Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Организация мира в предметы и категории совершенно естественна для взрослого, но не для младенца, и в еще меньшей степени для робота Робби. Можно, конечно, одарить его зрительной корой в виде многослойного перцептрона и показать подписанные примеры всех предметов и категорий в мире — вот мама рядом, а вот мама далеко, — но так мы никогда не закончим. На самом деле нам нужен алгоритм, который будет спонтанно группировать схожие объекты и разные изображения одного и того же объекта. Это проблема кластеризации, одна из наиболее интенсивно изучаемых тем в науке о машинном обучении.

Кластер — это набор схожих сущностей или как минимум набор сущностей, которые похожи друг на друга больше, чем на элементы других кластеров. Делить все на кластеры — в природе человека, и часто это первый шаг на пути к знанию. Даже глядя в ночное небо, мы невольно видим скопления звезд, а потом придумываем красивые названия формам, которые они напоминают. Наблюдение, что определенные группы веществ имеют очень схожие химические свойства, стало первым шагом к открытию периодической системы элементов: каждая группа в ней заняла свой столбец. Все, что мы воспринимаем — от лиц друзей до звуков речи, — это кластеры. Без них мы бы потерялись. Дети не научатся говорить, пока не приобретут навык определять характерные звуки, из которых состоит речь. Это происходит в первые годы жизни, и все слова, которые они потом узнают, не значат ничего без кластеров реальных вещей, к которым эти слова относятся. Сталкиваясь с большими данными — очень большим количеством объектов, — мы вначале группируем их в удобное число кластеров. Рынок в целом — слишком общий, отдельные клиенты — слишком мелкие, поэтому маркетологи делят его на сегменты, как они называют кластеры. Даже объекты как таковые, по сути, кластеры наблюдений за ними, начиная с маминого лица под разными углами освещения и заканчивая различными звуковыми волнами, которые ребенок слышит как слово «мама». Думать без объектов невозможно, и, наверное, именно поэтому квантовая механика такая неинтуитивная наука: субатомный мир хочется нарисовать в воображении в виде сталкивающихся частиц или интерферирующих волн, но на самом деле это ни то ни другое.

Кластер можно представить по его элементу-прототипу: образу мамы, который сразу приходит на ум, типичной кошки, спортивного автомобиля, загородного дома и тропического пляжа. Для маркетолога Пеория в штате Иллинойс это средний американский городок. Самый обычный гражданин США — это Боб Бернс, пятидесятитрехлетний завхоз из Уиндема в штате Коннектикут, по крайней мере, если верить книге Кевина О’Кифа The Average American. По всем числовым атрибутам — например, росту, весу, объему талии и обуви, длине волос и так далее — можно легко найти среднего члена кластера: его рост — это средний рост всех остальных, вес — средний вес и так далее. Для описательных атрибутов, например пола, цвета волос, почтового индекса и любимого вида спорта, «средним» значением будет просто самое распространенное. Средние члены кластеров, описанные таким набором атрибутов, могут существовать или не существовать в реальности, но это в любом случае удачные точки для ориентации: когда планируешь маркетинг нового продукта, удобнее представить себе Пеорию как место введения его на рынок и Боба Бернса как целевого клиента, а не оперировать абстрактными сущностями вроде «рынка» или «клиента».

Такие усредненные объекты, конечно, полезны, но можно поступить еще лучше: вообще весь смысл больших данных и машинного обучения как раз в том, чтобы избежать грубых рассуждений. Кластеры могут быть очень специализированными группами людей или даже различными аспектами жизни одного и того же человека: Элис, покупающая книги для работы, для отдыха или в подарок на Рождество, Элис в хорошем настроении и грустящая Элис. Amazon заинтересована в том, чтобы отделять книги, которые Элис покупает себе, от тех, которые она покупает для своего молодого человека, потому что тогда можно будет дать ей в нужное время подходящую рекомендацию. К сожалению, покупки не сопровождаются ярлыками «подарок для себя» и «для Боба», поэтому Amazon приходится самой разбираться, как их группировать.

Представьте, что объекты в мире Робби делятся на пять кластеров (люди, мебель, игрушки, еда и животные), но неизвестно, какие вещи к каким кластерам относятся. С проблемой этого типа Робби столкнется, как только мы его включим. Простой вариант сортировки объектов по кластерам — взять пять произвольных предметов, сделать их прототипами кластеров, а затем сравнить новые сущности с каждым прототипом, относя их к кластеру самого схожего. (Как и в аналогическом обучении, здесь важно выбрать меру сходства. Если атрибуты числовые, это может быть просто евклидово расстояние, но это далеко не единственный вариант.)