Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир - Педро Домингос Страница 68

Кластеризация и понижение размерности приближают нас к пониманию человеческого обучения, но чего-то очень важного все равно не хватает. Дети не просто пассивно наблюдают за миром. Они активно действуют: замечают предметы, берут их в руки, играют, бегают, едят, плачут и задают вопросы. Даже самая продвинутая зрительная система будет бесполезна, если она не поможет Робби взаимодействовать со средой. Ему нужно не просто знать, где что находится, но и что надо делать в каждый момент. В принципе можно научить его выполнять пошаговые инструкции, соотнося показания сенсоров с соответствующими ответными действиями, но это возможно только для узких задач. Предпринимаемые действия зависят от цели, а не просто от того, что вы в данный момент воспринимаете, при этом цели могут быть весьма отдаленными. И потом, в любом случае нужно обойтись без пошагового контроля: дети учатся ползать, ходить и бегать сами, без помощи родителей. Ни один рассмотренный нами обучающий алгоритм так учиться не умеет.

У людей действительно есть один постоянный ориентир: эмоции. Мы стремимся к удовольствиям и избегаем боли. Коснувшись горячей плиты, вы непроизвольно отдернете руку. Это просто. Сложнее научиться не трогать плиту: для этого нужно двигаться так, чтобы избежать острой боли, которую вы еще не почувствовали. Головной мозг делает это, ассоциируя боль не просто с моментом прикосновения к плите, но и с ведущими к этому действиями. Эдвард Торндайк ^[101] назвал это законом эффекта: действия, которые ведут к удовольствию, станут с большей вероятностью повторяться в будущем, а ведущие к боли — с меньшей. Удовольствие как будто путешествует назад во времени, и действия в конце концов могут начать ассоциироваться с довольно отдаленными результатами. Люди освоили такой поиск косвенных наград лучше, чем любое животное, и этот навык критически важен для успеха в жизни. В знаменитом эксперименте детям давали зефир и говорили, что, если они выдержат несколько минут и не съедят его, им дадут целых два. Те, кому это удалось, лучше успевали в школе и позже, когда стали взрослыми. Менее очевидно, наверное, то, что с аналогичной проблемой сталкиваются компании, использующие машинное обучение для совершенствования своих сайтов и методов ведения бизнеса. Компания может принять меры, которые принесут ей больше денег в краткосрочной перспективе — например, начать по той же цене продавать продукцию худшего качества, — но не обратить внимания, что в долгосрочной перспективе это приведет к потере клиентов.

Обучающиеся алгоритмы, которые мы видели в предыдущих главах, руководствуются немедленным удовлетворением: каждое действие, будь то выявление письма со спамом или покупка ценных бумаг, получает непосредственное поощрение или наказание от учителя. Но есть целый подраздел машинного обучения, посвященный алгоритмам, которые исследуют мир сами по себе: трудятся, сталкиваются с наградами, определяют, как получить их снова. Во многом они похожи на детей, которые ползают по комнате и тащат все в рот.

Это обучение с подкреплением, и этот принцип, скорее всего, станет активно использовать ваш первый домашний робот. Если вы распакуете Робби, включите его и попросите приготовить яичницу с беконом, у него с ходу может не получиться. Но когда вы уйдете на работу, он изучит кухню, отметит, где лежит утварь, какая у вас плита. Когда вы вернетесь, ужин будет готов.

Важным предшественником обучения с подкреплением была программа для игры в шашки, созданная ученым Артуром Сэмюэлом, работавшим в 1950-х годах в IBM. Настольные игры — прекрасный пример проблемы обучения с подкреплением: надо построить длинную последовательность ходов без какой-то обратной связи, а награда или наказание — победа или поражение — ждет в самом конце. Программа Сэмюэла оказалась способна научиться играть так не хуже большинства людей. Она не искала напрямую, какой ход сделать при каждом положении на доске (это было бы слишком сложно), а скорее училась оценивать сами положения — какова вероятность выигрыша, если начать с этой позиции? — и выбирать ходы, ведущие к наилучшему положению. Поначалу программа умела оценивать только конечные позиции: победа, ничья и поражение. Но раз определенные позиции означают победу, значит, позиции, из которых можно к ней прийти, хорошие. Томас Уотсон-старший, президент IBM, предсказал, что после презентации программы акции корпорации поднимутся на 15 пунктов. Так и произошло. Урок был усвоен, IBM развила успех и создала чемпионов по игре в шахматы и Jeopardy!.