Mašininis mokymasis: nuo nemokamų kursų iki kvantinių algoritmų – intelektualių lenktynių, kurios sparčiai vystosi

Mašininis mokymasis, kadaise tolima mokslinės fantastikos koncepcija, dabar prasiskverbė į visus mūsų gyvenimo aspektus. Nuo personalizuotų rekomendacijų iki savavaldžių automobilių ir ligų diagnostikos, mašininis mokymasis keičia pasaulį precedento neturinčiu greičiu. Bet ar jis tikrai toks galingas, kaip reklamuojama? Ir kaip turėtume suprasti šios technologinės revoliucijos esmę?

Naršant diskusijas apie mašininį mokymąsi X/Twitter, tai tarsi žvilgsnis į greitai veikiančią ekosistemą. Viena vertus, įvairios „mokamų kursų nemokamai“ vilionės yra tarsi aukso karštinės skrajutės, bandančios pritraukti aukso ieškotojus, norinčius greitai įsitraukti į verslą; kita vertus, geriausių universitetų, tokių kaip Stanfordas ir MIT, kursų ištekliai yra atviri nemokamai, demonstruojantys akademinės bendruomenės atvirą požiūrį į mokslą. Šie du visiškai skirtingi vaizdai atspindi pagrindinį dabartinės mašininio mokymosi srities prieštaravimą: atsiradusį atotrūkį tarp mažėjančių barjerų ir gilaus supratimo.

Nemokamų pietų pagunda ir spąstai: žinių demokratizavimas ar pigus pardavimas?

„Mokamų kursų nemokamai“ reklama yra dažna, ji patraukia žmonių psichologiją, norinčią greitai įgyti naujų įgūdžių. Tačiau Paulas Grahamas kartą pasakė: „Jei norite daryti ką nors tikrai vertingo, turite būti pasirengę ilgalaikėms ir sunkioms pastangoms.“ Mašininis mokymasis nėra technologija, kurią galima įvaldyti per vieną naktį, jai reikia tvirto matematinio pagrindo, programavimo įgūdžių ir gilaus srities žinių supratimo. Kursai, žadantys „įvaldyti per 72 valandas“, greičiausiai yra tik paprastas esamų žinių pakavimas, kuriam trūksta tikro gylio ir naujovių.

Šių kursų populiarumas taip pat atspindi tam tikrą švietimo pramonės dilemą. Tradiciniai švietimo modeliai yra brangūs, o mokymosi ciklas ilgas, todėl sunku patenkinti greitai besikeičiančius rinkos poreikius. Tačiau tuo pat metu per didelis „greito įsisavinimo“ siekimas dažnai lemia silpnus pagrindus ir paviršutinišką supratimą. Tikrai vertingos žinios dažnai reikalauja laiko ir pastangų.

Stanfordo dosnumas: akademinė atvirojo kodo dvasia ir talentų ugdymo ateitis

Palyginimui, nemokami kursų ištekliai, kuriuos teikia geriausi universitetai, tokie kaip Stanfordas ir MIT, demonstruoja visiškai skirtingą požiūrį. CS221 (dirbtinis intelektas), CS229 (mašininis mokymasis), CS230 (gilusis mokymasis) ir kt., šie kadaise brangūs kursai dabar yra nemokami „YouTube“. Tai ne tik žinių demokratizavimas, bet ir investicija į būsimą talentų ugdymą.

Ši atviro dalijimosi dvasia spartina mašininio mokymosi srities plėtrą. Studijuodami šiuos aukštos kokybės kursus, besimokantieji gali sistemingai įsisavinti mašininio mokymosi teorinius pagrindus ir praktinius įgūdžius, taip padėdami tvirtą pagrindą būsimoms naujovėms. Tuo pačiu metu šie kursai suteikia vienodas galimybes studentams, kurie negali sau leisti didelių mokesčių už mokslą, leidžiant daugiau žmonių dalyvauti šioje technologinėje revoliucijoje.

Nuo prižiūrimo mokymosi iki sustiprinančio mokymosi: mašininio mokymosi algoritmų ginklavimosi varžybos

X/Twitter diskusijos taip pat apima įvairius mašininio mokymosi algoritmus. Nuo linijinės regresijos iki neuroninių tinklų, nuo prižiūrimo mokymosi iki sustiprinančio mokymosi, algoritmų yra daug ir įvairių, o taikymo scenarijai taip pat skiriasi. Kaip minėta įraše apie Bias-Variance Tradeoff, norint pasirinkti tinkamą algoritmą, dažnai reikia atlikti kompromisą tarp tikslumo ir apibendrinimo galimybių.

• Prižiūrimas mokymasis: Tai labiausiai paplitęs mašininio mokymosi tipas, kuriame prognozavimo modelis kuriamas mokantis iš duomenų su etiketėmis. Nuo vaizdų atpažinimo iki šlamšto filtravimo, prižiūrimas mokymasis taikomas visur. Tačiau jis taip pat susiduria su didelėmis duomenų žymėjimo sąnaudomis ir modelio polinkiu į per didelį pritaikymą.

• Neprižiūrimas mokymasis: Skirtingai nuo prižiūrimo mokymosi, neprižiūrimas mokymasis apdoroja duomenis be etikečių, analizuodamas duomenų modelius ir struktūras. Klasterinė analizė, dimensijų mažinimas ir kitos technologijos yra tipiški neprižiūrimo mokymosi taikymai. Neprižiūrimas mokymasis gali aptikti informaciją, paslėptą duomenyse, tačiau jo rezultatus dažnai sunku paaiškinti ir įvertinti.

