Код креативности. Как искусственный интеллект учится писать, рисовать и думать

Причина всего этого – в мощности и красоте алгоритма, который Ларри Пейдж и Сергей Брин сочинили в стэнфордском студенческом общежитии в 1996 году. Сначала они собирались назвать свой алгоритм Backrub[23], но в конце концов остановились на имени Google, от принятого в математике названия числа, равного единице со ста нулями, – «гугол» (англ. googol). Их целью было ранжировать страницы интернета, что должно было помочь в ориентировании в этой постоянно растущей базе данных, так что название огромного числа казалось вполне уместным.

Не то чтобы не существовало других алгоритмов, которые использовались с той же целью, но их концепции были весьма примитивны. Например, для человека, желающего найти дополнительную информацию по теме «вежливая бабушка и Google», существовавшие алгоритмы отыскали бы все страницы, содержащие эти слова, и расположили их в определенном порядке: те сайты, на которых термины запроса встречаются наибольшее количество раз, попали бы в верхнюю часть списка.

Такой метод вполне работоспособен, но его очень легко обмануть: любой хозяин цветочного магазина может тысячу раз вписать в метаданные своего сайта выражение «Цветы к Дню матери» и моментально окажется на первом месте в результатах поиска всех любящих сыновей и дочерей. Нужна поисковая система, которой хитрым веб-дизайнерам было бы не так просто помыкать. Как же можно получить неискаженную меру важности веб-сайта? И как выяснить, на какие сайты можно не обращать внимания?

У Пейджа и Брина возникла следующая светлая мысль: если на некий веб-сайт ведет много ссылок, значит, те сайты, с которых они ведут, сигнализируют, что его стоит посетить. То есть можно демократизировать меру ценности веб-сайта, позволив другим веб-сайтам голосовать за те сайты, которые они считают важными. Однако и этот алгоритм можно было обмануть. Нужно было всего лишь создать тысячу искусственных сайтов со ссылками на сайт цветочного магазина, и он снова оказывался вверху списка выдачи. Чтобы предотвратить такое положение дел, разработчики алгоритма решили придавать больший вес голосам сайтов, которые сами пользуются уважением.

Но и тогда один вопрос по-прежнему оставался без ответа: как ранжировать сайты по относительной важности? Рассмотрим, например, миниатюрную сеть, изображенную на схеме:

Сначала присвоим всем сайтам равные веса. Представим себе, что каждый веб-сайт – это корзина; положим в каждую корзину по восемь шаров, что означает, что все они имеют одинаковый ранг. После этого веб-сайты должны отдать свои шары тем сайтам, на которые они ссылаются. Если они содержат ссылки не на один, а на несколько сайтов, то они отдают каждому из них равное число шаров. Поскольку веб-сайт А содержит ссылки на оба сайта – В и С, он отдает каждому из них по 4 шара. Однако на сайте В есть ссылка только на сайт С, и все его восемь шаров переходят в корзину веб-сайта С (см. следующую схему).