Что такое алгоритм: о сложном – простыми словами

О том, что такое алгоритмы и как они влияют на нашу жизнь.

Наверняка вы слышали слово «алгоритм». Этот термин широко используется в современной жизни. И если вставить слово в повседневный разговор не составит труда, намного сложнее объяснить, что именно это такое. Сегодня поговорим о значении слова и об истинной природе алгоритмов, которые существовали в человеческой жизни еще до момента появления компьютерных технологий.

1. Алгоритм – это набор конкретных инструкций

^{istockphoto.com}

Простыми словами, «алгоритм ­– это последовательность инструкций», говорит Педро Домингос, профессор компьютерных наук в Вашингтонском университете и автор книги «Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир».

Как испечь пирог, найти значение суммы 2+2 или управлять страной в соответствии с Конституцией – все это алгоритмы. Но чаще всего это слово связывают со сферой IT. В этом случае под «алгоритмом» понимается «последовательность инструкций, которые говорят компьютеру, что делать».

Любая компьютерная программа – это алгоритм, написанный на языке компьютерного программирования, который компьютер может понять и выполнить. И это устроено намного сложнее, чем в обычной жизни.

«Компьютерные алгоритмы должны быть предельно точны. Для их определения могут потребоваться миллионы строк», – подчеркивает профессор.  

2. Люди писали и использовали алгоритмы задолго до появления компьютеров

 ^Pixel

Несмотря на то что сегодня алгоритмы используются в контексте компьютерных технологий, их история намного старше ПК. Люди создавали алгоритмы еще в Вавилонскую эпоху – они помогали им решать математические уравнения и управлять земледельческим обществом.

«Все потому, что для выполнения алгоритма не всегда нужен компьютер – им могут управлять сами люди», – утверждает Домингос.

С появлением и распространением компьютеров во второй половине XX-го века алгоритмы начали активно использоваться в военной сфере (для определения того, куда навести ракету), а позже в области бизнес-администрирования (в приложениях для расчета заработной платы) и науки (прогноз погоды).  

Поворотный момент для развития современных алгоритмов наступил, когда Ларри Пейдж и Сергей Брин создали Google PageRank. Вместо того чтобы просто полагаться на информацию на странице для определения ее релевантности поисковому запросу, алгоритм поисковой системы учитывал множество других сигналов, которые помогали ему выявлять наилучшие результаты.

Например, сколько других ссылок указывало на статью и насколько авторитетными были эти статьи, в зависимости от количества ссылок, указывающих на эти страницы, и так далее.

3. Сегодня алгоритмы повсюду

^pixabay.com

С распространением компьютеров и Интернета алгоритмы стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. На них основаны новостные ленты социальных сетей, которые определяют, какой контент показывать вам при скроллинге, а также механизмы интернет-магазинов, предлагающих вам товары, которые могли бы вам понравиться.

«******** может разместить в вашей новостной ленте кучу постов и публикаций, но благодаря алгоритму он довольно избирателен, – сказал Домингос. – Обычно он учитывает целую комбинацию факторов. Например, как часто вы взаимодействуете с людьми, которые прямо или косвенно создали этот пост; насколько публикации близки вам в вашей социальной сети; насколько они актуальны с точки зрения тематики, насколько свежи и т. д.».

По словам профессора Домингоса, мы сталкиваемся с алгоритмами на протяжении всей нашей жизни и даже можем об этом не подозревать.  Например, благодаря алгоритму посудомоечная машина узнает, когда пора переходить от стирки к сушке. Это алгоритм определяет, как ваш автомобиль регулирует потребление топлива и понимает, когда его бак на заправке становится полным.

«Совершенно очевидно, что каждый раз, когда вы пользуетесь компьютером или Интернетом, вы имеете дело с алгоритмами, – подчеркнул Домингос. – В наши дни они задействованы практически во всем».

