Верховный алгоритм - [8]

Мощь машинного обучения, наверное, лучше всего показать, сравнив технологию с сельским хозяйством. В индустриальном обществе товары делают на заводах, а это значит, что инженерам надо точно определить, как именно их собирать, как изготавливать все элементы и так далее, вплоть до сырья. Это требует больших усилий. Самые сложные устройства, которые человеку удалось изобрести, — компьютеры, и их разработка, производство и написание для них программ требуют колоссального труда. Но есть другой, намного более древний способ получить некоторые необходимые нам вещи: пре­доставить их изготовление самой природе. Посадить семечко, полить его, добавить удобрений, а потом сорвать спелый плод. Может ли технология выглядеть примерно так же? Может! Именно это сулит нам машинное обучение. Обучающиеся алгоритмы — как семена, почва — это данные, а обученные программы — это наша жатва. Эксперт по машинному обучению похож на крестьянина, сеющего, поливающего и удобряющего землю. Он присмат­ривает за здоровьем растущего урожая, но в целом не вмешивается.

Если посмотреть на машинное обучение под этим углом, сразу бросаются в глаза два момента. Во-первых, чем больше у нас данных, тем больше мы можем узнать. Нет данных? Тогда и учиться нечему. Большой объем информации? Огромное поле для обучения. Вот почему машинное обучение заявляет о себе везде, где появляются экспоненциально растущие горы данных. Если бы в магазине продавали машинное обучение быстрого приготовления, на коробке было бы написано: «Просто добавь данных».

Второе наблюдение заключается в том, что машинное обучение — это меч-кладенец, которым можно обезглавить Монстра Сложности. Если дать обучающей программе длиной всего пару сотен строк достаточно данных, она не только с легкостью сгенерирует программу из миллионов строк кода, но и сможет делать это вновь и вновь для разных проблем. Уменьшение сложности для программиста просто феноменальное. Конечно, как и гидра, Монстр Сложности будет отращивать все новые и новые головы, но они окажутся меньше и вырастут не сразу, так что у нас все равно будет большое преимущество.

Машинное обучение можно представить себе как вывернутое наизнанку программирование, точно так же как квадратный корень противоположен возведению во вторую степень, а интегрирование обратно дифференцированию. Если можно спросить, квадрат какого числа равен 16 или производной какой функции является x + 1, уместен и вопрос: «Какой алгоритм даст такой результат?» Вскоре мы увидим, как превратить оба наблюдения в конкретные обучающиеся алгоритмы.

Некоторые обучающиеся алгоритмы добывают знания, а некоторые — навыки. «Все люди смертны» — это знание. Езда на велосипеде — навык. В машинном обучении знание часто предстает в форме статистических моделей, потому что знание как таковое — это во многом статистика: смертны все люди, но только четыре процента людей американцы. Навыки зачастую представляют собой наборы процедур: если дорога сворачивает влево, поверни руль влево. Если перед тобой выскочил олень, дави на тормоз. (К сожалению, на момент написания этой книги беспилотная машина Google все еще путает оленей c полиэтиленовыми пакетами.) Часто процедура довольно проста, хотя заложенное в ней знание сложно. Спам надо отправить в корзину, однако сначала придется научиться отличать его от обычных писем. Если разобраться, какая позиция на шахматной доске удачна, станет ясно, какой сделать ход (тот, что приведет к лучшей позиции).

Машинное обучение принимает много разных форм и скрывается под разными именами: распознавание паттернов, статистическое моделирование, добыча данных, выявление знаний, предсказательная аналитика, наука о данных, адаптивные и самоорганизующиеся системы и так далее. Все они находят свое применение и имеют разные ассоциации. Некоторые живут долго, а некоторые не очень. Все это многообразие я буду называть просто — машинное обучение.

Машинное обучение иногда путают с искусственным интеллектом. С формальной точки зрения это действительно подраздел науки об искусственном интеллекте, однако он очень разросся и оказался настолько успешным, что затмил гордого родителя. Цель искусственного интеллекта — научить компьютеры делать то, что люди пока делают лучше, а умение учиться — наверное, самый важный из этих навыков, без которого компьютерам никогда не угнаться за человеком. Остальное приложится.

Если представить обработку данных в виде экосистемы, обучающиеся алгоритмы будут в ней суперхищниками. Базы данных, поисковые роботы, индексаторы и так далее — это травоядные, мирно пасущиеся на бескрайних лугах данных. Статистические алгоритмы, оперативная аналитическая обработка и так далее — просто хищники. Без траво­ядных не обойтись, потому что без них все остальное бы умерло, однако у суперхищника жизнь интереснее. Поисковый робот, как корова, пасется в интернете — поле мирового масштаба, а каждая страница в нем — травинка. Робот пощипывает травку, копии страниц оседают на его жестком диске. Затем индексатор создает список страниц, где встречается каждое слово, во многом как предметный указатель в конце книги. Базы данных похожи на слонов: они большие, тяжелые и никогда ни о чем не забывают. Среди этих степенных животных носятся статистические и аналитические алгоритмы, которые сжимают, выбирают и превращают данные в информацию. Обучающиеся алгоритмы поглощают эту информацию, переваривают ее и дают нам знание.