Выводы

• Цели машинного обучения отличаются от статистических. Статистика стремится к точности среднего показателя, в машинном обучении этого не требуется. Его цель – практическая эффективность. Смещение прогнозов допускалось при условии, что они были точнее (что стало возможным из-за увеличения мощности компьютеров). Это дало ученым простор для экспериментов и быстро принесло улучшения, благодаря которым стало возможным воспользоваться преимуществами большого объема данных и быстродействующих компьютеров, появившихся в последние годы.

• В традиционных статистических методах для спецификаций модели необходимы сформулированные гипотезы или, по крайней мере, человеческая интуиция. Машинное обучение не требует предварительной спецификации и вмещает в себя эквиваленты гораздо более сложных моделей с большим количеством взаимодействий между переменными.

• Прогресс машинного обучения называют достижением ИИ, поскольку:

• основанные на данном методе системы учатся и постепенно совершенствуются;

• системы выдают значительно более точные прогнозы, чем другие при аналогичных условиях, а некоторые специалисты считают прогностику базисом интеллекта;

• повышенная точность прогнозов таких систем позволяет им выполнять задачи, такие как языковой перевод и навигация, ранее считавшиеся прерогативой исключительно человеческого интеллекта.

• По поводу связи между прогнозом и интеллектом мы придерживаемся агностической точки зрения. Ни одно из наших заключений не основано на позиции, утверждающей, что достижения прогностики представляют собой интеллектуальные достижения. Мы рассматриваем последствия удешевления прогнозов, а не интеллекта.