Эксперты по машинному обучению – элита, каста священников среди ученых-информатиков. Многие компьютерщики, особенно старшего поколения, понимают машинное обучение не так хорошо, как им хотелось бы. Дело в том, что компьютерные науки традиционно следовали в русле детерминизма, а в машинном обучении нужно мыслить в категориях статистики. Если какое-то правило, скажем, отмечать определенные письма как спам, срабатывает в 99, а не в 100 процентах случаев, это не значит, что в нем какая-то ошибка: может быть, это лучшее, что можно сделать, и даже такая точность очень полезна. Различия в стиле мышления во многом послужили причиной, по которой Microsoft оказалось намного сложнее нагнать Google, чем в свое время Netscape. В конце концов, браузер всего лишь стандартная программа, а вот поисковая система требует другого склада ума.

Еще одна причина, по которой эксперты по машинному обучению слывут сверхумниками, заключается в том, что в мире их намного меньше, чем надо, даже по меркам компьютерных наук. Тим О’Райли, гуру в области технологий, утверждает, что «специалист по обработке данных» – самая востребованная вакансия в Кремниевой долине. По оценке McKinsey Global Institute, в 2018 году в одних только Соединенных Штатах спрос на экспертов по машинному обучению будет превышать предложение на 140–190 тысяч человек. Кроме того, потребуется дополнительно полтора миллиона разбирающихся в данных управленцев. Поток программ, связанных с машинным обучением, оказался слишком внезапным и мощным – система образования просто не успевает за спросом, к тому же машинное обучение считается трудной специальностью, и учебники вполне могут вызвать неприятие математики. Однако сложность скорее мнимая: все важнейшие идеи машинного обучения можно выразить и без математики. Читая эту книгу, вы, может быть, даже поймаете себя на том, что изобретаете обучающиеся алгоритмы без всяких уравнений.

Промышленная революция автоматизировала ручной труд, информационная революция проделала то же с трудом умственным, а машинное обучение автоматизировало саму автоматизацию. Без него программирование стало бы узким горлом, сдерживающим прогресс. 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.

Подняв автоматизацию на невиданные высоты, революция машинного обучения вызовет огромные изменения в экономике и обществе, как в свое время интернет, персональные компьютеры, автомобили и паровой двигатель. Одна из областей, где изменения уже очевидны, – бизнес.

Почему бизнес рад машинному обучению?

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. Конечно, это не единственная весьма серьезная причина разницы в капитализации. Каждый предсказанный, но не сделанный клик – упущенная возможность для рекламодателя и потерянная прибыль для поисковика. Учитывая, что годовая выручка Google составляет 50 миллиардов долларов, улучшение прогнозирования всего на один процент потенциально означает еще полмиллиарда долларов в год на банковском счету. Неудивительно, что Google – большая поклонница машинного обучения, а Yahoo и другие конкуренты изо всех сил пытаются за ней угнаться.