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.

Еще одно схожее и часто повторяемое возражение: «Данные не могут заменить человеческой интуиции». На самом деле это человеческая интуиция не может заменить данных. К интуиции мы прибегаем, когда не знаем фактов, а поскольку фактов часто не хватает, интуицией люди очень дорожат. Но если перед вами доказательства, разве вы станете их отрицать? Статистический анализ побеждает искателей талантов в бейсболе (это замечательно описано в книге Майкла Льюиса MoneyBall[32]), он превосходит знатоков в дегустации вин, и каждый день мы видим все новые примеры его способностей. Вследствие наплыва данных граница между доказательствами и интуицией очень быстро смещается, и, как при любой революции, въевшиеся привычки надо преодолеть. Если я эксперт по теме X в компании Y, мне, конечно не понравится, когда меня обойдет какой-то парень с данными. Есть профессиональная поговорка: «Слушай своих клиентов, а не HiPPO[33]». HiPPO — это «мнение самого высокооплачиваемого человека». Если вы хотите быть авторитетом и завтра, пользуйтесь данными, а не боритесь с ними.

«Ладно, — скажет кто-то. — Машинное обучение может находить статистические закономерности в данных, но оно никогда не откроет ничего серьезного, например законов Ньютона». Возможно, пока не откроет, но ручаюсь, в будущем все изменится. Если не брать истории про падающие яблоки, глубокие научные истины найти совсем не легко. Наука в своем развитии проходит через три этапа, которые можно назвать фазами Браге, Кеплера и Ньютона. В фазе Браге мы собираем много данных, как Тихо Браге, который ночь за ночью, год за годом кропотливо записывал положение планет. В фазе Кеплера мы подбираем к данным эмпирические законы: Кеплер это делал с движением планет. В фазе Ньютона мы открываем глубокие истины. Наука в значительной степени состоит из работы, подобной труду Браге и Кеплера, а ньютоновские проблески — редкость. Сегодня большие данные делают работу миллиардов Браге, а машинное обучение трудится, как миллионы Кеплеров. Если — будем надеяться — человечество еще ждут великие озарения, их с равной вероятностью могут породить и обучающиеся алгоритмы, и еще более занятые ученые будущего, и совместные усилия ученых и алгоритмов. (Конечно, Нобелевскую премию получат ученые, независимо от того, предложили они ключевые идеи или просто нажали на кнопку. У алгоритмов машинного обучения нет никаких амбиций.) В этой книге мы увидим, на что могут быть похожи эти алгоритмы, и порассуждаем о том, что они могут открыть — например, лекарство от рака.