У любого алгоритма есть вход и выход: данные поступают в компьютер, алгоритм делает с ними то, что должен, и выдает результат. Машинное обучение переворачивает все задом наперед: имея в своем распоряжении данные и желаемый результат, оно выдает алгоритм, превращающий одно в другое. Обучающиеся алгоритмы – те, что создают другие алгоритмы, обученные на основе данных. С помощью машинного обучения компьютеры пишут себе программы, и нам не надо этим заниматься.

Здорово, правда?

Компьютеры сами пишут для себя программы. Эта мысль потрясает настолько, что даже страшно: если компьютеры начнут программировать сами себя, сможем ли мы их контролировать? Оказывается – и мы в этом убедимся, – людям вполне по силам с ними совладать. Но есть и другое возражение – все это слишком хорошо, чтобы быть правдой. Разве для написания алгоритмов не нужны ум, творческая жилка, умение решать проблемы – все те качества, которых у компьютеров просто нет? Чем машинное обучение отличается от магии? Все это правда: сегодня мы умеем писать много программ, которым компьютер научиться не может. Но еще удивительнее то, что и компьютеры могут научиться программам, которые не в состоянии написать человек. 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.

Мощь машинного обучения, наверное, лучше всего показать, сравнив технологию с сельским хозяйством. В индустриальном обществе товары делают на заводах, а это значит, что инженерам надо точно определить, как именно их собирать, как изготавливать все элементы и так далее, вплоть до сырья. Это требует больших усилий. Самые сложные устройства, которые человеку удалось изобрести, – компьютеры, и их разработка, производство и написание для них программ требуют колоссального труда. Но есть другой, намного более древний способ получить некоторые необходимые нам вещи: предоставить их изготовление самой природе. Посадить семечко, полить его, добавить удобрений, а потом сорвать спелый плод. Может ли технология выглядеть примерно так же? Может! Именно это сулит нам машинное обучение. Обучающиеся алгоритмы – как семена, почва – это данные, а обученные программы – это наша жатва. Эксперт по машинному обучению похож на крестьянина, сеющего, поливающего и удобряющего землю. Он присматривает за здоровьем растущего урожая, но в целом не вмешивается.

Если посмотреть на машинное обучение под этим углом, сразу бросаются в глаза два момента. Во-первых, чем больше у нас данных, тем больше мы можем узнать. Нет данных? Тогда и учиться нечему. Большой объем информации? Огромное поле для обучения. Вот почему машинное обучение заявляет о себе везде, где появляются экспоненциально растущие горы данных. Если бы в магазине продавали машинное обучение быстрого приготовления, на коробке было бы написано: «Просто добавь данных».

Второе наблюдение заключается в том, что машинное обучение – это меч-кладенец, которым можно обезглавить Монстра Сложности. Если дать обучающей программе длиной всего пару сотен строк достаточно данных, она не только с легкостью сгенерирует программу из миллионов строк кода, но и сможет делать это вновь и вновь для разных проблем. Уменьшение сложности для программиста просто феноменальное. Конечно, как и гидра, Монстр Сложности будет отращивать все новые и новые головы, но они окажутся меньше и вырастут не сразу, так что у нас все равно будет большое преимущество.