Алгоритмы для жизни: Простые способы принимать верные решения (Гриффитс, Кристиан) - страница 132

Франклин даже считал такой метод отчасти вычислительным, отмечая, что «нашел огромное преимущество такого уравнивания аргументов в своего рода моральной или разумной алгебре».

Когда мы думаем о размышлениях, легко предположить, что в данном случае чем их больше, тем лучше: ведь мы сможем принять верное решение, если у нас будет больше аргументов «за» и «против», сможем дать более точный прогноз курса ценных бумаг, если выявим больше соответствующих факторов, сможем написать более полный отчет, если потратим на его подготовку больше времени. За системой Франклина однозначно стоит это исходное условие. В этом смысле «алгебраический» подход Дарвина к браку, несмотря на свою очевидную эксцентричность, примечателен и может даже оказаться рациональным.

Однако, если бы Франклин или Дарвин жили в эпоху проведения научных исследований в области машинного обучения – науки об обучении компьютеров выносить правильные суждения на основе своего опыта, они бы увидели, как моральная алгебра сотрясается до основания. Вопрос о том, насколько усердно думать и как много факторов учитывать, лежит в самом сердце этой запутанной задачи, которую специалисты в области статистики и машинного обучения называют «переобучение». Решая эту задачу, понимаешь, что есть определенная мудрость в том, чтобы думать меньше. Знание о переобучении способно изменить то, как мы ходим на рынок, садимся за обеденный стол, идем в тренажерный зал… и к алтарю.

Что бы ты ни делала, я могу лучше; я что угодно могу сделать лучше, чем ты.

Фильм «Энни, возьми ружье»

Каждое решение – своего рода прогноз: понравится ли вам то, что вы раньше еще не пробовали; каково направление того или иного тренда; как наименее исхоженная (или наоборот) тропа может оказаться золотоносной. А любой прогноз, что особенно важно, подразумевает размышления о двух определенных моментах: что вы знаете и чего не знаете. То есть это попытка сформулировать теорию, которая сможет объяснить накопленный вами опыт и подскажет возможный исход той или иной ситуации. Хорошая теория, разумеется, справится с обеими задачами. Но тот факт, что любой прогноз, по сути, должен выполнять два предназначения, неизбежно создает определенное напряжение.

В качестве наглядной иллюстрации такого напряжения давайте рассмотрим информацию, которая могла бы быть полезной для Дарвина, – данные об уровне удовлетворенности людей браком в течение первых 10 лет из недавнего исследования, проведенного в Германии. Каждая точка в графике взята из самого исследования. Наша задача – вывести формулу для линии, которая соединит эти пункты между собой, и продлить ее в будущее, что позволит нам спрогнозировать события после десятилетней отметки.