Pedro Domingos

Педро Домингос

Информация

ПРОЛОГ

Машинное обучение окружает вас повсюду, хотя, может быть, вы об этом и не подозреваете. Именно благодаря машинному обучению поисковая машина понимает, какие результаты (и рекламу) показывать в ответ на ваш запрос. Когда вы просматриваете почту, большая часть спама проходит мимо вас, потому что он был отфильтрован с помощью машинного обучения. Если вы решили что-нибудь купить на Amazon.com или заглянули на Netflix посмотреть фильм, система машинного обучения услужливо предложит варианты, которые могут прийтись вам по вкусу. С помощью машинного обучения Facebook решает, какие новости вам показывать, а Twitter подбирает подходящие твиты. Когда бы вы ни пользовались компьютером, очень вероятно, что где-то задействовано машинное обучение.

Единственным способом заставить компьютер что-то делать — от сложе­ния двух чисел до управления самолетом — было составление некоего алгоритма, скрупулезно объясняющего машине, что именно от нее требуется. Однако алгоритмы машинного обучения — совсем другое дело: они угадывают все сами, делая выводы на основе данных, и чем больше данных, тем лучше у них получается. Это значит, что компьютеры не надо программировать: они программируют себя сами.

Это верно не только в киберпространстве: машинным обучением пронизана вся наша жизнь, начиная с пробуждения и заканчивая отходом ко сну.

Семь утра. Будильник включает радио. Играет незнакомая, но очень приятная музыка: благодаря сервису Pandora1 радио познакомилось с вашими вкусами и превратилось в «персонального диджея». Не исклю­чено, что сама песня тоже появилась на свет с помощью машинного обучения. За завтраком вы листаете утреннюю газету. Несколькими часами ранее она сошла с печатного станка, а тот был тщательно настроен с помощью обучающегося алгоритма, позволяющего устранить типографские дефекты. В комнате исключительно комфортная температура, а счета за электричество не кусаются, потому что вы поставили умный термостат Nest.

По дороге на работу автомобиль постоянно корректирует впрыск топлива и рециркуляцию выхлопных газов, чтобы свести к минимуму расходы на бензин. В часы пик Inrix, система прогнозирования трафика, экономит время, не говоря уже о нервах. На работе машинное обучение помогает вам бороться с информационной перегрузкой: вы используете куб данных2, чтобы суммировать большой объем информации, смотрите на него под разными углами и подробно изучаете все самое важное. Если надо принять решение, какой макет сайта — А или В — привлечет больше перспективных клиентов, обученная система протестирует оба варианта и предоставит вам отчет. Надо заглянуть на сайт потенциального поставщика, а он на иностранном языке? Никаких проблем: Google автоматически его для вас переведет. Электронные письма удобно рассортированы по папкам, а во «Входящих» осталось только самое важное. Текстовый процессор проверяет за вас грамматику и орфографию. Вы нашли авиарейс для предстоящей командировки, но билет пока не покупаете, потому что, по прогнозу Bing Travel, цены вскоре станут ниже. Сами того не осознавая, вы ежечасно делаете намного больше работы, чем могли бы без помощи машинного обучения.

В свободную минуту вы проверяете, как там ваши вклады в фонде взаим­ных инвестиций. Большинство таких фондов используют обучающиеся алгоритмы для выбора перспективных акций, а одним из них вообще полностью управляет система на основе машинного обучения. Во время обеда вы выходите на улицу и думаете, где бы перекусить. Обучающаяся система Yelp в смартфоне вам поможет. Мобильные телефоны вообще под завязку наполнены обучающимися алгоритмами, которые без устали исправляют опечатки, узнают голосовые команды, корректируют ошибки передачи данных, считывают штрихкоды и делают много других полезных дел. Смартфон даже научился угадывать ваше следующее действие и давать полезные советы. Например, он подскажет, что встреча начнется позже, потому что самолет, на котором должен прилететь ваш гость, задерживается.

Если вы закончите работать поздно вечером, машинное обучение поможет без приключений дойти до машины на парковке: алгоритмы отслеживают видео с камеры наблюдения и дистанционно предупреждают охрану, когда замечают что-то подозрительное. Предположим, по дороге домой вы тормозите у супермаркета. Товары на полках расположены согласно указаниям алгоритмов с обучением: именно они решают, какие товары лучше заказать, что поставить в конце ряда и где место сальсе — в отделе соусов или рядом с чипсами тортильяс. На кассе вы расплачиваетесь кредитной карточкой. В свое время обученный алгоритм решил, что вам надо отправить предложение ее оформить, а затем одобрил вашу заявку. Другой алгоритм постоянно выискивает подозрительные операции и непременно предупредит вас, если ему покажется, что номер карточки украден. Третий алгоритм пытается понять, насколько вы удовлетворены. Если вы хороший клиент, но выглядите недовольным, вам отправят «подслащенное» предложение еще до того, как вы уйдете к конкурентам.

Вернувшись домой, вы подходите к почтовому ящику и находите там письмо от друга. Оно было доставлено благодаря алгоритму, который научил­ся читать написанные от руки адреса. Кроме письма в ящике лежит обычная макулатура, тоже отобранная для вас алгоритмами с обучением (ничего не поделаешь). Вы на минутку останавливаетесь, чтобы подышать свежим вечерним воздухом. Преступников в городе сильно поубавилось, с тех пор как полиция начала использовать статистическое обучение для прогнозирования вероятности правонарушений и направлять в проблемные районы патрульных. Вы ужинаете в кругу семьи и смотрите телевизор. В новостях показывают мэра. Вы за него проголосовали, потому что в день выборов он лично вам позвонил. Ему на вас указал обучающийся алгоритм, увидевший в вас ключевого не­определившегося избирателя. После ужина можно посмот­реть футбол. Обе команды подбирали игроков с помощью статистического обучения. Или лучше поиграть с детьми в Xbox? В таком случае обучающийся алгоритм в приставке Kinect будет отслеживать положение и движения вашего тела. Прежде чем отойти ко сну, вы принимаете лекарство, разработанное и протестированное с помощью алгоритмов с обучением. Не исключено, что даже ваш доктор пользовался машинным обучением при постановке диагноза, начиная с интерпретации рентгенограммы и заканчивая выводом на основе необычного набора симптомов.

Машинное обучение делает свое дело на всех этапах жизни человека. Если вы готовились к экзаменам в колледж с помощью интернета, специальный алгоритм оценивал ваши пробные сочинения. А если вы недавно поступали в бизнес-школу и сдавали GMAT3, обучающаяся система была одним из экзаменаторов, оценивающих эссе. Возможно, когда вы устраивались на работу, обученный алгоритм выудил ваше резюме из «виртуальной кучи» и сказал потенциальному работодателю: «Взгляни, вот сильная кандидатура». Вполне вероятно, что недавним повышением зарплаты вы тоже обязаны какому-то обученному алгоритму. Если вы собираетесь купить дом, Zillow.com оценит, чего стоит каждый заинтересовавший вас вариант. Когда вы определитесь и решите взять ипотеку, алгоритм на основе машинного обучения рассмотрит заявку и порекомендует ее одобрить (или отклонить). И наверное, самое важное: если вас интересуют интернет-знакомства, машинное обучение поможет найти настоящую любовь.

Общество меняется с каждым новым алгоритмом. Машинное обу­чение преображает науку, технологию, бизнес, политику, военное искусство. Спутники и ускорители частиц зондируют природу все более тщательно, а обучающиеся алгоритмы превращают реки данных в новое научное знание. Компании знают своих клиентов, как никогда раньше. На выборах побеждают кандидаты, умеющие лучше моделировать поведение избирателей (пример — Обама против Ромни4). Беспилотные транспортные средства завоевывают сушу, воду и воздушное пространство. В систему рекомендаций Amazon никто не вводит информацию о наших вкусах: обучающийся алгоритм определяет их самостоятельно, обобщая сведения о сделанных покупках. Беспилотный автомобиль Google сам научился не съезжать с дороги: никакой инженер не писал для него алгоритм, шаг за шагом объясняющий, как добраться из точки A в точку B. Никто не знает, как написать программу вождения автомобиля, да никому это и не надо, потому что машина, оборудованная обучающимся алгоритмом, посмотрит на действия водителя и разберется сама.

Машинное обучение — технология, которая строит саму себя. Это новое явление в нашем мире. С тех пор как наши далекие предки научились за­острять камни и смастерили первые орудия труда, человечество разработало артефакты самостоятельно, вручную или массово. Обучающиеся алгоритмы — артефакты, которые создают другие артефакты. «От компьютеров никакой пользы, — говорил Пикассо. — Они умеют только давать ответы». Компьютеры не предназначены для творчества: они должны делать ровно то, что им говорят. Но если приказать им заняться творчеством, получится машинное обучение. Обучающийся алгоритм как искусный ремесленник: каждое из его творений уникально, и каждое создано именно таким, каким пожелал заказчик. Просто в отличие от мастеров обучающиеся алгоритмы превращают не камень в кладку и не золото в ювелирные изделия, а данные в алгоритмы. И чем больше у них данных, тем качественнее может получиться алгоритм.

