Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир. Педро Домингос

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ все делается вручную: владельцы семейного магазинчика знают своих клиентов лично и в соответствии с этим заказывают, выставляют и рекомендуют товары. Это мило, но не позволяет увеличить масштаб. На втором, и самом неприятном, этапе компания вырастает настолько, что возникает необходимость пользоваться компьютерами. Появляются программисты, консультанты, менеджеры баз данных, пишутся миллионы строк кода, чтобы автоматизировать все, что только можно. Компания начинает обслуживать намного больше людей, однако качество падает: решения принимаются на основе грубой демографической классификации, а компьютерные программы недостаточно эластичны, чтобы подстроиться под бесконечную изменчивость человечества.

      В какой-то момент программистов и консультантов начинает просто не хватать, и компания неизбежно обращается к машинному обучению. Amazon не может изящно заложить в компьютерную программу вкусы всех своих клиентов, а Facebook не смогла бы написать программу, чтобы выбрать обновления, которые понравятся каждому из пользователей. Walmart ежедневно продает миллионы продуктов. Если бы программисты этой торговой сети попытались создать программу, способную делать миллионы выборов, они бы работали целую вечность. Вместо этого компании спускают с цепи обучающиеся алгоритмы, науськивают их на уже накопленные горы данных и дают им предсказать, чего хотят клиенты.

      Алгоритмы машинного обучения пробиваются через информационные завалы и, как свахи, находят производителей и потребителей друг для друга. Если алгоритмы достаточно умны, они объединяют лучшее из двух миров: широкий выбор, низкие затраты огромной корпорации и индивидуальный подход маленькой компании. Обучающиеся алгоритмы не идеальны, и последний шаг в принятии решения все равно остается за человеком, но они разумно сужают выбор, чтобы человеку было под силу принять решение.

      Сегодня очевидно, что переход от компьютеров к интернету, а затем к машинному обучению был неизбежен. Компьютеры сделали возможным интернет, тот породил поток данных и проблему безграничного выбора, а машинное обучение использует потоки данных, чтобы решить проблему безграничного выбора. Чтобы сдвинуть спрос от «одного размера на всех» до длинного, бесконечно разнообразного списка вариантов, одного интернета мало. У Netflix может быть хоть сто тысяч разных DVD-дисков, но, если клиент не знает, как найти то, что ему понравится, он будет по умолчанию выбирать хиты. И только когда Netflix обзавелся обучающимся алгоритмом, который угадывает ваши вкусы и советует музыку, длинный хвост менее популярных исполнителей «взлетел».

      Когда-нибудь произойдет неизбежное: обучающиеся алгоритмы станут незаменимым посредником и в них сосредоточится власть. Алгоритмы Google во многом определяют, какую информацию вы видите, Amazon – какие продукты вы покупаете, а Match.com – с кем вы станете встречаться. Последний этап – выбрать из предложенных алгоритмом СКАЧАТЬ