Педро Домингос - Верховный алгоритм

Если террористы смешаются с толпой футбольных фанатов, то обу­чающиеся алгоритмы смогут распознать их лица. Если террористы изобретут необычные взрывные устройства, алгоритмы обнаружат их. Алгоритмы могут решать и более тонкие задачи: связывать между собой события, которые по отдельности выглядят безобидными, но вместе складываются в зловещую схему. Такой подход мог бы предотвратить теракты 11 сентября 2001 года. Есть и еще один аспект. В ответ на действия обученной программы злоумышленники будут менять поведение, чтобы обвести ее вокруг пальца, и станут выделяться на фоне обычных людей, которые ведут себя по-прежнему. Чтобы этим воспользоваться, машинное обучение нужно объ­единить с теорией игр. В прошлом я работал над этой темой: надо не просто уметь побеждать сегодняшнего противника, но учиться парировать действия, которые он может предпринять против твоего алгоритма. К тому же учет плюсов и минусов различных действий, который возможен благодаря теории игр, может помочь найти правильный баланс между частной жизнью и безопасностью.

Во время битвы за Британию17 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.

Куда мы идем?

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 мема18 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.