Homo sapiens научился приспосабливать мир под себя, вместо того чтобы самому приспосабливаться к существующим условиям. Машинное обучение открывает новую главу в долгой, растянувшейся на миллион лет эволюционной саге: с его помощью мир сам почувствует, чего вы хотите, и сам под вас подстроится. Не надо даже волшебной палочки: окружающий вас мир — сегодня виртуальный, а завтра физический — станет похож на волшебный лес. Если вы пойдете по тропинке в чаще, она станет дорогой. Если вы заблудитесь, из ниоткуда появятся стрелки, указывающие направление.

Эти волшебные технологии возможны потому, что глубинная суть машинного обучения — предсказание: предсказание наших желаний, результатов наших действий, путей достижения целей, изменений мира. Когда-то нам приходилось полагаться на шаманов и прорицателей, но это оказалось слишком ненадежно. Научные прогнозы более достойны доверия, однако они ограничены областями, которые мы можем систематически наблюдать и которые поддаются моделированию. Большие данные и машинное обучение заметно расширили эти границы. Иногда человек может предсказывать и без посторонней помощи, например, когда ловит мячик или ведет разговор. Бывает, что предсказать не полу­чится, как бы мы ни старались. Но между этими крайностями лежит широкая область, для которой пригодится машинное обучение.

Хотя обучающиеся алгоритмы позволяют глубже узнать природу и чело­веческое поведение, сами они, как ни странно, окутаны пеле­ной тайны. Не проходит и дня, чтобы в СМИ не появилась новая история, связанная с машинным обучением, будь то запуск Apple личного помощника Siri, суперкомпьютер IBM Watson, победивший чемпиона в Jeopardy! (аналог «Своей игры»)5, торговая сеть Target, узнавшая о беременности подростка раньше родителей, или Агентство национальной безопасности, собирающее воедино разрозненные улики. Однако во всех этих случаях обучающиеся алгоритмы, сделавшие эти истории возможными, остаются для зрителей черным ящиком. Даже книги о больших данных обходят стороной вопрос, как именно компьютер, проглотив все эти терабайты, волшебным образом приходит к ценным выводам. В лучшем случае у нас остается впечатление, что обучающиеся алгоритмы просто находят корреляции между двумя событиями, например запросом «лекарство от простуды» в строке Google и самой простудой. Однако нахождение корреляций для машинного обучения — не более чем кирпичи для дома. В горе кирпичей жить не получится.

Если новая технология пронизывает нашу жизнь до такой степени, как машинное обучение, нельзя, чтобы она оставалась для нас загадкой. Неясности создают благодатную почву для ошибок и неправильного применения. Алгоритм Amazon лучше, чем любой человек, умеет определять, какие книги читают сегодня в мире. Алгоритмы Агентства национальной безопасности способны узнать в человеке потенциального террориста. Моделирование климата находит безопасный уровень углекислого газа в атмосфере, а модели подбора акций больше вкладывают в развитие экономики, чем большинство из нас. Но нельзя контролировать то, чего не понимаешь, и именно поэтому вы должны понимать машинное обучение — как гражданин, как специалист и как человек, стремящийся к счастью.

Первейшая задача этой книги — посвятить вас в секреты машинного обучения. Разбираться в автомобильном двигателе нужно только инженерам и механикам, однако любой водитель должен знать, что поворот руля меняет направление движения, а если нажать на тормоз, машина остановится. Сегодня лишь немногие имеют представление об обучающихся алгоритмах хотя бы на таком уровне, не говоря уже об умении ими пользоваться. Психолог Дональд Норман придумал термин «концептуальная модель»: это грубое знание какой-либо технологии, достаточное для того, чтобы эффективно ею пользоваться. Эта книга даст вам концептуальную модель машинного обучения.

Не все обучающиеся алгоритмы работают одинаково, и это имеет определенные последствия. Возьмем, например, системы рекомендаций Amazon и Netflix и прогуляемся с ними по обычному книжному магазину. Пытаясь найти книги, которые «точно вам понравятся», Amazon, скорее всего, подведет вас к полке, к которой вы в прошлом чаще подходили, а Netflix позовет вас в незнакомый и неочевидный на первый взгляд уголок, но то, что вы там найдете, обязательно вам понравится. Из этой книги вы узнаете, что у Amazon и Netflix просто разные типы алгоритмов. Алгоритм Netflix вникает в ваши вкусы глубже (хотя все еще довольно скромно), однако, как ни странно, это еще не значит, что Amazon выиграла бы от такого подхода. Дело в том, что для успешного развития бизнеса Netflix нужно направлять спрос к длинному шлейфу малоизвестных и поэтому недорогих фильмов и телешоу и отвлекать клиентов от блокбастеров, на оплату которых абонемента просто не хватит. У менеджеров Amazon такой проблемы нет: им тоже выгодно сбыть неходовые товары, но продавать популярные и дорогие варианты не менее приятно (к тому же это упрощает логистику). Кроме того, клиенты с большей вероятностью посмотрят что-то необычное по подписке, чем купят специально.

Каждый год в мире появляются сотни новых алгоритмов с обучением, но все они основаны на небольшом наборе фундаментальных идей. Именно этим идеям и посвящена эта книга, и их вам будет вполне достаточно, чтобы понять, как машинное обучение меняет наш мир. Не уходя в дебри и даже не очень затрагивая применение алгоритмов в компьютерах, мы дадим ответы на важные для всех нас вопросы: «Как мы учимся?», «Можно ли учиться эффективнее?», «Что мы способны предсказать?», «Можно ли доверять полученному знанию?» Соперничающие школы машинного обучения отвечают на эти вопросы по-разному. Всего существует пять основных научных течений, каждому из которых мы посвятим отдельную главу. Символисты рассматривают обучение как процесс, обратный дедукции, и черпают идеи из философии, психологии и логики. Коннекционисты6 воссоздают мозг путем обратной инженерии и вдохновляются нейробиологией и физикой. Эволюционисты симулируют эволюцию на компьютерах и обращаются к генетике и эволюционной биологии. Сторонники байесовского подхода7 полагают, что обучение — это разновидность вероятностного вывода, и корни этой школы уходят в статистику. Аналогисты занимаются экстра­поляцией на основе схожести суждений и находятся под влиянием психологии и математической оптимизации. Стремясь построить обучающиеся машины, мы пройдемся по истории мысли за последнюю сотню лет и увидим ее в новом свете.

У каждого из пяти «племен» машинного обучения есть собственный универсальный обучающийся — Верховный — алгоритм, который в принципе можно использовать для извлечения знания из данных в любой области. Для символистов это обратная дедукция, для коннекционистов — обратное распространение ошибки, для эволюционистов — генетическое программирование, для байесовцев — байесовский вывод, а для аналогистов — метод опорных векторов. Однако на практике каждый из этих алгоритмов хорош для одних задач, но не очень подходит для других. Хотелось бы, чтобы все их черты слились воедино в окончательном, совершенном Верховном алгоритме. Кто-то считает это несбыточной мечтой, но у многих из нас — людей, занимающихся машинным обучением, — при этих словах загораются глаза, и мечта заставляет нас работать до поздней ночи.

Верховный алгоритм сумеет извлечь из данных вообще все знание — знание прошлого, настоящего и будущего. Изобретение этого алгоритма станет одним из величайших прорывов в истории науки. Оно ускорит прогресс буквально во всем, изменит мир так, как мы едва можем себе сегодня представить. Верховный алгоритм для машинного обучения — это нечто вроде стандартной модели в физике элементарных частиц и центральной догмы молекулярной биологии: единая теория, объясняющая все, что мы сегодня знаем, и закладывающая фундамент десятилетий или целых веков будущего прогресса. Верховный алгоритм — ключ к решению стоящих перед человечеством сложнейших проблем — от создания домашних роботов до лечения рака.

