Što je strojno učenje i zašto može uzeti vaš posao

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Zadnja promjena: 2023-12-17 03:58

Novi algoritmi omogućuju računalima rješavanje problema koji su prije bili mogući samo za ljude. S jedne strane, to će nam donijeti velike koristi, a s druge nove izazove za svakoga od nas. Kako vas napredak ne bi iznenadio, budite oprezni i promatrajte situaciju.

Donedavno su programeri morali pisati složene i vrlo precizne upute čak i kako bi računala mogla obavljati najjednostavnije zadatke.

Jezici su se oduvijek razvijali, ali najznačajniji napredak u ovom području bilo je pojednostavljenje rada s kodom. Sada se računala ne mogu programirati kao prije, već se postavljaju na način da uče sama.

Ovaj proces, nazvan strojno učenje, obećava da će biti pravi tehnološki proboj i može utjecati na svakoga, bez obzira na područje njihove djelatnosti. Stoga će svakome od nas biti korisno razumjeti temu.

Što je strojno učenje

Strojno učenje eliminira potrebu da programer detaljno objasni računalu kako točno riješiti problem. Umjesto toga, računalo se uči da samostalno pronađe rješenje. U suštini, strojno učenje je vrlo složena primjena statistike za pronalaženje obrazaca u podacima i stvaranje predviđanja iz njih.

Povijest strojnog učenja datira iz 1950-ih, kada su računalni znanstvenici uspjeli naučiti računala igrati damu. Od tada, zajedno s računalnom snagom, raste složenost obrazaca i predviđanja koje računalo može prepoznati i napraviti, te problema koje može riješiti.

Algoritam prvo dobiva skup podataka za obuku, a zatim ga koristi za obradu zahtjeva. Na primjer, možete ubaciti nekoliko fotografija u svoj automobil s opisima njihovog sadržaja, kao što su "ova fotografija prikazuje mačku" i "ova fotografija nema mačku". Ako nakon toga dodate nove slike na računalo, ono će samostalno početi identificirati slike s mačkama.

Algoritam se nastavlja poboljšavati. Točni i pogrešni rezultati prepoznavanja ulaze u bazu podataka, a sa svakom obrađenom fotografijom program postaje sve pametniji i bolji i bolje se nosi sa zadatkom. U suštini, ovo je učenje.

Zašto je strojno učenje važno

Sada se strojevi mogu sigurno primijeniti u područjima koja su se prije smatrala dostupnima samo ljudima. Iako je tehnologija još uvijek daleko od idealne, poenta je da se računala stalno poboljšavaju. U teoriji, mogu se razvijati beskonačno. Ovo je glavna ideja strojnog učenja.

Strojevi uče vidjeti slike i klasificirati ih, kao u gornjem primjeru fotografije. Mogu prepoznati tekst i brojeve na tim slikama, kao i ljude i mjesta. Štoviše, računala ne samo da identificiraju napisane riječi, već i uzimaju u obzir kontekst njihove upotrebe, uključujući pozitivne i negativne nijanse emocija.

Između ostalog, strojevi nas mogu slušati i reagirati. Virtualni asistenti u našim pametnim telefonima - bilo da se radi o Siri, Cortani ili Google Nowu - utjelovljuju napredak u obradi prirodnog jezika i nastavljaju se razvijati.

Osim toga, računala uče pisati. Algoritmi strojnog učenja već generiraju novinske članke. Mogu pisati o financijama, pa čak i o sportu.

Takve funkcije mogu promijeniti sve aktivnosti na temelju unosa i klasifikacije podataka koje su prije bile moguće samo za ljude. Ako računalo može prepoznati sliku, dokument, datoteku ili drugi objekt i točno ga opisati, to otvara brojne mogućnosti za automatizaciju.

Kako se danas koristi strojno učenje

Algoritmi strojnog učenja već su sposobni impresionirati.

