Искусственный интеллект: понимание процесса обучения машины

Мы вступили в эпоху ускоренного развития искусственного интеллекта. Но полностью разумное существо, чьи электронные мозги могут в полной мере участвовать в решении сложных когнитивных задач, используя справедливые моральные суждения, остается пока за гранью наших возможностей.

К сожалению, сегодняшние события вызывают устрашающий образ ИИ в будущем. Изучение внутренней работы ИИ является противоядием от этих страхов.

Основа ИИ находится в области машинного обучении, которое является элегантным и широко доступным инструментом. Но чтобы понять, что означает машинное обучение, нужно рассмотреть, как достоинства абсолютно перевешивают его недостатки.

Данные являются основой ИИ

Машинное обучение позволяет компьютеру анализировать данные для решения конкретных задач с помощью алгоритмов. При распознавании рукописного текста, например, алгоритмы классификации используются для дифференциации письма, основываясь на чьем-то почерке. Машинное обучение призвано найти скрытые закономерности и корреляции в хаосе больших наборов данных для разработки моделей, которые могут предсказывать поведение.

Данные имеют два ключевых элемента – образцы и особенности. Первый представляет собой отдельные элементы в группе, последний – составляет общие для них характеристики.

Посмотрите на социальные медиа в качестве примера. Действия пользователей могут быть представлены как особенности. Facebook, например, использует различные аспекты «лайков», которые меняются от пользователя к пользователю, как важные функции для ориентированной на пользователей целевой рекламы.

За пределами социальных сетей автоматизированные системы в промышленных процессах служат в качестве инструментов мониторинга рабочего времени в течение всего процесса. Все эти решения основаны на статистической обработке данных машинами и обучении их составлению прогнозов, когда они стратегически оценивают информацию. Это и есть машинное обучение.

Человеческий интеллект в качестве отправной точки

Любые данные могут быть переведены в простые концепции, и любое машинное приложение для дистанционного обучения, в том числе ИИ, использует эти понятия как строительные блоки.

Как только сведения распознаются, приходит время, чтобы решить, что делать с этой информацией. Одним из самых распространенных и интуитивно понятных приложений машинного обучения является классификация. Система узнает, как поместить данные в различные группы, основываясь на эталонном наборе данных.

Это напрямую связано с видами решения, которые мы принимаем каждый день, будь то группировка продукции (товары для кухни, косметика) или выбор хорошего фильма, чтобы посмотреть, основываясь на предыдущем опыте.

Но, постигая различные отношения между объектами, связанные с группой образцов, мы можем предсказать, стоит ли смотреть фильм. Еще лучше будет, когда мы сможем создать программу, чтобы делать это за нас.

Но чтобы иметь возможность манипулировать этой информацией, мы должны иметь серьезные познания в области математики и статистики, иметь навыки программирования? Не совсем так.

Мы все достаточно знаем родной язык в нашей повседневной жизни, при том, что лишь немногие из нас могут разбираться в лингвистике. Математика имеет подобную особенность. Мы пользуемся ею постоянно. Таким же образом глубокое познание машинного обучения не является обязательным для его сознательного и эффективного использования.

Сегодня в сети есть несколько ресурсов для машинного обучения, хотя они требуют некоторых познаний в области программирования. Но многие популярные языки, специально предназначенные для машинного обучения, также доступны от базовых учебных занятий до полных курсов. Уже в первые дни можно почувствовать ощутимые результаты, углубляясь в процессы познания ИИ.