Педро Домингос - Верховный алгоритм

На это Хомский мог бы ответить, что инженерные успехи еще не доказательство научной обоснованности. Однако если ваши дома разваливаются, а двигатели не работают, видимо, с вашей физической теорией что-то не так. Хомский полагает, что лингвисты должны сосредоточиться на «идеальных», по его собственному определению, носителях языка, и это дает ему право игнорировать необходимость в статистике при обучении языку. Неудивительно, что лишь немногие экспериментаторы теперь принимают его теории всерьез.

Еще один потенциальный источник возражений против Верховного алго­ритма — это мнение, популяризированное психологом Джерри Фодором29: разум состоит из набора модулей, взаимодействие между которыми ограничено. Например, когда вы смотрите телевизор, ваш «высокоуровневый мозг» понимает, что это всего лишь световые вспышки на плоской поверхности, однако система восприятия зрения по-прежнему видит трехмерные формы. Но даже если сознание модулярно, это еще не значит, что в разных модулях используются разные алгоритмы обучения. Может быть, для работы, скажем, со зрительной и вербальной информацией достаточно одного алгоритма.

Критики вроде Минского, Хомского и Фодора когда-то торжествовали, но их влияние испарилось. Это хорошо, но тем не менее нельзя забывать об их аргументах, когда будем прокладывать путь к Верховному алгоритму. На то есть две причины. Первая — инженеры знаний сталкивались со многими проблемами, стоящими перед машинным обучением, и даже если они не преуспели в их решении, то извлекли много ценных уроков. Вторая — машинное обучение и инженерия знаний, как мы вскоре выясним, переплетены неожиданными и хитроумными связями. К сожалению, оба лагеря часто не слышат друг друга и говорят на разных языках: специалисты по машинному обучению мыслят в категориях вероятностей, а инженеры знаний — в категориях логики. Ниже мы посмотрим, что с этим сделать.

Лебедь кусает робота

«Как бы ни был умен алгоритм, всегда есть то, что он не может узнать». Это утверждение в разных формулировках — самое частое возражение против машинного обучения за пределами науки об искусственном интеллекте и когни­тивистики. Нассим Талеб30 изо всех сил напирал на него в своей книге The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable31. Некоторые события просто непредсказуемы: если человек видел только белых лебедей, он будет считать, что вероятность когда-нибудь встретить черного равна нулю. Финансовый крах 2008 года оказался как раз таким «черным лебедем».

Действительно, некоторые вещи можно предсказать, а некоторые нельзя, и отличать одно от другого — первейшая задача алгоритма машинного обучения. Однако цель Верховного алгоритма — узнать все, что можно узнать, и этих знаний намного больше, чем может себе представить Талеб и не только он. Спад жилищного рынка совсем не был черным лебедем: его многократно предсказывали. Большинство банковских моделей не смогли его предвидеть исключительно из-за их довольно очевидных ограничений, а не в силу ограниченности машинного обучения как такового. Обучающиеся алгоритмы вполне способны точно предсказать редкие, никогда до этого не происходившие события: можно даже сказать, что в этом весь их смысл. Какова вероятность существования черного лебедя, если его никогда не видели? А как насчет доли известных науке видов, которые, как оказалось, имеют черных представителей? Это очень грубый пример — в этой книге мы увидим гораздо более глубокие.

Еще одно схожее и часто повторяемое возражение: «Данные не могут заменить человеческой интуиции». На самом деле это человеческая интуиция не может заменить данных. К интуиции мы прибегаем, когда не знаем фактов, а поскольку фактов часто не хватает, интуицией люди очень дорожат. Но если перед вами доказательства, разве вы станете их отрицать? Статистический анализ побеждает искателей талантов в бейсболе (это замечательно описано в книге Майкла Льюиса MoneyBall32), он превосходит знатоков в дегустации вин, и каждый день мы видим все новые примеры его способностей. Вследствие наплыва данных граница между доказательствами и интуицией очень быстро смещается, и, как при любой революции, въевшиеся привычки надо преодолеть. Если я эксперт по теме X в компании Y , мне, конечно не понравится, когда меня обойдет какой-то парень с данными. Есть профессиональная поговорка: «Слушай своих клиентов, а не HiPPO33». HiPPO — это «мнение самого высокооплачиваемого человека». Если вы хотите быть авторитетом и завтра, пользуйтесь данными, а не боритесь с ними.