Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Педро Домингос ВЕРХОВНЫЙ АЛГОРИТМ Как машинное обучение изменит наш мир

Научные редакторы Александр Сбоев, Алексей Серенко

Издано с разрешения Pedro Domingos c/o Levine Greenberg Rostan Literary Agency и литературного агентства Synopsis

На русском языке публикуется впервые

Светлой памяти моей сестры Риты, которая проиграла битву с раком, когда я писал эту книгу

Величайшая задача науки — объяснить как можно больше экспериментальных фактов логической дедукцией, исходящей из как можно меньшего количества гипотез и аксиом.

Альберт Эйнштейн

Прогресс цивилизации заключается в увеличении количества важных действий, которые мы выполняем не думая.

Альфред Норт Уайтхед

ПРОЛОГ

Машинное обучение окружает вас повсюду, хотя, может быть, вы об этом и не подозреваете. Именно благодаря машинному обучению поисковая машина понимает, какие результаты (и рекламу) показывать в ответ на ваш запрос. Когда вы просматриваете почту, большая часть спама проходит мимо вас, потому что он был отфильтрован с помощью машинного обучения. Если вы решили что-нибудь купить на Amazon.com или заглянули на Netflix посмотреть фильм, система машинного обучения услужливо предложит варианты, которые могут прийтись вам по вкусу. С помощью машинного обучения Facebook решает, какие новости вам показывать, а Twitter подбирает подходящие твиты. Когда бы вы ни пользовались компьютером, очень вероятно, что где-то задействовано машинное обучение.

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.

Это верно не только в киберпространстве: машинным обучением пронизана вся наша жизнь, начиная с пробуждения и заканчивая отходом ко сну.

Семь утра. Будильник включает радио. Играет незнакомая, но очень приятная музыка: благодаря сервису Pandora[1] радио познакомилось с вашими вкусами и превратилось в «персонального диджея». Не исключено, что сама песня тоже появилась на свет с помощью машинного обучения. За завтраком вы листаете утреннюю газету. Несколькими часами ранее она сошла с печатного станка, а тот был тщательно настроен с помощью обучающегося алгоритма, позволяющего устранить типографские дефекты. В комнате исключительно комфортная температура, а счета за электричество не кусаются, потому что вы поставили умный термостат Nest.

По дороге на работу автомобиль постоянно корректирует впрыск топлива и рециркуляцию выхлопных газов, чтобы свести к минимуму расходы на бензин. В часы пик Inrix, система прогнозирования трафика, экономит время, не говоря уже о нервах. На работе машинное обучение помогает вам бороться с информационной перегрузкой: вы используете куб данных[2], чтобы суммировать большой объем информации, смотрите на него под разными углами и подробно изучаете все самое важное. Если надо принять решение, какой макет сайта — А или В — привлечет больше перспективных клиентов, обученная система протестирует оба варианта и предоставит вам отчет. Надо заглянуть на сайт потенциального поставщика, а он на иностранном языке? Никаких проблем: Google автоматически его для вас переведет. Электронные письма удобно рассортированы по папкам, а во «Входящих» осталось только самое важное. Текстовый процессор проверяет за вас грамматику и орфографию. Вы нашли авиарейс для предстоящей командировки, но билет пока не покупаете, потому что, по прогнозу Bing Travel, цены вскоре станут ниже. Сами того не осознавая, вы ежечасно делаете намного больше работы, чем могли бы без помощи машинного обучения.