Работая над этой книгой, я представлял себе несколько разных, но пересекающихся групп читателей.
Если вам просто любопытно, откуда столько шума вокруг больших данных и машинного обучения, и вы подозреваете, что тут все не так просто, как пишут в газетах, вы правы! Эта книга станет для вас своеобразным путеводителем.
Если вы интересуетесь прежде всего применением машинного обучения в бизнесе, она поможет вам 1) стать более разборчивым потребителем аналитики; 2) получить максимальную отдачу от своих специалистов по обработке и анализу информации; 3) избежать ловушек, которые убили столь многие проекты по добыче данных; 4) узнать, какие области можно автоматизировать без затрат на ручное кодирование программ; 5) уменьшить жесткость своих информационных систем и 6) предвидеть появление ряда новых технологий, которые уже не за горами. Я много раз наблюдал, как деньги и время уходят впустую из-за того, что проблемы решаются неправильным обучающимся алгоритмом, и как неверно интерпретируют то, что алгоритм сообщает. Чтобы избежать фиаско, достаточно лишь прочитать эту книгу.
Если вы сознательный гражданин или если вы отвечаете за решение социальных, государственных вопросов, возникших после появления больших данных и машинного обучения, эта книга станет для вас азбукой новой технологии. Не углубляясь в скучные подробности, вы узнаете, что эта технология собой представляет, к чему может привести, что она умеет, а чего нет. Вы увидите, в чем состоят реальные проблемы — от защиты частной жизни до рабочих мест в будущем и этики боевых роботов — и как к ним подступиться.
Если вы ученый или инженер, машинное обучение — мощнейший инструмент, который очень вам пригодится. Старые, проверенные временем статистические подходы не спасут вас в век больших (и даже средних) объемов данных. Для точного моделирования большинства явлений понадобятся нелинейные подходы машинного обучения, и оно несет с собой новое научное мировоззрение. В наши дни любят злоупотреблять выражением «смена парадигмы», но я уверен, что тема моей книги именно так и звучит.
Даже если вы эксперт по машинному обучению и уже знакомы с большинством освещаемых мной тем, вы найдете в книге много свежих идей, экскурсов в историю, полезных примеров и аналогий. Я очень надеюсь, что это поможет вам по-новому взглянуть на машинное обучение и, может быть, даже по-новому направит ваши мысли. Полезно сорвать то, что висит на нижних ветках, однако не стоит терять из виду и то, что расположено чуть выше. (Кстати, прошу простить мне поэтическую вольность — эпитет «Верховный» в отношении универсального обучающегося алгоритма.)
Если вы учащийся любого возраста: старшеклассник, выбирающий, где учиться, студент старших курсов, размышляющий, идти ли в науку, или маститый ученый, планирующий изменение карьеры, моя книга, надеюсь, заронит в вас искорку интереса к этой захватывающей области знания. В мире остро не хватает специалистов по машинному обучению, и, если вы решите к нам присоединиться, можете быть уверены: вас ждут не только захватывающие мгновения и материальные блага, но и уникальный шанс послужить обществу. А если вы уже осваиваете машинное обучение, надеюсь, эта книга поможет вам лучше сориентироваться в теме. Если в своих поисках вы случайно наткнетесь на Верховный алгоритм, ради этого мне стоило браться за перо.
И последнее, но не менее важное. Если вы хотите ощутить вкус чуда, машинное обучение — настоящий пир для ума. Примите приглашение и угощайтесь!
ГЛАВА 1
РЕВОЛЮЦИЯ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Мы живем в эпоху алгоритмов. Всего поколение-другое назад слово «алгоритм» у большинства людей вызвало бы лишь непонимание. Cегодня алгоритмы проникли во все уголки нашей цивилизации. Они вшиты в ткань повседневной жизни и нашли себе место не только в мобильных телефонах и ноутбуках, но и в автомобилях, квартирах, бытовой технике и игрушках. Так, банк — гигантское хитросплетение алгоритмов, а люди просто слегка регулируют настройки то тут, то там. Алгоритмы составляют расписание полетов, а затем ведут самолеты. Алгоритмы управляют производством, торговлей, снабжением, подсчитывают выручку и занимаются бухгалтерией. Если все алгоритмы вдруг перестанут работать, настанет конец света — такого, каким мы его знаем.