Ведь рак так сложно лечить, потому что это не одно, а целый комп­лекс заболеваний. Опухоли бывают вызваны невообразимо широким спектром причин, к тому же они мутируют и дают метастазы. Самый надежный способ уничтожить опухоль — секвенировать8 ее геном, определить, какие лекарства помогут без ущерба для пациента с учетом конкретного генома и истории болезни, и, возможно, даже разработать новое лекарство именно для данного случая. Ни один врач не в состоянии овладеть всеми необходимыми для этого знаниями, но решение таких задач — идеальная работа для машинного обучения. В сущности, это просто более сложная и серьезная версия поиска, которым каждый день занимаются Amazon и Netflix, только ищем мы не подходящую книгу или фильм, а подходящее лекарство. К сожалению, хотя обучающиеся алгоритмы уже умеют со сверхчеловеческой точностью диагностировать многие болезни, лечение рака выходит далеко за пределы их возможностей. Если нам удастся отыскать Верховный алгоритм, ситуация изменится. Поэтому вторая цель этой книги — помочь вам самостоятельно изобрести его. Можно подумать, что для этого нужны глубочайшие познания в математике и серьезная теоретическая работа. Отнюдь нет. Для этого нужно как раз отвлечься от тайн математики и посмотреть на всеобъемлющие механизмы обучения, и здесь неспециалист, подходящий к лесу издалека, во многом находится в более выгодном положении, чем профессионал, увязнувший в изучении отдельных деревьев. Концептуальное решение проблемы можно дополнить математикой, но это не самое главное, и к тому же не тема этой книги. Так что, когда мы будем заходить в гости к каждому «племени», надо будет собрать кусочки мозаики и сообразить, куда они подходят, не забывая при этом, что ни один слепец не может увидеть слона целиком. Мы увидим, какой вклад каждое из «племен» способно внести в лечение рака, чего ему не хватает, а затем шаг за шагом соберем кусочки в решение — вернее, одно из решений. Конечно, это не будет Верховным алгоритмом, но ближе к нему еще никто не подбирался. Будем надеяться, что результат станет удачной отправной точкой для вашего воображения. Потом мы посмотрим, как можно было бы использовать полученный алгоритм в качестве оружия в борьбе с раком. Читая эту книгу, не стесняйтесь пробегать глазами или пропускать сложные для понимания фрагменты. Важна общая картина, и, возможно, будет полезнее вернуться к этим местам уже после того, как мозаика сложится.

Я занимаюсь исследованиями машинного обучения более 20 лет. Интерес к этой теме во мне пробудила книга со странным названием, которую на последнем курсе колледжа я заприметил в книжном магазине. Она называлась «Искусственный интеллект». Машинному обучению в ней была посвящена одна короткая глава, но, прочитав ее, я немедленно пришел к убеждению, что в ней — ключ к искусственному интеллекту, что знаем мы об этой области так немного и что, может быть, я смогу внести свой вклад. Поэтому я распрощался с планами получить степень MBA и поступил в аспирантуру в Калифорнийском университете в Ирвайне. Машинное обучение было тогда второ­степенной дисципли­ной, а в Калифорнийском университете работала одна из немногих приличных исследовательских групп. Некоторые из моих однокурсников ушли, сочтя тему бесперспективной, но я не сдался. Для меня не было ничего важнее, чем научить компьютеры учиться — ведь если удастся это сделать, мы получим фору в решении любой другой проблемы. Прошло пять лет. Я заканчивал аспирантуру, а на дворе царила революция добычи данных. Диссертацию я посвятил объединению подхода символистов и аналогистов, большую часть последнего десятилетия соединял символизм и байесовский подход, а в последнее время — оба этих метода с коннекционизмом. Теперь пора сделать следующий шаг и попытаться свести воедино все пять парадигм.

Работая над этой книгой, я представлял себе несколько разных, но пере­секающихся групп читателей.

Если вам просто любопытно, откуда столько шума вокруг больших данных и машинного обучения, и вы подозреваете, что тут все не так просто, как пишут в газетах, вы правы! Эта книга станет для вас своеобразным путеводителем.

Если вы интересуетесь прежде всего применением машинного обучения в бизнесе, она поможет вам 1) стать более разборчивым потребителем аналитики; 2) получить максимальную отдачу от своих специалистов по обработке и анализу информации; 3) избежать ловушек, которые убили столь многие проекты по добыче данных; 4) узнать, какие области можно автоматизировать без затрат на ручное кодирование программ; 5) уменьшить жесткость своих информационных систем и 6) предвидеть появление ряда новых технологий, которые уже не за горами. Я много раз наблюдал, как деньги и время уходят впустую из-за того, что проблемы решаются неправильным обучающимся алгоритмом, и как неверно интерпретируют то, что алгоритм сообщает. Чтобы избежать фиаско, достаточно лишь прочитать эту книгу.

Если вы сознательный гражданин или если вы отвечаете за решение социальных, государственных вопросов, возникших после появления больших данных и машинного обучения, эта книга станет для вас азбукой новой технологии. Не углубляясь в скучные подробности, вы узнаете, что эта технология собой представляет, к чему может привести, что она умеет, а чего нет. Вы увидите, в чем состоят реальные проблемы — от защиты частной жизни до рабочих мест в будущем и этики боевых роботов — и как к ним подступиться.

Если вы ученый или инженер, машинное обучение — мощнейший инструмент, который очень вам пригодится. Старые, проверенные временем статистические подходы не спасут вас в век больших (и даже средних) объемов данных. Для точного моделирования большинства явлений понадобятся нелинейные подходы машинного обучения, и оно несет с собой новое научное мировоззрение. В наши дни любят злоупот­реблять выражением «смена парадигмы», но я уверен, что тема моей книги именно так и звучит.

Даже если вы эксперт по машинному обучению и уже знакомы с большинством освещаемых мной тем, вы найдете в книге много свежих идей, экскурсов в историю, полезных примеров и аналогий. Я очень надеюсь, что это поможет вам по-новому взглянуть на машинное обучение и, может быть, даже по-новому направит ваши мысли. Полезно сорвать то, что висит на нижних ветках, однако не стоит терять из виду и то, что расположено чуть выше. (Кстати, прошу простить мне поэтическую вольность — эпитет «Верховный» в отношении универсального обучающегося алгоритма.)

Если вы учащийся любого возраста: старшеклассник, выбирающий, где учиться, студент старших курсов, размышляющий, идти ли в науку, или маститый ученый, планирующий изменение карьеры, моя книга, надеюсь, заронит в вас искорку интереса к этой захватывающей области знания. В мире остро не хватает специалистов по машинному обучению, и, если вы решите к нам присоединиться, можете быть уверены: вас ждут не только захватывающие мгновения и материальные блага, но и уникаль­ный шанс послужить обществу. А если вы уже осваиваете машинное обучение, надеюсь, эта книга поможет вам лучше сориен­тироваться в теме. Если в своих поисках вы случайно наткнетесь на Верховный алгоритм, ради этого мне стоило браться за перо.

И последнее, но не менее важное. Если вы хотите ощутить вкус чуда, машинное обучение — настоящий пир для ума. Примите приглашение и угощайтесь!

ГЛАВА 1

РЕВОЛЮЦИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Мы живем в эпоху алгоритмов. Всего поколение-другое назад слово «алго­ритм» у большинства людей вызвало бы лишь непонимание. Cегодня алгоритмы проникли во все уголки нашей цивилизации. Они вшиты в ткань повседневной жизни и нашли себе место не только в мобильных телефонах и ноутбуках, но и в автомобилях, квартирах, бытовой технике и игрушках. Так, банк — гигантское хитросплетение алгоритмов, а люди просто слегка регулируют настройки то тут, то там. Алгоритмы составляют расписание полетов, а затем ведут самолеты. Алгоритмы управляют производством, торговлей, снабжением, подсчитывают выручку и занимаются бухгалтерией. Если все алгоритмы вдруг перестанут работать, настанет конец света — такого, каким мы его знаем.

Алгоритм — определенная последовательность инструкций, диктующая компьютеру его действия. Компьютеры состоят из миллиардов крохотных переключателей — транзисторов, и алгоритмы включают и выключают эти транзисторы миллиарды раз в секунду.

Самый простой алгоритм — «нажми переключатель». Положение одного транзистора — одна единица информации: «один», если тран­зистор включен, и «ноль», если выключен. Единичка где-то в компьютерах банка информирует, превысили ли вы кредит. Еще одна единичка в недрах Управления социального обеспечения сообщает, живы вы или уже умерли.

Второй простейший алгоритм — «соедини два бита». Клод Шеннон, признанный отец теории информации, первым осознал, что включение и выключение транзисторов в ответ на действия других транзисторов — это, в сущности, логический вывод. (Этой теме он посвятил свою дип­ломную работу в Массачусетском технологическом институте — самую важную дип­ломную работу в истории.) «Транзистор A включа­ется, только если включены транзисторы B и C» — это крохотное логическое рассуждение. «A включается, когда включен либо B, либо C» — еще одна крупица логики. «A включается всегда, когда выключен B, и наоборот» — третья операция. Хотите верьте, хотите нет, любой алгоритм, как бы сложен он ни был, сводится всего к трем операциям: И, ИЛИ и НЕ. Используя для этих операций специаль­ные символы, можно представить простые алгоритмы в виде диаграмм. Например, если у человека грипп или малярия и ему надо принять лекарство от температуры и головной боли, это можно выразить следующим образом:

ГЛАВА 2

ВЛАСТЕЛИН АЛГОРИТМОВ

Широта применения машинного обучения поразительна, но еще больше потрясает, что одни и те же алгоритмы умеют делать различные вещи. Во всех других областях для решения двух разных проблем приходится писать две разные программы. Они могут частично использовать одинаковую инфраструктуру, например те же языки программирования или ту же систему баз данных, но программа, скажем, для игры в шахматы совершенно бесполезна, если задача — обработать заявления о выдаче кредитных карт. В машинном обучении одни и те же алгоритмы могут делать и то и другое при условии, что вы дадите им соответствующие данные, на которых можно учиться. По сути, за огромным большинством приложений машинного обучения стоят всего несколько алгоритмов, с которыми мы познакомимся в следующих главах.

