Педро Домингос - Верховный алгоритм

Эту книгу хорошо дополняют:

Искусственный интеллект

Ник Бостром

Красота в квадрате

Алекс Беллос

Теория игр

Авинаш Диксит и Барри Нейлбафф

Pedro Domingos

The Master Algorithm

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

Педро Домингос

Верховный алгоритм

Как машинное обучение изменит наш мир

Москва

«МАНН, ИВАНОВ И ФЕРБЕР»

2016

Информация

от издательства

Научные редакторы Александр Сбоев, Алексей Серенко

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

На русском языке публикуется впервые

Домингос, Педро

Верховный алгоритм: как машинное обучение изменит наш мир / Педро Домингос ; пер. с англ. В. Горохова ; [науч. ред. А. Сбоев, А. Серенко]. — М. : Манн, Иванов и Фербер, 2016.

ISBN 978-5-00100-172-0

Машинное обучение преображает науку, технологию, бизнес и позволяет глубже узнать природу и чело­веческое поведение. Программирующие сами себя компьютеры — одна из самых важных современных технологий, и она же — одна из самых таинственных.

Ученый-практик Педро Домингос приоткрывает завесу и впервые доступно рассказывает о машинном обучении и о поиске универсального обучающегося алгоритма, который сможет выуживать любые знания из данных и решать любые задачи. Чтобы заглянуть в будущее и узнать, как машинное обучение изменит наш мир, не нужно специального технического образования — достаточно прочитать эту книгу.

Все права защищены.

Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.

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

© Pedro Domingos, 2015

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

ПРОЛОГ

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 Pandora1 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 данных2, чтобы суммировать большой объем информации, смотрите на него под разными углами и подробно изучаете все самое важное. Если надо принять решение, какой макет сайта — А или В — привлечет больше перспективных клиентов, обученная система протестирует оба варианта и предоставит вам отчет. Надо заглянуть на сайт потенциального поставщика, а он на иностранном языке? Никаких проблем: Google автоматически его для вас переведет. Электронные письма удобно рассортированы по папкам, а во «Входящих» осталось только самое важное. Текстовый процессор проверяет за вас грамматику и орфографию. Вы нашли авиарейс для предстоящей командировки, но билет пока не покупаете, потому что, по прогнозу Bing Travel, цены вскоре станут ниже. Сами того не осознавая, вы ежечасно делаете намного больше работы, чем могли бы без помощи машинного обучения.

В свободную минуту вы проверяете, как там ваши вклады в фонде взаим­ных инвестиций. Большинство таких фондов используют обучающиеся алгоритмы для выбора перспективных акций, а одним из них вообще полностью управляет система на основе машинного обучения. Во время обеда вы выходите на улицу и думаете, где бы перекусить. Обучающаяся система Yelp в смартфоне вам поможет. Мобильные телефоны вообще под завязку наполнены обучающимися алгоритмами, которые без устали исправляют опечатки, узнают голосовые команды, корректируют ошибки передачи данных, считывают штрихкоды и делают много других полезных дел. Смартфон даже научился угадывать ваше следующее действие и давать полезные советы. Например, он подскажет, что встреча начнется позже, потому что самолет, на котором должен прилететь ваш гость, задерживается.

Если вы закончите работать поздно вечером, машинное обучение поможет без приключений дойти до машины на парковке: алгоритмы отслеживают видео с камеры наблюдения и дистанционно предупреждают охрану, когда замечают что-то подозрительное. Предположим, по дороге домой вы тормозите у супермаркета. Товары на полках расположены согласно указаниям алгоритмов с обучением: именно они решают, какие товары лучше заказать, что поставить в конце ряда и где место сальсе — в отделе соусов или рядом с чипсами тортильяс. На кассе вы расплачиваетесь кредитной карточкой. В свое время обученный алгоритм решил, что вам надо отправить предложение ее оформить, а затем одобрил вашу заявку. Другой алгоритм постоянно выискивает подозрительные операции и непременно предупредит вас, если ему покажется, что номер карточки украден. Третий алгоритм пытается понять, насколько вы удовлетворены. Если вы хороший клиент, но выглядите недовольным, вам отправят «подслащенное» предложение еще до того, как вы уйдете к конкурентам.

Вернувшись домой, вы подходите к почтовому ящику и находите там письмо от друга. Оно было доставлено благодаря алгоритму, который научил­ся читать написанные от руки адреса. Кроме письма в ящике лежит обычная макулатура, тоже отобранная для вас алгоритмами с обучением (ничего не поделаешь). Вы на минутку останавливаетесь, чтобы подышать свежим вечерним воздухом. Преступников в городе сильно поубавилось, с тех пор как полиция начала использовать статистическое обучение для прогнозирования вероятности правонарушений и направлять в проблемные районы патрульных. Вы ужинаете в кругу семьи и смотрите телевизор. В новостях показывают мэра. Вы за него проголосовали, потому что в день выборов он лично вам позвонил. Ему на вас указал обучающийся алгоритм, увидевший в вас ключевого не­определившегося избирателя. После ужина можно посмот­реть футбол. Обе команды подбирали игроков с помощью статистического обучения. Или лучше поиграть с детьми в Xbox? В таком случае обучающийся алгоритм в приставке Kinect будет отслеживать положение и движения вашего тела. Прежде чем отойти ко сну, вы принимаете лекарство, разработанное и протестированное с помощью алгоритмов с обучением. Не исключено, что даже ваш доктор пользовался машинным обучением при постановке диагноза, начиная с интерпретации рентгенограммы и заканчивая выводом на основе необычного набора симптомов.