Uczenie maszynowe: W jaki sposób technologia naśladuje ludzką inteligencję

Uczenie maszynowe to nic innego jak poddziedzina sztucznej inteligencji (AI), która daje komputerom możliwość przyswajania nowych informacji bez konieczności bezpośredniego programowania. Możemy to porównać do nauki języka obcego przez dziecko, które nie musi być świadomie instruowane co do zasad gramatycznych, ale stopniowo i naturalnie przyswaja je przez obserwację i interakcję ze środowiskiem. Podobnie komputery, za pomocą uczenia maszynowego, uczą się rozumieć zasady i wzorce, przyswajając nową wiedzę z dostępnych danych.

Uczenie maszynowe – technologia przyszłości

Przez większość historii sztucznej inteligencji, moc obliczeniowa ograniczała potencjał rozwoju technologicznego. Komputery są w stanie przechowywać i przetwarzać informacje w wystarczającym tempie, aby umożliwić działanie AI w czasie rzeczywistym dopiero od kilku ostatnich lat. Kiedy jednak ten aspekt technologii osiągnął odpowiedni poziom zaawansowania, możliwy stał się rozwój innego kluczowego aspektu AI: uczenia maszynowego.

Uczenie maszynowe to poddziedzina AI. Odnosi się do procesu, w którym komputer lub program jest w stanie uczyć się i przyswajać nowe informacje bez bezpośredniego programowania.

Dzisiaj uczenie maszynowe rządzi niemal każdą aplikacją AI. Od czatbotów takich jak ChatGPT, poprzez algorytmy mediów społecznościowych, aż po pojazdy autonomiczne i wiele więcej. Badanie przeprowadzone przez Deloitte w 2020 roku wykazało, że dwie trzecie firm korzystało wówczas z uczenia maszynowego, a prawie 100% planowało wdrożenie uczenia maszynowego w ciągu następnego roku.

Zrozumienie uczenia maszynowego

Szeroko rozumianym celem AI jest naśladowanie inteligencji ludzkiej i rozwiązywanie problemów w sposób podobny do tego, jak robią to ludzie. Program AI może mieć na celu zrozumienie tekstu napisanego w języku naturalnym, rozpoznanie sceny wizualnej na zdjęciu lub dostarczenie sensownej odpowiedzi na zadawane pytania.

Koncepcja uczenia maszynowego sięga co najmniej lat 50-tych. Wówczas bowiem pionier informatyki Arthur Samuel zdefiniował ją jako “dziedzinę badań, która daje komputerom zdolność do uczenia się bez bezpośredniego programowania”. Ta definicja pozostała w dużej mierze niezmienna.

W tradycyjnym programowaniu, programista musi stworzyć szczegółową listę instrukcji, które komputer ma wykonać, aby osiągnąć określone zadanie. Proces ten działa w wielu przypadkach, ale jest niewystarczający, gdy próbujemy nauczyć komputer wykonywania szczególnie skomplikowanego zadania. Takiego, jak np. odpowiadanie na werbalnie zadane pytanie za pomocą języka pisanego. Tutaj pojawia się uczenie maszynowe.

Uczenie maszynowe wykorzystuje pulę danych do trenowania programu komputerowego. Programiści ustawiają model uczenia maszynowego tak, aby dopasować się do tej puli danych, a komputer uczy się sam znajdować wzorce i rozwiązywać określone zagadnienia. Programiści mogą interweniować w różnych punktach procesu, aby naprawić problemy, dostosować model i zachęcić do określonych typów wyników.

Uczenie maszynowe w praktyce

Potencjalne zastosowania uczenia maszynowego są niemal nieskończone. Szeroko rzecz ujmując, algorytmy uczenia maszynowego można podzielić na kilka kategorii. By lepiej zrozumieć każdą z nich, przyjrzyjmy się ich potencjałowi w praktyce:

1. Uczenie opisowe

Opisowe systemy uczenia maszynowego wykorzystują dostępne informacje, aby zrozumieć i opisać to, co już się wydarzyło.