Посмотрите, например, на наивный байесовский классификатор — обучающийся алгоритм, который можно выразить в виде короткого уравнения. Если взять базу данных из историй болезни — симптомы, результаты анализов, наличие или отсутствие сопутствующих заболеваний, — этот алгоритм может научиться диагностировать болезнь в долю секунды, и часто лучше, чем врачи, которые много лет провели в медицинском институте. Он может победить и медицинские экспертные системы, на создание которых ушли тысячи человеко-часов. При этом тот же самый алгоритм широко используется для фильтрации спама, хотя на первый взгляд у спам-фильтров нет ничего общего с медицинской диагностикой. Другой простой обуча­ющийся алгоритм, так называемый метод ближайших соседей, используют для массы задач — от распознавания почерка до управления манипуляторами в робототехнике и отбора книг и фильмов, которые могут понравиться клиенту. А обучающиеся алгоритмы дерева решений19 одинаково искусно определят, можно ли выдать вам кредитную карточку, найдут границы сплайсинга в ДНК и выберут следующий ход в шахматной партии.

Одни и те же обучающиеся алгоритмы не только способны выполнять бесконечно разнообразные задачи. По сравнению с алгоритмами, на смену которым они приходят, алгоритмы машинного обучения потрясающе просты. Большинство из них можно выразить в нескольких сотнях строк кода или, может быть, нескольких тысячах, если добавить много «примочек». В то же время программы, которые они вытесняют, иногда занимают сотни тысяч или даже миллионы строк кода, а ведь один обучающийся алгоритм способен породить неограниченное количество различных программ.

Если столь малый набор обучающихся алгоритмов может так много, возникает логичный вопрос: реально ли, чтобы один такой алгоритм делал вообще все? Другими словами, сможет ли единственный алгоритм научиться всему, что можно узнать из данных? Эта проблема — очень крепкий орешек, ведь сюда входит все, что знает взрослый человек, все, что создала эволюция, весь комплекс научных знаний. По правде говоря, все важнейшие алгоритмы машинного обучения, включая метод ближайших соседей, дерево принятия решений и байесовские сети (обобщение наивного байесовского классификатора), универсальны, то есть, если дать им достаточно соответствующих данных, они смогут аппроксимировать любую функцию сколь угодно точно: на языке математики это значит «научиться чему угодно». Ловушка в том, что «достаточно данных» может означать «бесконечный объем данных». Для обучения на основе конечных данных нужны допущения, и, как мы увидим, разные обучающиеся алгоритмы делают их по-разному, поэтому хорошо подходят для решения одних задач и не очень — для других.

А если не оставлять эти допущения внутри алгоритма, а делать их явными входными данными, наряду с собственно данными, и предоставлять пользователю право выбора, какие из них подключать и, возможно, даже задавать новые? Есть ли алгоритм, который может взять любые данные и предположения и на выходе дать скрытые в них знания? Я думаю, такой алгоритм существует. Конечно, нужно как-то ограничить эти допущения, иначе можно обмануть самого себя, дав алгоритму все искомое знание или что-то схожее в виде допущений. Однако есть много способов этого избежать — от ограничения объема вводных до требования, чтобы исходные допущения не были больше, чем допущения текущего алгоритма.

В таком случае вопрос сводится к следующему: насколько слабыми могут быть допущения, чтобы все еще позволять получать из конечных данных все полезное знание? Обратите внимание на слово «полезное»: нас интересует только знание о нашем мире, а не о несуществующих мирах, поэтому изобретение универсального обучающегося алгоритма сводится к открытию глубочайших закономерностей нашей Вселенной, общих для всех явлений, а затем — к нахождению эффективного с точки зрения вычислений способа соединить их с данными. Как мы увидим, требование вычислительной эффективности не позволяет использовать в качестве таких закономерностей законы физики, однако оно не подразумевает, что универсальный алгоритм машинного обучения должен быть столь же эффективным, как более специализированные. Как часто бывает в информатике, мы готовы пожертвовать эффективностью ради универсальности.

Это также касается количества данных, необходимого, чтобы получить искомое знание: универсальному обучающемуся алгоритму в целом потребуется больше данных, чем специализированному, однако это не беда, при условии, что эти данные есть в нашем распоряжении, а чем больше становится общий объем данных, тем больше вероятность, что их для наших целей окажется достаточно.

Итак, вот центральная гипотеза этой книги:

ГЛАВА 3

ПРОБЛЕМА ИНДУКЦИИ ЮМА

Вы рационалист или эмпирик?

Рационалисты считают, что чувства обманчивы и единственный верный путь к знанию — логическое рассуждение. Эмпирики уверены, что рассуждения подвержены ошибкам и знание должно быть получено из наблюдений и экспериментов. Французы — рационалисты. Англосаксы (как их называют французы) — эмпирики. Мыслители, юристы и математики — рационалисты. Журналисты, врачи и ученые — эмпирики. «Она написала убийство» — рационалистический криминальный телесериал. «C.S.I.: Место преступления» — эмпирический. В мире информатики теоретики и инже­неры знаний — рационалисты. Хакеры и специалисты по машинному обучению — эмпирики.

Рационалисты любят планировать все заранее, еще до того, как сделают первый шаг. Эмпирики предпочитают пробовать и смотреть, что получится. Не знаю, существует ли ген рационализма или эмпиризма, но, глядя на моих коллег-информатиков, я пришел к выводу, что это почти черты характера: некоторые рационалистичны до мозга костей и не могут быть другими, а другие — насквозь эмпирики и всегда такими были. Представители обоих полюсов могут разговаривать друг с другом и иногда пользоваться полученными другим лагерем результатами, но понимают друг друга лишь отчасти. В глубине души каждый из них верит, что то, чем занимается оппонент, — вторично и не очень интересно.

Рационалисты и эмпирики, наверное, существовали с самого зарождения Homo sapiens. Перед тем как выйти на охоту, Пещерный Бобби долго сидел у костра и размышлял, где его поджидает добыча. Тем временем Пещерная Алиса систематически прочесывала территорию. Поскольку оба вида дошли до наших дней, наверное, будет правильно сказать, что ни один подход не лучше другого. Вы можете подумать, что машинное обучение — это окончательный триумф эмпириков, но скоро мы увидим, что все не так однозначно.

«Рационализм или эмпиризм?» — любимый вопрос философов. Платон был ранним рационалистом, а Аристотель — ранним эмпириком. Но по-настоящему дебаты разгорелись в эпоху Просвещения, когда по каждую сторону встали по три великих мыслителя: Декарт, Спиноза и Лейбниц были ведущими рационалистами; Локк, Беркли и Юм — их соперниками-эмпириками. Доверяя своей силе рассуждения, рационалисты сочиняли теории Вселенной, которые, мягко говоря, не прошли проверку временем, но помимо этого они изобрели фундаментальные математические методики, например математический анализ и аналитическую геометрию. Эмпирики были гораздо практичнее, и их влияние прослеживается везде, начиная с научного метода и заканчивая Конституцией США.

Выдающимся эмпириком и величайшим англоязычным философом всех времен был Дэвид Юм. О его серьезнейшем влиянии говорили такие ученые, как Адам Смит и Чарльз Дарвин, а еще его можно назвать святым покровителем символистов. Юм родился в Шотландии в 1711 году и большую часть своей жизни провел в Эдинбурге, который в XVIII веке процветал и бурлил интеллектуальной жизнью. Юм был человеком добродушным, но при этом строгим скептиком и много времени посвящал разрушению мифов своего времени. Он довел начатые Локком рассуждения об эмпирике до логического завершения и задал вопрос, который с тех пор, как дамоклов меч, висит над любым знанием, от самого банального до самого сложного: как в принципе можно оправдать экстраполяцию того, что мы видели, на то, чего мы не видели? Каждый обучающийся алгоритм в каком-то смысле — попытка ответить на этот вопрос.

Вопрос Юма — отправная точка нашего путешествия. Начнем с того, что проиллюстрируем его примером из повседневной жизни и встретим ее современное воплощение в знаменитой теореме No free lunch — «Бесплатных обедов не бывает»43. Затем мы посмотрим, что отвечают Юму символисты. Это подведет нас к самой важной проблеме машинного обучения: проблеме переобучения, то есть выделения фантомных закономерностей, которых на самом деле нет. Мы посмотрим, как ее решают символисты и почему машинное обучение — сердце своего рода алхимии, философский камень превращения данных в знания. Для символистов этот камень — само знание. В следующих четырех главах мы увидим решения алхимиков из других «племен».

ГЛАВА 4

КАК УЧИТСЯ НАШ МОЗГ?

