Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир - читать онлайн книгу. Автор: Педро Домингос cтр.№ 34

Но затем перцептрон уперся в стену. Инженеров знаний раздражали заявления Розенблатта: они завидовали вниманию и финансированию, которое привлекали нейронные сети в целом и перцептроны в частности. Одним из таких критиков был Марвин Минский, бывший одноклассник Розенблатта по Научной средней школе в Бронксе, руководивший к тому времени группой искусственного интеллекта в Массачусетском технологическом институте. (Любопытно, что его диссертация была посвящена нейронным сетям, но потом он в них разочаровался.) В 1969 году Минский и его коллега Сеймур Пейперт ^[60] опубликовали книгу Perceptrons: an Introduction to Computational Geometry ^[61], где подробно, один за другим описали простые вещи, которым одноименный алгоритм не в состоянии научиться. Самый простой и потому самый убийственный пример — это функция «исключающее ИЛИ» (сокращенно XOR), которая верна, если верен один, но не оба входа. Например, две самые лояльные группы покупателей продукции Nike — это, видимо, мальчики-подростки и женщины среднего возраста. Другими словами, вы, скорее всего, купите кроссовки Nike, если вы молоды XOR женщина. Молодость подходит, женский пол тоже, но не оба фактора сразу. Если вы не молоды и вы не женщина, для рекламы Nike вы тоже неперспективная цель. Проблема с XOR в том, что не существует прямой линии, способной отделить положительные примеры от отрицательных. На рисунке показаны два неподходящих кандидата:

Поскольку перцептроны могут находить только линейные границы, XOR для них недоступен, а если они неспособны даже на это, значит, перцептрон — не лучшая модель того, как учится мозг, и неподходящий кандидат в Верховные алгоритмы.

Перцептрон моделирует только обучение отдельного нейрона. Минский и Пейперт признавали, что слои взаимосвязанных нейронов должны быть способны на большее, но не понимали, как такие слои обучить. Другие ученые тоже этого не знали. Проблема в том, что не существует четкого способа изменить вес нейронов в «скрытых» слоях, чтобы уменьшить ошибки нейронов в выходном слое. Каждый скрытый нейрон влияет на выход множеством путей, и у каждой ошибки — тысячи отцов. Кого винить? И наоборот, кого благодарить за правильный выход? Задача присвоения коэффициентов доверия появляется каждый раз, когда мы пытаемся обучить сложную модель, и представляет собой одну из центральных проблем машинного обучения.

Книга Perceptrons была пронзительно ясной, безупречной с точки зрения математики и оказала катастрофическое воздействие на машинное обучение, которое в те годы ассоциировалось в основном с нейронными сетями. Большинство исследователей (не говоря уже о спонсорах) пришли к выводу, что единственный способ построить интеллектуальную систему — это явно ее запрограммировать, поэтому в науке на 15 лет воцарилась инженерия знаний, а машинное обучение, казалось, было обречено остаться на свалке истории.

Если об истории машинного обучения снять голливудский блокбастер, Марвин Минский был бы главным злодеем — злой королевой, которая дает Белоснежке отравленное яблоко и бросает ее в лесу (в написанном в 1988 году эссе Сеймур Пейперт даже в шутку сравнивал себя с охотником, которого королева послала в лес убить Белоснежку). Принцем же на белом коне был бы физик из Калифорнийского технологического института по имени Джон Хопфилд ^[62]. В 1982 году Хопфилд заметил поразительное сходство между мозгом и спиновыми стеклами — экзотическим материалом, который очень любят специалисты по статистической физике. Это открытие привело к возрождению коннекционизма, пиком которого несколько лет спустя стало изобретение первых алгоритмов, способных решать проблему коэффициентов доверия. Кроме того, оно положило начало новой эры, в которой машинное обучение вытеснило инженерию знаний с положения доминирующей парадигмы в науке об искусственном интеллекте.

Спиновые стекла на самом деле не стекла, хотя некоторые стеклоподобные свойства у них есть. Скорее, они магнитные материалы. Каждый электрон — это крохотный магнит, так как у него есть спин ^[63], который может указывать «вверх» или «вниз». В таких материалах, как железо, спины электронов обычно выстраиваются в одном направлении: если электрон со спином «вниз» окружен электронами со спином «вверх», он, вероятно, перевернется. Когда большинство спинов в куске железа выстраивается, он превращается в магнит. В обычных магнитах сила взаимодействия между соседними спинами одинакова для всех пар, однако в спиновом стекле она может отличаться и даже бывает негативной, из-за чего расположенные рядом спины принимают противоположные направления. Энергия обычного магнита ниже всего, если все спины выровнены, но в спиновом стекле все не так просто: вообще говоря, нахождение состояния наименьшей энергии для спинового стекла — это NP-полная проблема, то есть к ней можно свести практически любую другую сложную проблему оптимизации. В результате спиновое стекло не обязательно приходит в состояние наименьшей энергии: оно может застрять в локальном, а не глобальном минимуме, то есть состоянии меньшей энергии, чем все состояния, в которые можно из него перейти, поменяв спин. Во многом это похоже на дождевую воду, которая стекает в озеро, а не прямо в океан.

Хопфилд заметил интересное сходство между спиновым стеклом и нейронными сетями. Спин электрона отвечает на поведение своих соседей во многом так же, как нейрон: он переворачивается вверх, если взвешенная сумма соседей превышает пороговое значение, и вниз (или не меняется), если не превышает. Вдохновленный этим фактом, Хопфилд определил тип нейронной сети, которая со временем эволюционирует таким же образом, как спиновое стекло, и постулировал, что состояния минимальной энергии для этой сети — это ее воспоминания. Каждое такое состояние представляет собой «область притяжения» для исходных состояний, которые в нее сходятся, и благодаря этому нейронная сеть способна распознавать паттерны: например, если одно из воспоминаний — черно-белые пиксели, образующие цифру девять, а на изображении — искаженная девятка, сеть сведет ее к «идеальной» цифре и узнает. Внезапно к машинному обучению стало можно применить широкий спектр физических теорий, в эту дисциплину пошел поток статистических физиков, помогая вытащить ее из локального минимума, в котором она застряла.