Wyobraź sobie, że jesteś właścicielem sklepu internetowego i chciałbyś zrozumieć, jakie produkty sprzedają się najlepiej. Opisowy system uczenia maszynowego przeglądałby twoje dane sprzedaży, analizując, które przedmioty były najczęściej kupowane, w jakich godzinach, przez jaką grupę demograficzną itp. Następnie podsumowywałby te informacje w formie zrozumiałych raportów.

Lub inny przykład – jesteś szefem dużej firmy i chciałbyś wiedzieć, co powoduje, że twoi pracownicy opuszczają firmę. System mógłby przeanalizować dane o pracownikach, którzy odeszli – na przykład ich wiek, stanowisko, czas pracy w firmie, poziom satysfakcji z pracy itp. Na tej podstawie mógłby znaleźć wspólne wzorce i podać ci konkretne powody, dla których decydują się odejść.

W skrócie, opisowe systemy uczenia maszynowego to narzędzia, które pomagają nam zrozumieć przeszłość, analizując i podsumowując duże ilości danych.

2. Uczenie predykcyjne

Predykcyjne systemy uczenia maszynowego używają dostępnych informacji, aby przewidzieć, co może zdarzyć się w przyszłości.

Możliwe, że jesteś inwestorem i chciałbyś wiedzieć, jakie akcje mają największe szanse na wzrost wartości w czasie. Predykcyjny system uczenia maszynowego analizowałby historię cen akcji, trendy na rynku, informacje o firmach i inne dostępne dane, a następnie wykorzystywał te informacje, aby przewidzieć przyszłe ceny akcji.

Kolejny przykład – jesteś menedżerem drużyny baseballowej i chciałbyś przeanalizować, który z graczy ma potencjał, by osiągnąć najlepsze wyniki w nadchodzącym sezonie. Predykcyjny system uczenia maszynowego mógłby analizować statystyki z poprzednich sezonów i dane o stanie zdrowia graczy, aby wnioskować o ich przyszłej wydajności.

Podsumowując, predykcyjne systemy uczenia maszynowego to narzędzia, które wykorzystują analizę danych do prognozowania przyszłości. Pomagają one podejmować decyzje oparte na danych, zamiast polegać na intuicji czy przeczuciach.

3. Uczenie preskryptywne

Preskryptywne systemy uczenia maszynowego wykorzystują dostępne informacje, aby zasugerować konkretne kroki, które powinniśmy podjąć.

Weźmy za przykład sytuację, w której jesteś menedżerem logistyki w dużej firmie kurierskiej i chcesz zoptymalizować trasy dostaw. Preskryptywny system uczenia maszynowego analizowałby dane takie jak lokalizacje dostaw, godziny szczytu ruchu i pogodę. Na ich podstawie następnie sugerowałby konkretne trasy, które pozwoliłyby na najefektywniejsze dostawy.

Alternatywnie przyjmijmy, że jesteś dietetykiem i chciałbyś dostosować plan żywienia dla swojego klienta. System mógłby przeanalizować dane o jego preferencjach żywieniowych, stanie zdrowia i aktywności fizycznej, a następnie zasugerować konkretną dietę.

Podsumowując, preskryptywne systemy uczenia maszynowego pomagają nam podejmować decyzje, sugerując konkretne kroki na podstawie analizy danych. Dzięki temu możemy podejmować lepsze, bardziej świadome decyzje.

Systemy uczenia maszynowego mogą również być nadzorowane. Oznacza to, że są one trenowane za pomocą oznaczonych zestawów danych, aby stawać się coraz dokładniejsze i “uczyć się” w miarę przetwarzania większej ilości danych. Mogą jednak być też nienadzorowane. To z kolei oznacza, że same siebie uczą szukając wzorców w nieoznaczonych danych. W końcu, tak zwane “wzmocnione” uczenie maszynowe wykorzystuje system prób i błędów do trenowania modeli za pomocą systemu nagród.