С момента своего открытия правило Хебба — краеугольный камень коннекционизма. Своим названием это научное направление обязано представлению, что знания хранятся в соединениях между нейронами. В вышедшей в 1949 году книге The Organization of Behavior («Организация поведения») канадский психолог Дональд Хебб описывал это следующим образом: «Если аксон53 клетки A расположен достаточно близко к клетке B и неоднократно или постоянно участвует в ее стимуляции, то в одной или обеих клетках будут иметь место процессы роста или метаболические изменения, которые повышают эффективность возбуждения клеткой A клетки B». Это утвержде­ние часто перефразируют как «нейроны, которые срабатывают вместе, связываются друг с другом».

В правиле Хебба слились идеи психологии, нейробиологии и немалая доля домыслов. Ассоциативное обучение было любимой темой британских эмпириков начиная с Локка, Юма и Джона Стюарта Милля. В Principles of Psychology («Принципы психологии») Уильям Джеймс54 сформулировал общий принцип ассоциации, который замечательно похож на правило Хебба, но вместо нейронов в нем присутствуют процессы в головном мозге, а вместо эффективности стимуляции — распространение возбуждения. Примерно в то же самое время великий испанский нейробиолог Сантьяго Рамон-и-Кахаль провел первые подробные исследования мозга, окрашивая нейроны по недавно изобретенному методу Гольджи55, и каталогизировал свои наблюдения, как ботаники классифицируют новые виды деревьев. Ко времени Хебба нейро­биологи в общих чертах понимали, как работают нейроны, однако именно он первым предложил механизм, согласно которому нейроны могут кодировать ассоциации.

В символистском обучении между символами и понятиями, которые они представляют, существует однозначное соответствие. Коннекционистские же представления распределены: каждое понятие представлено множеством нейронов, и каждый нейрон участвует в представлении многих концепций. Нейроны, которые возбуждают друг друга, образуют, в терминологии Хебба, «ансамбли клеток». С помощью таких собраний в головном мозге представлены понятия и воспоминания. В каждый ансамбль могут входить нейроны из разных областей мозга, ансамбли могут пересекаться. Так, клеточный ансамбль для понятия «нога» включает ансамбль для понятия «ступня», в который, в свою очередь, входят ансамбли для изображения ступни и звучания слова «ступня». Если вы спросите символистскую систему, где находится понятие «Нью-Йорк», она укажет точное место его хранения в памяти. В коннекционистской системе ответ будет «везде понемногу».

Еще одно отличие между символистским и коннекционистским обучением заключается в том, что первое — последовательное, а второе — параллельное. В случае обратной дедукции мы шаг за шагом разбираемся, какое правило необходимо ввести, чтобы от посылок прийти к желаемым выводам. В коннекционистской модели все нейроны учатся одновременно, согласно правилу Хебба. В этом нашли отражение различия между компьютерами и мозгом. Компьютеры даже совершенно обычные операции — например, сложение двух чисел или переключение выключателя — делают маленькими шажочками, поэтому им нужно много этапов. При этом шаги могут быть очень быстрыми, потому что транзисторы способны включаться и выключаться миллиарды раз в секунду. Мозг же умеет выполнять большое количество вычислений параллельно благодаря одновременной работе миллиардов нейронов. При этом нейроны могут стимулироваться в лучшем случае тысячу раз в секунду, и каждое из этих вычислений медленное.

Количество транзисторов в компьютере приближается к количеству нейронов в головном мозге человека, однако мозг безусловно выигрывает в количестве соединений. Типичный транзистор в микропроцессоре не­посредственно связан лишь с немногими другими, и применяемая технология планарных полупроводников жестко ограничивает потенциал совершенствования работы компьютера. А у нейрона — тысячи синапсов. Если вы идете по улице и увидели знакомую, вам понадобится лишь десятая доля секунды, чтобы ее узнать. Учитывая скорость переключения нейронов, этого времени едва хватило бы для сотни шагов обработки информации, но за эти сотни шагов мозг способен просканировать всю память, найти в ней самое подходящее и адаптировать найденное к новому контексту (другая одежда, другое освещение и так далее). Каждый шаг обработки может быть очень сложным и включать большой объем информации.

Это не значит, что с помощью компьютера нельзя симулировать работу мозга: в конце концов, именно это делают коннекционистские алгоритмы. Поскольку компьютер — универсальная машина Тьюринга, он может выполнять вычисления, происходящие в мозге, как и любые другие, при условии, что у него есть достаточно памяти и времени. В частности, недостаток связности можно компенсировать скоростью: использовать одно и то же соединение тысячу раз, чтобы имитировать тысячу соединений. На самом деле сегодня главный недостаток компьютеров заключается в том, что в отличие от мозга они потребляют энергию: ваш мозг использует примерно столько мощности, сколько маленькая лампочка, в то время как электричеством, питающим компьютер Watson, о котором мы рассказывали выше, можно осветить целый бизнес-центр.

Тем не менее для имитации работы мозга одного правила Хебба мало: сначала надо разобраться с устройством головного мозга. Каждый нейрон напоминает крохотное деревце с огромной корневой системой из дендритов56 и тонким волнистым стволом — аксоном. Мозг в целом похож на лес из миллиардов таких деревьев, однако лес этот необычный: ветви деревьев соединены в нем с корнями тысяч других деревьев (такие соединения называются синапсами), образуя колоссальное, невиданное хитросплетение. У одних нейронов аксоны короткие, у других — чрезвычайно длинные, простирающиеся от одного конца мозга к другому. Если расположить аксоны мозга друг за другом, они займут расстояние от Земли до Луны.

Эти джунгли потрескивают от электрических разрядов. Искры бегут по стволам и порождают в соседних деревьях еще больший сонм искр. Время от времени лес неистово вспыхивает, потом снова успокаивается. Когда человек шевелит пальцем на ноге, серии электрических разрядов — так называемых потенциалов действия — бегут вниз по спинному мозгу, пока не достигнут мышц пальца и не прикажут ему двигаться. Работа мозга похожа на симфонию таких электрических разрядов. Если бы можно было посмотреть изнутри на то, что происходит в тот момент, когда вы читаете эту страницу, сцена затмила бы самые оживленные мегаполисы из фантасти­ческих романов. Этот невероятно сложный узор нейронных искр в итоге порождает человеческое сознание.

Во времена Хебба еще не умели измерять силу синапсов и ее изме­нения, не говоря уже о том, чтобы разбираться в молекулярной биологии синап­тических процессов. Сегодня мы знаем, что синапсы возникают и развиваются, когда вскоре после пресинаптических нейронов возбуждаются постсинаптические. Как и во всех других клетках, концентрация ионов внутри и за пределами нейрона отличается, и из-за этого на клеточной мембране имеется электрическое напряжение. Когда пресинаптический нейрон возбуждается, в синаптическую щель выделяются крохотные пузырьки с молекулами нейротрансмиттеров. Они заставляют открыться каналы в мембране постсинаптического нейрона, из которых выходят ионы калия и натрия, меняющие напряжение на мембране. Если одновременно возбуж­дается достаточное количество близко расположенных пресинаптических нейронов, напряжение подскакивает и по аксону постсинаптического нейрона проходит потенциал действия. Благодаря этому ионные каналы становятся восприимчивее, а также появляются новые, усиливающие синапс каналы. Насколько нам известно, нейроны учатся именно так.

Следующий шаг — превратить все это в алгоритм.

ГЛАВА 5

ЭВОЛЮЦИЯ: ОБУЧАЮЩИЙСЯ АЛГОРИТМ ПРИРОДЫ

Перед вами Robotic Park — огромная фабрика по производству роботов. Вокруг нее — тысяча квадратных миль джунглей, каменных и не очень. Джунгли окружает самая высокая и толстая в мире стена, утыканная наблюдательными вышками, прожекторами и орудийными гнездами. У стены две задачи: не пустить на фабрику нарушителей и не выпустить ее обитателей — миллионы роботов, сражающихся за выживание и власть. Роботы-победители размножаются путем доступа к программированию 3D-принтеров. Шаг за шагом роботы становятся умнее, быстрее и смертоноснее. Robotic Park принадлежит Армии США и призван путем эволюции вывести совершенного солдата.

Пока такой фабрики не существует, но однажды она может появиться. Несколько лет назад на мастер-классе DARPA я предложил эту идею в рамках мысленного эксперимента, и один из присутствующих в зале высших чинов сухо заметил: «Да, это реализуемо». Его решимость будет выглядеть не такой пугающей, если вспомнить, что для обучения своих подразделений американская армия построила в калифорнийской пустыне полноценный макет афганской деревни вместе с жителями, так что несколько миллиардов долларов — небольшая цена за идеального бойца.

Первые шаги в этом направлении уже сделаны. В лаборатории Creative Machines Lab в Корнелльском университете, которой руководит Ход Липсон, роботы причудливых форм учатся плавать и летать — возможно, прямо сейчас, когда вы читаете эти строки. Один из них похож на ползающую башню из резиновых блоков, другой — на вертолет со стрекозиными крыльями, еще один — на меняющий форму конструктор Tinkertoy. Эти роботы созданы не инженерами, а эволюцией — тем самым процессом, который породил разнообразие жизни на Земле. Изначально роботы эволюционируют внутри компьютерной симуляции, но, как только они становятся достаточно перспек­тивными, чтобы выйти в реальный мир, их автоматически печатают на 3D-принтере. Творения Липсона пока не готовы захватить мир, но они уже далеко ушли от первобытного набора элементов в компьютерной программе, в которой они родились.

