Машинное обучение

Машинное обучение – это одна из возможностей искусственного интеллекта. Она дает возможность компьютерам решать задачи не на основе точных алгоритмов, разработанных программистом, а на основе накопленного ранее опыта и данных. Если ИИ обладает возможностями машинного обучения, он ищет ответ на поставленный вопрос не напрямую, а путем применения уже существующих ответов на большое количество похожих вопросов.

Такой метод решения задач позволяет упростить работу с электронными устройствами. При использовании машинного обучения не нужно указывать приложению, как действовать в той или иной ситуации. Он принимает решение самостоятельно, получив необходимые для этого знания ранее.

Что такое машинное обучение

Если абстрагироваться от сложных определений, МО представляет собой комплексный анализ массива накопленных статистических данных и выявление закономерностей, которые позволяют сделать верный прогноз о результатах сходных событий.

Впервые некоторые методы МО были реализованы в середине XX века, когда программисты учили компьютеры игре в шашки. По мере роста вычислительных возможностей электронных устройств увеличивалась сложность анализа и, соответственно, точность прогнозирования. Это дало возможность расширить спектр задач, решаемых с помощью машинного обучения.

Суть алгоритма достаточно проста. Необходимо предоставить ИИ набор исходных данных, после чего научить его использовать их для обработки внешних запросов. Например, вы загружаете в приложение пакет фотографий с тегами, описывающими изображение на них по типу «есть-нет». На этом примере компьютер учится находить сходные признаки, после чего сам дает ответ, что изображено на следующей фотографии.

МО предполагает постоянное совершенствование. То есть, при анализе фотографий ИИ фиксирует верные и неверные ответы в базе данных, которая пополняет накопленную статистику. Следовательно, со временем компьютер «научится» еще точнее определять нужные признаки на фото. Это и будет обучением.

Важность машинного обучения

Если компьютер получит возможность обучаться для самостоятельного решения сложных задач, его можно будет использовать в тех сферах, где ранее работали только люди. Сейчас уровень развития МО еще недостаточен, однако алгоритмы постоянно совершенствуются и теоретически предел развития не может быть достигнут. Следовательно, и сложность решаемых задач будет возрастать, что и является основной целью создания ИИ.

Уже сейчас ИИ с МО может эффективно классифицировать визуальный контент, распознавать текст и числа с изображений, выделять лица людей на изображении, классифицировать их и сравнивать с базой данных. Причем анализируются не только сами изображения, но и окружающей контент и выявляются метатеги. Например, ИИ с МО может не только обнаружить лицо человека, но и определить его пол, примерный возраст, настроение, наличие очков, усов и маски.

МО важно и в сфере распознавания речи людей. Виртуальные помощники вроде Siri или Cortana уже сейчас могут выполнять команды пользователя, которые отдаются на естественном языке без формализованных фраз. По мере обучения они смогут распознавать и нюансы построения фраз, и интонации голоса, и громкость.

Машинное обучение позволит программам не просто анализировать контент, но и генерировать его. Сейчас все большее распространение получают ИИ, которые способны писать новостные статьи на основе собранной в интернете информации. Эти возможности применяются в финансовой сфере и спорте, где имеется большое количество фактических цифровых данных. Однако по мере обучения такие «виртуальные писатели» смогут генерировать контент об искусстве, природе, абстрактных явлениях.

Современные сферы использования МО

Несмотря на то, что МО находится в процессе развития, в настоящее время существуют ИИ, эффективно решающие поставленные задачи. Среди них:

⦁ ИИ с МО от компании Medecision, который анализирует различные факторы риска и способен предсказать риск развития тех или иных патологий у конкретного пациента. Этот алгоритм выявил 8 факторов, при наступлении которых большой диабетом нуждается в медицинской помощи в стационарном формате.
⦁ МО для персонализации маркетинговых предложений. Технологии машинного обучения широко применяются для анализа поведенческих факторов пользователя или посетителя сайта и персонализации рекламы для него. Например, чем больше вы ищете в онлайн-магазине или интернете какие-то продукты, тем больше видите рекламных баннеров с предложением об их покупке. При этом алгоритм точно подбирает рекомендации под ваши потребности, что на порядки увеличивает конверсию от маркетинговых мероприятий.
⦁ МО в автопилотах автомобилей. «Умные» машины с возможностью обучения собирают статистику о дорожной обстановке, поведении водителей, параметрах окружающей среды.

На основе этих данных они настраивают режимы работы коробки передач, изменяют микроклимат в салоне, включают или выключают приборы освещения, настраивают положение кресла и руля относительно параметров тела человека. Кроме того, они выдают предупреждения о смене полосы движения, распознают знаки ограничения скорости и сигнализируют о ее превышении и т.п.

Перспективы развития машинного обучения

По мере развития алгоритмов МО приложения и оборудование с искусственным интеллектом можно будет применять в большом количестве других сфер. Среди наиболее перспективных можно выделить следующие:

⦁ Точная диагностика патологий в медицине и назначение пациентам персонализированного лечения с учетом результатов исследования, вида терапии, образа жизни, генетического кода;
⦁ Защита информационных сетей на основе точного определения хакерской атаки или несанкционированного проникновения в сеть, размещения вредоносного ПО;
⦁ Автоматизация управления транспортной инфраструктурой, потоками людей на стадионах и в местах массового скопления населения. Искусственный интеллект с МО может выявить опасные факторы до их наступления и предупредить аварийные ситуации либо преступления.
⦁ Автоматизация дорожного движения. Искусственный интеллект на основе машинного обучения позволит автопилотам лучше ориентироваться на дороге, предотвращать столкновения, оптимизировать движение по городским дорогам, исключить риск столкновения.
⦁ Машинный перевод. По мере обучения автоматические переводчики текста и устной речи позволят точно и быстро переводить слова с иностранного языка и наоборот, вплоть до общения в режиме реального времени.

Заключение

Машинное обучение – это возможность компьютера творчески подходить к решению поставленных задач. Искусственный интеллект с МО может заменить человека во многих областях, что повлечет за собой серьезное изменение социальной среды. Поэтому необходимо тщательно отслеживать тенденции в этой области, чтобы вовремя реагировать на изменяющийся мир и адаптироваться к нему.