Можно подумать, что в какой-то момент данные просто начнут повторяться, однако точки насыщения не видно, и «длинный хвост» продолжает тянуться. Вы, конечно, и сами видите: рекомендации Amazon или Netflix пока еще очень грубы, а результаты, которые выдает Google, оставляют желать много лучшего. С помощью машинного обучения можно улучшить каждое свойство продукта, каждый уголок сайта. Ссылку внизу страницы лучше сделать красной или голубой? Попробуйте оба варианта и посмотрите, какой соберет больше кликов. А еще лучше вообще не выключать обучающиеся алгоритмы и постоянно корректировать все элементы сайта.

Та же динамика наблюдается на любом рынке, где имеется много вариантов и огромный объем данных. Гонка в разгаре, и побеждает тот, кто учится быстрее. Дело не только в лучшем понимании клиента: компании могут применять машинное обучение к каждому аспекту своей деятельности при условии, что на эту тему есть данные, а источники данных – компьютеры, устройства связи и все более дешевые и вездесущие сенсоры. Сейчас любят повторять, что «данные – это новая нефть» и, как и с нефтью, переработка – большой бизнес. IBM, как и все остальные корпорации, построила свою стратегию роста на предоставлении аналитических услуг компаниям. Бизнес видит в данных стратегический ресурс: что есть у нас, но отсутствует у конкурентов? Как воспользоваться этим преимуществом? А какие данные есть у конкурентов, но нет у нас?

Как банк, не располагающий базами данных, не может тягаться с банком, их имеющим, так и компания, не применяющая машинное обучение, не сможет соперничать с теми, кто его использует. Пока в первой компании будут писать тысячи правил для прогнозирования пожеланий покупателей, алгоритмы второй компании найдут миллиарды правил, по целому набору для каждого отдельного клиента. Такая конкуренция напоминает атаку с копьями на пулеметы. Конечно, машинное обучение – крутая новая технология, но для бизнеса дело даже не в этом: ее придется применять, потому что другого выбора просто нет.

Машинное обучение – все равно что научный метод с допингом. Оно следует той же схеме обобщения, проверки, исключения и уточнения гипотез, однако ученый может за свою жизнь придумать и протестировать несколько сотен предположений, а система машинного обучения проделает то же самое в долю секунды. Машинное обучение ставит открытия на поток, поэтому неудивительно, что в науке оно производит революцию, во многом подобную революции в бизнесе.

Чтобы развиваться, любая область науки нуждается в данных, соизмеримых по сложности с явлениями, которые она изучает. Именно поэтому физика первой пошла вперед: записей Тихо Браге о положении планет и наблюдений Галилея за маятником и наклонными плоскостями оказалось достаточно, чтобы сформулировать законы Ньютона. По той же причине молекулярная биология обогнала более старую нейробиологию: ДНК-микрочипы и высокоэффективное секвенирование дают столько данных, сколько нейробиологам и не снилось. Социальные науки находятся в этом отношении в невыгодном положении: с выборкой всего лишь в сотню человек по десятку измерений на каждого смоделировать получается лишь очень узкие явления. Но даже такие небольшие феномены не существуют в изоляции: на них влияют мириады факторов, а это значит, что ученые очень далеки от того, чтобы их понять.

Хорошая новость: сегодня даже науки, некогда оперировавшие небольшими объемами информации, получили приток данных. Вместо того чтобы платить 50 студентам, которые будут клевать носом в лаборатории психолога, можно получить сколько угодно испытуемых, дав задание краудсорсинговой площадке Amazon Mechanical Turk (к тому же выборка окажется более разнообразной). Сейчас уже не все помнят, как немногим более десятилетия назад социологи, изучавшие социальные сети, жаловались, что не могут найти такую сеть, в которой было бы больше нескольких сотен участников. Теперь в их распоряжении весь Facebook, где больше миллиарда пользователей рассказывают о своей жизни во всех подробностях – чем не прямая трансляция общественной жизни на планете Земля? Коннектомика