Слушаю сейчас в наушниках книгу The Master Algorithm Педро Домингоса, на русском она выходила как «Верховный алгоритм». Книга, на минуточку, 2015 года. И автор прямо с порога перечисляет, чем уже тогда управляло машинное обучение. Перевожу на человеческий: это когда программе никто не прописывает правила построчно. Ей дают гору примеров, и она сама выводит из них закономерности.
Так вот, смотрите, что машинное обучение делало уже тогда, больше десяти лет назад.
Прокладывало вам маршрут домой. Подбирало фильм на вечер в Netflix. Решало на сайтах вакансий, чьё резюме показать работодателю, а на сайтах знакомств — с кем вам, собственно, строить семью (и, судя по количеству разводов, уже тогда слегка галлюцинировало 😂). Заодно предсказывало погоду. И, что зацепило меня сильнее всего, работало в медицине: помогало искать новые лекарства и подбирать пациентам лечение.
Пока я это слушала, у меня в голове наконец сложилась одна история, которая давно не давала мне покоя.
Есть лектор, которую я обожаю слушать: филолог, специалист по древнерусской культуре. Однажды она мимоходом, с лёгким пренебрежением, обронила что-то в таком духе: меня куда больше волнует, что технологии помогли мне снова начать ходить, ещё пятнадцать лет назад это было невозможно. А то, что нейросети умеют писать текстики, которыми все так восхищаются... Подумаешь, нашли чудо.
Меня тогда это удивило. Умнейшая женщина, глубокий профессионал. И при этом она искренне уверена, что технология, которая вернула ей возможность ходить, и технология, которая «текстики пишет», — это два разных, никак не связанных между собой мира.
А это одно и то же явление. Текст, который вам дописывает нейросеть, и молекула будущего лекарства, которую машинное обучение отобрало из миллионов вариантов, выросли из одного корня.
Тут невозможно не вспомнить Крылова, которого мы все проходили в школе. Свинья наелась под дубом желудей, выспалась и принялась подрывать у дуба корни: «В нём проку мало вижу я». На что дуб ей резонно отвечает: «Когда бы вверх могла поднять ты рыло, тебе бы видно было, что эти жёлуди на мне растут». А мораль у Ивана Андреевича прямее некуда: «Невежда так же в ослепленье бранит науки и ученье, и все учёные труды, не чувствуя, что он вкушает их плоды».
Обратите внимание, филолог, чью лекцию я слушала, отнюдь не невежда. Из собственной рощи вообще плохо видно, на каком дубе растут чужие жёлуди. От такого ослепления не застрахован никто: ни профессор, ни доктор наук, ни ваша покорная слуга.
При этом мне регулярно пишут в комментариях: да бесполезны эти ваши нейросети, игрушки для бездельников. Причем у этого скепсиса есть честное основание. Пустых сгенерированных текстов в интернете действительно стало море, ругают их заслуженно. Если вы разок попробовали, получили водянистую банальность и закрыли вкладку, я вас прекрасно понимаю. Вопрос только в том, какой из этого делать вывод.
Поэтому вот вам маленькое упражнение на неделю, для него даже книгу читать не придётся. Поймайте себя на мысли «ИИ — это же просто тексты и картинки» и задайте любой нейросети один вопрос: «Где машинное обучение уже используется в моей отрасли?» Подставьте свою: стоматологию, логистику, бухгалтерию, преподавание.
А потом напишите в комментариях, что в ответе удивило вас больше всего. Мне правда интересно, найдётся ли хоть одна отрасль, где этот дуб ещё не растёт.
https://t.me/gruboprostiite
