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).