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

Во время битвы за Британию [17] Авиационное сражение Второй мировой войны, продолжавшееся с 10 июля по 30 октября 1940 года. Термин «битва за Британию» впервые использовал Уинстон Черчилль, назвав так попытку Третьего рейха завоевать господство в воздухе над югом Англии и подорвать боевой дух британского народа. Королевские ВВС выстояли, несмотря на значительный перевес люфтваффе. Немецкие летчики недоумевали: куда бы они ни летели, их всегда поджидали британские самолеты. У Великобритании было секретное оружие: радар, который замечал самолеты противника задолго до того, как тот входил в ее воздушное пространство. Машинное обучение – как радар, который сканирует будущее. Он позволяет не просто реагировать на ходы неприятеля, а предвосхищать их и рушить его планы.

Близкий каждому пример – так называемая полицейская профилактика. Благодаря прогнозированию тенденций в преступном мире, стратегическому распределению патрулей в наиболее опасных районах города и другим мерам правоохранительные органы эффективно выполняют задачи, которые без этих технологий потребовали бы больших сил. Работа полиции – будь то выявление мошенничества, раскрытие преступных сетей или старая добрая патрульная служба – во многом схожа с асимметричными боевыми действиями, и здесь находят применение многие из соответствующих методик обучения.

Машинное обучение играет все большую роль в военном деле. Обучающиеся алгоритмы могут развеять «туман войны»: анализ изображений, полученных при рекогносцировке, обработка рапортов после боя, составление картины положения для командира. Обучение усилит интеллект боевых роботов, поможет им ориентироваться, приспосабливаться к местности, отличать вражескую технику от гражданской, правильно целиться. Робот AlphaDog, разработанный Агентством по перспективным оборонным проектам, может нести солдату снаряжение. C помощью обучающихся алгоритмов дроны смогут летать автономно. Пока они отчасти контролируются людьми, но все идет к тому, что один пилот станет управлять все б о льшим и б о льшим роем летательных аппаратов. В армии будущего обучающихся алгоритмов будет значительно больше, чем солдат, а это спасет множество жизней.

Тенденции в мире технологий приходят и уходят, но в машинном обучении необычно то, что, несмотря на все трудности, оно продолжает развиваться. Первым крупным всплеском популярности стало прогнозирование взлетов и падений на рынках ценных бумаг, появившееся в конце 1980‑х годов. Следующей волной стал анализ корпоративных баз данных, который начал довольно активно внедряться в середине 1990‑х годов, а также такие области, как прямой маркетинг, управление работой с клиентами, оценка кредитоспособности и выявление мошенничества. Затем пришел черед интернета и электронной коммерции, где автоматизированная персонализация быстро стала нормой. Когда лопнувший пузырь доткомов нанес удар по этому бизнесу, приобрело популярность использование машинного обучения для поиска в интернете и размещения рекламы. События 11 сентября бросили машинное обучение на передовую войны с террором. Web 2.0 принес с собой целый спектр новых применений – от анализа социальных сетей до определения, что блогеры пишут о продукции данной компании. Параллельно ученые всех мастей все чаще обращались к масштабному моделированию. В первых рядах шли молекулярные биологи и астрономы. Едва наметился кризис на рынке недвижимости, как таланты стали перетекать с Уолл-стрит в Кремниевую долину. На 2011 год пришелся пик популярности мема [18] Единица культурной информации. Мемом может считаться любая идея, символ, манера или образ действия, осознанно или неосознанно передаваемые от человека к человеку посредством речи, письма, видео, ритуалов, жестов и так далее. о больших данных, и машинное обучение оказалось прямо в центре глобального экономического кризиса. Сегодня, кажется, сложно найти область приложения человеческих усилий, не затронутую машинным обучением, включая неочевидные на первый взгляд сферы, например музыку, спорт и дегустацию вин.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Потоковое мультимедиа в интернете. Пользователь медиапроигрывателя Pandora выбирает музыкального исполнителя, после чего система ищет похожие композиции, используя около 400 музыкальных характеристик. С помощью функций «нравится» или «не нравится» слушатель часто может настроить «радиостанцию» по своему вкусу. Здесь и далее, если не указано иное, прим. ред.

Действенная архитектура данных для быстрого агрегирования многомерной информации. Куб данных может быть реализован на основе универсальных реляционных баз данных или специализированным программным обеспечением.

GMAT (Graduate Management Admission Test) – стандартизованный тест для определения способности успешно обучаться в бизнес-школах.

Уиллард Митт Ромни (Willard Mitt Romney, род. 1947) – американский политик. Был кандидатом в президенты США на выборах 2012 года от Республиканской партии.

Имеется в виду суперкомпьютер IBM, оснащенный системой искусственного интеллекта, который был создан группой исследователей под руководством Дэвида Феруччи. В феврале 2011 года для проверки возможностей Watson он принял участие в телешоу Jeopardy!. Его соперниками были Брэд Раттер – обладатель самого большого выигрыша в программе, – и Кен Дженнингс – рекордсмен по длительности беспроигрышной серии. Watson одержал победу, получив миллион долларов, в то время как Дженнингс и Раттер получили по 300 и 200 тысяч соответственно.

Один из подходов в области искусственного интеллекта, когнитивной науки (когнитивистики), нейробиологии, психологии и философии сознания.

Берет свои истоки из теоремы Байеса, одной из основных теорем элементарной теории вероятностей, и названа в честь Томаса Байеса (1702–1761) – английского математика и священника, который первым предложил использование теоремы для корректировки убеждений, основываясь на обновленных данных.

Секвенирование (от лат. sequentum – последовательность) – определение аминокислотной или нуклеотидной последовательности биополимеров (белков и нуклеиновых кислот – ДНК и РНК).