Sukces uczenia maszynowego zależy od solidnego zestawu danych. Im większa pula informacji, którą system ma do analizy, tym dokładniejszy i mocniejszy jest wynik. Z tego powodu aplikacje uczenia maszynowego najlepiej działają w sytuacjach, które mają tysiące, a nawet miliony przykładów danych.

Zastosowania machine learning

Niektóre z głównych zastosowań uczenia maszynowego to:

1. Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego to system, dzięki któremu maszyny uczą się rozumieć język, którym posługują się ludzie. Umożliwia to komputerom zrozumienie otrzymanych sygnałów werbalnych i generowanie nowych odpowiedzi. Może to również pozwolić programom AI, przykładowo Google Translate, na tworzenie tłumaczeń z jednego języka na inny. Przetwarzanie języka naturalnego stoi również za czatbotami, takimi jak ChatGPT, i wirtualnymi asystentami, jak Alexa od Amazona czy Siri z iPhone.

2. Sieci neuronowe

Sieci neuronowe to algorytmy uczenia maszynowego modelowane na podstawie ludzkiego mózgu. Komórki lub węzły sieci są połączone, aby móc przetwarzać dane wejściowe i przekazywać dane wyjściowe, podobnie jak neurony. Dane mogą przemieszczać się z jednej komórki do następnej, a każda z nich pełni określoną funkcję. W przykładzie sieci neuronowej, w której AI ma na celu zidentyfikowanie, czy na obrazku jest twarz człowieka, każdy węzeł analizowałby obrazek pod kątem różnych informacji i pracował nad wyprodukowaniem wyniku wskazującego, czy jest ona rzeczywiście obecna.

3. Deep learning

Deep learning to zastosowanie uczenia maszynowego podobne do sieci neuronowych, ale z wieloma dodatkowymi warstwami. Ogólnie rzecz biorąc, im bardziej skomplikowany i warstwowy jest proces deep learning, tym bardziej złożone zadania może rozwiązywać AI. Ten system jest używany do zasilania pojazdów autonomicznych, systemów diagnostyki medycznej AI i podobnych skomplikowanych programów.

Uczenie maszynowe ma liczne zastosowania w wielu firmach i branżach. Napędza algorytmy sugerujące w popularnych wyszukiwarkach czy na stronach streamingowych. Firmy mediów społecznościowych często wykorzystują uczenie maszynowe do tworzenia kanałów informacyjnych, a programy do rozpoznawania twarzy wykorzystują je do identyfikacji cech. Przedsiębiorstwa inwestycyjne, takie jak fundusze hedgingowe, wykorzystują je z kolei do analizy akcji czy innych papierów wartościowych.

Uczenie maszynowe – wyzwania

Na zakończenie warto zauważyć, że uczenie maszynowe ma olbrzymi potencjał do przemiany wielu sektorów gospodarki. Mimo to, wiąże się z nim również wiele zagadnień budzących obawy. Jednym z nich jest kwestia “explainability”, czyli zrozumiałości.

Systemy oparte na uczeniu maszynowym mogą wydawać się niezwykle wrażliwe i skłonne do popełniania błędów w zadaniach, które dla człowieka wydają się proste. Wynika to z faktu, że modele uczenia maszynowego muszą być zaprojektowane z ogromną precyzją, aby mieć pewność, że podejmują decyzje zgodnie z intencjami programistów.

Co więcej, systemy uczenia maszynowego mogą odzwierciedlać świadome lub nieświadome uprzedzenia. Przykładem tego może być zjawisko algorytmów predykcji przestępczości, które niesprawiedliwie skupiają uwagę na osobach o określonym kolorze skóry.

Dlatego etyka i odpowiedzialność w dziedzinie uczenia maszynowego stają się kluczowymi obszarami badań i rozwoju. To, jak radzimy sobie z tymi wyzwaniami, będzie miało zasadniczy wpływ na przyszłość uczenia maszynowego i AI. W związku z tym powinniśmy przywiązywać dużą wagę do uczciwości, przejrzystości i odpowiedzialności w procesie tworzenia i wdrażania tych zaawansowanych technologii.