Саморазвитие

Как машинное обучение изменит наш мир

Время прочтения: 3 мин.

Интерес к науке о данных находится на рекордно высоком уровне. Учитывая, что модные словечки Big Data и Deep Learning проникают в нетехнические сферы жизни, а алгоритмы занимают центральную роль в блокбастерах, таких как «Первый мститель», тема машинного обучения уже становится мейнстримом. Обычному человеку может и не нужно учиться программировать (но аудитору – обязательно ), однако высокий уровень понимания вычислений и машинного обучения становится просто необходимым, чтобы иметь представление о том, как сейчас устроен мир, да и просто быть «в теме».

Педро Домингос — профессор Вашингтонского университета и ведущий эксперт по машинному обучению и искусственному интеллекту, в своей книге «Верховный алгоритм: Как машинное обучение изменит наш мир» дает нам заглянуть внутрь обучающих машин, которые питают Google, Yandex и ваш смартфон. Вместо скучных академических формул, шаблонных объяснений и примеров автор использует оригинальный рассказ, чтобы познакомить читателя с 5 «племенами» машинного обучения, параллельно намекая на то, как их можно объединить.

У каждого подхода есть своя философия о том, как учиться на данных:

  • символисты создают логические модели (деревья решений);
  • коннекционисты — модели, вдохновленные человеческим мозгом (нейронные сети);
  • эволюционисты используют модели, вдохновленные эволюцией (генетические алгоритмы);
  • Байесовцы делают модели, основанные на статистических и вероятностных умозаключениях (наивный Байес);
  • аналогисты описывают мир в терминах сходства (метод ближайших соседей).

В конце концов, автор пытается собрать все части головоломки и показывает, как пять подходов могут быть объединены в один алгоритм – верховный.

Еще одна интересная мысль автора о том, что ему часто приходится слышать фразу «данные не могут заменить человеческую интуицию». Домингос не согласен с этим утверждением: «На самом деле, все наоборот: человеческая интуиция не может заменить данных. Интуиция — это то, что мы используем, когда не знаем фактов, а поскольку мы часто их не знаем, интуиция драгоценна. Но когда перед нами доказательства, почему мы их отрицаем?»

Завершающая часть книги представляет собой довольно эффектное изображение будущего, в котором искусственный интеллект, основанный на верховном алгоритме, будет следить за каждым нашим действием в режиме онлайн и знать нас лучше, чем мы сами. Тревожная перспектива, согласитесь? Но автор обоснованно утверждает, что такое развитие практически неизбежно, учитывая тот технологический путь, которому мы следуем.

Это первая книга о машинном обучении, которую я когда-либо читала, и не могу сказать, что она подходит для «легкого чтения на ночь». Хотя автор, конечно, не вдается в детали кода или математики, но тем не менее вам потребуется небольшой бэкграунд, чтобы вникнуть в некоторые главы.

Советуем почитать