Цитаты из книги «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир», страница 10

Барак Обама назначил главным аналитиком своей кампании Раида Гани, эксперта по машинному обучению. Гани удалось провести величайшую аналитическую операцию в истории политики. Его команда свела всю информацию об избирателях в единую базу данных, дополнила ее сведениями из социальных сетей, маркетинга и других источников и приступила к прогнозированию четырех факторов для каждого отдельного избирателя: насколько вероятно, что он поддержит Обаму, придет на выборы, отзовется на напоминание это сделать и изменит мнение об этих выборах после бесед на определенные темы. На основе этих моделей каждый вечер проводилось 66 тысяч симуляций выборов, а результаты использовались, чтобы управлять армией волонтеров: кому звонить, в какие двери стучать, что говорить.

Хорошая новость: сегодня даже науки, некогда оперировавшие небольшими объемами информации, получили приток данных. Вместо того чтобы платить 50 студентам, которые будут клевать носом в лаборатории психолога, можно получить сколько угодно испытуемых, дав задание краудсорсинговой площадке Amazon Mechanical Turk (к тому же выборка окажется более разнообразной).

Конечно, машинное обучение — крутая новая технология, но для бизнеса дело даже не в этом: ее придется применять, потому что другого выбора просто нет.

Дело не только в лучшем понимании клиента: компании могут применять машинное обучение к каждому аспекту своей деятельности при условии, что на эту тему есть данные, а источники данных — компьютеры, устройства связи и все более дешевые и вездесущие сенсоры. Сейчас любят повторять, что «данные — это новая нефть» и, как и с нефтью, переработка — большой бизнес. IBM, как и все остальные корпорации, построила свою стратегию роста на предоставлении аналитических услуг компаниям. Бизнес видит в данных стратегический ресурс: что есть у нас, но отсутствует у конкурентов? Как воспользоваться этим преимуществом? А какие данные есть у конкурентов, но нет у нас?

Почему Google стоит намного дороже Yahoo? Обе компании зарабатывают на показе рекламы в интернете, и у той, и у другой прекрасная посещаемость, обе проводят аукционы по продаже рекламы и используют машинное обучение, чтобы предсказать, с какой вероятностью пользователь на нее кликнет (чем выше вероятность, тем ценнее реклама). Дело, однако, в том, что обучающиеся алгоритмы у Google намного совершеннее, чем у Yahoo.

Если вы ленивый и не слишком сообразительный компьютерщик, машинное обучение для вас — идеальная специальность, потому что обучающиеся алгоритмы сделают всю работу сами, а вам достанутся только лавры. С другой стороны, обучающиеся алгоритмы могут оставить нас без работы, и поделом.

Рекламировать продукты одному самому влиятельному члену, которому доверяют многие участники сети, которым, в свою очередь, доверяют многие другие пользователи и так далее, - не менее эффективный метод, чем маркетинг направленный на треть всех пользователей по отдельности.

Как бы ни был совершенен обучающийся алгоритм, он хорошо ровно на столько, насколько хороши предоставляемые ему данные. Тот, кто контролирует данные, контролирует и алгоритм.

Человеческая рука проста: четыре пальца вместе плюс отведенный в сторону большой. И несмотря на это, рука может делать и использовать бесконечное разнообразие инструментов.

Периодическая система элементов Менделеева не только упорядочила все известные элементы всего в двух измерениях, но и предсказала, где искать новые. Наблюдения на борту «Бигля» внезапно обрели смысл, когда «Опыт закона о народонаселении» Мальтуса подсказал Дарвину естественный отбор в качестве организующего принципа. Как только Крик и Уотсон с помощью структуры двойной спирали объяснили загадочные свойства ДНК, они увидели, что эта молекула может реплицировать саму себя, и начался переход биологии от стадии «собирания марок» (как уничижительно назвал ее Резерфорд) к единой науке. В каждом из этих случаев оказывается, что у обескураживающе разнообразных наблюдений есть общая причина и, когда ученые ее находят, становится возможным использовать ее для предсказания новых явлений.