Алгоритм, обеспечивший эволюцию этих роботов, изобрел в XIX веке Чарльз Дарвин. В то время он не воспринимал эволюцию как алгоритм, отчасти потому, что в ней недоставало ключевой подпрограммы. Как только Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик[69] в 1953 году открыли ее, все было готово для второго пришествия: эволюция in silico вместо in vivo[70], происходящая в миллиард раз быстрее. Ее пророком стал Джон Холланд — румяный улыбчивый парень со Среднего Запада[71].

Как и многие другие ученые, работавшие над ранними этапами машинного обучения, Холланд начинал с нейронных сетей, но, после того как он — тогда еще студент Мичиганского университета — прочитал классический трактат Рональда Фишера The Genetical Theory of Natural Selection[72], его интересы приобрели другое направление. В своей книге Фишер, который также был основателем современной статистики, сформулировал первую математическую теорию эволюции. Теория Фишера была блестящей, но Холланд чувствовал, что в ней не хватает самой сути эволюции: автор рассматривал каждый ген изолированно, а ведь приспособленность организма — комплексная функция всех его генов. Если бы гены были независимы, частотность их вариантов очень быстро сошлась бы в точку максимальной приспособленности и после этого оставалась бы в равновесии. Но если гены взаимодействуют, эволюция — поиск максимальной приспособленности — становится невообразимо сложнее. Когда в геноме тысяча генов и у каждого два варианта, это даст 21000 возможных состояний: во Вселенной нет такой древней и большой планеты, чтобы все перепробовать. И тем не менее эволюция на Земле сумела создать ряд замечательно приспособленных организмов, и теория естественного отбора Дарвина объясняет, как именно это происходит, по крайней мере качественно, а не количественно. Холланд решил превратить все это в алгоритм.

Но сначала ему надо было окончить университет. Он благоразумно выбрал более традиционную тему — булевы схемы с циклами — и в 1959 году защитил первую в мире диссертацию по информатике. Научный руководитель Холланда Артур Бёркс[73] поощрял интерес к эволюционным вычислениям: помог ему устроиться по совместительству на работу в Мичиганском университете и защищал его от нападок старших коллег, которые вообще не считали эту тему информатикой. Сам Бёркс был таким открытым для новых идей, потому что тесно сотрудничал с Джоном фон Нейманом[74], доказавшим принципиальную возможность существования самовоспроизводящихся машин. Бёрксу выпало завершить эту работу после того, как в 1957 году фон Нейман умер от рака. То, что фон Нейману удалось доказать возможность существования таких машин, — замечательное достижение, учитывая примитивное состояние генетики и информатики в то время, однако его автомат просто делал точные копии самого себя: эволюционирующие автоматы ждали Холланда.

Ключевой вход генетического алгоритма, как назвали творение Холланда, — функция приспособленности. Если имеется программа-кандидат и некая цель, которую эта программа должна выполнить, функция приспособленности присваивает программе баллы, показывающие, насколько хорошо она справилась с задачей. Можно ли так интерпретировать приспособленность в естественном отборе — большой вопрос: приспособленность крыла к полету интуитивно понятна, однако цель эволюции как таковой неизвестна. Тем не менее в машинном обучении необходимость чего-то похожего на функцию приспособленности не вызывает никаких сомнений. Если нам нужно поставить диагноз, то программа, которая дает правильный результат у 60 процентов пациентов в нашей базе данных, будет лучше, чем та, что попадает в точку только в 55 процентах случаев, и здесь возможной функцией приспособленности станет доля правильно диагностированных случаев.

В этом отношении генетические алгоритмы во многом похожи на искусственную селекцию. Дарвин открывает «Происхождение видов» дискуссией на эту тему, чтобы, оттолкнувшись от нее, перейти к более сложной концепции естественного отбора. Все одомашненные растения и животные, которые мы сегодня воспринимаем как должное, появились в результате многих поколений отбора и спаривания организмов, лучше всего подходящих для наших целей: кукурузы с самыми крупными початками, деревьев с самыми сладкими фруктами, самых длинношерстных овец, самых выносливых лошадей. Генетические алгоритмы делают то же самое, только выращивают они не живых существ, а программы, и поколение длится несколько секунд компьютерного времени, а не целую жизнь.

Функция приспособленности воплощает роль человека в этом процессе, но более тонкий аспект — это роль природы. Начав с популяции не очень подходящих кандидатов — возможно, совершенно случайных, — генетический алгоритм должен прийти к вариантам, которые затем можно будет отобрать на основе приспособленности. Как это делает природа? Дарвин этого не знал. Здесь в игру вступает генетическая часть алгоритма. Точно так же как ДНК кодирует организм в последовательности пар азотистых оснований, программу можно закодировать в строке битов. Вместо нулей и единиц алфавит ДНК состоит из четырех символов — аденина, тимина, гуанина и цитозина. Но различие лишь поверхностное. Вариативность последовательности ДНК, или строки битов, можно получить несколькими способами. Самый простой подход — это точечная мутация, смена значения произвольного бита в строке или изменение одного основания в спирали ДНК. Но Холланд видел настоящую мощь генетических алгоритмов в более сложном процессе: половом размножении.