Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир - Педро Домингос Страница 31

Символистское машинное обучение — ответвление инженерии знаний, одной из школ искусственного интеллекта. В 1970-х у так называемых систем на основе знаний были очень впечатляющие успехи, в 1980-х они быстро распространились, но потом вымерли. Главная причина — печально известное «узкое горло» приобретения знаний: получать информацию от экспертов и кодировать в виде правил слишком сложное, трудоемкое и подверженное ошибкам занятие, поэтому для большинства проблем такой подход нецелесообразен. Оказалось, что намного легче позволить компьютеру автоматически учиться, скажем, диагностировать заболевания путем просмотра в базах данных симптомов и исходов, чем без конца опрашивать врачей. Внезапно работы таких первопроходцев, как Рышард Михальский, Том Митчелл и Росс Куинлан, приобрели новую значимость, и с тех пор дисциплина непрерывно развивается. (Еще одной важной проблемой систем, основанных на знаниях, было то, что им сложно работать с неопределенностью. Подробнее мы поговорим об этом в главе 6.)

Благодаря своему происхождению и основополагающим принципам символистское машинное обучение ближе к другим областям науки об искусственном интеллекте, чем другие школы машинного обучения. Если информатику представить в виде континента, у символизма будет длинная граница с инженерией знаний. Обмен информацией происходит в обоих направлениях: обучающиеся алгоритмы используют введенное вручную знание, а знание, полученное путем индукции, пополняет базы знаний. Тем не менее вдоль этой границы проходит разлом между рационалистами и эмпириками, и пересечь ее непросто.

Символизм — кратчайший путь к Верховному алгоритму. Он не требует разбираться, как работает эволюция или головной мозг, и позволяет обойтись без сложной математики байесианства. Наборы правил и деревья решений просты для понимания, и поэтому пользователь представляет себе, что замышляет обучающийся алгоритм, ему легче отличить правильные действия от неправильных, при необходимости внести поправки и быть уверенным в результатах.

Но несмотря на популярность деревьев решений, более удобный исходный пункт для поисков Верховного алгоритма — обратная дедукция. У нее есть критически важное качество: в нее легко встраивать знания, а, как нам уже известно, из-за проблемы Юма это существенное преимущество. Кроме того, наборы правил — экспоненциально более компактный способ представления большинства понятий, чем деревья решений. Превратить дерево решений в набор правил несложно: каждый путь от корня к листу становится правилом, и нет никаких подводных камней. С другой стороны, если нужно превратить в дерево решений набор правил, в худшем случае придется разворачивать каждое из них в мини-дерево решений, а затем заменять каждый листок дерева, полученного из правила один, копией дерева для правила два, каждый листок каждой копии правила два копией правила три и так далее, что порождает серьезные проблемы.

Обратная дедукция как сверхученый. Он будет систематически рассматривать доказательства, взвешивать возможные выводы, сопоставлять лучшие и использовать их вместе с другими доказательствами для формулировки дальнейших гипотез, и все это с компьютерной скоростью. Это чисто и изящно, по крайней мере на вкус символиста. С другой стороны, у метода есть ряд серьезных недостатков. Количество возможных выводов очень велико, и, чтобы не заблудиться, приходится не держаться близко к исходному знанию. Обратную дедукцию легко запутать шумом: как разобраться, каких шагов в дедукции не хватает, если предположения или заключения ложны? Еще более серьезно то, что реальные понятия очень часто не определяются сжатым набором правил. Они не черно-белые, а находятся в большой серой зоне между, скажем, спамом и не-спамом, поэтому приходится взвешивать и накапливать слабые доказательства, пока картина не прояснится. В частности, при диагностике заболеваний одним симптомам придается большее значение, чем другим, и неполные доказательства — это нормально. Никто еще не преуспел в обучении набору правил, которое будет определять кошку, глядя на пиксели на картинке, и, наверное, это просто невозможно.

Очень критично по отношению к символистскому обучению настроены коннекционисты. Они считают, что понятия, которые можно определить с помощью логических правил, лишь вершина айсберга, а в глубине есть много такого, что формальные рассуждения просто неспособны увидеть, точно так же как значительная часть работы мозга скрыта в подсознании. Нельзя построить бесплотного автоматического ученого и надеяться, что он сделает что-то полезное: сначала надо одарить его чем-то вроде настоящего мозга, соединенного с настоящими органами чувств, вырастить в реальном мире, возможно, даже ставить ему время от времени подножки. Как же построить такой мозг? Путем обратной инженерии. Если вы решили построить путем обратной инженерии автомобиль, придется заглянуть под капот. Если вы хотите таким же образом создать мозг, надо заглянуть в черепную коробку.