Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир - Педро Домингос (2015)

Если новая технология пронизывает нашу жизнь до такой степени, как машинное обучение, нельзя, чтобы она оставалась для нас загадкой. Неясности создают благодатную почву для ошибок и неправильного применения. Алгоритм Amazon лучше, чем любой человек, умеет определять, какие книги читают сегодня в мире. Алгоритмы Агентства национальной безопасности способны узнать в человеке потенциального террориста. Моделирование климата находит безопасный уровень углекислого газа в атмосфере, а модели подбора акций больше вкладывают в развитие экономики, чем большинство из нас. Но нельзя контролировать то, чего не понимаешь, и именно поэтому вы должны понимать машинное обучение – как гражданин, как специалист и как человек, стремящийся к счастью.

Первейшая задача этой книги – посвятить вас в секреты машинного обучения. Разбираться в автомобильном двигателе нужно только инженерам и механикам, однако любой водитель должен знать, что поворот руля меняет направление движения, а если нажать на тормоз, машина остановится. Сегодня лишь немногие имеют представление об обучающихся алгоритмах хотя бы на таком уровне, не говоря уже об умении ими пользоваться. Психолог Дональд Норман придумал термин «концептуальная модель»: это грубое знание какой-либо технологии, достаточное для того, чтобы эффективно ею пользоваться. Эта книга даст вам концептуальную модель машинного обучения.

Не все обучающиеся алгоритмы работают одинаково, и это имеет определенные последствия. Возьмем, например, системы рекомендаций Amazon и Netflix и прогуляемся с ними по обычному книжному магазину. Пытаясь найти книги, которые «точно вам понравятся», Amazon, скорее всего, подведет вас к полке, к которой вы в прошлом чаще подходили, а Netflix позовет вас в незнакомый и неочевидный на первый взгляд уголок, но то, что вы там найдете, обязательно вам понравится. Из этой книги вы узнаете, что у Amazon и Netflix просто разные типы алгоритмов. Алгоритм Netflix вникает в ваши вкусы глубже (хотя все еще довольно скромно), однако, как ни странно, это еще не значит, что Amazon выиграла бы от такого подхода. Дело в том, что для успешного развития бизнеса Netflix нужно направлять спрос к длинному шлейфу малоизвестных и поэтому недорогих фильмов и телешоу и отвлекать клиентов от блокбастеров, на оплату которых абонемента просто не хватит. У менеджеров Amazon такой проблемы нет: им тоже выгодно сбыть неходовые товары, но продавать популярные и дорогие варианты не менее приятно (к тому же это упрощает логистику). Кроме того, клиенты с большей вероятностью посмотрят что-то необычное по подписке, чем купят специально.

Каждый год в мире появляются сотни новых алгоритмов с обучением, но все они основаны на небольшом наборе фундаментальных идей. Именно этим идеям и посвящена эта книга, и их вам будет вполне достаточно, чтобы понять, как машинное обучение меняет наш мир. Не уходя в дебри и даже не очень затрагивая применение алгоритмов в компьютерах, мы дадим ответы на важные для всех нас вопросы: «Как мы учимся?», «Можно ли учиться эффективнее?», «Что мы способны предсказать?», «Можно ли доверять полученному знанию?» Соперничающие школы машинного обучения отвечают на эти вопросы по-разному. Всего существует пять основных научных течений, каждому из которых мы посвятим отдельную главу. Символисты рассматривают обучение как процесс, обратный дедукции, и черпают идеи из философии, психологии и логики. Коннекционисты[6] воссоздают мозг путем обратной инженерии и вдохновляются нейробиологией и физикой. Эволюционисты симулируют эволюцию на компьютерах и обращаются к генетике и эволюционной биологии. Сторонники байесовского подхода[7] полагают, что обучение – это разновидность вероятностного вывода, и корни этой школы уходят в статистику. Аналогисты занимаются экстраполяцией на основе схожести суждений и находятся под влиянием психологии и математической оптимизации. Стремясь построить обучающиеся машины, мы пройдемся по истории мысли за последнюю сотню лет и увидим ее в новом свете.