Ako funguje strojové učenie?
Priekopníci umelej inteligencie si spočiatku mysleli, že najvhodnejším prístupom pre vytvorenie umelej inteligencie bude klasicky krok za krokom ju inštruovať v tom, čo má ako robiť. Pre jednoduché úlohy je tento prístup uskutočniteľný. V reálnom živote sa však rýchlo dostaneme k problému exponenciálneho rastu. V každom, často aj na pohľad rutinnom rozhodnutí, existuje prekvapivo veľký počet rôznych možností.
Vezmime si napríklad nasledovné zadanie. Chceme vytvoriť umelú inteligenciu, t.j. počítačový program, ktorý bude proti nám hrať šach. Definujeme si teda šachovnicu o veľkosti 8 x 8 políčok a na nej 6 typov figúriek. Pre každú z figúrok stanovíme príslušné pravidlá pre pohyb po šachovnici a definujeme pravidlo pre ukončenie hry – výhru alebo prehru. Na prvý pohľad nič zložité. Avšak len v takejto jednej šachovej partii je zhruba 7,7 * 1045 možných povolených ťahov (pozn. za číslo 7,7 pripíšeme ešte 45 núl) a naprogramovať takéto množstvo podmienok je proste nemožné. A to sme chceli umelú inteligenciu “len” naučiť hrať šach.
Zdroj: Tero Vesalainen, Pixabay.com
Ako to spraviť lepšie?
Pozrime sa, ako funguje ľudský mozog. Je to jediný objekt vo vesmíre, ktorý preukazuje ľudskú inteligenciu. Zamyslime sa, ako učíme malé dieťa. Naučíme ho, ako sa správať v úplne každej jednej situácii? Nie. Dáme mu len základné usmernenia, a necháme ho učiť sa. Keď spraví niečo dobre, pochválime ho, keď spraví niečo zle, potrestáme ho. Týmto spôsobom zistí, že takéto veci už robiť nesmie. Keď ho chceme naučiť rozoznávať a pomenovať veci okolo seba, jednoducho ukážeme na daný predmet a povieme mu čo to je.
Zdroj: Gordon Johnson, Pixabay.com
Na takýchto a podobných princípoch funguje koncept strojového učenia. Jedná sa o jeden zo spôsobov, akým sa snažíme dosiahnuť umelú inteligenciu. Aktuálne je to veľmi aktívna a populárna oblasť informatiky. Kľúčovým prispievateľom k pokroku v oblasti strojového učenia za posledné roky je najmä neustále zvyšovanie výpočtového výkonu počítačov, ale aj dostupnosť tzv. Big data. Ide o koncept, v ktorom sa zhlukuje masívne množstvo dát z čoraz väčšieho počtu zariadení pripojených k internetu a dát vygenerovaných sociálnymi sieťami. Tie potom môžu slúžiť na učenie umelej inteligencie, resp. spomenutých algoritmov strojového učenia.
Zdroje:
https://goodreads.com/book/show/43655746-the-artificial-intelligence-in-a-nutshell
