20.12.2016  Мнения, Искусственный интеллект

Количество публикаций, посвященных большим данным (Big Data) и машинному обучению (machine learning), увеличивается каждый день (а то и вовсе ежечасно). И хотелось бы взглянуть на эту проблематику с точки зрения инженера-разработчика. Как известно, есть три этапа становления любой научной теории: «Это невозможно. Это еще не доказано. Это общеизвестно». Попробуем посмотреть на машинное обучение в этом контексте. Введение Умные машины всегда будоражили наше воображение (особенно разного рода утопичными и апокалиптическими картинками). Что же произошло в наши дни? В машинном обучении можно выделить три основные составляющие: вычислительный ресурс, математические методы и данные, на которых алгоритмы обучаются. Сегодня вычислительные мощности, тем более где-нибудь в облаке AWS, более чем доступны, данных человечество накопило тоже довольно много, нужная математика тоже наработана. Более того, социальные сети ежесекундно генерируют массу информации (по большей части, информация это «мусорная», ну не станет моя жизнь лучше, если соседка по этажу выставит на всеобщее обозрение фото своей кошки). Но факт есть факт. Один только Facebook за весьма не долгое время своего существования создал петабайтов больше, чем человечество накопило знаний за свою историю. Поэтому разговоры об алгоритмах машинного обучения, способных обработать и, в конечном итоге, монетизировать все эти данные, слышны со всех сторон. Вопрос в том, что в этой дискуссии правда, а что (пока еще?) научная фантастика ... читать далее.