Верховный алгоритм

Проблема не ограничивается массовым запоминанием частностей. Каждый раз, когда обучающийся алгоритм находит в данных законо­мерность, которая в реальном мире ошибочна, мы говорим, что он «подо­гнал под ответ». Переобучение — центральная проблема машинного обучения: ей посвящено больше статей, чем любой другой теме. Каждый мощный обучающийся алгоритм — символистов, коннекционистов или любой другой — должен беспокоиться о паттернах-галлюцинациях, и единственный безопасный способ их избежать — серьезно ограничить то, чему обучающийся алгоритм может научиться: например, требовать, чтобы это были короткие конъюнктивные понятия. К сожалению, с водой можно выплеснуть и ребенка, и тогда алгоритм машинного обучения будет неспособен увидеть в данных большинство истинных схем. Таким образом, хороший обучающийся алго­ритм всегда станет балансировать на узкой тропинке между слепотой и галлюцинациями.

Люди тоже не застрахованы от переобучения. Можно даже сказать, что это корень многих наших бед. Представьте себе ситуацию: маленькая белая девочка видит в торговом центре девочку-мексиканку и кричит: «Мама, смотри, ребенок-служанка!» (это реальный случай). Дело не в прирожденном расизме. Скорее, она слишком обобщила представление о тех немногих латиноамериканках, которых успела увидеть за свою короткую пока жизнь, — в мире полно представительниц этой этнической группы, не работающих прислугой, но девочка их пока не встретила. Наши убеждения основаны на опыте, а опыт дает очень неполную картину мира, поэтому перепрыгнуть к ложным выводам несложно. Ум и эрудиция тоже не панацея. Именно переобучением было утверждение Аристотеля, что для того, чтобы объект продолжал двигаться, к нему должна быть приложена сила. Лишь гениаль­ный Галилей интуитивно почувствовал, что невозмущенные тела тоже продолжают двигаться, хотя не был в открытом космосе и собственными глазами этого не видел.

Однако обучающиеся алгоритмы, с их почти неограниченной способностью находить закономерности в данных, особенно уязвимы для переобучения. За время, пока человек будет искать одну закономерность, компьютер найдет миллионы. В машинном обучении величайшая сила компьютера — способность обрабатывать огромное количество данных и бесконечно, без устали повторять одно и то же — одновременно становится его ахиллесовой пятой. Просто удивительно, сколько всего можно найти, если хорошенько поискать. В бестселлере 1998 года The Bible Code46 утверждается, что Библия содержит предсказания будущих событий, которые можно прочитать, если брать буквы через определенные интервалы и составлять из них слова. К сожалению, есть столько способов это сделать, что «предсказания» обязательно найдутся в любом достаточно длинном тексте. Скептики ответили автору пророчествами из «Моби Дика» и постановлений Верховного суда, а также нашли в Книге Бытия упоминания о Розуэлле и летающих тарелках47. Джон фон Нейман, один из основоположников информатики, как-то точно заметил: «С четырьмя параметрами я могу подогнать слона, а с пятью заставлю его махать хоботом». Сегодня мы каждый день учим модели с миллионами параметров. Этого достаточно, чтобы каждый слон в мире махал хоботом по-своему. Кто-то даже сказал, что «добывать данные — значит пытать их до тех пор, пока они не признаются».

Переобучение серьезно усугубляется шумом. Шум в машинном обучении означает просто ошибки в данных или случайные события, которые нельзя предвидеть. Представьте, что ваша знакомая, которую вы собираетесь пригласить на свидание, очень любит ходить по клубам, когда по телевизору нет ничего интересного, но вы неправильно запомнили случай номер три и записали, что в тот вечер по телевидению показывали что-то хорошее. Если теперь вы попытаетесь составить набор правил, который делает исключение для того вечера, результат, вероятно, будет хуже, чем если просто его проигнорировать. Или пред­ставьте, что у девушки было похмелье после предыдущего вечера и она сказала «нет», хотя при обычных обстоятельствах согласилась бы. Если вы не знаете о ее состоянии, обучение набору правил, который верно учитывает этот пример, будет контрпродуктивным: целе­сообразнее «неправильно классифицировать» его как «нет». Все очень плохо: шум может сделать невозможным составление любого связного набора правил. Обратите внимание, что случаи два и три на самом деле неразличимы: у них точно такие же атрибуты. Если ваша знакомая сказала «да» во втором случае и «нет» в третьем, отсутствует правило, которое верно учло бы оба.