Алгоритм — определенная последовательность инструкций, диктующая компьютеру его действия. Компьютеры состоят из миллиардов крохотных переключателей — транзисторов, и алгоритмы включают и выключают эти транзисторы миллиарды раз в секунду.
Самый простой алгоритм — «нажми переключатель». Положение одного транзистора — одна единица информации: «один», если транзистор включен, и «ноль», если выключен. Единичка где-то в компьютерах банка информирует, превысили ли вы кредит. Еще одна единичка в недрах Управления социального обеспечения сообщает, живы вы или уже умерли.
Второй простейший алгоритм — «соедини два бита». Клод Шеннон, признанный отец теории информации, первым осознал, что включение и выключение транзисторов в ответ на действия других транзисторов — это, в сущности, логический вывод. (Этой теме он посвятил свою дипломную работу в Массачусетском технологическом институте — самую важную дипломную работу в истории.) «Транзистор A включается, только если включены транзисторы B и C» — это крохотное логическое рассуждение. «A включается, когда включен либо B, либо C» — еще одна крупица логики. «A включается всегда, когда выключен B, и наоборот» — третья операция. Хотите верьте, хотите нет, любой алгоритм, как бы сложен он ни был, сводится всего к трем операциям: И, ИЛИ и НЕ. Используя для этих операций специальные символы, можно представить простые алгоритмы в виде диаграмм. Например, если у человека грипп или малярия и ему надо принять лекарство от температуры и головной боли, это можно выразить следующим образом:
Соединяя множество подобных операций, можно составлять очень сложные цепочки логических рассуждений. Люди часто думают, что вся суть компьютеров в вычислениях, но это не так. Сердце компьютеров — логика. Из логики в компьютере состоят и числа, и арифметика, и все остальное. Хотите сложить два числа? Есть комбинация транзисторов, которая это сделает. Хотите победить чемпиона в «Своей игре»? Для этого тоже найдется комбинация (естественно, она будет намного больше).
Однако строить новый компьютер для каждой новой задачи, которая нам придет в голову, было бы невероятно дорого, поэтому современный компьютер представляет собой большую совокупность транзисторов, способных решать много разных задач в зависимости от того, какие из них активны. Микеланджело говорил, что вся его работа — увидеть статую в глыбе мрамора и открыть ее миру, убрав лишнее. Аналогично алгоритмы «отсекают» избыточные транзисторы в компьютере, пока не обнажается нужная функция, будь то автопилот авиалайнера или новый мультфильм студии Pixar.
Алгоритм — не просто произвольный набор инструкций. Чтобы компьютер его выполнил, указания должны быть достаточно точными и однозначными. Например, кулинарный рецепт — это не алгоритм, потому что не задает однозначного порядка действий и не объясняет, что делать на каждом этапе. Например, сколько именно сахара умещается в столовую ложку? Любой человек, который хоть раз пробовал готовить по незнакомому рецепту, знает, что может получиться и восхитительное блюдо, и не пойми что. А алгоритмы всегда дают идентичный результат. При этом, даже если указать в рецепте ровно 15 граммов сахара, это по-прежнему не решает проблему, потому что компьютер не знает ни что такое сахар, ни что такое грамм. Если бы мы захотели запрограммировать робота-повара для выпечки тортов, пришлось бы научить его узнавать сахар на видео, научить брать ложку и так далее (ученые все еще над этим работают). Компьютер должен знать, как выполнять алгоритм — вплоть до включения и выключения конкретных транзисторов, поэтому рецепт готовки очень далек от алгоритма.
