Этем Алпайдин. Машинное обучение. Новый искусственный интеллект

Машинное обучение (ML или machine learning) в перспективе способно порождать и совершенствовать искусственный интеллект. Эта книга представляет собой научно-популярное издание, дающее общее представление о машинном обучении, описывает суть основных алгоритмов обучения без излишнего погружения в технические подробности и обсуждает примеры их применения на уровне, достаточном для понимания базовых основ. Эта книга, выпущенная издательством MIT Press в Кембридже, предназначена для широкого круга читателей.

Последние полвека мы живем во все более тесном общении с компьютерами, которые находят все новые применения, изменяя нашу жизнь так, чтобы было проще работать. Когда наши компьютеры станут еще умнее, среда, в которой мы живем, тоже изменится.  Каждый век прибегает к технологиям своего времени. Если бы мы каким-то образом вернулись на пару тысяч лет назад и передали римлянам или византийцам технологию сотовой связи, едва ли это как-то улучшило качество их жизни и сделало счастливее. Новые изобретения должны соответствовать остальным условиям жизни. Мир, в котором машины будут обладать человеческим интеллектом, станет совершенно другим миром.

Когда мы достигнем такого интеллектуального уровня? Как долго для этого нужно учиться? Это нам еще только предстоит увидеть. Машинное обучение кажется самым перспективным способом добраться до новых горизонтов. Мы уже сейчас работаем с большими данными, а завтра они станут еще больше. Датчики становятся дешевле и точнее, дают больше данных, возникает Интернет вещей. Растет и мощность компьютеров. Изобретаются новые технологии и материалы, например, графен. Новые продукты разрабатывают и производят быстрее с использованием 3D-печати и все больше продуктов будут становиться умными.

Машинные обучаемые системы становятся все более интеллектуальными, хотя современные глубокие сети недостаточно глубоки: они могут обучаться абстрагированию в некотором ограниченном контексте, например, для распознавания рукописных знаков или подмножества объектов. Но возможности компьютеров меркнут в сравнении с возможностями коры головного мозга. Можно обучить систему некоторому лингвистическому абстрагированию на больших объемах текста, но она будет далека от истинного понимания. Как будут масштабироваться наши алгоритмы обучения, остается открытым вопросом. Оптимизм основывается на том, что такую же самообучающуюся модель представляет собой наш мозг. Но масштабирование окажется трудным. Мы рождаемся с готовым речевым аппаратом, но нам требуются годы наблюдений и упражнений, чтобы начать связно говорить.

Надежду подкрепляет то, что самообучаемые машинные системы видимо смогут удовлетворять какую-то практическую потребность и однажды станут продаваемым продуктом. Как показывает опыт, монетизация подстегивает исследования и разработки куда сильнее, чем научное любопытство. Становясь интеллектуальными, самообучающиеся системы найдут применение во все более умных продуктах и услугах.

Эта небольшая книга содержит не только базовый обзор возможностей и перспектив машинного обучения, но рассказывает о том, как машины обучаются: о распознавании образов, нейронных сетях и глубоком обучении, обучении кластерам и рекомендациям, обучении действию. Полтора десятка страниц в конце книги содержат ценный словарь терминов, а фактически —  англо-русский толковый словарь, вводящий читателя в круг понятий и терминов, пока отсутствующих в нашем тезаурусе.

Автор Этем Алпайдин (Ethem Alpaydin) — профессор департамента компьютерного инжиниринга Bogaziçi University в Стамбуле, автор ряда книг по ML, выпущенных MIT Press.

Этем Алпайдин. Машинное обучение. Новый искусственный интеллект (Machine Learning. The New AI). — М.: Альпина Паблишер, Издательская группа «Точка», 2017. — 208 с. — Твердый переплет. — (Серия «Завтра это будут знать все»).