Kaj je strojno učenje in zakaj vam lahko vzame delo

2024 Avtor: Malcolm Clapton | [email protected]. Nazadnje spremenjeno: 2023-12-17 04:10

Novi algoritmi omogočajo računalnikom reševanje problemov, ki so bili prej možni samo za ljudi. Po eni strani nam bo to prineslo velike koristi, po drugi pa nove izzive za vsakega izmed nas. Da vas napredek ne preseneti, bodite pozorni in opazujte situacijo.

Do nedavnega so morali programerji pisati zapletena in zelo natančna navodila tudi za opravljanje najpreprostejših nalog.

Jeziki so se vedno razvijali, a najpomembnejši napredek na tem področju je bila poenostavitev dela s kodo. Računalnikov zdaj ni mogoče programirati kot prej, ampak nastaviti tako, da se učijo sami.

Ta proces, imenovan strojno učenje, obljublja pravi tehnološki preboj in lahko vpliva na vsakogar, ne glede na področje njegove dejavnosti. Zato bo za vsakega od nas koristno razumeti temo.

Kaj je strojno učenje

Strojno učenje odpravlja potrebo po tem, da programer računalniku podrobno razloži, kako natančno rešiti problem. Namesto tega se računalnik nauči, da sam najde rešitev. Strojno učenje je v bistvu zelo zapletena uporaba statistike za iskanje vzorcev v podatkih in ustvarjanje napovedi iz njih.

Zgodovina strojnega učenja sega v petdeseta leta prejšnjega stoletja, ko je računalniškim znanstvenikom uspelo naučiti računalnike igrati damo. Od takrat se je skupaj z računalniško močjo povečala kompleksnost vzorcev in napovedi, ki jih računalnik lahko prepozna in naredi, ter problemov, ki jih lahko reši.

Algoritem najprej pridobi nabor podatkov za usposabljanje in ga nato uporabi za obdelavo zahtev. V avto lahko na primer naložite več fotografij z opisi njihove vsebine, na primer »ta fotografija prikazuje mačko« in »ta fotografija nima mačke«. Če po tem dodate nove slike v računalnik, bo začel sam identificirati slike z mačkami.

Algoritem se še naprej izboljšuje. Pravilni in napačni rezultati prepoznavanja pridejo v bazo podatkov, z vsako obdelano fotografijo pa postaja program pametnejši in boljši ter se bolje spopada z nalogo. V bistvu je to učenje.

Zakaj je strojno učenje pomembno

Zdaj je mogoče stroje varno uporabljati na območjih, ki so prej veljala za dostopna samo ljudem. Čeprav je tehnologija še daleč od idealne, je bistvo v tem, da se računalniki nenehno izboljšujejo. V teoriji se lahko razvijajo neomejeno. To je glavna ideja strojnega učenja.

Stroji se naučijo videti slike in jih razvrstiti, kot v zgornjem primeru fotografije. Na teh slikah lahko prepoznajo besedilo in številke, pa tudi ljudi in kraje. Poleg tega računalniki ne prepoznajo le zapisanih besed, ampak tudi upoštevajo kontekst njihove uporabe, vključno s pozitivnimi in negativnimi odtenki čustev.

Med drugim nas lahko stroji poslušajo in se odzovejo. Virtualni pomočniki v naših pametnih telefonih – ne glede na to, ali gre za Siri, Cortana ali Google Now – poosebljajo preboj pri obdelavi naravnega jezika in se še naprej razvijajo.

Poleg tega se računalniki učijo pisati. Algoritmi strojnega učenja že ustvarjajo novice. Lahko pišejo o financah in celo o športu.

Takšne funkcije lahko spremenijo vse dejavnosti na podlagi vnosa in klasifikacije podatkov, ki so bile prej možne samo za ljudi. Če lahko računalnik prepozna sliko, dokument, datoteko ali drug predmet in ga natančno opiše, to odpira veliko možnosti za avtomatizacijo.

Kako se danes uporablja strojno učenje

Algoritmi strojnega učenja so že sposobni narediti vtis.

Medecision jih uporablja za izračun dejavnikov tveganja za različne bolezni v velikih skupnostih. Na primer, algoritem je identificiral osem spremenljivk, s katerimi je mogoče sklepati, ali bolnik s sladkorno boleznijo potrebuje hospitalizacijo ali ne.

