Мысли о том, что в процессе анализа данных компьютер может обучаться, как живое существо, посещали академиков еще полвека назад. Но дороговизна и ограниченная мощность комплектующих долгое время возвращали теоретиков машинного обучения с небес на землю. Приемлемые условия для реализации подобных идей и коммерческий спрос на них возникли только в последние 10 лет. Появились новые продвинутые алгоритмы, машинное обучение стало неотъемлемой составляющей искусственного интеллекта, а компьютеры стали достаточно дешевыми и производительными. Наконец, Facebook, Google и другие ИТ-гиганты смогли накопить огромные массивы данных — Big data — и теперь думают, потирая руки, как извлечь из ситуации наибольшую выгоду.
Кто, как и зачем учит машины думать «по-человечески»
|
