Τι είναι η μηχανική μάθηση και γιατί μπορεί να πάρει τη δουλειά σας

2024 Συγγραφέας: Malcolm Clapton | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-17 03:52

Νέοι αλγόριθμοι επιτρέπουν στους υπολογιστές να επιλύουν προβλήματα που προηγουμένως ήταν δυνατά μόνο για τους ανθρώπους. Από τη μια, αυτό θα μας φέρει μεγάλα οφέλη, από την άλλη, νέες προκλήσεις για τον καθένα μας. Για να μην σας αιφνιδιάσει η πρόοδος, να είστε σε εγρήγορση και να παρακολουθείτε την κατάσταση.

Μέχρι πρόσφατα, οι προγραμματιστές έπρεπε να γράφουν πολύπλοκες και πολύ ακριβείς οδηγίες ακόμη και για να επιτρέπουν στους υπολογιστές να εκτελούν τις πιο απλές εργασίες.

Οι γλώσσες πάντα εξελίσσονταν, αλλά η πιο σημαντική πρόοδος σε αυτόν τον τομέα ήταν η απλοποίηση της εργασίας με κώδικα. Τώρα οι υπολογιστές δεν μπορούν να προγραμματιστούν όπως πριν, αλλά να ρυθμιστούν με τέτοιο τρόπο ώστε να μαθαίνουν μόνοι τους.

Αυτή η διαδικασία, που ονομάζεται μηχανική μάθηση, υπόσχεται να είναι μια πραγματική τεχνολογική ανακάλυψη και μπορεί να επηρεάσει οποιονδήποτε, ανεξάρτητα από το πεδίο δραστηριότητάς του. Επομένως, θα είναι χρήσιμο για τον καθένα μας να κατανοήσει το θέμα.

Τι είναι η μηχανική μάθηση

Η μηχανική μάθηση εξαλείφει την ανάγκη για έναν προγραμματιστή να εξηγήσει λεπτομερώς σε έναν υπολογιστή πώς ακριβώς να λύσει ένα πρόβλημα. Αντίθετα, ο υπολογιστής διδάσκεται να βρίσκει μια λύση μόνος του. Ουσιαστικά, η μηχανική μάθηση είναι μια πολύ περίπλοκη εφαρμογή στατιστικών για την εύρεση προτύπων σε δεδομένα και τη δημιουργία προβλέψεων από αυτά.

Η ιστορία της μηχανικής μάθησης χρονολογείται από τη δεκαετία του 1950, όταν επιστήμονες υπολογιστών κατάφεραν να διδάξουν τους υπολογιστές να παίζουν πούλια. Έκτοτε, μαζί με την υπολογιστική ισχύ, η πολυπλοκότητα των μοτίβων και των προβλέψεων που μπορεί να αναγνωρίσει και να κάνει ο υπολογιστής και τα προβλήματα που μπορεί να λύσει, έχουν αυξηθεί.

Ο αλγόριθμος λαμβάνει πρώτα ένα σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης και στη συνέχεια το χρησιμοποιεί για την επεξεργασία αιτημάτων. Για παράδειγμα, μπορείτε να φορτώσετε πολλές φωτογραφίες στο αυτοκίνητό σας με περιγραφές του περιεχομένου τους, όπως "αυτή η φωτογραφία δείχνει μια γάτα" και "αυτή η φωτογραφία δεν έχει γάτα". Εάν στη συνέχεια προσθέσετε νέες εικόνες στον υπολογιστή, θα αρχίσει να αναγνωρίζει από μόνος του φωτογραφίες με γάτες.

Ο αλγόριθμος συνεχίζει να βελτιώνεται. Τα σωστά και λανθασμένα αποτελέσματα αναγνώρισης μπαίνουν στη βάση δεδομένων και με κάθε επεξεργασμένη φωτογραφία το πρόγραμμα γίνεται πιο έξυπνο και αντιμετωπίζει όλο και καλύτερα την εργασία. Στην ουσία αυτό είναι μάθηση.

Γιατί είναι σημαντική η μηχανική μάθηση

Τώρα τα μηχανήματα μπορούν να εφαρμοστούν με ασφάλεια σε περιοχές που προηγουμένως θεωρούνταν προσβάσιμες μόνο για τον άνθρωπο. Ενώ η τεχνολογία απέχει ακόμα πολύ από την ιδανική, η ουσία είναι ότι οι υπολογιστές βελτιώνονται συνεχώς. Θεωρητικά, μπορούν να εξελίσσονται επ' αόριστον. Αυτή είναι η κύρια ιδέα της μηχανικής εκμάθησης.

