С другой стороны, вот вам алгоритм игры в крестики-нолики.

У этого алгоритма есть одно приятное свойство: он беспроигрышный! Конечно, ему не хватает многих деталей — как доска отображается в памяти компьютера и как это отображение меняется после каждого хода. Например, каждой клетке могут соответствовать два бита: 00 — если клетка пуста, 01 — если в ней поставили нолик и 10 — если крестик. Тем не менее предложенный алгоритм достаточно точен и однозначен, и любой грамотный программист сможет его дописать. Еще полезно не конкретизировать алгоритмы вплоть до отдельных транзисторов, а пользоваться уже существующими алгоритмами как кирпичиками. Их огромное количество, так что есть из чего выбирать.

Алгоритмы предъявляют строгие требования: часто говорят, что по-настоящему понимаешь что-то только тогда, когда можешь выразить это в виде алгоритма (как заметил Ричард Фейнман[9], «я не понимаю того, чего не могу создать»). Уравнения — хлеб насущный физиков и инженеров — на самом деле всего лишь особая разновидность алгоритмов. Например, второй закон Ньютона, который считают самым важным в мире уравнением, гласит, что для вычисления действующей на тело суммарной силы надо массу этого тела умножить на его ускорение. Он также подразумевает, что ускорение — это сила, разделенная на массу, но выведение этого следствия тоже алгоритм. Если теорию в любой научной дисциплине не получается выразить в виде алгоритма, она недостаточно строгая, не говоря уже о том, что ее решение нельзя компьютеризировать, а это всерьез ограничивает сферу ее применения. Ученые строят теории, инженеры изобретают устройства, а специалисты в области информатики создают алгоритмы, которые представляют собой и теории, и устройства одновременно.

Написать алгоритм непросто: есть очень много ловушек, и ни в чем нельзя быть уверенным. Интуитивные предположения вполне могут оказаться ошибочными, и тогда придется искать другой подход. Затем алгоритм надо выразить на понятном компьютеру языке, например Java или Python, и с этого момента алгоритм начнет называться программой. Потом программу надо отладить: найти все до единой ошибки и исправить их, пока компьютер не начнет выполнять ее без запинки. Но когда у вас наконец появится программа, которая умеет делает то, что вам нужно, вы получите все козыри. Компьютер станет послушно выполнять ваши задания миллионы раз со сверхвысокой скоростью. Созданной вами программой сможет пользоваться любой человек в мире. Она даже сделает вас миллиардером, если решенная проблема достаточно важна. Программист — человек, пишущий алгоритмы и кодирующий их, — маленький бог, создающий вселенные по своему желанию. Можно даже сказать, что сам Господь тоже был программистом, ведь в Книге Бытия он творил с помощью слов, а не руками. Речения стали мирами. Сегодня, сидя в кресле перед ноутбуком, вы тоже можете почувствовать себя богом: нарисуйте в воображении Вселенную и сделайте ее реальной. Законы физики соблюдать необязательно.

Со временем информатики начинают опираться на уже проделанную работу и придумывают алгоритмы для все новых процессов. Одни алгоритмы соединяются с другими, чтобы использовать результаты третьих, производя, в свою очередь, еще больше алгоритмов. Каждую секунду миллиарды раз переключаются миллиарды транзисторов в миллиардах компьютеров. Алгоритмы образуют экосистему нового типа — непрерывно растущую и сопоставимую по богатству лишь с самой жизнью.

Однако, как это всегда бывает, в райском саду обитает змей — Монстр Сложности. У него, как у лернейской гидры, много голов. Одна из них — пространственная: количество битов информации, которое алгоритм должен хранить в памяти компьютера. Если алгоритму требуется больше памяти, чем есть в наличии, он бесполезен, и его приходится отбрасывать. У пространственной сложности есть злая сестрица: временная сложность. Сколько будет длиться выполнение алгоритма, то есть сколько раз нужно использовать транзисторы, прежде чем алгоритм даст желаемый результат? Если мы не можем столько ждать, алгоритм снова оказывается бесполезным. Но самая пугающая голова Монстра Сложности — сложность человеческая. Когда алгоритм становится слишком запутанным и непонятным для нашего скромного разума, а взаимодействия между его элементами — слишком многочисленными и обширными, в него начинают вкрадываться ошибки. Человек не в состоянии их отыскать и исправить, поэтому алгоритм не делает то, что от него требуется. Даже если каким-то образом заставить его работать, он окажется неоправданно сложным для пользователя, будет плохо взаимодействовать с другими алгоритмами и порождать все больше проблем.

Специалисты-информатики сражаются с Монстром Сложности каждый день. Когда они проигрывают, сложность прорывается в нашу жизнь. Вы, наверное, и сами замечали, как много было проиграно битв. Тем не менее башня алгоритмов продолжает расти, хотя строить ее все труднее: каждое новое поколение алгоритмов приходится возводить на вершине предшественников, их сложность суммируется. Башня растет и растет, алгоритмы опутывают весь мир, но конструкция становится все более шаткой — как карточный домик, который только и ждет толчка. Мизерная ошибка в алгоритме — и ракета, стоившая миллиард долларов, взрывается на старте, или миллионы людей остаются без электричества. Непредвиденное взаимодействие алгоритмов — и рушится фондовый рынок.

Если программисты — маленькие боги, то Монстр Сложности — его величество Сатана. И мало-помалу он выигрывает войну.

Должен быть способ лучше.

У любого алгоритма есть вход и выход: данные поступают в компьютер, алгоритм делает с ними то, что должен, и выдает результат. Машинное обучение переворачивает все задом наперед: имея в своем распоряжении данные и желаемый результат, оно выдает алгоритм, превращающий одно в другое. Обучающиеся алгоритмы — те, что создают другие алгоритмы, обученные на основе данных. С помощью машинного обучения компьютеры пишут себе программы, и нам не надо этим заниматься.

Здорово, правда?

Компьютеры сами пишут для себя программы. Эта мысль потрясает настолько, что даже страшно: если компьютеры начнут программировать сами себя, сможем ли мы их контролировать? Оказывается — и мы в этом убедимся, — людям вполне по силам с ними совладать. Но есть и другое возражение — все это слишком хорошо, чтобы быть правдой. Разве для написания алгоритмов не нужны ум, творческая жилка, умение решать проблемы — все те качества, которых у компьютеров просто нет? Чем машинное обучение отличается от магии? Все это правда: сегодня мы умеем писать много программ, которым компьютер научиться не может. Но еще удивительнее то, что и компьютеры могут научиться программам, которые не в состоянии написать человек. Мы умеем водить машину или читать написанный от руки текст, но эти навыки у нас подсознательные: рассказать компьютеру, как это делать, не получится. Однако если дать обучающемуся алгоритму достаточное количество примеров каждого из этих действий, он с легкостью во всем разберется и без нашей помощи, и тогда можно будет развязать ему руки. Именно так машины научились читать почтовые индексы, и именно поэтому на дорогах скоро появятся автомобили без водителей.