Цитаты из книги «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир», страница 11
В повседневной жизни электричество и магнетизм не сопровождают друг друга: одно дело — вспышка молнии, а совсем другое — притягивающая железо руда, причем и то и другое встречается довольно редко. Но когда Максвелл понял, как изменение электрического поля порождает магнетизм и наоборот, стало ясно, что сам свет — это тесный союз обоих явлений, и сегодня мы знаем, что электромагнетизм далеко не редок и пронизывает всю материю.
Человек, снимающий на видеокамеру ратушу Нью-Йорка, — это турист или злоумышленник, присматривающий место для теракта? А человек, заказавший большую партию нитрата аммония, — мирный фермер или изготовитель взрывных устройств? Все эти факты по отдельности выглядят достаточно безобидно, но, если «турист» и «фермер» часто разговаривают по телефону и последний только что въехал тяжело груженным пикапом на Манхэттен, наверное, самое время к ним присмотреться.
Многие жалуются, что чем больше объем данных, тем легче увидеть в них мнимые паттерны. Может быть, это и правда, если данные представляют собой просто большой набор не связанных друг с другом объектов, но, если они взаимосвязаны, картина меняется.
Если вы хотите понять, как работает мир, реляционное обучение стоит иметь в арсенале. В цикле романов Айзека Азимова «Основание» ученому Гэри Селдону удается математически предсказать будущее человечества и тем самым спасти его от упадка. Пол Кругман, наряду с другими, признался, что эта соблазнительная мечта сделала его экономистом. Согласно Селдону, люди похожи на молекулы газа, и, даже если сами индивидуумы непредсказуемы, на общества это не распространяется просто по закону больших чисел. Реляционное обучение объясняет, почему это не так. Если бы люди были независимы и каждый принимал решения изолированно, общества действительно были бы предсказуемы, потому что случайные решения складывались бы в довольно постоянное среднее. Но когда люди взаимодействуют, более крупные группы бывают не более, а менее предсказуемы, чем небольшие.
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).
По иронии судьбы, больше всего пользы приносит самое болезненное обучение: поначалу сложен каждый шаг, вы раз за разом терпите неудачу, и, даже если получается, результаты не впечатляют.
Обучение с подкреплением повлияло на психологию и нейробиологию. В мозге оно осуществляется благодаря нейромедиатору дофамину, который позволяет распространить разницу между ожидаемыми и фактическими наградами. Обучением с подкреплением можно объяснить условные рефлексы по Павлову, и, в отличие от бихевиоризма, такой подход допускает, что у животных есть внутренние психические состояния. Этот вид обучения используют пчелы-сборщицы и мыши, ищущие сыр в лабиринте.
Человеческая повседневность — это поток почти незаметных чудес, которые возможны отчасти благодаря обучению с подкреплением. Вы встаете, одеваетесь, завтракаете, едете на работу, и все это автоматически, думая о чем-то другом. Где-то в глубине обучение с подкреплением постоянно дирижирует процессом и тонко настраивает удивительную симфонию движений.
У людей действительно есть один постоянный ориентир: эмоции. Мы стремимся к удовольствиям и избегаем боли. Коснувшись горячей плиты, вы непроизвольно отдернете руку. Это просто. Сложнее научиться не трогать плиту: для этого нужно двигаться так, чтобы избежать острой боли, которую вы еще не почувствовали. Головной мозг делает это, ассоциируя боль не просто с моментом прикосновения к плите, но и с ведущими к этому действиями. Эдвард Торндайк назвал это законом эффекта: действия, которые ведут к удовольствию, станут с большей вероятностью повторяться в будущем, а ведущие к боли — с меньшей. Удовольствие как будто путешествует назад во времени, и действия в конце концов могут начать ассоциироваться с довольно отдаленными результатами. Люди освоили такой поиск косвенных наград лучше, чем любое животное, и этот навык критически важен для успеха в жизни.
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.
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.