• Sustiprinantis mokymasis: Sustiprinantis mokymasis yra mokymosi būdas, kai optimali strategija mokomasi sąveikaujant su aplinka. Jis pasiekė reikšmingų rezultatų žaidimų, robotų valdymo ir kitose srityse. „AlphaGo“ sėkmė priklauso nuo sustiprinančio mokymosi algoritmo proveržio. Sustiprinančiam mokymuisi reikia daug bandymų ir klaidų, o mokymo procesas yra ilgas ir sudėtingas.

• Perkeliamasis mokymasis: Kaip minėta įraše apie perkeliamąjį mokymąsi (Transfer Learning), tai yra svarbi mašininio mokymosi srities tendencija. Tai leidžia mums pritaikyti jau apmokytus modelius naujoms užduotims, taip sumažinant mokymo laiką ir duomenų poreikius. Perkeliamasis mokymasis plačiai taikomas vaizdų atpažinimo, natūralios kalbos apdorojimo ir kitose srityse. Didėjant skaičiavimo galiai ir eksponentiškai augant duomenų kiekiams, mašininio mokymosi algoritmų ginklavimosi varžybos tik stiprės. Nuolat atsiranda naujų algoritmų, o esami algoritmai nuolat tobulinami. Tačiau svarbiausia, kaip šiuos algoritmus pritaikyti praktinėms problemoms spręsti ir patenkinti realius visuomenės poreikius.

Paaiškinamasis AI (XAI): sulaužykite juodąją dėžę, priimkite skaidrumą

Įraše taip pat minimas paaiškinamasis AI (XAI). Mašininiam mokymuisi vis plačiau naudojant svarbiose srityse, žmonės kelia didesnius reikalavimus algoritmų skaidrumui ir paaiškinamumui. Jei mašininio mokymosi modelis priima klaidingą sprendimą, turime suprasti jo priežastį, kad galėtume jį patobulinti.

XAI tikslas – padaryti mašininio mokymosi modelius skaidresnius, lengviau suprantamus ir patikimus. Naudodami XAI technologiją, galime suprasti, kaip modelis priima sprendimus, taip išvengdami šališkumo ir klaidų modelyje. XAI yra labai svarbus užtikrinant mašininio mokymosi teisingumą, patikimumą ir saugumą.

Už algoritmų ribų: mašininio mokymosi ir kvantinio skaičiavimo sankirta

Įrašo straipsnis apie „Atradimų variklį, skirtą fotoniniam ir hibridiniam kvantiniam mašininiam mokymuisi“ rodo, kad mašininio mokymosi ir kvantinio skaičiavimo sintezė spartėja. Kvantinis skaičiavimas turi galingas lygiagretaus skaičiavimo galimybes, kurios gali išspręsti sudėtingas problemas, kurių tradiciniai kompiuteriai negali išspręsti. Kvantinio skaičiavimo taikymas mašininiam mokymuisi gali padėti pasiekti proveržių algoritmo efektyvumo, modelio tikslumo ir kitose srityse.

Nors kvantinis mašininis mokymasis dar tik ankstyvoje stadijoje, jis jau parodė didžiulį potencialą. Ateityje kvantinis mašininis mokymasis gali būti naudojamas vaistų atradimui, medžiagų mokslui, finansiniam modeliavimui ir kitoms sritims, skatinant dirbtinio intelekto plėtrą į naują erą.

Ateities tendencijos: nuo duomenų iki intelekto, kuriant tvarią mašininio mokymosi ekosistemą

Mašininio mokymosi ateitis priklauso ne tik nuo algoritmų naujovių, bet ir nuo to, kaip sukurti tvarią ekosistemą. Tam turime stengtis šiose srityse:

1. Duomenų valdymas: užtikrinti duomenų kokybę, saugumą ir privatumą. Sukurti tobulą duomenų valdymo sistemą, kad būtų sukurtas patikimas pagrindas mašininiam mokymuisi.

2. Etikos kodeksas: sukurti dirbtinio intelekto etikos kodeksą, kad mašininis mokymasis nebūtų naudojamas neteisėtiems tikslams. Užtikrinti mašininio mokymosi teisingumą, skaidrumą ir paaiškinamumą.

3. Talentų ugdymas: stiprinti mašininio mokymosi talentų ugdymą, kad būtų patenkintas sparčiai augantis rinkos poreikis. Skatinti atvirą dalijimąsi, skatinti žinių sklaidą ir naujoves.

4. Srities integracija: skatinti mašininio mokymosi integraciją su kitomis sritimis, tokiomis kaip biologija, medicina, finansai ir kt. Mašininio mokymosi taikymas praktinėms problemoms spręsti sukuria didesnę socialinę vertę.Mašininis mokymasis yra intelektinė kova, bet tai nėra nulinės sumos žaidimas. Per atvirą bendradarbiavimą ir bendras pastangas galime sukurti protingesnę, teisingesnę ir tvaresnę ateitį. O svarbiausia, turime išlaikyti kritinį mąstymą, kad neapsigautume paviršutiniško spindesio ir giliai suprastume mašininio mokymosi esmę, kad galėtume iš tikrųjų pasinaudoti šios technologinės revoliucijos teikiamomis galimybėmis.