Цитаты из книги «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир», страница 12
Обучение на основе примеров, как его иногда называют, предположительно лучше подходит для моделирования запоминания отдельных эпизодов нашей жизни, а правила, предположительно, лучше выбрать для рассуждений с абстрактными концепциями, например «работа» и «любовь». Когда я был студентом, меня осенило: это ведь просто указывает на существование континуума, и надо уметь учиться на всем его протяжении.
Может быть, в будущем на сессии киберсуда где-нибудь в облаке Amazon робот-адвокат будет оспаривать штраф за превышение скорости, который робот-полицейский выписал вашему беспилотному автомобилю, а вы тем временем станете нежиться на пляже. Тогда мечта Лейбница о сведении всех аргументов к вычислениям наконец сбудется.
В настоящее время службы поддержки — это самое популярное применение рассуждения на основе прецедентов. Большинство из них все еще используют посредника-человека, но Eliza IPsoft уже сама общается с клиентом. Эта система дополнена интерактивным 3D-изображением женщины и на сегодняшний день уже решила более 20 миллионов проблем клиентов в основном престижных американских компаний. «Привет из Роботистана, самого дешевого нового направления аутсорсинга», как недавно писали в одном блоге по аутсорсингу.
На средневековых картах неисследованные области обозначали драконами, морскими змеями и другими фантастическими существами или просто фразой «Здесь драконы». В гиперпространстве драконы повсюду, в том числе прямо в дверях. Попробуйте прогуляться в гости к соседу, и вы никогда туда не доберетесь: станете вечно блуждать в чужих землях и гадать, куда делись все знакомые предметы.
Кривая Гаусса в гиперпространстве больше похожа на пончик, чем на колокол.
Рекомендательные системы — это большой бизнес: Amazon они дают треть доходов, а Netflix — три четверти. А ведь когда-то метод ближайшего соседа считался непрактичным из-за высоких требований к памяти.
Вы хотите определить, понравится ли вашему пользователю по имени Кен фильм «Гравитация», поэтому ищете пользователей, оценки которых лучше всего коррелируют с оценками Кена. Если все они присвоили «Гравитации» высокий рейтинг, вероятно, так поступит и Кен, и этот фильм можно ему посоветовать. Если, однако, у них нет единого мнения в отношении «Гравитации», все равно нужно как-то выйти из положения, и в данном случае пригодится список пользователей, упорядоченный по их корреляции с Кеном. Если Ли коррелирует с Кеном сильнее, чем Мег, его оценки должны считаться, соответственно, более важными. Спрогнозированная оценка Кена будет таким образом средней взвешенной оценок его соседей, где вес каждого соседа — это его коэффициент корреляции с Кеном.
Как поведал Стивен Джонсон в книге The Ghost Map, алгоритм ближайшего соседа может спасать жизни. В 1854 году Лондон поразила вспышка холеры. В некоторых частях города от нее умер каждый восьмой житель.
Господствовавшая тогда теория, что холера вызвана якобы плохим воздухом, не помогла предотвратить распространение эпидемии. Но Джон Сноу, физик, скептически относившийся к этой теории, придумал кое-что получше.
Он отметил на карте Лондона все известные случаи холеры и разделил карту на области, расположенные ближе всего к общественным водокачкам.
Эврика! Оказалось, что почти все смерти приходились на «агломерацию» конкретного водозабора, расположенного на Брод-стрит в районе Сохо. Сделав вывод, что вода там заражена, Сноу убедил местные власти выключить насос, и эпидемия сошла на нет. Из этого случая родилась эпидемиология, а еще это пример первого успешного применения алгоритма ближайшего соседа — почти за столетие до его официального открытия.
Аналогия — одна из центральных идей в машинном обучении, и аналогизаторы всех мастей — ее хранители.
Может быть, в грядущем десятилетии в машинном обучении будет доминировать глубокая аналогия, соединяющая в один алгоритм эффективность ближайшего соседа, математическую сложность метода опорных векторов и мощь и гибкость рассуждения по аналогии.
Аналогия была искрой, из которой разгорелись величайшие научные достижения в истории человечества. Теория естественного отбора родилась, когда Дарвин, читая An Essay on the Principle of Population («Опыт о законе народонаселения») Мальтуса, был поражен сходством между борьбой за выживание в экономике и в природе. Модель атома появилась на свет, когда Бор увидел в ней миниатюрную Солнечную систему, где электроны соответствовали планетам, а ядро — Солнцу. Кекуле открыл кольцевую форму молекулы бензола, представив себе змею, пожирающую свой хвост.
