Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

В конце концов, практика — критерий истины. Статистические алгоритмы обучения языку работают, а построенные вручную языковые системы — нет. Первое прозрение пришло в 1970-х годах, когда DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency — Агентство передовых оборонных исследовательских проектов, научно-исследовательское крыло Пентагона) запустило первый широкомасштабный проект по распознаванию речи. Ко всеобщему удивлению, простой последовательный обучающийся алгоритм того типа, который высмеивал Хомский, ловко победил сложную систему, основанную на знаниях. Такие обучающиеся алгоритмы теперь используются практически во всех распознавателях речи, включая Siri. Фред Елинек, глава группы распознавания речи в IBM, как-то пошутил: «Всякий раз, когда я увольняю лингвиста, программа начинает работать эффективнее». Увязнув в трясине инженерии знаний, специалисты по компьютерной лингвистике чуть не вымерли в конце 1980-х годов. С тех пор в этой области безраздельно господствуют методы, основанные на машинном обучении: на конференциях по компьютерной лингвистике сложно найти доклад, в котором бы не было чего-нибудь на эту тему. Парсеры статистики анализируют язык с точностью, близкой к человеческой, оставляя далеко позади написанные вручную программы. Машинный перевод, исправление орфографии, определение частей речи, разрешение лексической многозначности, ответы на вопросы, диалоги, подведение итогов — все лучшие системы в этих областях используют машинное обучение. Watson — компьютер, выигравший в Jeopardy! — своим появлением обязан именно ему.

На это Хомский мог бы ответить, что инженерные успехи еще не доказательство научной обоснованности. Однако если ваши дома разваливаются, а двигатели не работают, видимо, с вашей физической теорией что-то не так. Хомский полагает, что лингвисты должны сосредоточиться на «идеальных», по его собственному определению, носителях языка, и это дает ему право игнорировать необходимость в статистике при обучении языку. Неудивительно, что лишь немногие экспериментаторы теперь принимают его теории всерьез.

Еще один потенциальный источник возражений против Верховного алгоритма — это мнение, популяризированное психологом Джерри Фодором[29]: разум состоит из набора модулей, взаимодействие между которыми ограничено. Например, когда вы смотрите телевизор, ваш «высокоуровневый мозг» понимает, что это всего лишь световые вспышки на плоской поверхности, однако система восприятия зрения по-прежнему видит трехмерные формы. Но даже если сознание модулярно, это еще не значит, что в разных модулях используются разные алгоритмы обучения. Может быть, для работы, скажем, со зрительной и вербальной информацией достаточно одного алгоритма.

Критики вроде Минского, Хомского и Фодора когда-то торжествовали, но их влияние испарилось. Это хорошо, но тем не менее нельзя забывать об их аргументах, когда будем прокладывать путь к Верховному алгоритму. На то есть две причины. Первая — инженеры знаний сталкивались со многими проблемами, стоящими перед машинным обучением, и даже если они не преуспели в их решении, то извлекли много ценных уроков. Вторая — машинное обучение и инженерия знаний, как мы вскоре выясним, переплетены неожиданными и хитроумными связями. К сожалению, оба лагеря часто не слышат друг друга и говорят на разных языках: специалисты по машинному обучению мыслят в категориях вероятностей, а инженеры знаний — в категориях логики. Ниже мы посмотрим, что с этим сделать. 

Лебедь кусает робота

«Как бы ни был умен алгоритм, всегда есть то, что он не может узнать». Это утверждение в разных формулировках — самое частое возражение против машинного обучения за пределами науки об искусственном интеллекте и когнитивистики. Нассим Талеб[30] изо всех сил напирал на него в своей книге The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable[31]. Некоторые события просто непредсказуемы: если человек видел только белых лебедей, он будет считать, что вероятность когда-нибудь встретить черного равна нулю. Финансовый крах 2008 года оказался как раз таким «черным лебедем».

Действительно, некоторые вещи можно предсказать, а некоторые нельзя, и отличать одно от другого — первейшая задача алгоритма машинного обучения. Однако цель Верховного алгоритма — узнать все, что можно узнать, и этих знаний намного больше, чем может себе представить Талеб и не только он. Спад жилищного рынка совсем не был черным лебедем: его многократно предсказывали. Большинство банковских моделей не смогли его предвидеть исключительно из-за их довольно очевидных ограничений, а не в силу ограниченности машинного обучения как такового. Обучающиеся алгоритмы вполне способны точно предсказать редкие, никогда до этого не происходившие события: можно даже сказать, что в этом весь их смысл. Какова вероятность существования черного лебедя, если его никогда не видели? А как насчет доли известных науке видов, которые, как оказалось, имеют черных представителей? Это очень грубый пример — в этой книге мы увидим гораздо более глубокие.