Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир

Pedro Domingos

The Master Algorithm

How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World

Научные редакторы Александр Сбоев, Алексей Серенко

Издано с разрешения Pedro Domingos c/o Levine Greenberg Rostan Literary Agency и литературного агентства Synopsis

Правовую поддержку издательства обеспечивает юридическая фирма «Вегас-Лекс».

© Pedro Domingos, 2015

© Перевод на русский язык, издание на русском языке, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2016

Искусственный интеллект

Ник Бостром

Красота в квадрате

Алекс Беллос

Теория игр

Авинаш Диксит и Барри Нейлбафф

Светлой памяти моей сестры Риты, которая проиграла битву с раком, когда я писал эту книгу

Величайшая задача науки – объяснить как можно больше экспериментальных фактов логической дедукцией, исходящей из как можно меньшего количества гипотез и аксиом.

Альберт Эйнштейн

Прогресс цивилизации заключается в увеличении количества важных действий, которые мы выполняем не думая.

Альфред Норт Уайтхед

Машинное обучение окружает вас повсюду, хотя, может быть, вы об этом и не подозреваете. Именно благодаря машинному обучению поисковая машина понимает, какие результаты (и рекламу) показывать в ответ на ваш запрос. Когда вы просматриваете почту, большая часть спама проходит мимо вас, потому что он был отфильтрован с помощью машинного обучения. Если вы решили что-нибудь купить на Amazon.com или заглянули на Netflix посмотреть фильм, система машинного обучения услужливо предложит варианты, которые могут прийтись вам по вкусу. С помощью машинного обучения Facebook решает, какие новости вам показывать, а Twitter подбирает подходящие твиты. Когда бы вы ни пользовались компьютером, очень вероятно, что где-то задействовано машинное обучение.

Единственным способом заставить компьютер что-то делать – от сложения двух чисел до управления самолетом – было составление некоего алгоритма, скрупулезно объясняющего машине, что именно от нее требуется. Однако алгоритмы машинного обучения – совсем другое дело: они угадывают все сами, делая выводы на основе данных, и чем больше данных, тем лучше у них получается. Это значит, что компьютеры не надо программировать: они программируют себя сами.

Это верно не только в киберпространстве: машинным обучением пронизана вся наша жизнь, начиная с пробуждения и заканчивая отходом ко сну.

Семь утра. Будильник включает радио. Играет незнакомая, но очень приятная музыка: благодаря сервису Pandora[1] радио познакомилось с вашими вкусами и превратилось в «персонального диджея». Не исключено, что сама песня тоже появилась на свет с помощью машинного обучения. За завтраком вы листаете утреннюю газету. Несколькими часами ранее она сошла с печатного станка, а тот был тщательно настроен с помощью обучающегося алгоритма, позволяющего устранить типографские дефекты. В комнате исключительно комфортная температура, а счета за электричество не кусаются, потому что вы поставили умный термостат Nest.

По дороге на работу автомобиль постоянно корректирует впрыск топлива и рециркуляцию выхлопных газов, чтобы свести к минимуму расходы на бензин. В часы пик Inrix, система прогнозирования трафика, экономит время, не говоря уже о нервах. На работе машинное обучение помогает вам бороться с информационной перегрузкой: вы используете куб данных