Алгоритм, обеспечивший эволюцию этих роботов, изобрел в XIX веке Чарльз Дарвин. В то время он не воспринимал эволюцию как алгоритм, отчасти потому, что в ней недоставало ключевой подпрограммы. Как только Джеймс Уотсон и Фрэнсис Крик69 в 1953 году открыли ее, все было готово для второго пришествия: эволюция in silico вместо in vivo70, происходящая в миллиард раз быстрее. Ее пророком стал Джон Холланд — румяный улыбчивый парень со Среднего Запада71.

ГЛАВА 6

В СВЯТИЛИЩЕ ПРЕПОДОБНОГО БАЙЕСА

Из ночной тьмы выступает глыба кафедрального собора. Мозаичные окна льют свет на мостовую и соседние здания, проецируя замысловатые уравнения. Вы подходите ближе и слышите, что изнутри доносятся песнопения. Кажется, это латынь или, может быть, язык математики, но «вавилонская рыбка»86 у вас в ухе переводит слова на понятный язык: «Поверни ручку! Поверни ручку!» Как только вы входите, пение переходит во вздох удовлетворения. По толпе проносится ропот: «Постериор! Постериор!» Вы проталкиваетесь вперед. Над алтарем возвышается массивная каменная таблица. На ней трехметровыми буквами выгравирована формула:

ГЛАВА 7

ТЫ — ТО, НА ЧТО ТЫ ПОХОЖ

Фрэнк Абигнейл-младший — один из самых знаменитых мошенников в истории, Леонардо Ди Каприо сыграл его в фильме Спилберга «Поймай меня, если сможешь». Абигнейл подделывал чеки на миллионы долларов, прикидывался адвокатом и преподавателем колледжа, путешествовал по миру, выдавая себя за пилота Pan Am, и все это когда ему еще не исполнился 21 год. Но, наверное, самая сногсшибательная его проделка — это когда он в конце 1960-х почти год успешно изображал врача в Атланте. Казалось бы, чтобы заниматься медициной, нужно много лет учиться в медицинском институте, пройти ординатуру, получить лицензию и так далее, но Абигнейлу удалось обойти эти мелочи, и все были довольны.

Представьте на секунду, что вам предстоит провернуть нечто подобное. Вы тайком пробираетесь в пустой медицинский кабинет. Вскоре появляется пациент и рассказывает вам о своих симптомах. Надо поставить ему диагноз, только вот в медицине вы ничего не смыслите. В вашем распоряжении — шкаф с историями болезней: симптомы, диагнозы, назначенное лечение и так далее. Как вы поступите? Самое простое — это заглянуть в документы, поискать пациента с самыми похожими симптомами и поставить такой же диагноз. Если вы умеете вести себя с больным и убедительно говорить, как Абигнейл, этого может оказаться достаточно для успеха. Та же идея успешно применяется и за пределами медицины. Если вы молодой президент и столкнулись с мировым кризисом, как в свое время Кеннеди, когда самолет-разведчик обнаружил на Кубе советские ядерные ракеты, вполне вероятно, что готового сценария у вас не окажется. Вместо этого можно поискать похожие примеры в истории и попытаться сделать из них выводы. Объединенный комитет начальников штабов подталкивал президента напасть на Кубу, но Кеннеди только что прочитал The Guns of August92 — бестселлер о начале Первой мировой войны — и хорошо осознавал, что такой шаг легко может вылиться в тотальную войну. Кеннеди предпочел морскую блокаду — и, может быть, спас мир от ядерной катастрофы.

Аналогия была искрой, из которой разгорелись величайшие научные достижения в истории человечества. Теория естественного отбора родилась, когда Дарвин, читая An Essay on the Principle of Population («Опыт о законе народонаселения») Мальтуса, был поражен сходством между борьбой за выживание в экономике и в природе. Модель атома появилась на свет, когда Бор увидел в ней миниатюрную Солнечную систему, где электроны соответствовали планетам, а ядро — Солнцу. Кекуле открыл кольцевую форму молекулы бензола, представив себе змею, пожирающую свой хвост.

У рассуждений по аналогии выдающаяся интеллектуальная родословная. Еще Аристотель выразил их в своем законе подобия: если две вещи схожи, мысль об одной из них будет склонна вызывать мысль о другой. Эмпирики, например Локк и Юм, пошли по этому пути. Истина, говорил Ницше, — это движущаяся армия метафор. Аналогии любил Кант, а Уильям Джеймс полагал, что чувство одинаковости — киль и позвоночник человеческого мышления. Некоторые современные психологи даже утверждают, что чело­веческое познание целиком соткано из аналогий. Мы полагаемся на них, чтобы найти дорогу в новом городе и чтобы понять такие выражения, как «увидеть свет» и «не терять лица». Подростки, которые в каждое предложение вставляют словечко «типа», согласятся, типа, что аналогия — это, типа, важная штука.

С учетом всего этого неудивительно, что аналогия играет видную роль в машинном обучении. Однако дорогу себе она пробивала медленно, и поначалу ее затмевали нейронные сети. Первое воплощение аналогии в алгоритме появилось в малоизвестном отчете, написанном в 1951 году Эвелин Фикс и Джо Ходжесом — статистиками из Университета Беркли, — и потом десятки лет не публиковалось в мейнстримных журналах. Однако тем временем начали появляться, а потом множиться другие статьи об алгоритме Фикс и Ходжеса, пока он не стал одним из самых исследуемых в информатике. Алгоритм ближайшего соседа — так он называется — будет первым шагом в нашем путешествии по обучению на основе аналогий. Вторым станет метод опорных векторов, который, как буря, налетел на машинное обучение на пере­ломе тысячелетий и лишь недавно встретил достойного соперника в лице глубокого обучения. Третья и последняя тема — это полно­ценное аналогическое рассуждение, которое несколько десяти­летий было базовым в психологии и искусственном интеллекте и примерно столько же — в машинном обучении.

Аналогизаторы — наименее сплоченное из пяти «племен». В отличие от приверженцев других учений, которых объединяет сильное чувство идентичности и общие идеалы, аналогизаторы представляют собой скорее свободное собрание ученых, согласных с тем, что в качестве основы обучения нужно полагаться на суждения о сходстве. Некоторые, например ребята, занимающиеся методом опорных векторов, могут даже не захотеть встать под общий зонтик. Но за окном идет дождь из глубоких моделей, и мне кажется, действовать сообща им не повредит. Аналогия — одна из центральных идей в машинном обучении, и аналогизаторы всех мастей — ее хранители. Может быть, в грядущем десятилетии в машинном обучении будет доминировать глубокая аналогия, соединяющая в один алгоритм эффективность ближайшего соседа, математическую сложность метода опорных векторов и мощь и гибкость рассуждения по аналогии. (Вот я и выдал один из своих секретных научных проектов.)

ГЛАВА 8

ОБУЧЕНИЕ БЕЗ УЧИТЕЛЯ

Если вы родитель, все тайны обучения разворачивались прямо на ваших глазах в первые три года жизни ребенка. Новорожденный не умеет говорить, ходить, узнавать предметы и даже не понимает, что то, на что он смотрит, будет существовать и когда он отвернется. Но проходит месяц за месяцем, и маленькими и большими шажками, путем проб, ошибок и больших когнитивных скачков ребенок разбирается, как устроен мир, как ведут себя люди, как с ними общаться. К третьему году плоды обучения сливаются в стабильное «я», в поток сознания, который не прекратится до самой смерти. Более старшие дети и взрослые способны «путешествовать во времени» — вспоминать прошлое, но лишь до этой границы. Если бы мы могли вернуться в младенчество и раннее детство и снова увидеть мир глазами маленького ребенка, многое, что озадачивает нас в механизмах обучения и даже самого бытия, внезапно стало бы очевидным. Но пока величайшая тайна Вселенной — это не ее зарождение или границы и не нити, из которых она соткана, а то, что происходит в мозге маленького ребенка: как из массы серого желе вырастает средоточие сознания.

Хотя наука о механизмах обучения детей все еще молода и исследования начались всего несколько десятилетий назад, ученые уже добились замечательных успехов. Младенцы не умеют заполнять анкеты и не соблюдают протоколов, однако удивительно много информации о том, что происходит у них в голове, можно получить благодаря видеозаписи и изучению их реакций во время эксперимента. Складывается связная картина: разум младенца — это не просто реализация заложенной генетической программы и не биологический прибор для фиксирования корреляций данных, получаемых из органов чувств. Разум ребенка сам активно синтезирует реальность, и со временем она меняется довольно радикально.

