Педро Домингос - Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир

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.

Мощь машинного обучения, наверное, лучше всего показать, сравнив технологию с сельским хозяйством. В индустриальном обществе товары делают на заводах, а это значит, что инженерам надо точно определить, как именно их собирать, как изготавливать все элементы и так далее, вплоть до сырья. Это требует больших усилий. Самые сложные устройства, которые человеку удалось изобрести, – компьютеры, и их разработка, производство и написание для них программ требуют колоссального труда. Но есть другой, намного более древний способ получить некоторые необходимые нам вещи: предоставить их изготовление самой природе. Посадить семечко, полить его, добавить удобрений, а потом сорвать спелый плод. Может ли технология выглядеть примерно так же? Может! Именно это сулит нам машинное обучение. Обучающиеся алгоритмы – как семена, почва – это данные, а обученные программы – это наша жатва. Эксперт по машинному обучению похож на крестьянина, сеющего, поливающего и удобряющего землю. Он присматривает за здоровьем растущего урожая, но в целом не вмешивается.

Если посмотреть на машинное обучение под этим углом, сразу бросаются в глаза два момента. Во-первых, чем больше у нас данных, тем больше мы можем узнать. Нет данных? Тогда и учиться нечему. Большой объем информации? Огромное поле для обучения. Вот почему машинное обучение заявляет о себе везде, где появляются экспоненциально растущие горы данных. Если бы в магазине продавали машинное обучение быстрого приготовления, на коробке было бы написано: «Просто добавь данных».

Второе наблюдение заключается в том, что машинное обучение – это меч-кладенец, которым можно обезглавить Монстра Сложности. Если дать обучающей программе длиной всего пару сотен строк достаточно данных, она не только с легкостью сгенерирует программу из миллионов строк кода, но и сможет делать это вновь и вновь для разных проблем. Уменьшение сложности для программиста просто феноменальное. Конечно, как и гидра, Монстр Сложности будет отращивать все новые и новые головы, но они окажутся меньше и вырастут не сразу, так что у нас все равно будет большое преимущество.

Машинное обучение можно представить себе как вывернутое наизнанку программирование, точно так же как квадратный корень противоположен возведению во вторую степень, а интегрирование обратно дифференцированию. Если можно спросить, квадрат какого числа равен 16 или производной какой функции является x + 1, уместен и вопрос: «Какой алгоритм даст такой результат?» Вскоре мы увидим, как превратить оба наблюдения в конкретные обучающиеся алгоритмы.

Некоторые обучающиеся алгоритмы добывают знания, а некоторые – навыки. «Все люди смертны» – это знание. Езда на велосипеде – навык. В машинном обучении знание часто предстает в форме статистических моделей, потому что знание как таковое – это во многом статистика: смертны все люди, но только четыре процента людей американцы. Навыки зачастую представляют собой наборы процедур: если дорога сворачивает влево, поверни руль влево. Если перед тобой выскочил олень, дави на тормоз. (К сожалению, на момент написания этой книги беспилотная машина Google все еще путает оленей c полиэтиленовыми пакетами.) Часто процедура довольно проста, хотя заложенное в ней знание сложно. Спам надо отправить в корзину, однако сначала придется научиться отличать его от обычных писем. Если разобраться, какая позиция на шахматной доске удачна, станет ясно, какой сделать ход (тот, что приведет к лучшей позиции).

Машинное обучение принимает много разных форм и скрывается под разными именами: распознавание паттернов, статистическое моделирование, добыча данных, выявление знаний, предсказательная аналитика, наука о данных, адаптивные и самоорганизующиеся системы и так далее. Все они находят свое применение и имеют разные ассоциации. Некоторые живут долго, а некоторые не очень. Все это многообразие я буду называть просто – машинное обучение .

Машинное обучение иногда путают с искусственным интеллектом. С формальной точки зрения это действительно подраздел науки об искусственном интеллекте, однако он очень разросся и оказался настолько успешным, что затмил гордого родителя. Цель искусственного интеллекта – научить компьютеры делать то, что люди пока делают лучше, а умение учиться – наверное, самый важный из этих навыков, без которого компьютерам никогда не угнаться за человеком. Остальное приложится.