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

Я увидел один фильм, который терпеть не могу: меня ужасно раздражает Остин Пауэрс, поэтому я перенес этот фильм налево, в забракованные. Это дало программе новую информацию, и фильмы снова стали сдвигаться влево и вправо, что свидетельствовало о большей уверенности алгоритма. Теперь он предположил, что мне может нравиться «Манхэттен»[30] Вуди Аллена. Я подтвердил это предположение, что не вызвало больших изменений в рекомендациях. Но тут я увидел, что алгоритм считает меня поклонником фильма «Это – Spinal Tap»[31]. Этот фильм сместился довольно далеко вправо. Но я терпеть не могу «Spinal Tap», поэтому перенес его с правой половины экрана влево, в забракованные.

Поскольку алгоритм считал, что мне должен нравиться «Spinal Tap», мое сообщение о том, что это не так, дало ему много полезной информации. С учетом новых данных расположение фильмов на экране радикально изменилось. Но затем произошло и менее заметное изменение, касающееся основной программы, управляющей алгоритмом. Из данных, которые я ей дал, она узнала нечто новое. Эти новые сведения внесли очень небольшие изменения в параметры модели, вырабатывающей рекомендации. Заданная в ней вероятность того, что мне нравится «Spinal Tap», была сочтена слишком высокой, и параметры были изменены так, чтобы уменьшить эту вероятность. По опыту взаимодействия с другими любителями Уэса Андерсона и «Манхэттена» программа знала, что многие из них любят и этот фильм, но теперь она выяснила, что это правило действует далеко не всегда.

Именно таким образом наше взаимодействие с динамическими алгоритмами позволяет машине продолжать обучаться и приспосабливаться к нашим симпатиям и антипатиям. Теперь такого рода алгоритмы определяют многое из того, что мы выбираем в своей жизни, – от фильмов до музыки, от книг до потенциальных партнеров.