Очень удобно, что ученые-когнитивисты все чаще выражают теории детского обучения в форме алгоритмов. Это вдохновляет многих исследователей машинного обучения — ведь все, что нужно, уже есть там, в мозге ребенка, и надо только каким-то образом ухватить суть и записать ее в компьютерном коде. Некоторые ученые даже утверждают, что для создания разумных машин нужно сконструировать робота-ребенка и позволить ему ощутить мир так, как это делают обычные дети. Мы, исследователи, станем ему родителями (может быть, это будет краудсорсинг, и термин «глобальная деревня»99 приобретет совершенно новое значение). Маленький Робби — давайте назовем его в честь пухлого, но высокого робота из «Запретной планеты»100 — единственный робот-ребенок, которого нам надо построить. Как только он обучится всему, что человек знает в три года, проблема искусственного интеллекта будет решена. После этого можно скопировать содержимое его мозга в столько роботов, во сколько захотим, и они будут развиваться дальше: самое сложное уже сделано.

Вопрос, конечно, в том, какие алгоритмы должны работать в мозге Робби в момент рождения. Ученые, находящиеся под влиянием детской психологии, косо смотрят на нейронные сети, потому что работа нейронов на микроскопическом уровне кажется бесконечно далекой от сложности даже простейших действий ребенка: потянуться к предмету, схватить его и рассмотреть широко распахнутыми, полными любопытства глазами. Чтобы за деревьями увидеть планету, обучение ребенка придется моделировать на более высоком уровне абстракции. Самое удивительное, наверное, то, что дети учатся в основном самостоятельно, без надзора, хотя, несомненно, получают огромную помощь от своих родителей. Ни один из алгоритмов, которые мы до сих пор видели, на это не способен, но вскоре мы познакомимся с несколькими вариантами и на шаг приблизимся к Верховному алгоритму.

ГЛАВА 9

КУСОЧКИ МОЗАИКИ ВСТАЮТ НА МЕСТО

Машинное обучение — это и наука, и технология, и обе составляющие дают нам подсказки, как их объединить. В науке объединяющие теории часто начинаются с обманчиво простых наблюдений: два не связанных на первый взгляд феномена оказываются сторонами одной медали, и осознание этого факта, как первая костяшка домино, порождает каскад новых открытий. Упавшее на землю яблоко и луна в небе: и то и другое вызвано гравитацией, и — правда это или выдумка, — когда Ньютон разобрался в природе этого явления, гравитация оказалась ответственной за приливы, предсказание равноденствий, траектории комет и многое другое. В повседневной жизни электричество и магнетизм не сопровождают друг друга: одно дело — вспышка молнии, а совсем другое — притягивающая железо руда, причем и то и другое встречается довольно редко. Но когда Максвелл понял, как изменение электрического поля порождает магнетизм и наоборот, стало ясно, что сам свет — это тесный союз обоих явлений, и сегодня мы знаем, что электромагнетизм далеко не редок и пронизывает всю материю. Периодическая система элементов Менделеева не только упорядочила все известные элементы всего в двух измерениях, но и предсказала, где искать новые. Наблюдения на борту «Бигля» внезапно обрели смысл, когда «Опыт закона о народонаселении» Мальтуса подсказал Дарвину естественный отбор в качестве организующего принципа. Как только Крик и Уотсон с помощью структуры двойной спирали объяснили загадочные свойства ДНК, они увидели, что эта молекула может реплицировать саму себя, и начался переход биологии от стадии «собирания марок» (как уничижительно назвал ее Резерфорд) к единой науке. В каждом из этих случаев оказывается, что у обескураживающе разнообразных наблюдений есть общая причина и, когда ученые ее находят, становится возможным использовать ее для предсказания новых явлений. Аналогично, хотя алгоритмы машинного обучения, с которыми мы познакомились в этой книге, могут показаться довольно несхожими — некоторые основаны на работе мозга, некоторые — на эволюции, а некоторые — на абстрактных математических принципах, — на самом деле у них есть много общего, и получившаяся в результате теория обучения принесет много новых прозрений.

Не все знают, что многие из важнейших технологий — результаты изобре­тения единого, объединяющего механизма, который делает то, для чего раньше требовалось много разных инструментов. Интернет — сеть, соединяющая между собой сети. Без нее каждый тип сети нуждался бы в собственном протоколе, чтобы контактировать с другими, как мы нуждаемся в отдельном словаре для каждой языковой пары. Протоколы интернета — это эсперанто, дающее каждому компьютеру иллюзию прямого разговора с любым другим компьютером, и это позволяет электронным письмам и интернету игнорировать детали физической инфраструктуры, по которой они передаются. Реляционные базы данных делают нечто схожее с корпоративными приложениями, позволяя разработчикам и пользователям мыслить в категориях абстрактных реляционных моделей и игнорировать способы, которыми компьютеры отвечают на запросы. Микропроцессор — совокупность цифровых электронных элементов, которая может имитировать любое другое собрание. Виртуальные машины позволяют одному компьютеру выдавать себя за сотню компьютеров для сотни разных людей одновременно и делают возможным облачное хранение данных. Графические пользовательские интерфейсы позво­ляют нам редактировать документы, электронные таблицы, презентации и многое другое с использованием общего языка окон, меню и кликов мыши. Компьютер сам по себе — объединяющее, единое устройство, способное решать любую логическую или математическую проблему при условии, что мы сумеем его соответствующим образом запрограммировать. Даже электричество — своего рода объединитель: его можно получать из многих источников — угля, газа, ядерной реакции, воды, ветра, солнца, — и у него бесконечное множество применений. Электростанция не знает и не хочет знать, как будет потребляться вырабатываемый ею ток, а фонарь в подъезде, посудомоечная машина и новенькая Tesla не помнят, откуда взялось питающее их электричество. Электричество — это эсперанто в мире энергии. Верховный алгоритм — это объединитель в мире машинного обучения: он позволяет любому приложению использовать любой обучающийся алгоритм, абстрагируя эти алгоритмы в общую форму — единственную, которую нужно знать приложениям.

Наш первый шаг к Верховному алгоритму будет на удивление простым. Как оказывается, несложно соединить много разных обучающихся алгоритмов в один, используя так называемое метаобучение. Его используют Netflix, Watson, Kinect и бесчисленное множество других программ, и это одна из самых мощных стрел в колчане машинного обучения. Это также ступенька к более глубокому объединению алгоритмов, о котором мы поговорим дальше.

ГЛАВА 10

МИР МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Теперь, когда наше путешествие по чудесной Стране машинного обучения закончено, давайте сменим тему и посмотрим, что все это значит лично для вас. Верховный алгоритм — как красная таблетка в «Матрице»108. Это портал в другую реальность: ту, в которой мы уже живем, но пока еще о ней не подозреваем. От свиданий до работы, от самопознания до будущего нашего общества, от совместного использования данных до боевых действий и от опасностей искусственного интеллекта до следующей остановки на пути эволюции новый мир уже принимает очертания, и машинное обучение — ключ к нему. Эта глава поможет вам взять от жизни максимум и быть готовым к тому, что ждет нас впереди. Машинное обучение как таковое будет определять будущее не больше, чем любая другая технология. Важно то, что мы решим сделать, и теперь у вас есть инструменты, необходимые для решения.

Главный из этих инструментов — Верховный алгоритм. Когда он появится и будет ли похож на Alchemy — не столь существенно, имея в виду важнейшие способности обучающихся алгоритмов, которые он воплощает, и то, куда они нас приведут. Верховный алгоритм можно с тем же успехом считать сложным изображением текущих и будущих алгоритмов машинного обучения, которым удобно пользоваться в наших мысленных экспериментах вместо конкретных алгоритмов продукта X или сайта Y, которыми соответствующие компании вряд ли с нами поделятся. Если смотреть с этой точки зрения, обучающиеся алгоритмы, с которыми мы каждый день соприкасаемся, — это «эмбрионы» Верховного алгоритма, и наша задача — понять их и направить их развитие так, чтобы они лучше отвечали нашим потребностям.

В ближайшие десятилетия машинное обучение повлияет на множество аспектов человеческой жизни, и одной главы этой книги совершенно недостаточно, чтобы должным образом их описать. Тем не менее уже можно заметить целый ряд тем, на которых стоит сосредоточиться, а начнем мы с того, что психологи называют теорией разума — компьютерной моделью вашего сознания, не больше и не меньше.

ЭПИЛОГ

Итак, теперь вы знакомы с секретами машинного обучения. Механизм, который превращает данные в знание, перестал быть черным ящиком: вы знаете, как происходит волшебство, на что оно способно, а на что — нет. Вы познакомились с монстром сложности, проблемой переобучения, проклятием размерности и дилеммой изучения и применения. Вы в общих чертах знаете, как Google, Facebook, Amazon и другие компании поступают с данными, которые вы дарите щедрым потоком, и почему у них все лучше получается находить то, что вы просите, фильтровать спам и делать многое другое. Вы побывали в лабораториях, где ученые работают над машинным обучением, и теперь вам легче заглянуть в будущее, которое мы помогаем воплотить. В пути вы познакомились с пятью «племенами» машинного обучения и их верховными алгоритмами: символистами и обратной дедукцией, коннекционистами и обратным распространением ошибки, эволюционистами и генетическими алгоритмами, байесовцами и вероятностным выводом, аналогизаторами и методом опорных векторов. А поскольку вы прошли через всю эту обширную страну, посетили пограничные заставы, взбирались на высокие вершины, вы видите ландшафт даже лучше, чем многие специалисты, которые ежедневно занимаются своим участком работ. Вы можете заметить общие темы, похожие на подземные реки, и знаете, почему пять верховных алгоритмов, таких разных на первый взгляд, на самом деле просто пять граней одного универсального алгоритма.

