Если представить обработку данных в виде экосистемы, обучающиеся алгоритмы будут в ней суперхищниками. Базы данных, поисковые роботы, индексаторы и так далее — это травоядные, мирно пасущиеся на бескрайних лугах данных. Статистические алгоритмы, оперативная аналитическая обработка и так далее — просто хищники. Без травоядных не обойтись, потому что без них все остальное бы умерло, однако у суперхищника жизнь интереснее. Поисковый робот, как корова, пасется в интернете — поле мирового масштаба, а каждая страница в нем — травинка. Робот пощипывает травку, копии страниц оседают на его жестком диске. Затем индексатор создает список страниц, где встречается каждое слово, во многом как предметный указатель в конце книги. Базы данных похожи на слонов: они большие, тяжелые и никогда ни о чем не забывают. Среди этих степенных животных носятся статистические и аналитические алгоритмы, которые сжимают, выбирают и превращают данные в информацию. Обучающиеся алгоритмы поглощают эту информацию, переваривают ее и дают нам знание.
Эксперты по машинному обучению — элита, каста священников среди ученых-информатиков. Многие компьютерщики, особенно старшего поколения, понимают машинное обучение не так хорошо, как им хотелось бы. Дело в том, что компьютерные науки традиционно следовали в русле детерминизма, а в машинном обучении нужно мыслить в категориях статистики. Если какое-то правило, скажем, отмечать определенные письма как спам, срабатывает в 99, а не в 100 процентах случаев, это не значит, что в нем какая-то ошибка: может быть, это лучшее, что можно сделать, и даже такая точность очень полезна. Различия в стиле мышления во многом послужили причиной, по которой Microsoft оказалось намного сложнее нагнать Google, чем в свое время Netscape. В конце концов, браузер всего лишь стандартная программа, а вот поисковая система требует другого склада ума.
Еще одна причина, по которой эксперты по машинному обучению слывут сверхумниками, заключается в том, что в мире их намного меньше, чем надо, даже по меркам компьютерных наук. Тим О’Райли, гуру в области технологий, утверждает, что «специалист по обработке данных» — самая востребованная вакансия в Кремниевой долине. По оценке McKinsey Global Institute, в 2018 году в одних только Соединенных Штатах спрос на экспертов по машинному обучению будет превышать предложение на 140–190 тысяч человек. Кроме того, потребуется дополнительно полтора миллиона разбирающихся в данных управленцев. Поток программ, связанных с машинным обучением, оказался слишком внезапным и мощным — система образования просто не успевает за спросом, к тому же машинное обучение считается трудной специальностью, и учебники вполне могут вызвать неприятие математики. Однако сложность скорее мнимая: все важнейшие идеи машинного обучения можно выразить и без математики. Читая эту книгу, вы, может быть, даже поймаете себя на том, что изобретаете обучающиеся алгоритмы без всяких уравнений.
Промышленная революция автоматизировала ручной труд, информационная революция проделала то же с трудом умственным, а машинное обучение автоматизировало саму автоматизацию. Без него программирование стало бы узким горлом, сдерживающим прогресс. Если вы ленивый и не слишком сообразительный компьютерщик, машинное обучение для вас — идеальная специальность, потому что обучающиеся алгоритмы сделают всю работу сами, а вам достанутся только лавры. С другой стороны, обучающиеся алгоритмы могут оставить нас без работы, и поделом.
Подняв автоматизацию на невиданные высоты, революция машинного обучения вызовет огромные изменения в экономике и обществе, как в свое время интернет, персональные компьютеры, автомобили и паровой двигатель. Одна из областей, где изменения уже очевидны, — бизнес.
Почему бизнес рад машинному обучению?
Почему Google стоит намного дороже Yahoo? Обе компании зарабатывают на показе рекламы в интернете, и у той, и у другой прекрасная посещаемость, обе проводят аукционы по продаже рекламы и используют машинное обучение, чтобы предсказать, с какой вероятностью пользователь на нее кликнет (чем выше вероятность, тем ценнее реклама). Дело, однако, в том, что обучающиеся алгоритмы у Google намного совершеннее, чем у Yahoo. Конечно, это не единственная весьма серьезная причина разницы в капитализации. Каждый предсказанный, но не сделанный клик — упущенная возможность для рекламодателя и потерянная прибыль для поисковика. Учитывая, что годовая выручка Google составляет 50 миллиардов долларов, улучшение прогнозирования всего на один процент потенциально означает еще полмиллиарда долларов в год на банковском счету. Неудивительно, что Google — большая поклонница машинного обучения, а Yahoo и другие конкуренты изо всех сил пытаются за ней угнаться.
Реклама в сети — всего лишь один из аспектов более широкого явления. На любом рынке производители и потребители перед тем, как заключить сделку, должны выйти друг на друга. До появления интернета основные препятствия между ними были физическими: книгу можно было купить только в книжном магазине поблизости, а полки там не безразмерные. Однако теперь, когда книги можно в любой момент скачать на «читалку», проблемой становится колоссальное число вариантов. Как тут искать, если на полках книжного магазина стоят миллионы томов? Это верно и для других информационных продуктов: видео, музыки, новостей, твитов, блогов, старых добрых сайтов. Это также касается продуктов и услуг, которые можно получить на расстоянии: обуви, цветов, гаджетов, гостиничных номеров, обучения, инвестиций и даже поисков работы и спутника жизни. Как найти друг друга? Это определяющая проблема информационной эры, и машинное обучение помогает ее решить.
В процессе развития компании можно выделить три фазы. Сначала 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
