– выявление связей
Ассоциирование – это поиск и описание взаимосвязи между объектами. Например, сайты знакомств, вроде OkCupid, ищут связи между пользователями и подбирают пары, используя алгоритмы поиска ассоциаций. Примерно так же устроена рекомендательная система Amazon – она находит нечто общее между вашими интересами и интересами предыдущих покупателей. Вот почему пользователь сайта Reddit с ником Kerbobotat, купив на Amazon бейсбольную биту, получил интересное предложение: “Возможно, вам понравится эта балаклава”[18].
4. Фильтрация – выделение важной информации
Алгоритмы нередко помогают изъять часть информации, чтобы обратить внимание на главное, поймать сигнал среди шумов. Иногда они делают это в буквальном смысле слова – так, в голосовых помощниках, например Siri, Alexa и Cortana, чтобы расшифровать вашу речь, алгоритмы распознавания, предварительно должны выделить из шумового фона ваш голос. Иногда это не шум как таковой, а метафора: Facebook и Twitter заполняют вашу ленту, уже зная, что вас обычно интересует, и подбирая соответствующую информацию.
Можно придумать огромное множество алгоритмов, совмещающих эти функции. Так устроен, например, сервис UberPool, который подбирает потенциальных попутчиков для совместных поездок на такси. Зная начальную и конечную точки маршрута, программа должна перебрать все возможные пути к вашему дому, найти других пользователей, которым надо ехать в ту же сторону, и определить вас в одну машину – и при этом в первую очередь предложить такие маршруты, чтобы водителю пришлось как можно меньше крутиться по улицам[19].
Алгоритмы все это умеют. Другой вопрос: как они это делают? Опять-таки мы можем выделить суть, хотя вариантов не счесть. В общем и целом все алгоритмы делятся на два основных типа в зависимости от принципа их работы, и далее в этой книге мы познакомимся с обоими.
1. Алгоритмы, основанные на системе правил
Работа алгоритмов первого типа основана на совокупности правил. Инструкции для них, четкие и недвусмысленные, составляет человек. Такой алгоритм подобен рецепту пирога. Шаг первый: сделать то-то. Шаг второй: если то, тогда это. Алгоритм вовсе не обязательно будет простым – есть масса возможностей для создания сложнейших программ такого типа.
2. Алгоритмы машинного обучения
Принцип действия алгоритмов другого типа сродни обучению живого существа. Для аналогии представьте себе, как можно было бы научить собаку давать лапу. Нет смысла проводить с ней подробный инструктаж. Вам как дрессировщику надо самому четко понимать, чего вы хотите добиться от собаки и как вы ее поощрите, когда она выполнит команду. Надо только закрепить правильную реакцию, игнорируя ошибочную, и дать собаке потренироваться, чтобы она сама выработала нужный рефлекс. В программировании такая схема называется алгоритмом машинного обучения и подпадает под более широкое понятие искусственного интеллекта, ИИ. Вы вводите
Kerbobotat: “Зашел на Amazon купить бейсбольную биту и получил интересные предложения аксессуаров”,
Sarah Perez, Uber debuts a “smarter” UberPool in Manhattan,
