Читаем Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир полностью

Другим заметным успехом ранних нейронных сетей стало обучение вождению машины. Беспилотные автомобили впервые привлекли всеобщее внимание на соревнованиях DARPA Grand Challenge[67] в 2004-м и 2005 годах, но за десять с лишним лет до этого ученые Университета Карнеги–Меллон успешно обучили многослойный перцептрон водить машину: узнавать дорогу на видео и поворачивать руль в нужном месте. С небольшой помощью человека — второго пилота — этот автомобиль сумел проехать через все Соединенные Штаты от океана до океана, хотя «зрение» у него было очень мутное (30 × 32 пикселя), а мозг меньше, чем у червяка. (Проект назвали No Hands Across America.) Может быть, это не была первая по-настоящему беспилотная машина, но даже она выгодно отличалась от большинства подростков за рулем.

У метода обратного распространения ошибки несметное количество применений. По мере того как росла его слава, становилось все больше известно о его истории. Оказалось, что, как это часто бывает в науке, метод изобретали несколько раз: французский информатик Ян Лекун и другие ученые наткнулись на него примерно в то же время, что и Румельхарт. Еще в 1980-е годы сообщение о методе обратного распространения отклонили на ведущей конференции по проблемам искусственного интеллекта, потому что, по мнению рецензентов, Минский и Пейперт доказали, что перцептроны не работают. Вообще говоря, Румельхарт считается изобретателем метода скорее по «тесту Колумба»: Колумб не был первым человеком, который открыл Америку, но он был последним. Оказалось, что Пол Вербос, аспирант Гарвардского университета, предложил схожий алгоритм в своей диссертации в 1974 году, а самая большая ирония в том, что Артур Брайсон и Хэ Юци, специалисты по теории управления, добились этого в 1969 году — именно когда Минский и Пейперт публиковали свою книгу Perceptrons! Так что сама история машинного обучения показывает, зачем нам нужны обучающиеся алгоритмы: если бы алгоритмы автоматически выявили, что статьи по теме есть в научной литературе с 1969 года, мы бы не потратили впустую десятилетия, и кто знает, какие открытия были бы сделаны быстрее.

В истории перцептрона много иронии, но печально то, что Фрэнк Розенблатт так и не увидел второго акта своего творения: он утонул в Чесапикском заливе в том же 1969 году. 

<p>Полная модель клетки</p>

Живая клетка — прекрасный пример нелинейной системы. Она выполняет все свои функции благодаря сложной сети химических реакций, превращающих сырье в конечные продукты. Как мы видели в предыдущей главе, структуру этой сети можно открыть символистскими методами, например обратной дедукцией, но для построения полной модели работы клетки нужен количественный подход: надо узнать параметры, которые связывают уровень экспрессии различных генов, соотносят переменные окружающей среды с внутренними переменными и так далее. Это непросто, потому что между этими величинами нет простой линейной зависимости. Свою стабильность клетка скорее поддерживает благодаря пересекающимся петлям обратной связи, и ее поведение очень сложно. Для решения этой проблемы хорошо подходит метод обратного распространения ошибки, который способен эффективно учиться нелинейным функциям. Если бы у нас в руках была полная карта метаболических цепочек и мы располагали достаточными данными наблюдений за всеми соответствующими переменными, обратное распространение теоретически могло бы получить подробную модель клетки и многослойный перцептрон предсказывал бы любую переменную как функцию ее непосредственных причин.

Однако в обозримом будущем у нас будет только частичное понимание клеточного метаболизма и мы сможем наблюдать лишь долю нужных параметров. Для получения полезных моделей в условиях недостатка информации и неизбежных противоречий нужны байесовские методы, в которые мы погрузимся в главе 6. То же касается прогнозов для конкретного пациента, если модель уже имеется: байесовский вывод извлечет максимум из неизбежно неполной и зашумленной картины. Хорошо то, что для лечения рака не обязательно понимать функционирование опухолевых клеток полностью и во всех подробностях: достаточно просто обезвредить их, не повреждая нормальные клетки. В главе 6 мы увидим, как правильно сориентировать обучение, обходя то, чего мы не знаем и не обязательно должны знать.

На нынешнем этапе нам известно, что на основе данных и предыдущего знания можно с помощью обратной дедукции сделать вывод о структуре клеточных сетей, однако количество способов его применения порождает комбинаторный взрыв, так что требуется какая-то стратегия. Поскольку метаболические сети были разработаны эволюцией, возможно, симулирование эволюции в обучающихся алгоритмах как раз подойдет. В следующей главе мы посмотрим, как это сделать. 

<p>В глубинах мозга</p>
Перейти на страницу:

Похожие книги