Kas ir mašīnmācīšanās un kāpēc tā var aizņemt jūsu darbu

2024 Autors: Malcolm Clapton | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-17 04:04

Jauni algoritmi ļauj datoriem atrisināt problēmas, kas iepriekš bija iespējamas tikai cilvēkiem. No vienas puses, tas mums dos lielus ieguvumus, no otras – jaunus izaicinājumus katram no mums. Lai progress jūs nepārsteigtu, esiet modrs un vērojiet situāciju.

Vēl nesen programmētājiem bija jāraksta sarežģītas un ļoti precīzas instrukcijas, pat lai datori varētu veikt visvienkāršākos uzdevumus.

Valodas vienmēr ir attīstījušās, taču nozīmīgākais sasniegums šajā jomā ir bijis darba ar kodu vienkāršošana. Tagad datorus nevar ieprogrammēt kā agrāk, bet gan iestatīt tā, lai tie mācītos paši.

Šis process, ko sauc par mašīnmācīšanos, solās būt īsts tehnoloģisks izrāviens un var ietekmēt ikvienu neatkarīgi no viņa darbības jomas. Tāpēc katram no mums būs noderīgi izprast tēmu.

Kas ir mašīnmācīšanās

Mašīnmācība novērš nepieciešamību programmētājam detalizēti izskaidrot datoram, kā tieši atrisināt problēmu. Tā vietā dators tiek mācīts pašam atrast risinājumu. Būtībā mašīnmācīšanās ir ļoti sarežģīts statistikas lietojums, lai atrastu datu modeļus un veidotu no tiem prognozes.

Mašīnmācīšanās vēsture aizsākās pagājušā gadsimta piecdesmitajos gados, kad datorzinātniekiem izdevās iemācīt datorus spēlēt dambreti. Kopš tā laika kopā ar skaitļošanas jaudu ir pieaugusi to modeļu un prognožu sarežģītība, ko dators var atpazīt un izveidot, kā arī problēmas, ko tas var atrisināt.

Algoritms vispirms iegūst apmācības datu kopu un pēc tam izmanto to pieprasījumu apstrādei. Piemēram, automašīnā varat ielādēt vairākus fotoattēlus ar to satura aprakstiem, piemēram, "šajā fotoattēlā redzams kaķis" un "šajā fotoattēlā nav kaķa". Ja pēc tam datoram pievienosiet jaunus attēlus, tas pats sāks identificēt attēlus ar kaķiem.

Algoritms turpina pilnveidoties. Pareizie un kļūdaini atpazīšanas rezultāti nokļūst datu bāzē, un ar katru apstrādāto fotoattēlu programma kļūst gudrāka un arvien labāk tiek galā ar uzdevumu. Būtībā tā ir mācīšanās.

Kāpēc mašīnmācība ir svarīga

Tagad mašīnas var droši izmantot vietās, kuras iepriekš tika uzskatītas par pieejamām tikai cilvēkiem. Lai gan tehnoloģija joprojām ir tālu no ideāla, būtība ir tāda, ka datori nepārtraukti uzlabojas. Teorētiski tie var attīstīties bezgalīgi. Šī ir mašīnmācības galvenā ideja.

Iekārtas iemācās redzēt attēlus un klasificēt tos, kā parādīts iepriekš minētajā fotoattēla piemērā. Viņi var atpazīt tekstu un ciparus šajos attēlos, kā arī cilvēkus un vietas. Turklāt datori ne tikai identificē rakstītos vārdus, bet arī ņem vērā to lietošanas kontekstu, tostarp pozitīvas un negatīvas emociju nokrāsas.

Cita starpā mašīnas var mūs uzklausīt un reaģēt. Virtuālie palīgi mūsu viedtālruņos - neatkarīgi no tā, vai tie ir Siri, Cortana vai Google tagad – iemieso dabiskās valodas apstrādes sasniegumus un turpina attīstīties.

Turklāt datori mācās rakstīt. Mašīnmācīšanās algoritmi jau ģenerē ziņu rakstus. Viņi var rakstīt par finansēm un pat sportu.

Šādas funkcijas var mainīt visas darbības, kuru pamatā ir datu ievade un klasifikācija, kas iepriekš bija iespējamas tikai cilvēkiem. Ja dators var atpazīt attēlu, dokumentu, failu vai citu objektu un precīzi to aprakstīt, tas paver plašas iespējas automatizācijai.

Kā mūsdienās tiek izmantota mašīnmācība

Mašīnmācīšanās algoritmi jau spēj atstāt iespaidu.

