Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Символисты на лету соединяют разные кусочки знания, точно так же как математики соединяют аксиомы, чтобы доказывать теоремы. Это резко контрастирует с нейронными сетями и другими моделями с фиксированной структурой. Alchemy делает это при помощи логики, как символисты, но с изюминкой. Чтобы доказать теорему в логике, надо найти только одну последовательность применения аксиом, которые ее создают. Поскольку Alchemy рассуждает в вероятностных категориях, она способна на большее: найти множественные последовательности формул, ведущие к данной теореме или ее отрицанию, и взвесить их, чтобы вычислить вероятность того, что теорема верна. Таким образом этот алгоритм может рассуждать не просто о математических универсалиях, но и о том, означает ли в новостной статье «президент», что это «Барак Обама», и в какую папку надо отправить электронное письмо. Верховный алгоритм символистов — обратная дедукция — постулирует, что новые логические правила должны служить ступенями между данными и желаемым выводом. Alchemy начинает с исходных правил и путем восхождения на выпуклые поверхности вводит новые правила, которые в сочетании с исходными правилами и данными делают выводы более вероятными.

Коннекционистские модели вдохновлены головным мозгом. Нейронам в них соответствуют сети S-образных кривых, а синапсам — взвешенные соединения между ними. В Alchemy две переменные соединены между собой, если они появляются вместе в какой-то формуле, и вероятность переменной при данных соседях — это сигмоида. (Я не буду объяснять, почему это так, но это прямое следствие верховного уравнения, которое мы видели в предыдущем разделе.) Свой верховный алгоритм — обратное распространение ошибки — коннекционисты используют для того, чтобы определить, какие нейроны отвечают за какие ошибки, и в соответствии с этим подобрать веса. Обратное распространение — это разновидность градиентного спуска, который используется в Alchemy для оптимизации весов логической сети Маркова.

Эволюционисты используют генетические алгоритмы для симуляции естественного отбора. Генетический алгоритм поддерживает популяцию гипотез и в каждом поколении проводит кроссинговер и мутации наиболее приспособленных из них, чтобы породить следующее поколение. Alchemy поддерживает популяцию гипотез в виде взвешенных формул, на каждом этапе по-разному их модифицирует и поддерживает вариации, которые больше всего увеличивают апостериорную вероятность данных (или какую-то другую оценивающую функцию). Если популяция — это одна гипотеза, все сводится к восхождению на выпуклые поверхности. В данный момент доступный для скачивания алгоритм Alchemy не включает кроссинговер, но его несложно добавить. Верховный алгоритм эволюционистов — это генетическое программирование, которое применяет кроссинговер и мутации к компьютерным программам, представленным в виде деревьев подпрограмм. Сами деревья подпрограмм могут быть представлены наборами логических правил, и язык программирования Prolog делает именно это: каждое правило в нем соответствует подпрограмме, а его предшественники — подпрограммам, которые она вызывает. Поэтому можно представить себе Alchemy с кроссинговером как генетическое программирование с использованием похожего на Prolog языка. Дополнительным преимуществом станет то, что правила могут быть вероятностными.

Байесовцы убеждены, что ключ к обучению — моделирование неопределенности, и применяют для этого формальные представления, например байесовские и марковские сети. Как мы уже видели, марковские сети — это особый тип логической сети Маркова, а байесовские сети можно легко представить с помощью основного уравнения логической сети Маркова со свойством для каждого возможного состояния переменной и ее родителей и логарифмом соответствующей условной вероятности в качестве весов. (Нормировочная константа Z удобно сводится к единице, то есть ее можно проигнорировать.) Верховный алгоритм байесовцев — это теорема Байеса, внедренная с помощью алгоритмов вероятностного вывода, например распространения степени уверенности и MCMC. Как вы, может быть, заметили, теорема Байеса — это частный случай верховного уравнения, где P = P(A|B), Z = P(B), а свойства и веса соответствуют P(A) и P(B|A). Система Alchemy включает для логического вывода и распространение степени уверенности, и MCMC, обобщенные, чтобы оперировать взвешенными логическими формулами. Применяя вероятностный вывод к предоставленным логикой линиям доказательств, Alchemy взвешивает аргументы «за» и «против» и выдает вероятность вывода. Это контрастирует с «типовой» логикой «все или ничего», которую применяют символисты и которая не работает, если дать ей противоречивые доказательства.