Верховный алгоритм - [14]

Близкий каждому пример — так называемая полицейская профилактика. Благодаря прогнозированию тенденций в преступном мире, стратегическому распределению патрулей в наиболее опасных районах города и другим мерам правоохранительные органы эффективно выполняют задачи, которые без этих технологий потребовали бы больших сил. Работа полиции — будь то выявление мошенничества, раскрытие преступных сетей или старая добрая патрульная служба — во многом схожа с асимметричными боевыми действиями, и здесь находят применение многие из соответствующих методик обучения.

Машинное обучение играет все большую роль в военном деле. Обуча­ющиеся алгоритмы могут развеять «туман войны»: анализ изобра­жений, полученных при рекогносцировке, обработка рапортов после боя, составление картины положения для командира. Обучение усилит интеллект боевых роботов, поможет им ориентироваться, приспо­сабливаться к местности, отличать вражескую технику от гражданской, правильно целиться. Робот AlphaDog, разработанный Агентством по перспективным оборонным проектам, может нести солдату снаряжение. C помощью обучающихся алгоритмов дроны смогут летать автономно. Пока они отчасти контролируются людьми, но все идет к тому, что один пилот станет управлять все большим и большим роем летательных аппаратов. В армии будущего обучающихся алгоритмов будет значительно больше, чем солдат, а это спасет множество жизней.

Куда мы идем?

Тенденции в мире технологий приходят и уходят, но в машинном обу­чении необычно то, что, несмотря на все трудности, оно продолжает развиваться. Первым крупным всплеском популярности стало прогнозирование взлетов и падений на рынках ценных бумаг, появившееся в конце 1980-х годов. Следующей волной стал анализ корпоративных баз данных, который начал довольно активно внедряться в середине 1990-х годов, а также такие области, как прямой маркетинг, управление работой с клиентами, оценка кредитоспособности и выявление мошенничества. Затем пришел черед интернета и электронной коммерции, где автоматизированная персонализация быстро стала нормой. Когда лопнувший пузырь доткомов нанес удар по этому бизнесу, приобрело популярность использование машинного обучения для поиска в интернете и размещения рекламы. События 11 сентября бросили машинное обучение на передовую войны с террором. Web 2.0 принес с собой целый спектр новых применений — от анализа социальных сетей до определения, что блогеры пишут о продукции данной компании. Параллельно ученые всех мастей все чаще обращались к масштабному моделированию. В первых рядах шли молекулярные биологи и астрономы. Едва наметился кризис на рынке недвижимости, как таланты стали перетекать с Уолл-стрит в Кремниевую долину. На 2011 год пришелся пик популярности мема18 о больших данных, и машинное обучение оказалось прямо в центре глобального экономического кризиса. Сегодня, кажется, сложно найти область приложения человеческих усилий, не затронутую машинным обучением, включая неочевидные на первый взгляд сферы, например музыку, спорт и дегустацию вин.

Это замечательный прогресс, но он лишь предвкушение того, что нас ждет в будущем. Несмотря на пользу, которую приносит нам сегодняшнее поколение обучающихся алгоритмов, их возможности довольно скромны. Когда в нашу жизнь войдут алгоритмы, пока скрытые за стенами лабораторий, замечание Билла Гейтса о том, что прорыв в машинном обучении будет стоить десяти компаний Microsoft, покажется осторожной оценкой. Если идеи, от которых у исследователей горят глаза, принесут плоды, машинное обучение станет не только новой эрой цивилизации, но и новой стадией эволюции жизни на Земле.

Почему все это возможно? Как работают обучающиеся алгоритмы? Что им пока неподвластно и как будет выглядеть следующее поколение? Как развернется революция машинного обучения? Каких возможностей и опасностей нам следует ожидать? Именно этим вопросам посвящена эта книга. Читайте дальше!

ГЛАВА 2

ВЛАСТЕЛИН АЛГОРИТМОВ

Широта применения машинного обучения поразительна, но еще больше потрясает, что одни и те же алгоритмы умеют делать различные вещи. Во всех других областях для решения двух разных проблем приходится писать две разные программы. Они могут частично использовать одинаковую инфраструктуру, например те же языки программирования или ту же систему баз данных, но программа, скажем, для игры в шахматы совершенно бесполезна, если задача — обработать заявления о выдаче кредитных карт. В машинном обучении одни и те же алгоритмы могут делать и то и другое при условии, что вы дадите им соответствующие данные, на которых можно учиться. По сути, за огромным большинством приложений машинного обучения стоят всего несколько алгоритмов, с которыми мы познакомимся в следующих главах.

Посмотрите, например, на наивный байесовский классификатор — обучающийся алгоритм, который можно выразить в виде короткого уравнения. Если взять базу данных из историй болезни — симптомы, результаты анализов, наличие или отсутствие сопутствующих заболеваний, — этот алгоритм может научиться диагностировать болезнь в долю секунды, и часто лучше, чем врачи, которые много лет провели в медицинском институте. Он может победить и медицинские экспертные системы, на создание которых ушли тысячи человеко-часов. При этом тот же самый алгоритм широко используется для фильтрации спама, хотя на первый взгляд у спам-фильтров нет ничего общего с медицинской диагностикой. Другой простой обуча­ющийся алгоритм, так называемый метод ближайших соседей, используют для массы задач — от распознавания почерка до управления манипуляторами в робототехнике и отбора книг и фильмов, которые могут понравиться клиенту. А обучающиеся алгоритмы дерева решений19 одинаково искусно определят, можно ли выдать вам кредитную карточку, найдут границы сплайсинга в ДНК и выберут следующий ход в шахматной партии.