Medecision tos izmanto, lai aprēķinātu riska faktorus dažādām slimībām lielās kopienās. Piemēram, algoritms ir identificējis astoņus mainīgos lielumus, pēc kuriem var secināt, vai pacientam ar cukura diabētu nepieciešama hospitalizācija vai nē.

Pēc īstās preces meklēšanas interneta veikalos, iespējams, pamanīsit, ka šī produkta reklāmu internetā redzat jau ilgu laiku. Šī mārketinga personalizēšana ir tikai aisberga redzamā daļa. Uzņēmumi var automātiski nosūtīt e-pastus, kuponus, piedāvājumus un parādīt ieteikumus, kas pielāgoti katram klientam atsevišķi. Tas viss maigāk mudina patērētāju pirkt.

Dabiskās valodas apstrāde tiek izmantota dažādos veidos. Piemēram, ar tās palīdzību atbalsta dienestos tiek nomainīti darbinieki, lai ātri sniegtu lietotājiem nepieciešamo informāciju. Turklāt šādi algoritmi palīdz juristiem atšifrēt sarežģītu dokumentāciju.

IBM nesen aptaujāja. autobūves uzņēmumu vadītāji. 74% no viņiem sagaida, ka viedās automašīnas uz ceļiem parādīsies līdz 2025. gadam.

Šādas automašīnas saņems informāciju par īpašnieku un savu apkārtni, izmantojot lietu internetu. Pamatojoties uz šiem datiem, viņi varēs automātiski mainīt temperatūru, audio, krēsla pozīciju un citus iestatījumus. Viedie automobiļi arī paši atrisinās radušās problēmas, brauks neatkarīgi un sniegs ieteikumus, pamatojoties uz satiksmes un ceļa apstākļiem.

Ko sagaidīt no mašīnmācības nākotnē

Iespējas, ko mašīnmācība mums pavērs nākotnē, ir gandrīz bezgalīgas. Šeit ir daži iespaidīgi piemēri.

• Personalizēta veselības aprūpes sistēma, kas sniedz pacientiem personalizētu medicīnisko aprūpi, pamatojoties uz viņu ģenētisko kodu un dzīvesveidu.
• Drošības programmatūra, kas ar visaugstāko precizitāti nosaka hakeru uzbrukumus un ļaunprātīgu programmatūru.
• Datorizētas drošības sistēmas lidostām, stadioniem un līdzīgām vietām, kas identificē iespējamos draudus.
• Pašbraucošās automašīnas, kas orientējas telpā, samazina satiksmes sastrēgumu un negadījumu skaitu.
• Uzlabotas krāpšanas apkarošanas sistēmas, kas var nodrošināt naudu mūsu kontos.
• Universālie tulki, kas ļaus mums saņemt precīzu un ātru tulkojumu, izmantojot viedtālruņus un citas viedierīces.

Kāpēc jums vajadzētu uzmanīties no mašīnmācības

Lai gan daudzi piedzīvos šīs iespējas līdz ar jauno tehnoloģiju parādīšanos, lielākā daļa nevēlēsies saprast, kā tas viss darbojas no iekšpuses. Bet mums visiem labāk būt modriem. Patiešām, līdztekus visām priekšrocībām turpmākais progress radīs taustāmas sekas darba tirgum.

Mašīnmācība, kuras pamatā ir arvien pieaugošais datu apjoms, ko ģenerē gandrīz katrs cilvēks uz Zemes, pilnībā mainīs profesijas. Protams, šie jauninājumi vienkāršos darbu daudziem cilvēkiem, taču būs arī tādi, kuriem darbs tiks atņemts. Algoritmi jau atbild uz e-pastiem, interpretē medicīniskos attēlus, palīdz tiesvedībā, analizē datus un tā tālāk.

Mašīnas mācās no savas pieredzes, tāpēc programmētājiem vairs nav jāraksta kods katrai neparastajai situācijai. Šī mācīšanās spēja kopā ar robotikas un mobilo tehnoloģiju sasniegumiem ļaus datoriem labāk nekā jebkad agrāk tikt galā ar sarežģītiem uzdevumiem.

Bet kas notiks ar cilvēkiem, kad viņus pārspēs mašīnas?

Saskaņā ar. Pasaules ekonomikas forums, datori un roboti nākamo piecu gadu laikā aizņems piecus miljonus darbavietu, kas tagad pieder cilvēkiem.

Tādējādi mums ir jāseko tam, kā mašīnmācība maina darbplūsmu. Nav svarīgi, kas jūs esat: jurists, mediķis, palīgstrādnieks, kravas automašīnas vadītājs vai kāds cits. Pārmaiņas var skart ikvienu.

Labākais veids, kā izvairīties no nepatīkamā pārsteiguma, kad datori sāk strādāt, ir aktīvi domāt un sagatavoties.