Po iskanju pravega izdelka v spletnih trgovinah boste morda opazili, da na internetu že dlje časa vidite oglaševanje tega izdelka. Ta marketinška personalizacija je le vrh ledene gore. Podjetja lahko samodejno pošiljajo e-pošto, kupone, ponudbe in prikazujejo priporočila, prilagojena vsaki stranki posebej. Vse to potrošnika bolj nežno potiska k nakupu.

Obdelava naravnega jezika se uporablja na veliko različnih načinov. Z njegovo pomočjo se na primer zamenjajo zaposleni v podpornih službah, da bi uporabnikom hitro zagotovili potrebne informacije. Poleg tega takšni algoritmi pomagajo odvetnikom pri dešifriranju zapletene dokumentacije.

IBM je nedavno opravil raziskavo. vodje avtomobilskih podjetij. 74 % jih pričakuje, da se bodo pametni avtomobili pojavili na cestah do leta 2025.

Takšni avtomobili bodo s pomočjo interneta stvari prejemali informacije o lastniku in njegovi okolici. Na podlagi teh podatkov bodo lahko samodejno spreminjali temperaturo, zvok, položaj stola in druge nastavitve. Pametni avtomobili bodo tudi sami reševali nastajajoče težave, se vozili samostojno in dajali priporočila glede na promet in razmere na cestah.

Kaj pričakovati od strojnega učenja v prihodnosti

Možnosti, ki nam jih v prihodnosti odpira strojno učenje, so skoraj neskončne. Tukaj je nekaj impresivnih primerov.

• Personaliziran zdravstveni sistem, ki pacientom zagotavlja prilagojeno zdravstveno oskrbo na podlagi njihove genetske kode in življenjskega sloga.
• Varnostna programska oprema, ki z najvišjo natančnostjo zazna hekerske napade in zlonamerno programsko opremo.
• Računalniško podprti varnostni sistemi za letališča, stadione in podobne lokacije, ki prepoznajo morebitne grožnje.
• Samovozeči avtomobili, ki se orientirajo v prostoru, zmanjšujejo število prometnih zastojev in nesreč.
• Napredni sistemi za boj proti goljufijam, ki lahko zavarujejo denar na naših računih.
• Univerzalni prevajalci, ki nam bodo omogočili natančno in hitro prevajanje s pametnimi telefoni in drugimi pametnimi napravami.

Zakaj bi morali biti pozorni na strojno učenje

Medtem ko bodo mnogi izkusili te priložnosti s prihodom novih tehnologij, večina ne bo hotela razumeti, kako vse deluje od znotraj. Toda bolje je, da ostanemo pozorni. Dejansko bo nadaljnji napredek poleg vseh koristi prinesel oprijemljive posledice za trg dela.

Strojno učenje, ki temelji na vedno večji količini podatkov, ki jih ustvari skoraj vsak človek na zemlji, bo popolnoma spremenilo poklice. Seveda bodo te novosti marsikomu poenostavile delo, najdejo pa se tudi takšni, ki bodo prikrajšani za službo. Algoritmi se že odzivajo na e-pošto, razlagajo medicinske slike, pomagajo pri sodnih postopkih, analizirajo podatke itd.

Stroji se učijo iz lastnih izkušenj, zato programerjem ni več treba pisati kode za vsako nenavadno situacijo. Ta učna sposobnost, skupaj z napredkom v robotiki in mobilni tehnologiji, bo računalnikom omogočila obvladovanje kompleksnih nalog bolje kot kdaj koli prej.

Toda kaj se bo zgodilo z ljudmi, ko jih bodo presegli stroji?

Po navedbah. Svetovni gospodarski forum, bodo računalniki in roboti v naslednjih petih letih zasedli pet milijonov delovnih mest, ki jih imajo ljudje.

Zato moramo spremljati, kako strojno učenje spreminja potek dela. Ni pomembno, kdo ste: odvetnik, zdravnik, podporni delavec, voznik tovornjaka ali kdorkoli drug. Sprememba lahko vpliva na vsakogar.

Najboljši način, da se izognete neprijetnemu presenečenju, ko računalniki začnejo jemati delovna mesta, je proaktivno razmišljanje in priprava.