Но путешествие далеко не закончилось. У нас в руках пока не сам Верховный алгоритм, а лишь мысли, предположения, на что он может быть похож. А если нам все еще не хватает чего-то фундаментального, того, что все мы работающие в этой области, увязшие в ее истории — не замечаем? Нам нужны свежие идеи, причем не просто варианты того, что у нас уже есть. Именно поэтому я написал эту книгу: мне хотелось дать толчок вашему воображению. В 2007 году, вскоре после учреждения премии Netflix, я предложил слушателям вечерних курсов по машинному обучению в Вашингтонском университете, где я преподаю, подготовить для нее проект. Одного из учеников — Джеффа Хоуберта — это зацепило. Он продолжил работу после завершения курсов и вошел в одну из двух команд-победительниц всего через два года после того, как впервые услышал о машинном обучении. Теперь ваша очередь. Чтобы больше узнать о машинном обучении, познакомьтесь с рекомендованной литературой, которую я привожу в конце книги. Скачайте некоторые наборы данных из архи­ва UCI (archive.ics.uci.edu/ml/) и поиграйте с ними. Когда будете готовы, загляните на Kaggle.com — сайт, посвященный соревнованиям по машинному обучению, и примите участие в одном-двух. Конечно, интереснее привлечь к работе товарищей. Если вы втянетесь, как Джефф, и станете профессиональным специалистом по обработке данных, добро пожаловать в самую захватывающую профессию в мире! Изобретайте новые алгоритмы машинного обучения, если вас не устраива­ют существующие, да и просто ради развлечения. Мое заветное желание — чтобы, прочитав мою книгу, вы отреагировали так же, как я, более двадцати лет назад впервые прочтя книгу по искусственному интеллекту: здесь столько работы, что просто не знаешь, с чего начать! Если когда-нибудь вы изобретете Верховный алгоритм, пожалуйста, не спешите его патентовать. Сделайте его код открытым. Верховный алгоритм слишком важен, чтобы им владел только один человек или организация. Его применения начнут множиться так быстро, что вы не будете успевать их лицензировать. А если вы решите создать стартап, не забудьте предоставить долю в нем каждому человеку, каждому ребенку на Земле.

Неважно, из любопытства или из профессионального интереса вы читали эту книгу: я надеюсь, что вы поделитесь новыми знаниями с друзьями и коллегами. Машинное обучение касается каждого из нас, и всем нам решать, что с ним делать. Теперь вы вооружены пониманием машинного обучения и находитесь в гораздо более выгодной позиции, чтобы размышлять над вопросами частной жизни и коллективного использования данных, трудоустройства в будущем, роботизированных вооружений, а также перспектив и угроз искусственного интеллекта. Чем больше людей будет разбираться в этих вопросах, тем больше вероятность, что мы избежим ловушек и найдем правильный путь — вот еще одна веская причина, по которой я взялся за эту книгу. Статистики знают, что делать прогнозы сложно, а информатики скажут, что лучший способ предсказать будущее — изобрести его. Но непроверенное будущее не стоит того, чтобы его изобретать.

Спасибо, что взяли меня своим проводником. На прощание у меня есть для вас подарок. Ньютон говорил, что чувствует себя мальчишкой, играющим на берегу: он берет то камушек, то ракушку, а перед ним лежит огромный, неизведанный океан истины. Прошло три столетия, и мы собрали удивительную коллекцию гальки и раковин, но великий неизведанный океан все так же простирается перед нами и играет лучиками надежды. Мой подарок — это лодка машинного обучения, и пришло время поднять паруса.

БЛАГОДАРНОСТИ

Прежде всего я благодарю моих попутчиков в научном приключении: студентов, сотрудников, коллег и всех членов сообщества специалистов по машинному обучению. Эта книга — ваша в той же степени, что и моя. Надеюсь, вы простите мне излишние упрощения и недомолвки, а также немного вычурный стиль некоторых фрагментов.

Я благодарен всем, кто читал и комментировал черновики этой книги на разных этапах ее создания. Это в том числе Майк Бельфьоре, Томас Диттерих, Тьяго Домингос, Орен Эциони, Эйб Фризен, Роб Дженс, Алон Халеви, Дэвид Израэль, Генри Кауц, Хлоя Киддон, Гэри Маркус, Рэй Муни, Кевин Мерфи, Франциска Резнер и Бен Таскар. Спасибо всем тем, кто давал мне подсказки, информацию и помощь любого рода: Тому Гриффитсу, Дэвиду Хекерману, Ханне Хики, Альберту-Ласло Барабаши, Яну Лекуну, Барбаре Моунз, Майку Моргану, Питеру Норвигу, Джуде Перлу, Грегори Пятецкому-Шапиро и Себастьяну Сеунгу.

Я счастлив, что работаю в особом месте — на кафедре информатики и инженерии Вашингтонского университета. Я признателен Джошу Тененбауму и всем его сотрудникам за стажировку в Массачусетском технологическом институте, во время которой я начал работать над этой книгой. Спасибо неутомимому литературному агенту Джиму Левину за твердую веру в мои силы, а также всем сотрудникам Levine Greenberg Rostan. Спасибо Ти-Джею Келлехеру, моему удивительному редактору, который главу за главой, строчку за строчкой делал эту книгу лучше. Спасибо всем сотрудникам Basic Books.

Я признателен организациям, которые на протяжении многих лет финансировали мои исследования: это Научно-исследовательское управление Армии США, Агентство по перспективным оборонным научно-исследовательским разработкам, Фонд науки и технологии, Национальный научный фонд, Управление военно-морских исследований, Ford, Google, IBM, Kodak, Yahoo, а также Фонд Альфреда Слоуна.

Последнее, но не менее важное: спасибо моей семье за любовь и поддержку.

РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА

Если моя книга пробудила у вас интерес к машинному обучению и связанным с ним вопросам, в этом разделе вы найдете много советов. Это не исчерпывающий список, но он должен стать, перефразируя Борхеса, калиткой в Сад расходящихся тропок этой дисциплины. Я старался выбирать книги и статьи, подходящие для неспециалиста. Технические публикации, которые требуют хотя бы некоторых познаний в области информатики, статистики или математики, я отметил знаком *. Даже в них, однако, часто есть большие разделы, доступные обычному читателю. Я не указываю номер тома, издания и страниц, потому что в сети и справочниках они не всегда указаны точно.

Если вы хотите узнать больше о машинном обучении в целом, неплохо будет начать с онлайн-курсов. Неудивительно, что ближе всего к содержанию этой книги курс, который веду я сам (www.coursera.org/course/machlearning). Еще два варианта — курсы Эндрю Ына (www.coursera.org/course/ml) и Ясера Абу-Мостафы (work.caltech.edu/telecourse.html). Следующий шаг — взяться за учебники. Один из самых доступных и близких к моей книге — Machine Learning* Тома Митчелла (McGraw-Hill, 1997). Более современные, но более математические — Machine Learning: A Probabilistic Perspective* Кевина Мерфи (MIT Press, 2012), Pattern Recognition and Machine Learning* Криса Бишопа (Springer, 2006) и An Introduction to Statistical Learning with Applications in R* Гарета Джеймса, Даниэлы Виттен, Тревора Хасти и Роба Тибширани (Springer, 2013). Моя статья A few useful things to know about machine learning (Communications of the ACM, 2012) частично суммирует «общеизвестные» истины машинного обучения, которые учебники часто обходят стороной как банальные. Она стала одной из отправных точек этой книги. Если вы умеете программировать и вам не терпится взяться за дело, можете начать с многочисленных открытых пакетов, например Weka (www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka). Важнейшие журналы по машинному обучению — Machine Learning и Journal of Machine Learning Research. Ведущие конференции, ежегодно пуб­ликующие свои материалы, — International Conference on Machine Learning, Conference on Neural Information Processing Systems и International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. Множество лекций по машинному обучению вы найдете на сайте videolectures.net. На сайте www.KDnuggets.com также представлено много ресурсов по машинному обучению. Там можно подписаться на рассылку и быть в курсе последних разработок.

ПРИМЕЧАНИЯ

ОГЛАВЛЕНИЕ

МАКСИМАЛЬНО ПОЛЕЗНЫЕ КНИГИ

НАД КНИГОЙ РАБОТАЛИ

Главный редактор Артем Степанов

Ответственный редактор Татьяна Медведева

Литературный редактор Юлия Слуцкина

Арт-директор Алексей Богомолов

Обложка Facultative.Works

Верстка Вячеслав Лукьяненко

Корректоры Надежда Болотина, Юлия Молокова