Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир

Влияние Верховного алгоритма на технологию не ограничится искусственным интеллектом. Универсальный обучающийся алгоритм — невероятно мощное оружие против Монстра Сложности. Нам поддадутся системы, которые сегодня слишком трудно построить. Компьютеры начнут делать больше и требовать меньше помощи с нашей стороны. Они не станут снова и снова повторять те же ошибки, а будут учиться на практике, как люди. Иногда, как старые дворецкие, они даже смогут угадывать, чего вы хотите, еще до того, как вы это выразите. Если компьютеры делают нас умнее, компьютеры с установленным Верховным алгоритмом заставят нас почувствовать себя настоящими гениями. Технологический прогресс заметно ускорится, причем не только в компьютерных науках, но и во многих других областях. Это, в свою очередь, будет способствовать экономическому росту и уменьшит нищету. С Верховным алгоритмом, помогающим синтезировать и распределять знания, интеллект организаций будет больше, а не меньше суммы интеллектов их подразделений. Типовые задачи станут автоматизированы, а люди найдут себе занятия поинтереснее. Все виды деятельности будут выполняться качественнее, чем сейчас: лучше обученными людьми, компьютерами или и теми и другими. Падения на рынках ценных бумаг будут происходить реже и без тяжелых последствий. Благодаря сети сенсоров, которые опутают нашу планету, и обученным моделям, которые станут моментально обрабатывать их данные, прогресс больше не будет идти вперед на ощупь: здоровье планеты пойдет на поправку. Модели начнут договариваться с миром от вашего имени, играя в замысловатые игры с моделями людей и организаций. А в результате всех этих улучшений мы окажемся счастливее, продуктивнее и долговечнее.

Поскольку потенциальная отдача так велика, нам стоит попробовать изобрести Верховный алгоритм, даже если шансы на успех невысоки. И даже если это займет много времени, поиски могут принести нам непосредственную пользу. Например, мы будем гораздо лучше понимать машинное обучение благодаря единому подходу к этой проблеме. Сегодня очень много деловых решений принимается на основе слабого понимания аналитики, но все может быть иначе. Чтобы пользоваться технологиями, не обязательно разбираться в механизмах их действия, однако нужно иметь хорошую концептуальную модель: это примерно то же, что уметь настроиться на радиостанцию и регулировать громкость. Сегодня люди, которые не занимаются машинным обучением, не имеют даже общего представления о том, что делают обучающиеся алгоритмы. Алгоритмы, которыми мы управляем, пользуясь Google, Facebook или современными аналитическими пакетами, немного похожи на загадочный черный лимузин с тонированными стеклами, который однажды вечером подъезжает к нашей двери. Стоит ли в него садиться? Куда он нас повезет? Настало время занять место водителя. Знание допущений, которые делают разные алгоритмы машинного обучения, поможет подобрать правильные инструменты для решения конкретной задачи, а не хвататься за первые попавшиеся и потом годами с ними мучиться, болезненно пытаясь открыть то, что надо было знать с самого начала. Понимая, что именно оптимизирует обучающийся алгоритм, можно гарантировать, что он будет оптимизировать важные вещи, а не что попадется под руку. Наверное, самое главное вот что: если знать, как именно пришел к выводам данный обучающийся алгоритм, легче понять, что делать с полученной информацией — чему верить, от чего отказываться, как получить в следующий раз лучший результат. А с универсальным обучающимся алгоритмом, который мы разработаем в этой книге в виде концептуальной модели, все это можно будет сделать без лишнего напряжения. Машинное обучение в своей основе — простая вещь. Надо всего лишь снять один за другим слои математики и научного жаргона и добраться до самой маленькой матрешки.

Все эти преимущества относятся и к личной, и к профессиональной жизни. Как лучше воспользоваться цепочкой данных, которые оставляет каждый наш шаг в современном мире? Любой поступок действует сразу на двух уровнях: дает нам непосредственный результат и учит систему, с которой мы взаимодействовали. Осознание этого — первый шаг к счастливой жизни в XXI веке. Научите алгоритмы, и они будут служить вам, но вначале их надо понять. Что в вашей работе можно сделать с помощью алгоритма, а что нет? И — самое важное — как воспользоваться машинным обучением, чтобы делать это еще лучше? Компьютер — инструмент, а не противник. Вооруженный машинным обучением менеджер становится сверхменеджером, ученый — сверхученым, инженер — сверхинженером. Будущее принадлежит тем, кто глубоко понимает, как сочетать свои уникальные знания и навыки с тем, что алгоритмы делают лучше всего.