Все люди смертны» — намного более емкое утверждение, чем семь миллиардов свидетельств о смерти, по одному на каждого человека. Запоминание же не даст нам ни обобщенности, ни структуры.
Другой кандидат в Верховные алгоритмы — микропроцессор. В принципе, процессор в вашем компьютере можно рассматривать как единый алгоритм, работа которого — выполнять другие алгоритмы, подобно универсальной машине Тьюринга, и он может выполнять любые мыслимые алгоритмы до границ своей памяти и производительности. Для микропроцессора алгоритм — просто еще один вид данных. Проблема в том, что сам по себе микропроцессор ничего делать не умеет: он просто сидит весь день без дела. Откуда берутся алгоритмы, которые он выполняет? Если они были закодированы программистом-человеком, никакого обучения нет. Тем не менее в каком-то отношении микропроцессор — удачный аналог Верховного алгоритма. Микропроцессор — не самое оптимальное оборудование для запуска отдельных алгоритмов, для этого гораздо больше подходят разработанные для конкретной задачи интегральные схемы специального назначения (application-specific integrated circuit, ASIC). Однако почти для всех приложений мы используем именно
