nevrologija-krasnojarsk.ru

Машинное обучение, которому посвящена книга «Верховный алгоритм» — это термин, обозначающий способность компьютерных программ к самообучению. Самые простые из них сегодня используют Google, Netflix, Amazon и некоторые другие компании для персонализации ответов на запросы пользователей. Но уже есть алгоритмы и посложней.

И это лишь начало новой эры машинного обучения. Пока можно подсчитывать все «за» и «против», анализировать доводы противников и сторонников машинного обучения, готовить пути отступления в войне с искусственным разумом или готовиться почивать на лаврах — но время, как обычно, покажет, истинное положение вещей. Причем, вероятно, очень скоро.

Подготовлено по материалам книги «Верховный алгоритм».

Проблема даже не в том, станут ли когда-либо компьютеры настолько развиты, что поработят людей, а в том, что уже сегодня мир практически захвачен …глупыми компьютерами. Пример: купив, скажем, часы в Amazon, мы видим, как рекламный робот заваливает нас предложениями со множеством других часов. Но зачем нам часы, если мы их только что купили?

Яркий пример работы новых технологий: президентские выборы в США в 2012 году. Один из претендентов использовал классические методы опросов и целевых аудиторий, другой доверился обучающимся алгоритмам.

Нам кажется естественным, что для решения двух различных задач необходимы две разных программы. Например, банковская программа по выдаче кредитных карт не сможет сыграть с вами в шахматы. Но в машинном обучении один и тот же алгоритм умеет делать разные вещи! Необходимы лишь данные, на которых можно учиться.

Знаменитый ученый Стивен Хокинг заявил, что людям необходимо обратить пристальное внимание на эволюцию компьютеров и связанную с ней проблему возможного появления искусственного интеллекта. Но автор книги «Верховный алгоритм» Педро Домингос утверждает, что человечеству, находящемуся на пороге открытия искусственного разума, ничего не угрожает. И прежде всего потому, что у компьютерной программы нет собственной воли. Зато у них есть множество самых разных свойств и качеств, которые уже сейчас мы видим в действии. Рассмотрим несколько из них.

По некоторым данным, Агентство национальной безопасности США перехватывает больше миллиарда звонков и сообщений по всей планете. Естественно, что у агентства нет столько сотрудников, чтобы прослушать все разговоры и прочитать все сообщения. Раньше для поиска подозрительных звонков использовались ключевые слова, но эту методику легко обмануть — достаточно назвать бомбу праздничным пирогом. Поэтому в XXI веке за проблему взялось машинное обучение — и уже предотвратило несколько десятков реальных угроз.

Еще одна особенность машинного обучения в том, что если злоумышленники меняют свое поведение с целью маскировки и обмана программы, то она сама распознает эти изменения на фоне обычного поведения других людей.

Обложка поста отсюда.

Результат голосования превзошел самые смелые ожидания и прогнозы: победа второго кандидата (собственно, он до сих пор в должности) во всех ключевых штатах. Суть метода — многократное компьютерное моделирование предстоящих выборов на основе базы данных по избирателям, собранной в соцсетях, анкетах и шопинг-статистике. Заключительный этап — точечная агитация силами волонтеров на основе выводов программы.

В современном мире хакерским атакам почти ежедневно подвергаются правительства, банки, госучреждения и компании. Если создавать «противоядия» вручную, на это не хватит ни специалистов, ни времени. Поэтому уже сегодня на помощь приходят обучающиеся алгоритмы.