Οι μηχανές μαθαίνουν να βλέπουν εικόνες και τις ταξινομούν, όπως στο παραπάνω παράδειγμα φωτογραφίας. Μπορούν να αναγνωρίσουν κείμενο και αριθμούς σε αυτές τις εικόνες, καθώς και άτομα και μέρη. Επιπλέον, οι υπολογιστές όχι μόνο αναγνωρίζουν τις γραπτές λέξεις, αλλά λαμβάνουν επίσης υπόψη το πλαίσιο χρήσης τους, συμπεριλαμβανομένων θετικών και αρνητικών αποχρώσεων συναισθημάτων.

Μεταξύ άλλων, οι μηχανές μπορούν να μας ακούσουν και να ανταποκριθούν. Οι εικονικοί βοηθοί στα smartphone μας -είτε είναι το Siri, η Cortana ή το Google Now- ενσωματώνουν καινοτομίες στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας και συνεχίζουν να εξελίσσονται.

Επιπλέον, οι υπολογιστές μαθαίνουν να γράφουν. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης δημιουργούν ήδη άρθρα ειδήσεων. Μπορούν να γράφουν για τα οικονομικά και ακόμη και τον αθλητισμό.

Τέτοιες λειτουργίες μπορούν να αλλάξουν όλες τις δραστηριότητες με βάση την εισαγωγή δεδομένων και την ταξινόμηση που ήταν προηγουμένως δυνατές μόνο για ανθρώπους. Εάν ένας υπολογιστής μπορεί να αναγνωρίσει μια εικόνα, ένα έγγραφο, ένα αρχείο ή άλλο αντικείμενο και να το περιγράψει με ακρίβεια, αυτό ανοίγει πολλές ευκαιρίες για αυτοματισμό.

Πώς χρησιμοποιείται η μηχανική μάθηση σήμερα

Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης είναι ήδη ικανοί να εντυπωσιάσουν.

Το Medecision τα χρησιμοποιεί για να υπολογίσει τους παράγοντες κινδύνου για διάφορες ασθένειες σε μεγάλες κοινότητες. Για παράδειγμα, ο αλγόριθμος έχει εντοπίσει οκτώ μεταβλητές που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να συμπεράνουμε εάν ένας ασθενής με διαβήτη χρειάζεται νοσηλεία ή όχι.

Αφού αναζητήσετε το σωστό προϊόν σε ηλεκτρονικά καταστήματα, μπορεί να παρατηρήσετε ότι βλέπετε διαφημίσεις για αυτό το προϊόν στο Διαδίκτυο για μεγάλο χρονικό διάστημα. Αυτή η εξατομίκευση μάρκετινγκ είναι μόνο η κορυφή του παγόβουνου. Οι εταιρείες μπορούν να στέλνουν αυτόματα email, κουπόνια, προσφορές και να εμφανίζουν προτάσεις προσαρμοσμένες σε κάθε πελάτη ξεχωριστά. Όλα αυτά ωθούν πιο ήπια τον καταναλωτή να αγοράσει.

Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας χρησιμοποιείται με πολλούς διαφορετικούς τρόπους. Για παράδειγμα, με τη βοήθειά του, οι υπάλληλοι στις υπηρεσίες υποστήριξης αντικαθίστανται για να παρέχουν γρήγορα τις απαραίτητες πληροφορίες στους χρήστες. Επιπλέον, τέτοιοι αλγόριθμοι βοηθούν τους δικηγόρους να αποκρυπτογραφήσουν πολύπλοκη τεκμηρίωση.

Πρόσφατη έρευνα της IBM. επικεφαλής αυτοκινητοβιομηχανιών. Το 74% από αυτούς αναμένουν ότι τα έξυπνα αυτοκίνητα θα εμφανιστούν στους δρόμους μέχρι το 2025.

Τέτοια αυτοκίνητα θα λαμβάνουν πληροφορίες για τον ιδιοκτήτη και το περιβάλλον τους χρησιμοποιώντας το Διαδίκτυο των πραγμάτων. Με βάση αυτά τα δεδομένα, θα μπορούν να αλλάζουν αυτόματα τη θερμοκρασία, τον ήχο, τη θέση της καρέκλας και άλλες ρυθμίσεις. Τα έξυπνα αυτοκίνητα θα επιλύουν επίσης τα ίδια τα αναδυόμενα προβλήματα, θα οδηγούν ανεξάρτητα και θα κάνουν συστάσεις με βάση την κυκλοφορία και τις συνθήκες του δρόμου.

