Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Две вещи схожи, если они в определенном отношении совпадают друг с другом. Если они в чем-то совпадают, вероятно, в чем-то они будут отличаться. В этом суть аналогии. Это указывает и на две главные подпроблемы рассуждения по аналогии: как понять, насколько похожи две вещи, и как решить, какие выводы можно сделать из этих сходств. Пока мы исследовали «маломощную» область аналогии — алгоритмы вроде ближайшего соседа и метод опорных векторов, — ответы на оба вопроса были очень простыми. Такие алгоритмы наиболее популярны, но глава об аналогическом обучении будет неполной, если мы хотя бы бегло не рассмотрим более мощные части спектра.

Самый главный вопрос во многих аналогических обучающихся алгоритмах — как измерять сходство. Это может быть просто евклидово расстояние между точками данных или, сложнее, целая программа с многочисленными слоями подпрограмм, которая в конце выдает значение сходства. Так или иначе функция сходства контролирует, как алгоритм машинного обучения обобщает из известных примеров в новые. Именно здесь мы вводим в обучающийся алгоритм наши знания о данной области: это ответ аналогизаторов на вопрос Юма. Аналогическое обучение можно применять ко всем видам объектов, а не только к векторам атрибутов, при условии, что есть какой-то способ измерить сходство между ними. Например, сходство между двумя молекулами можно определить по числу идентичных субструктур, которые они содержат. Метан и метанол схожи, потому что в них есть три связи углерода с водородом, а отличаются они только тем, что в метаноле один атом водорода замещен гидроксильной группой:

Однако это не означает, что схожи химические свойства веществ, ведь метан — это газ, а метанол — спирт. Вторая часть аналогического рассуждения — попытка разобраться, какие выводы можно сделать о новом объекте на основе найденных аналогов. Это бывает и очень просто, и очень сложно. В случае алгоритма ближайшего соседа и метода опорных векторов это просто предсказание класса нового объекта на основе классов ближайших соседей или опорных векторов. Но в случае рассуждения по прецедентам — еще одного типа аналогического обучения — результатом может стать сложная структура, сформированная из элементов найденных объектов. Представьте, что ваш принтер печатает абракадабру и вы звоните в службу поддержки Hewlett-Packard. Есть шанс, что они уже много раз встречались с аналогичной проблемой, поэтому будет правильно найти старые записи и сложить из них потенциальное решение. Мало просто найти жалобы, у которых много общих атрибутов с вашей: например, в зависимости от установленной операционной системы — Windows или Mac OS X — нужен будет очень разный набор настроек и системы, и принтера. Когда самые подходящие случаи найдены, требуемой последовательностью шагов, необходимых для решения вашей проблемы, может оказаться сочетание этапов из разных случаев плюс какие-то дополнительные, специфические элементы.

В настоящее время службы поддержки — это самое популярное применение рассуждения на основе прецедентов. Большинство из них все еще используют посредника-человека, но Eliza IPsoft уже сама общается с клиентом. Эта система дополнена интерактивным 3D-изображением женщины и на сегодняшний день уже решила более 20 миллионов проблем клиентов в основном престижных американских компаний. «Привет из Роботистана, самого дешевого нового направления аутсорсинга», как недавно писали в одном блоге по аутсорсингу. Поскольку аутсорсинг постоянно охватывает все новые профессии, вместе с ним совершенствуется и аналогическое обучение. Уже созданы первые роботы-адвокаты, которые отстаивают тот или иной вердикт на основе прецедентов. Одна из таких систем точно предсказала результаты более 90 процентов рассмотренных ею дел о нарушении производственной тайны. Может быть, в будущем на сессии киберсуда где-нибудь в облаке Amazon робот-адвокат будет оспаривать штраф за превышение скорости, который робот-полицейский выписал вашему беспилотному автомобилю, а вы тем временем станете нежиться на пляже. Тогда мечта Лейбница о сведении всех аргументов к вычислениям наконец сбудется.