Кто и как должен обслуживать экспоненциальный рост? О книге Педро Домингоса «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир».

Независимо от сферы деятельности следует понимать, хотя бы в общих чертах, что такое машинное обучение. 

В основном я читаю быстро, и дело не столько в приемах скорочтения, сколько в том, что обычно мысли кочуют из книги в книгу, и текст пропускаешь абзацами, а то и страницами, фокусируясь лишь на новых мыслях. А поскольку оных не так много, да еще когда из этого набора мыслей вытаскиваешь что-то особенно интересное, требующее глубокого осмысления, так от книги совсем немного остается…

С «верховным алгоритмом» фокус не удался. Читал медленно, вдумчиво. Дольше «сидел» разве что на текстах Г.П. Щедровицкого. Книга действительно глубокая. Она, конечно, не открывает информации о создании обучающих алгоритмов – это не учебник для специалистов, но дает основу довольно понятно и четко. Педро Домингос – один из ведущих ученых-практиков в области машинного обучения и копает он глубоко. Что ценно – в книге подробно рассмотрены все пять известных на сегодня алгоритмов машинного обучения, два из которых созданы на основе разработок наших с вами соотечественников – есть, чем гордиться. Рассматривая все направления машинного обучения, автор дает их подоснову, подробно рассматривает плюсы и ограничения каждого подхода, рассматривает область применения.

Да, почему «верховный алгоритм»? Здесь полная аналогия с ТРИЗ, с тем временем, когда она переживала период «борющихся школ» - каждый более-менее заметный специалист создавал свою трактовку и преподносил ее как наиболее совершенное творение. Примерно то же самое происходит сегодня в бурно развивающейся сфере машинного обучения. Автор показывает интересную вещь – он утверждает, что все пять направлений не просто имеют свои плюсы и минусы и определенные классы задач, с которыми справляются лучше, чем их конкуренты. Все эти методы могут взаимно переходить один в другой, являясь как бы своеобразным прочтением чего-то одного, как языки мира, видимо, являются наследием некогда единого прото-языка. Это позволяет автору сделать вывод – вполне можно создать верховный алгоритм, который будет включать все пять версий в качестве подсистемы и контролировать их на верхнем уровне. Автор делится своими наработками – алгоритмом «Alchemy». Характерное название, подчеркивающее начало пути и то, сколь много еще предстоит сделать.

В общем, книгу однозначно рекомендую. Независимо от сферы деятельности следует понимать, хотя бы в общих чертах, что такое машинное обучение. В условиях экспоненциального роста технологий, человек будет иметь все меньше возможностей контролировать разработку алгоритмов. Пока человек реализует и опробует один, машина сгенерирует и протестирует их тысячи. Тягаться с машиной на этом поприще бессмысленно. Но у машины нет целей и ей недостижимо творчество в том понимании, которым обладает человек. Машина лишь автоматизирует рутинные операции. Отсюда вывод – не надо конкурировать с машинами, это бессмысленно. Все что требуется – это поставить машину себе на службу. Не стоит гоняться наперегонки с лошадью, говорит автор. Не лучше ли попробовать оседлать ее?

Картинка из книги – 5 алгоритмов машинного обучения:

О книге Педро Домингоса «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир» на сайте издательства.

 

© Антон Кожемяко.

 


Комментарии

Читайте также

Показать больше записей