Τι να περιμένετε από τη μηχανική μάθηση στο μέλλον

Οι δυνατότητες που μας ανοίγει η μηχανική μάθηση στο μέλλον είναι σχεδόν ατελείωτες. Ακολουθούν μερικά εντυπωσιακά παραδείγματα.

• Ένα εξατομικευμένο σύστημα υγειονομικής περίθαλψης που παρέχει στους ασθενείς εξατομικευμένη ιατρική φροντίδα με βάση τον γενετικό τους κώδικα και τον τρόπο ζωής τους.
• Λογισμικό ασφαλείας που εντοπίζει επιθέσεις χάκερ και κακόβουλο λογισμικό με την υψηλότερη ακρίβεια.
• Μηχανογραφημένα συστήματα ασφαλείας για αεροδρόμια, στάδια και παρόμοιες τοποθεσίες που εντοπίζουν πιθανές απειλές.
• Τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα που προσανατολίζονται στο διάστημα ελαχιστοποιούν τον αριθμό των κυκλοφοριακών συμφορήσεων και των ατυχημάτων.
• Προηγμένα συστήματα κατά της απάτης που μπορούν να εξασφαλίσουν χρήματα στους λογαριασμούς μας.
• Καθολικοί μεταφραστές που θα μας επιτρέψουν να λαμβάνουμε ακριβή και γρήγορη μετάφραση χρησιμοποιώντας smartphone και άλλες έξυπνες συσκευές.

Γιατί πρέπει να προσέχετε τη μηχανική μάθηση

Ενώ πολλοί θα βιώσουν αυτές τις ευκαιρίες με την έλευση των νέων τεχνολογιών, οι περισσότεροι δεν θα θέλουν να καταλάβουν πώς λειτουργούν όλα εκ των έσω. Αλλά καλύτερα να είμαστε όλοι σε εγρήγορση. Πράγματι, μαζί με όλα τα οφέλη, η περαιτέρω πρόοδος θα έχει απτές συνέπειες για την αγορά εργασίας.

Η μηχανική μάθηση, με βάση τον συνεχώς αυξανόμενο όγκο δεδομένων που παράγει σχεδόν κάθε άτομο στη γη, θα αλλάξει εντελώς το επάγγελμα. Φυσικά, αυτές οι καινοτομίες θα απλοποιήσουν τη δουλειά πολλών ανθρώπων, αλλά θα υπάρξουν και εκείνοι που θα στερηθούν τη δουλειά τους. Οι αλγόριθμοι ανταποκρίνονται ήδη σε email, ερμηνεύουν ιατρικές εικόνες, βοηθούν σε δικαστικές διαφορές, αναλύουν δεδομένα κ.λπ.

Οι μηχανές μαθαίνουν από τη δική τους εμπειρία, επομένως οι προγραμματιστές δεν χρειάζεται πλέον να γράφουν κώδικα για κάθε ασυνήθιστη κατάσταση. Αυτή η ικανότητα μάθησης, μαζί με τις προόδους στη ρομποτική και την κινητή τεχνολογία, θα επιτρέψει στους υπολογιστές να χειρίζονται πολύπλοκες εργασίες καλύτερα από ποτέ.

Τι θα συμβεί όμως με τους ανθρώπους όταν τους ξεπεράσουν οι μηχανές;

Σύμφωνα με. Το Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ, οι υπολογιστές και τα ρομπότ θα απασχολήσουν τις πέντε εκατομμύρια θέσεις εργασίας που κατέχουν τώρα οι άνθρωποι τα επόμενα πέντε χρόνια.

Επομένως, πρέπει να παρακολουθούμε πώς η μηχανική μάθηση αλλάζει τη ροή εργασίας. Δεν έχει σημασία ποιος είστε: δικηγόρος, γιατρός, βοηθός, οδηγός φορτηγού ή οποιοσδήποτε άλλος. Η αλλαγή μπορεί να επηρεάσει τους πάντες.

Ο καλύτερος τρόπος για να αποφύγετε τη δυσάρεστη έκπληξη όταν οι υπολογιστές αρχίζουν να αναλαμβάνουν εργασίες είναι να σκεφτείτε προληπτικά και να προετοιμαστείτε.