интереса. Только в обществе обладание вкусом становится интересным.
1. Нравится не то, о чем рассказывают, – нравится то, что делают
Однажды вечером я искал на сайте Netflix, чего бы посмотреть, и мне попался фильм «Победитель на деревянной лошадке» (рекомендовано было так: «Потому что вам понравились «Психо», «Энни Холл» и «Фарго»). Я покликал по сайту и обнаружил снятую в 1949 году британскую экранизацию рассказа Д.Г. Лоуренса о мальчике, который мог предсказать победителей настоящих скачек, играя со своей игрушечной лошадкой. Рассказ, как и фильм, стал для меня новинкой.
Я подумал: вот она, гениальная система рекомендаций на основе алгоритмов! У меня в голове не укладывалось, что за тайная магия помогла мне выбрать этот малоизвестный фильм с какой-то пыльной кинополки. Что связывало «Победителя на деревянной лошадке» с комедией-буфф Вуди Аллена, ужастиком Хичкока и мрачной американской готикой братьев Коэнов? И что в моей собственной оценочной активности связало воедино эту великолепную кинематографическую четверку? Что, если Хичкок мне понравился, а «Энни Холл» – нет? Тогда бы мне посоветовали что-нибудь другое?
Грейг Линден, участвовавший в создании первых алгоритмов Amazon, говорит о том, что не нужно слишком доверять им и окутывать рекомендации таинственным и зловещим пророческим ореолом. «Компьютер всего лишь осуществляет анализ действий пользователей», – поясняет он. Но даже создатели алгоритмов признают, что в будущем математические системы обещают стать еще более сложными; в сущности, могут даже появиться «черные дыры» вроде суперкомпьютера HAL, поведение которых будет невозможно достоверно предсказать или определить (по крайней мере, в меру нашего человеческого понимания).
Я иногда злюсь на рекомендации Netflix – фильм Адама Сэндлера? Да вы шутите? Но оборотной стороной доступа к огромному количеству фильмов является увеличение времени выбора, чего бы посмотреть. И понемногу пришлось признать, что в эпоху выбора, иногда сбивающего с толку, когда у меня больше нет возможности внимательно штудировать старые номера «Искусства кино» или рыться по коробкам с дисками в музыкальных магазинах, мне может быть полезно передать часть своих проблем по принятию решений и поиску чего-нибудь нового компьютеру – ведь и хранение фактов мы в основной своей массе уже передали на аутсорсинг в «Гугл».
Какое-то время я потратил на серьезную отработку своего алгоритма в Netflix. Я выставлял оценки всем просмотренным фильмам и дотошно, словно иудей Талмуд, изучал прогнозы всего, что мне может понравиться. Я хотел провести тонкую настройку этой штуки, чтобы она могла работать с моим изменчивым вкусовым профилем. Я хотел, чтобы она знала – если мне понравились «Зловещие мертвецы», это не значит, что мне понравится большинство остальных фильмов ужасов. Я хотел, чтобы система знала не только что понравилось, но и почему понравилось. Я хотел от нее
