Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Метод образования фрагментов и обучение с подкреплением используются в бизнесе не так широко, как обучение с учителем, кластеризация и понижение размерности, но есть и более простой тип обучения путем взаимодействия со средой: определение последствий (и действие в соответствии с полученной информацией). Если домашняя страница вашего интернет-магазина голубого цвета и вы задумываетесь, не сделать ли ее красной для повышения продаж, протестируйте новый вариант на 100 тысячах случайно отобранных клиентов и сравните результаты с теми, кто видел обычный сайт. Эту методику, называемую A/B-тестированием, поначалу применяли в основном при испытаниях лекарств, но с того времени она распространилась на многие области, где данные под рукой — от маркетинга до предоставления помощи иностранным государствам. Его можно обобщить для одновременной проверки многих сочетаний изменений, не запутываясь, какие изменения ведут к каким приобретениям (или потерям). Amazon, Google и другие компании верят этому тестированию безгранично. Вы, скорее всего, сами того не подозревая, участвовали в тысячах A/B-тестов. Этот метод показывает ошибочность расхожего мнения, что большие данные хороши для нахождения корреляций, но не причинно-следственных связей. Если оставить в стороне философские тонкости, определение причинности — нахождение последствий действий, и оно доступно каждому — от годовалого ребенка, который плещется в ванночке, и до президента, ведущего кампанию по переизбранию, — был бы поток данных, на который есть возможность влиять. 

Как найти соотношения

Если мы одарим нашего Робби всеми способностями к обучению, которые до сих пор видели в этой книге, он будет достаточно умным, но немного аутичным. Мир для него окажется скоплением отдельных предметов: он начнет узнавать их, манипулировать ими и даже делать в их отношении прогнозы, но не будет понимать, что мир — это сеть взаимосвязей. Робби-врач станет ставить диагнозы человеку с гриппом на основе симптомов, но не заподозрит свиной грипп на том основании, что пациент контактировал с носителем вируса. До появления Google поисковые движки решали, соответствует ли веб-страница вашему запросу, заглядывая в ее содержимое, — что еще можно сделать? Идея Брина и Пейджа заключалась в том, что самый сильный признак, указывающий на то, что страница подходит, — это ссылки на нее с других подходящих страниц. Аналогично, если вы хотите предсказать, рискует ли подросток начать курить, — лучшее, что вы можете сделать, — проверить, курят ли его близкие друзья. Форма фермента неотделима от формы молекул, которые он переносит, как замок неотделим от ключа. Хищника и жертву объединяют сильно взаимосвязанные свойства, каждое из которых эволюционировало, чтобы победить соперника. Во всех этих случаях лучший способ понять сущность — будь то человек, животное, веб-страница или молекула, — понять, как она связана с другими сущностями. Для этого требуется новый род обучения, который относится к данным не как к случайной выборке не связанных друг с другом объектов, а как к возможности взглянуть на сложную сеть. Узлы в этой сети взаимодействуют: то, что вы делаете с одним, влияет на другие и возвращается, чтобы повлиять на вас. Реляционные обучающиеся алгоритмы, как они называются, могут не иметь социальных навыков, но близки к этому. В традиционном статистическом обучении каждый человек как остров, вещь в себе. В реляционном обучении люди — кусочки континента, часть главного. Они реляционные обучающиеся алгоритмы, связанные и подключенные друг к другу, и, если мы хотим, чтобы Робби вырос восприимчивым, социально адаптированным роботом, его тоже надо подключить.