Цитаты из книг — Педро Домингос

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,…

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.…

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…

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.

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…

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…

Программист — человек, пишущий алгоритмы и кодирующий их, — маленький бог, создающий вселенные по своему желанию. Можно даже сказать, что сам Господь тоже был программистом, ведь в Книге Бытия он творил с помощью слов, а не руками.

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.

Таким же образом, как культура эволюционировала вместе с увеличением объема головного мозга, мы будем эволюционировать вместе с нашими творениями. Так было всегда: не изобрети люди огонь и копья, они были бы физически другими. Мы Homo technicus в той же мере, что и Homo sapiens.

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.

В книге The Extended Phenotype Ричард Докинз показывает, что природа изобилует примерами генов, власть которых выходит за пределы организма животного, — от кукушечьих яиц до бобровых хаток. Технологии — расширенный фенотип человека, то есть мы можем управлять ими, даже если их сложность намного превышает наше понимание.

В опасениях, что разумные машины возьмут верх, нет ничего удивительного, потому что единственные известные нам разумные сущности — люди и другие животные, и у них, несомненно, есть собственная воля. Однако разум и воля не обязательно должно быть связаны, или, точнее, они не обязательно будут находиться в том же самом…

Расслабьтесь. Шансы, что искусственный интеллект, вооруженный Верховным алгоритмом, захватит мир, равны нулю. Причина проста: в отличие от людей компьютеры не обладают собственной волей. Они порождение инженеров, а не эволюции. Даже бесконечно мощный компьютер будет всего лишь продолжением нашей воли, и бояться нам нечего.

Машинное обучение — последняя соломинка: когда компьютеры начнут программировать себя самостоятельно, все надежды взять их под контроль, безусловно, окажутся потеряны. Выдающиеся ученые, например Стивен Хокинг, призвали немедленно начать исследования на эту тему, потому что потом будет слишком поздно.

Три алгоритма — ученым в небесных шатрах, Семь — инженерам, живущим в дворцах серверов, Девять — смертным магнатам, чей жребий — забвение и прах. А один — искусственному разуму на троне тьмы, В мрачном крае обучения, где залежи данных. Один алгоритм правит всеми, один их отыщет, Один соберет их и накрепко свяжет во тьме В…

Сохранится и еще одна очень важная профессия для людей с техническим складом ума: присматривать за компьютерами. На самом деле для этого нужно быть не просто инженером, и в итоге к этому может свестись работа всего человечества: мы будем определять, чего хотим от машин, и контролировать, дают ли они то, что надо.

Это не соревнование человека с машиной, а конкуренция человека, вооруженного машиной, с человеком без таковой. Данные и интуиция — как конь и наездник: не надо пытаться обогнать лошадь, надо ее оседлать.

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.)