Medecision ih koristi za izračun čimbenika rizika za razne bolesti u velikim zajednicama. Na primjer, algoritam je identificirao osam varijabli pomoću kojih se može zaključiti treba li pacijentu s dijabetesom hospitalizacija ili ne.

Nakon potrage za pravim proizvodom u online trgovinama, možda ćete primijetiti da na internetu već duže vrijeme vidite reklamu za ovaj proizvod. Ova marketinška personalizacija samo je vrh ledenog brijega. Tvrtke mogu automatski slati e-poštu, kupone, ponude i prikazati preporuke prilagođene svakom klijentu pojedinačno. Sve to nježnije gura potrošača na kupnju.

Obrada prirodnog jezika koristi se na mnogo različitih načina. Primjerice, uz njegovu pomoć zamjenjuju se zaposlenici u službama podrške kako bi se korisnicima brzo pružile potrebne informacije. Osim toga, takvi algoritmi pomažu odvjetnicima dešifrirati složenu dokumentaciju.

IBM je nedavno anketirao. čelnici automobilskih tvrtki. 74% njih očekuje da će se pametni automobili pojaviti na cestama do 2025. godine.

Takvi će automobili putem Interneta stvari primati informacije o vlasniku i njihovoj okolini. Na temelju tih podataka moći će automatski mijenjati temperaturu, zvuk, položaj stolice i druge postavke. Pametni automobili također će sami rješavati nastajuće probleme, samostalno voziti i davati preporuke na temelju prometa i stanja na cestama.

Što očekivati od strojnog učenja u budućnosti

Mogućnosti koje nam u budućnosti otvara strojno učenje gotovo su beskrajne. Evo nekoliko impresivnih primjera.

• Personalizirani zdravstveni sustav koji pacijentima pruža personaliziranu medicinsku skrb na temelju njihovog genetskog koda i načina života.
• Sigurnosni softver koji detektira hakerske napade i zlonamjerni softver s najvećom točnošću.
• Računalni sigurnosni sustavi za zračne luke, stadione i slične lokacije koji identificiraju potencijalne prijetnje.
• Samovozeći automobili koji se orijentiraju u prostoru minimiziraju broj prometnih gužvi i nesreća.
• Napredni sustavi protiv prijevara koji mogu osigurati novac na našim računima.
• Univerzalni prevoditelji koji će nam omogućiti točan i brz prijevod pomoću pametnih telefona i drugih pametnih uređaja.

Zašto biste trebali paziti na strojno učenje

Iako će mnogi doživjeti te prilike s pojavom novih tehnologija, većina neće htjeti razumjeti kako sve to funkcionira iznutra. Ali bolje da svi ostanemo na oprezu. Dapače, uz sve prednosti, daljnji napredak donijet će opipljive posljedice za tržište rada.

Strojno učenje, temeljeno na sve većoj količini podataka koje generira gotovo svaka osoba na Zemlji, u potpunosti će promijeniti profesiju. Naravno, ove će novine mnogima olakšati posao, ali će biti i onih koji će ostati bez posla. Algoritmi već odgovaraju na e-poštu, tumače medicinske slike, pomažu u parnicama, analiziraju podatke i tako dalje.

Strojevi uče iz vlastitog iskustva, tako da programeri više ne moraju pisati kod za svaku neobičnu situaciju. Ova sposobnost učenja, zajedno s napretkom u robotici i mobilnoj tehnologiji, omogućit će računalima da rješavaju složene zadatke bolje nego ikad prije.

Ali što će se dogoditi s ljudima kada ih nadmaše strojevi?

Prema. Svjetski ekonomski forum, računala i roboti će u sljedećih pet godina zauzeti pet milijuna radnih mjesta koja sada imaju ljudi.

Stoga moramo paziti na to kako strojno učenje mijenja tijek rada. Nije važno tko ste: odvjetnik, medicinar, pomoćni radnik, vozač kamiona ili bilo tko drugi. Promjena može utjecati na svakoga.

Najbolji način da izbjegnete neugodno iznenađenje kada računala počnu preuzimati poslove je proaktivno razmišljanje i priprema.