4. В самых сложных алгоритмах используется машинное обучение

^pixabay.com

Благодаря технологическому прогрессу современные алгоритмы претерпевают дальнейшие изменения. Особенно с появлением машинного обучения – разновидности искусственного интеллекта (ИИ).

«В традиционном программировании человек должен записывать каждую мелочь, для того чтобы это сделал другой, что очень затратно по времени и средствам, – объяснил Домингос. ­– Машинное обучение – это компьютер, использующий свои собственные алгоритмы вместо того, чтобы ему говорили, что делать».

Другими словами, машинное обучение – это когда программист вводит в программу необработанные данные в качестве отправной точки, а затем задает конечную точку того, как выглядит организованная, классифицированная версия этих данных.

Остальное делает программа: она самостоятельно выясняет, как добраться из пункта А в пункт Б. Рассмотрим пример из кулинарии. Человек, который умеет готовить, может превратить обычный лук из сырого в карамелизированные обжаренные кусочки.

В традиционном варианте программист должен был бы прописать каждый шаг инструкции по приготовлению лука. Но в алгоритме, разработанном ИИ, с учетом конечной точки-цели, программа сама должна выяснить, как перейти от сырого состояния к карамелизированному. Это значит, что машина учится этому самостоятельно.

Такие типы алгоритмов становятся еще более мощными, когда человек не знает, как добраться из точки А в точку Б. Например, человеческий процесс, такой как способность понимать, что кошка это кошка, требует сложных умственных способностей, которые невозможно расписать пошагово.

Но если дать программе набор фотографий кошки и предметов, которые кошкой не являются, и показав желаемую конечную точку в качестве категоризации изображения кошки в виде животного, компьютер научится выполнять этот процесс самостоятельно.

«Это возможность создавать мощные сложные алгоритмы с минимальным вмешательством человека», – подчеркивает Домингос.

5. Алгоритмы – это не волшебство

^Pixel

Из-за большого количества обрабатываемых алгоритмов данных может показаться, что они ключ ко всем загадкам человечества. Но важно помнить, что алгоритм ­­– всего лишь набор инструкций. Более того, его создают люди, а это значит, что он может быть ошибочным. Люди, которые не очень разбираются в компьютерах, часто полагают, что «алгоритмы идеальны». Что в корне неверно.

^Pixel

Домингос объяснил, что программисты тратят огромное количество времени на исправление ошибок в алгоритмах. Все для того, чтобы они давали соответствующие результаты.

«Кроме того, в традиционном программировании вы должны беспокоиться о предвзятости программиста, – говорит Домингос. ­– В машинном обучении вы в основном должны беспокоиться о предвзятости, исходящей от данных».

Например, алгоритм найма, основанный на машинном обучении, может использовать в качестве отправной точки множество резюме кандидатов, а в качестве результата – резюме людей, которые были наняты в прошлом. Однако большинство технологических компаний не отличаются расовым разнообразием.

Таким образом, автоматизированный алгоритм, который дает рекомендации по найму, может отражать это реальное неравенство: исследования показали, что искусственный интеллект может отражать гендерные и расовые стереотипы людей, которые их обучают.

6. Алгоритмы по-прежнему способны изменить мир

^unsplash.com

Алгоритмы могут быть несовершенными, но они все равно меняют наш мир. «Все эти вещи, которые мы принимаем как должное – Интернет, социальные сети и так далее, – они бы не существовали без алгоритмов», – сказал Домингос.

 «Современные алгоритмы делают для умственного труда то же, что когда-то сделала промышленная революция с ручным трудом. Алгоритмы – это автоматизация интеллекта. И очень мощное средство: то, что раньше требовало больших умственных и физических усилий, теперь можно сделать с помощью алгоритма… Алгоритмы никуда не денутся. Но только от нас зависит то, какими мы их создадим – предвзятыми или справедливыми, полезными или вредными», – подытожил профессор.

^{Обложка: 1Gai.Ru / istockphoto.com}

^{Источник статьи: What is an algorithm, anyway?}