ЭПИЛОГ

Итак, теперь вы знакомы с секретами машинного обучения. Механизм, который превращает данные в знание, перестал быть черным ящиком: вы знаете, как происходит волшебство, на что оно способно, а на что — нет. Вы познакомились с монстром сложности, проблемой переобучения, проклятием размерности и дилеммой изучения и применения. Вы в общих чертах знаете, как Google, Facebook, Amazon и другие компании поступают с данными, которые вы дарите щедрым потоком, и почему у них все лучше получается находить то, что вы просите, фильтровать спам и делать многое другое. Вы побывали в лабораториях, где ученые работают над машинным обучением, и теперь вам легче заглянуть в будущее, которое мы помогаем воплотить. В пути вы познакомились с пятью «племенами» машинного обучения и их верховными алгоритмами: символистами и обратной дедукцией, коннекционистами и обратным распространением ошибки, эволюционистами и генетическими алгоритмами, байесовцами и вероятностным выводом, аналогизаторами и методом опорных векторов. А поскольку вы прошли через всю эту обширную страну, посетили пограничные заставы, взбирались на высокие вершины, вы видите ландшафт даже лучше, чем многие специалисты, которые ежедневно занимаются своим участком работ. Вы можете заметить общие темы, похожие на подземные реки, и знаете, почему пять верховных алгоритмов, таких разных на первый взгляд, на самом деле просто пять граней одного универсального алгоритма.

Но путешествие далеко не закончилось. У нас в руках пока не сам Верховный алгоритм, а лишь мысли, предположения, на что он может быть похож. А если нам все еще не хватает чего-то фундаментального, того, что все мы работающие в этой области, увязшие в ее истории — не замечаем? Нам нужны свежие идеи, причем не просто варианты того, что у нас уже есть. Именно поэтому я написал эту книгу: мне хотелось дать толчок вашему воображению. В 2007 году, вскоре после учреждения премии Netflix, я предложил слушателям вечерних курсов по машинному обучению в Вашингтонском университете, где я преподаю, подготовить для нее проект. Одного из учеников — Джеффа Хоуберта — это зацепило. Он продолжил работу после завершения курсов и вошел в одну из двух команд-победительниц всего через два года после того, как впервые услышал о машинном обучении. Теперь ваша очередь. Чтобы больше узнать о машинном обучении, познакомьтесь с рекомендованной литературой, которую я привожу в конце книги. Скачайте некоторые наборы данных из архи­ва UCI () и поиграйте с ними. Когда будете готовы, загляните на  — сайт, посвященный соревнованиям по машинному обучению, и примите участие в одном-двух. Конечно, интереснее привлечь к работе товарищей. Если вы втянетесь, как Джефф, и станете профессиональным специалистом по обработке данных, добро пожаловать в самую захватывающую профессию в мире! Изобретайте новые алгоритмы машинного обучения, если вас не устраива­ют существующие, да и просто ради развлечения. Мое заветное желание — чтобы, прочитав мою книгу, вы отреагировали так же, как я, более двадцати лет назад впервые прочтя книгу по искусственному интеллекту: здесь столько работы, что просто не знаешь, с чего начать! Если когда-нибудь вы изобретете Верховный алгоритм, пожалуйста, не спешите его патентовать. Сделайте его код открытым. Верховный алгоритм слишком важен, чтобы им владел только один человек или организация. Его применения начнут множиться так быстро, что вы не будете успевать их лицензировать. А если вы решите создать стартап, не забудьте предоставить долю в нем каждому человеку, каждому ребенку на Земле.

Неважно, из любопытства или из профессионального интереса вы читали эту книгу: я надеюсь, что вы поделитесь новыми знаниями с друзьями и коллегами. Машинное обучение касается каждого из нас, и всем нам решать, что с ним делать. Теперь вы вооружены пониманием машинного обучения и находитесь в гораздо более выгодной позиции, чтобы размышлять над вопросами частной жизни и коллективного использования данных, трудоустройства в будущем, роботизированных вооружений, а также перспектив и угроз искусственного интеллекта. Чем больше людей будет разбираться в этих вопросах, тем больше вероятность, что мы избежим ловушек и найдем правильный путь — вот еще одна веская причина, по которой я взялся за эту книгу. Статистики знают, что делать прогнозы сложно, а информатики скажут, что лучший способ предсказать будущее — изобрести его. Но непроверенное будущее не стоит того, чтобы его изобретать.

Спасибо, что взяли меня своим проводником. На прощание у меня есть для вас подарок. 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.

Отправить