С теорией единого строения коры согласны не все нейробиологи, и для прояснения этого вопроса потребуются дальнейшие исследования — ведь жаркие дебаты вызывает даже вопрос, где пределы способностей мозга. Но если есть то, что знаем мы, а мозг не может узнать, это должна была узнать эволюция.
Аргумент из области эволюции
Нескончаемое разнообразие форм жизни на Земле — результат действия единого механизма: естественного отбора. Что еще примечательнее, информатикам хорошо знаком механизм такого типа: это итеративный поиск, при котором проблему решают путем перебора множества кандидатов, выбора и модификации лучших и повторения этих шагов столько раз, сколько необходимо. Эволюция тоже алгоритм. Перефразируя Чарльза Бэббиджа, пионера вычислительных машин, жившего в Викторианскую эпоху, Бог создал не виды, а алгоритм создания видов. «Бесконечное число самых прекрасных и самых изумительных форм», о котором Дарвин пишет в заключении к «Происхождению видов», скрывает от нас самое прекрасное — единство. Все эти формы закодированы в цепочках ДНК, и все они возникают путем модификации и сочетания этих цепочек. Кто бы подумал, что такой алгоритм способен породить нас с вами? Если механизмы эволюции оказались способны создать человека, они, видимо, смогут узнать все, что только можно узнать, если ввести их в достаточно мощный компьютер. И действительно, эволюционное программирование, основанное на симуляции естественного отбора, — популярная отрасль машинного обучения. Таким образом, эволюция — еще одна многообещающая тропинка, которая может привести нас к Верховному алгоритму.
Эволюция — это высший пример того, на что способен единый алгоритм обучения, если дать ему достаточно данных. Входные данные для эволюции — это опыт и судьба всех когда-либо существовавших живых существ (вот это правда большие данные). Но с другой стороны, более трех миллиардов лет на самом большом компьютере на нашей планете — самой планете Земля — работает эволюция. Поэтому хотелось бы, чтобы ее компьютерная копия была быстрее и требовала меньше данных, чем оригинал. Какая модель лучше подходит для Верховного алгоритма: эволюция или мозг? Это похоже на старый спор о «наследственности или воспитании», и, как человека формирует и то и другое, возможно, истинный Верховный алгоритм будет содержать оба элемента.
Аргумент из области физики
В вышедшем в 1959 году знаменитом эссе физик и нобелевский лауреат Юджин Вигнер восхищался «необъяснимой эффективностью математики в естественных науках». Каким чудом законы, выведенные на основе немногочисленных наблюдений, применимы далеко за их пределами? И почему законы на много порядков точнее, чем данные, на которых они основаны? А самое главное, почему простой, абстрактный язык математики может так точно описывать столь многое в нашем бесконечно сложном мире? Вигнер считал это глубокой тайной, в равной степени радостной и непостижимой. Тем не менее все так и есть, и Верховный алгоритм — логическое продолжение этого феномена.
Если бы мир был просто цветущим и жужжащим хаосом, у нас был бы повод усомниться в существовании универсального обучающегося алгоритма. Однако если все вокруг нас — это следствие нескольких простых законов, вполне может оказаться, что единственный алгоритм может путем индукции сделать все возможные выводы. Все, что ему для этого потребуется, — срезать путь к следствиям законов, заменив невероятно длинные математические выкладки намного более короткими и основанными непосредственно на наблюдениях.
Например, мы полагаем, что законы физики породили эволюцию, но не знаем, как именно. Вместо поиска связывающей их цепочки следствий вывод о естественном отборе можно сделать непосредственно на основе наблюдений, как и поступил Дарвин. На основе тех же наблюдений можно было бы прийти к бесчисленному множеству неверных умозаключений, но большинство из них никогда не придут нам в голову, потому что на наши выводы влияют обширные познания о мире, и полученное знание согласуется с законами природы.
В какой мере характер физических законов распространяется на более высокие области знания, например биологию и социологию, нам еще предстоит узнать, но исследования хаоса дают много завораживающих примеров схожего поведения в очень разных системах, и теория универсальности это объясняет. Красивый пример того, как очень простая процедура итерации может породить неистощимое разнообразие форм, — множество Мандельброта[23]. Если горы, реки, облака и деревья — результат аналогичных процессов, а фрактальная геометрия показывает, что так оно и есть, возможно, эти процессы — просто разная параметризация одной-единственной процедуры, которую мы можем вывести на их основе.
В физике те же уравнения, примененные к разным параметрам, часто описывают явления в совершенно разных областях, например квантовой механике, электромагнетизме и динамике жидкостей. Волновое уравнение, уравнение диффузии, уравнение Пуассона: если открыть что-то в одной отрасли, будет проще обнаружить аналоги в других, а если научиться решать одно из уравнений, это даст решение для всех сразу. Более того, эти уравнения довольно простые, и в них учитываются те же несколько производных параметров в отношении пространства и времени. Довольно вероятно, что они частные случаи некоего более общего уравнения, и все, что нужно сделать Верховному алгоритму, — выяснить, как конкретизировать его для частных наборов данных.
Еще одну линию доказательств можно найти в оптимизации — математической дисциплине, занимающейся нахождением аргумента, который дает максимальное значение функции. Например, поиск последовательности биржевых сделок, максимизирующей ваш совокупный доход, — это задача по оптимизации. В оптимизации простые функции часто дают удивительно сложные решения. Оптимизация играет выдающуюся роль практически во всех областях науки, технологии и бизнеса, включая машинное обучение. Каждая область оптимизируется в рамках, очерченных оптимизациями в других областях. Мы пытаемся максимизировать наше счастье в рамках экономических ограничений, которые, в свою очередь, становятся лучшими решениями для компаний в пределах доступных технологий, а те представляют собой лучшие решения, которые мы можем найти в рамках биологических и физических ограничений. Биология — результат оптимизации, произведенной эволюцией в рамках ограничений физики и химии, а сами законы физики — те же решения проблем оптимизации. Наверное, все, что существует, — это прогрессирующее решение всеобщей проблемы оптимизации, и Верховный алгоритм следует из формулировки этой проблемы.
Физики и математики — не единственные, кто находит неожиданные связи между разными областями. В своей книге Consilience («Непротиворечивость») видный биолог Эдвард Уилсон страстно отстаивает единство всего знания — от точных наук до гуманитарных дисциплин. Верховный алгоритм — высочайшее выражение этого единства: если знание объединено общей схемой, значит, Верховный алгоритм существует, и наоборот.
Тем не менее простота физики уникальна. За пределами физики и инженерии достижения математики не так бесспорны: иногда она представляет собой единственный разумный и эффективный путь, а иногда математические модели слишком грубы, чтобы быть полезными. Тенденция к излишнему упрощению вытекает, однако, из ограничений человеческого разума, а не только из ограничений математики как таковой. Жесткий
