Видеокарточки Теплицы: машинное обучение, робот знает вас лучше, чем вы сами

В 2011 году супер­ком­пью­тер IBM Watson выиг­рал в теле­пе­ре­да­че Jeopardy 1 млн дол­ла­ров. Ком­пью­тер пони­мал вопро­сы на есте­ствен­ном язы­ке и нахо­дил пра­виль­ные отве­ты быст­рее двух веду­щих игро­ков этой вик­то­ри­ны. IBM Watson – при­мер «обу­чен­но­го» ком­пью­те­ра.

Про­грам­ми­ро­ва­ние – напи­са­ние кода, пред­пи­сы­ва­ю­ще­го опре­де­лен­ные дей­ствия. Машин­ное обу­че­ние – созда­ние сре­ды, в кото­рой маши­на обу­ча­ет­ся сама писать этот код.

Про­стой при­мер – фото кота. После пока­за пяти фото с котом и пяти без кота маши­на пыта­ет­ся понять, есть ли кот на сле­ду­ю­щем фото. Все отве­ты зано­сят­ся в базу, и по мере уве­ли­че­ния базы маши­на допус­ка­ет все мень­ше оши­бок. Рабо­тая с огром­ны­ми мас­си­ва­ми дан­ных, маши­на нахо­дит все новые зако­но­мер­но­сти и выхо­дит за гра­ни­цы мате­ма­ти­че­ско­го ана­ли­за и ста­ти­сти­ки.

В 2016 году мно­го­уров­не­вая ней­ро­сеть Google DeepMind обыг­ра­ла чем­пи­о­на мира по китай­ским шах­ма­там (игра ГО) корей­ца Ли Седоль. Обыг­ран­ный ранее кита­ец Фань Хуэй после мат­ча ска­зал, что неко­то­рые ходы ней­ро­се­ти были абсо­лют­но неожи­дан­ны­ми. Маши­на дей­ство­ва­ла на осно­ва­нии инту­и­ции.