«Верховный алгоритм» kitobidan iqtiboslar
В рассказе «Фунес памятливый» Хорхе Луис Борхес повествует о встрече с молодым человеком с идеальной памятью. Сначала такой дар может показаться редким везением, но на самом деле это ужасное проклятье. Фунес может вспомнить точную форму туч в небе в произвольный момент времени в прошлом, но ему сложно понять, что собака, которую он видел сбоку в 15:14, — та же самая собака, которую он видел спереди в 15:15, и он каждый раз удивляется собственному отражению в зеркале. Фунес неспособен обобщать, поэтому для него две вещи одинаковы, только если они выглядят идентично, вплоть до мелочей. Неограниченное обучение правилам похоже на Фунеса и совершенно неработоспособно. Учиться — значит забывать о подробностях в той же степени, как помнить о важных элементах. Компьютеры — высшее проявление синдрома саванта: они без малейших проблем запоминают все, но хотим мы от них не этого
Ньютон говорил, что чувствует себя мальчишкой, играющим на берегу: он берет то камушек, то ракушку, а перед ним лежит огромный, неизведанный океан истины. Прошло три столетия, и мы собрали удивительную коллекцию гальки и раковин, но великий неизведанный океан все так же простирается перед нами и играет лучиками надежды. Мой подарок — это лодка машинного обучения, и пришло время поднять паруса.
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.
Точность на данных, которые алгоритм еще не видел, — настолько строгий критерий, что многие научные теории его не проходят. От этого они не становятся бесполезными, ведь наука — это не только предсказания, но и объяснение и понимание, однако в итоге, если модели не делают точных прогнозов на новых данных, нельзя быть уверенным, что лежащие в основе явления по-настоящему поняты и объяснены. А для машинного обучения тестирование на скрытых данных незаменимо, потому что это единственный способ определить, случилось ли с обучающимся алгоритмом переобучение.
Итак, если Верховный алгоритм существует, на что он похож? На первый взгляд, очевидный ответ — на запоминание. Просто запоминай все, что видишь, и через некоторое время увидишь все, что только можно увидеть, и таким образом узнаешь все, что только можно узнать.
Хотите верьте, хотите нет, любой алгоритм, как бы сложен он ни был, сводится всего к трем операциям: И, ИЛИ и НЕ.
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.
Машинное обучение — это то, что получается, когда необъяснимая эффективность математики сливается с необъяснимой эффективностью данных.
Третий и, наверное, самый серьезный повод для беспокойства — то, что, как джинн из сказки, машины начнут давать нам то, чего мы просим, а не то, чего мы на самом деле хотим. Это не гипотетический сценарий: обучающиеся алгоритмы постоянно так поступают.
Лучший способ не потерять работу — самому ее автоматизировать и сосредоточиться на тех ее аспектах, на которые вам не хватало времени и которые компьютер пока не может освоить. (Если таких аспектов нет, опередите события и поищите новую работу прямо сейчас.)
