Strojno učenje:vsi govorijo o tem, ampak kaj je to?

Človeški um ima omejitev glede količine podatkov, ki jih lahko zbira in upravlja, vendar se stroji s tem spopadajo veliko bolje kot mi. Zdaj poskušamo stroje narediti še pametnejše, tako da jim omogočimo, da se učijo sami, toda s kakšnim namenom?

• Google I/O 2017:vse, kar smo se do zdaj naučili
• Zakaj vlagati v pametni dom? 4 razlogi, zakaj menimo, da je to dobra ideja

Kaj je strojno učenje?

Strojno učenje (včasih imenovano "samodejno učenje" ali "inteligentno učenje") je, kot že ime pove, ustvarjanje stroja ali sistema, ki se je sposoben učiti sam. To označuje pomembno odstopanje od klasičnega računalniškega programiranja, ki je sestavljeno iz človeka, ki daje ukaz, in stroja, ki izvrši ukaz. Pri strojnem učenju se stroj lahko prilagaja situacijam in se tako uči sam. Da bi se to zgodilo, ne gre le za algoritme programske opreme, ampak so zelo pomembne tudi komponente strojne opreme, ki se lahko obdržijo, kot je čip TPU, ki ga je Google napovedal med Google I/O prejšnji teden.

Človeški poseg v programiranje ni popoln, ker lahko razvoj programa (dodajanje novih pravil) povzroči konflikte z obstoječo kodo, kar ima za posledico nestabilnosti. Če sistem dela "razvoj" sam, ne bo naredil nobene neumnosti (teoretično ...). Ne glede na to se strojno učenje razvija na številnih drugih področjih, na katera se bomo vrnili kasneje.

Kakšna je razlika med strojnim učenjem in umetno inteligenco?

Čeprav strojno učenje in umetna inteligenca nista popolnoma različna koncepta, tudi nista povsem enaka. Strojno učenje lahko povzamemo kot sposobnost stroja, da se prilagodi situacijam in se sam razvija. V nekem smislu je to eden od procesov, potrebnih za umetno inteligenco, ki je po drugi strani avtonomen sistem.

Vzemimo primer avtonomnega avtomobila – torej avtomobila, ki lahko pelje od točke A do točke B v skladu s cestnoprometnim predpisom. To vključuje umetno inteligenco, ker se stroj lahko prilagaja. Če bi bil programiran za učenje in opazovanje, da bi se prilagodil prometu ali različnim situacijam, bi bilo to strojno učenje. Če bi bil programiran tako, da sledi milijardam vnaprej določenih pravil, ki ostanejo določena, dokler ni posodobitve, bi bila to umetna inteligenca brez strojnega učenja.

Očitno ima strojno učenje največji potencial za izboljšanje umetne inteligence in nam zagotavlja napravo, ki deluje dolgoročno.

Kakšen je smisel strojnega učenja?

Glavna točka strojnega učenja je omogočiti računalniškemu sistemu, da se sam odzove in zaščiti sebe ali omrežje pred kibernetskimi napadi. To ima veliko prednosti, vključno s tem, da računalničarjem ni več treba biti povezan v času napada, da bi rešili težavo. Tako kot mnoge druge sodobne tehnologije naj bi tudi strojno učenje sčasoma postalo mainstream, ki ga bo lahko uporabljal vsak, in ne bo ostalo usmerjeno le na nišno občinstvo.

To je pot, h kateri stremi strojno učenje, ki se uporablja v različnih sektorjih, ki imajo, kot si lahko predstavljate, več skupnega, kot se zdi na prvi pogled. Med osrednjo besedo Google I/O prejšnji teden je Google pojasnil, da ta koncept uporablja v svoji aplikaciji Google Photos. Ta se uči iz tega, kako uporabljate aplikacijo, in očitno uporablja podatke, ki so na voljo v vašem telefonu (fotografije, imena itd.), ter vam skuša ponuditi izkušnjo, ki jo po njenem mnenju pričakujete od nje.

Googlova strategija ni omejena na Google Foto:njegova strategija je konsolidirati večino (ali morda vse?) svojih storitev. Obraz te strategije je očitno obraz umetne inteligence:Google Assistant. Pomočnik se uči iz vsega, kar opazuje, in Googlov ekosistem samo izboljša kakovost razpoložljivih informacij (in s tem možnost prilagajanja).

• Namigi in zvijače za Google Assistant:vse, kar morate vedeti od začetnika do strokovnjaka

Zanimiv kos tehnologije, vendar vam ne bi smelo biti preveč udobno

"Skušnjava je zavrniti pojem visoko inteligentnih strojev kot zgolj znanstveno fantastiko. Toda to bi bila napaka in potencialno naša najhujša napaka v zgodovini. [...] Na žalost je lahko tudi zadnja, razen če se naučimo, kako izogibajte se tveganjem«. Tako si fizik Stephen Hawking misli o umetni inteligenci, ki je, spomnimo, vrhunec strojnega učenja. Posledice te tehnologije so torej pomembne, vendar je treba nekatere elemente ohraniti v vidnem polju.

Po definiciji se strojno učenje uči, zato si moramo seveda, če se želi učiti o tebi (kot je to v primeru Googla), postavljati etična vprašanja in s tem stopiti v konflikt s sodobnim pragmatizmom. Ali je sprejemljivo, da ima nekdo (ali bolje rečeno nekaj) dostop do toliko podatkov o nas? Kot je poudaril moj kolega Hans-Georg, ne smemo pozabiti, da imajo Google in več ameriških agencij (vladnih oddelkov) tudi dostop do teh podatkov.

Drugi vidik, ki ga je treba upoštevati, je vpliv, ki ga ima to lahko na družbe. Kot je v svojih vtisih o Google I/O poudaril kolega Stefan, postaja Google Assistant nekakšen »center«, enotna kontaktna točka za vsa vaša dejanja (vprašanje za pot, naročanje hrane itd.). Poleg posledic na naše socialne interakcije (katere učinke bomo lahko videli šele dolgoročno) lahko razmislimo tudi o konceptu "stroja, ki misli", bi lahko ta tehnologija nadomestila ljudi? Tega ne mislim kot znanstveno fantastiko, ampak s strokovnega vidika:stroji že nadomeščajo ljudi pri mnogih nalogah, strojno učenje bi lahko še naprej spodbujalo ta zagon. Poleg tega se Google zelo zaveda učinkov, ki jih bo to imelo na zaposlovanje, saj je podjetje na dogodku Google I/O izkoristilo tudi svojo novo storitev Google Jobs, portal za iskalce zaposlitve.

Za zaključek torej ne pozabimo očitnega dejstva:tehnologija se drži pravil tistega, ki jo ustvarja. Če se lahko uporablja za dobro, se lahko uporablja za zlo. Seveda ne živimo v Terminatorju, (strojno vodenem) vesolju, toda kibernetski konflikti bi se lahko razvili na povsem drugačen način.

Skratka, sistem strojnega učenja je zelo uporaben in ima pred seboj dolgo prihodnost, vendar je prihranek časa in truda, ki ga prinaša, treba jemati rahlo.

Kje bo po vašem mnenju strojno učenje najbolj uporabno? Kje bo imel največji učinek? Sporočite nam svoje misli v spodnjih komentarjih.