Цитаты из книги «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир», страница 6
Если бы в магазине продавали машинное обучение быстрого приготовления, на коробке было бы написано: «Просто добавь данных».
Мы умеем водить машину или читать написанный от руки текст, но эти навыки у нас подсознательные: рассказать компьютеру, как это делать, не получится. Однако если дать обучающемуся алгоритму достаточное количество примеров каждого из этих действий, он с легкостью во всем разберется и без нашей помощи, и тогда можно будет развязать ему руки. Именно так машины научились читать почтовые индексы, и именно поэтому на дорогах скоро появятся автомобили без водителей.
Алгоритмы предъявляют строгие требования: часто говорят, что понастоящему понимаешь что-то только тогда, когда можешь выразить это в виде алгоритма (как заметил Ричард Фейнман, «я не понимаю того, чего не могу создать»).
Люди часто думают, что вся суть компьютеров в вычислениях, но это не так. Сердце компьютеров — логика.
Если вы хотите ощутить вкус чуда, машинное обучение — настоящий пир для ума. Примите приглашение и угощайтесь!
Если нам удастся отыскать Верховный алгоритм, ситуация изменится. Поэтому вторая цель этой книги — помочь вам самостоятельно изобрести его. Можно подумать, что для этого нужны глубочайшие познания в математике и серьезная теоретическая работа. Отнюдь нет. Для этого нужно как раз отвлечься от тайн математики и посмотреть на всеобъемлющие механизмы обучения, и здесь неспециалист, подходящий к лесу издалека, во многом находится в более выгодном положении, чем профессионал, увязнувший в изучении отдельных деревьев.
Машинное обучение — технология, которая строит саму себя. Это новое явление в нашем мире. С тех пор как наши далекие предки научились заострять камни и смастерили первые орудия труда, человечество разработало артефакты самостоятельно, вручную или массово. Обучающиеся алгоритмы — артефакты, которые создают другие артефакты.
Общество меняется с каждым новым алгоритмом. Машинное обучение преображает науку, технологию, бизнес, политику, военное искусство. Спутники и ускорители частиц зондируют природу все более тщательно, а обучающиеся алгоритмы превращают реки данных в новое научное знание. Компании знают своих клиентов, как никогда раньше. На выборах побеждают кандидаты, умеющие лучше моделировать поведение избирателей (пример —Обама против Ромни)
На кассе вы расплачиваетесь кредитной карточкой.
В свое время обученный алгоритм решил, что вам надо отправить предложение ее оформить, а затем одобрил вашу заявку. Другой алгоритм постоянно выискивает подозрительные операции и непременно предупредит вас, если ему покажется, что номер карточки украден. Третий алгоритм пытается понять, насколько вы удовлетворены. Если вы хороший клиент, но выглядите недовольным, вам отправят «подслащенное» предложение еще до того, как вы уйдете к конкурентам.
Единственным способом заставить компьютер что-то делать — от сложения двух чисел до управления самолетом — было составление некоего алгоритма, скрупулезно объясняющего машине, что именно от нее требуется. Однако алгоритмы машинного обучения — совсем другое дело: они угадывают все сами, делая выводы на основе данных, и чем больше данных, тем лучше у них получается. Это значит, что компьютеры не надо программировать: они программируют себя сами.
