Что такое машинное обучение и почему оно может лишить вас работы

До недавних пор программистам приходилось писать сложные и очень точные инструкции даже для того, чтобы компьютеры могли выполнять самые простые задачи.

Языки программирования всегда развивались, но самым значительным достижением в этой области стало упрощение работы с кодом. Теперь компьютеры можно не программировать как раньше, а настраивать таким образом, чтобы они обучались сами.

Этот процесс, названный машинным обучением, обещает стать настоящим технологическим прорывом и может повлиять на любого человека, независимо от сферы его деятельности. Поэтому разобраться в теме будет полезно каждому из нас.

Что такое машинное обучение

Машинное обучение избавляет программиста от необходимости подробно объяснять компьютеру, как именно решать проблему. Вместо этого компьютер учат находить решение самостоятельно. По сути, машинное обучение — это очень комплексное применение статистики для поиска закономерностей в данных и создания на их основе нужных прогнозов.

История машинного обучения началась ещё в 1950‑е годы, когда информатикам удалось научить компьютер играть в шашки. С тех пор вместе с вычислительной мощностью росла сложность закономерностей и прогнозов, которые компьютер способен распознать и составить, а также проблем, которые он может решить.

Сначала алгоритм получает набор обучающих данных, а затем использует их для обработки запросов. К примеру, вы можете загрузить в машину несколько фотографий с описанием их содержимого вроде «на этом фото изображён кот» и «на этом фото нет кота». Если после этого добавить в компьютер новые изображения, он начнёт определять снимки с котами уже самостоятельно.

Алгоритм продолжает совершенствоваться. Верные и ошибочные результаты распознавания попадают в базу данных, и с каждым обработанным фото программа становится умнее и всё лучше справляется с поставленной задачей. В сущности, это и есть обучение.

Почему машинное обучение — это важно

Теперь машины можно смело применять в областях, которые раньше считались доступными только человеку. Хотя технологии все ещё далеки от идеала, суть в том, что компьютеры постоянно улучшаются. Теоретически, они могут развиваться бесконечно. В этом основная идея машинного обучения.

Машины учатся видеть изображения и классифицировать их, как в вышеупомянутом примере с фото. Они могут распознавать текст и числа на этих изображениях, а также людей и места. Причём компьютеры не просто выявляют написанные слова, но и учитывают контекст их употребления, включая позитивные и негативные оттенки эмоций.

Помимо прочего, машины могут слушать нас и отвечать. Виртуальные ассистенты в наших смартфонах — будь то Siri, Cortana или Google Now — воплощают прорывы в машинной обработке естественного языка и продолжают развиваться.

Кроме того, компьютеры учатся писать. Алгоритмы машинного обучения уже генерируют новостные статьи. Они могут писать о финансах и даже спорте.

Такие функции могут изменить все виды деятельности, основанные на вводе и классификации данных, которые раньше были под силу только человеку. Если компьютер может распознать изображение, документ, файл или другой объект и точно описать его, это открывает широкие возможности для автоматизации.

Как машинное обучение применяют сегодня

Алгоритмы машинного обучения уже способны впечатлить.

Компания Medecision использует их, чтобы вычислять факторы риска для различных заболеваний в больших населённых пунктах. Например, алгоритм определил восемь переменных, с помощью которых можно заключить, нуждается больной диабетом в госпитализации или же нет.

После поисков нужного товара в онлайн-магазинах вы могли замечать, что видите в интернете рекламу этого продукта ещё долгое время. Такая маркетинговая персонализация является только вершиной айсберга. Компании могут автоматически рассылать электронные письма, купоны, предложения и отображать рекомендации, подобранные под каждого клиента индивидуально. Все это более аккуратно подталкивает потребителя к покупке.

Обработке естественного языка находят разное применение во множестве сфер. Например, с её помощью заменяют сотрудников в службах поддержки, чтобы быстрее выдавать необходимую информацию пользователям. Кроме того, подобные алгоритмы помогают юристам в расшифровке сложной документации.

Такие автомобили будут получать информацию о владельце и своём окружении с помощью интернета вещей. На основе этих данных они смогут менять параметры температуры, аудио, позицию кресла и другие настройки автоматически. Умные машины также будут сами решать возникающие проблемы, самостоятельно водить и давать рекомендации с учётом трафика и дорожных условий.

Чего ждать от машинного обучения в будущем

Возможности, которые открывает перед нами машинное обучение в будущем, практически безграничны. Вот несколько впечатляющих примеров.

• Персонализированная система здравоохранения, предоставляющая пациентам индивидуальную медицинскую помощь с учётом их генетического кода и образа жизни.
• Защитные программы, которые с высочайшей точностью вычисляют хакерские атаки и вредоносное ПО.
• Компьютеризированные системы безопасности для аэропортов, стадионов и других подобных мест, выявляющие потенциальные угрозы.
• Самоуправляемые автомобили, которые ориентируются в пространстве, минимизируют количество пробок и аварий на дорогах.
• Продвинутые системы защиты от мошенников, способные обезопасить деньги на наших счетах.
• Универсальные переводчики, которые позволят нам получать точный и быстрый перевод с помощью смартфонов и других умных устройств.

Почему вам стоит следить за машинным обучением

Хотя многие ощутят перечисленные возможности с приходом новых технологий, большинство не захочет разбираться в том, как всё это работает изнутри. Но всем нам лучше оставаться начеку. Ведь вместе со всеми благами дальнейший прогресс принесёт ощутимые последствия для рынка труда.

Машинное обучение на основе постоянно растущего количества данных, которые генерирует почти каждый человек на Земле, полностью изменит профессии. Конечно, эти инновации упростят работу многих людей, но будут и те, кого они лишат работы. Ведь алгоритмы уже отвечают на письма, интерпретируют медицинские снимки, помогают в судебных процессах, анализируют данные и так далее.

Машины учатся на собственном опыте, поэтому программистам больше не нужно писать код для каждой нестандартной ситуации. Эта способность к обучению вместе с развитием робототехники и мобильных технологий позволит компьютерам справляться со сложными задачами лучше, чем когда-либо раньше.

Но что случится с людьми, когда их превзойдут машины?

Таким образом, нам нужно следить за тем, как машинное обучение меняет рабочий процесс. И неважно, кто вы: юрист, медик, сотрудник службы поддержки, водитель грузовика или кто-то ещё. Перемены могут коснуться каждого.

Лучший способ избежать неприятного сюрприза, когда компьютеры начнут отбирать рабочие места, — мыслить превентивно и готовиться.