Czym jest uczenie maszynowe i dlaczego może zabrać twoją pracę

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Ostatnio zmodyfikowany: 2023-12-17 04:07

Nowe algorytmy pozwalają komputerom rozwiązywać problemy, które wcześniej były możliwe tylko dla ludzi. Z jednej strony przyniesie nam to ogromne korzyści, z drugiej nowe wyzwania dla każdego z nas. Aby postęp nie zaskoczył Cię, bądź czujny i obserwuj sytuację.

Do niedawna programiści musieli pisać złożone i bardzo precyzyjne instrukcje nawet po to, by komputery mogły wykonywać najprostsze zadania.

Języki zawsze ewoluowały, ale najważniejszym postępem w tej dziedzinie było uproszczenie pracy z kodem. Teraz komputery nie mogą być programowane jak wcześniej, ale ustawione w taki sposób, aby uczyły się same.

Proces ten, zwany uczeniem maszynowym, zapowiada się prawdziwym przełomem technologicznym i może dotknąć każdego, niezależnie od dziedziny działalności. Dlatego każdemu z nas przyda się zrozumienie tematu.

Czym jest uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe eliminuje potrzebę szczegółowego wyjaśniania komputerowi przez programistę, jak rozwiązać problem. Zamiast tego komputer uczy się samodzielnego znajdowania rozwiązania. Zasadniczo uczenie maszynowe to bardzo złożone zastosowanie statystyk do wyszukiwania wzorców w danych i tworzenia na ich podstawie prognoz.

Historia uczenia maszynowego sięga lat pięćdziesiątych, kiedy informatykom udało się nauczyć komputery grać w warcaby. Od tego czasu, wraz z mocą obliczeniową, wzrosła złożoność wzorców i przewidywań, które komputer może rozpoznawać i tworzyć, a także problemy, które może rozwiązać.

Algorytm najpierw uzyskuje zestaw danych uczących, a następnie wykorzystuje go do przetwarzania żądań. Możesz na przykład załadować do samochodu kilka zdjęć z opisami ich zawartości, takimi jak „to zdjęcie przedstawia kota” i „to zdjęcie nie ma kota”. Jeśli potem doda nowe zdjęcia do komputera, sam zacznie identyfikować zdjęcia z kotami.

Algorytm wciąż się poprawia. Poprawne i błędne wyniki rozpoznawania trafiają do bazy danych, a z każdym przetworzonym zdjęciem program staje się coraz mądrzejszy i coraz lepiej radzi sobie z zadaniem. W istocie jest to nauka.

Dlaczego uczenie maszynowe jest ważne

Teraz maszyny mogą być bezpiecznie stosowane w obszarach, które wcześniej uważano za dostępne tylko dla ludzi. Chociaż technologia jest wciąż daleka od ideału, najważniejsze jest to, że komputery są stale ulepszane. Teoretycznie mogą ewoluować w nieskończoność. To jest główna idea uczenia maszynowego.

Maszyny uczą się widzieć obrazy i klasyfikować je, jak na powyższym przykładzie zdjęcia. Potrafią rozpoznawać na tych obrazach tekst i liczby, a także ludzi i miejsca. Co więcej, komputery nie tylko identyfikują słowa pisane, ale także uwzględniają kontekst ich użycia, w tym pozytywne i negatywne odcienie emocji.

Między innymi maszyny mogą nas słuchać i reagować. Wirtualni asystenci w naszych smartfonach – czy to Siri, Cortana czy Google Now – ucieleśniają przełomy w przetwarzaniu języka naturalnego i wciąż ewoluują.

Ponadto komputery uczą się pisać. Algorytmy uczenia maszynowego już generują artykuły z wiadomościami. Potrafią pisać o finansach, a nawet sporcie.

Takie funkcje mogą zmienić wszystkie czynności w oparciu o wprowadzanie danych i klasyfikację, które wcześniej były możliwe tylko dla ludzi. Jeśli komputer może rozpoznać obraz, dokument, plik lub inny obiekt i dokładnie go opisać, otwiera to szerokie możliwości automatyzacji.

Jak dziś wykorzystuje się uczenie maszynowe

Algorytmy uczenia maszynowego już teraz robią wrażenie.

Medecision wykorzystuje je do obliczania czynników ryzyka różnych chorób w dużych społecznościach. Na przykład algorytm zidentyfikował osiem zmiennych, które można wykorzystać do stwierdzenia, czy pacjent z cukrzycą wymaga hospitalizacji, czy nie.

Po wyszukaniu odpowiedniego produktu w sklepach internetowych możesz zauważyć, że reklama tego produktu jest wyświetlana przez długi czas w Internecie. Ta marketingowa personalizacja to tylko wierzchołek góry lodowej. Firmy mogą automatycznie wysyłać e-maile, kupony, oferty i wyświetlać rekomendacje dostosowane do każdego klienta indywidualnie. Wszystko to delikatniej popycha konsumenta do zakupu.

Przetwarzanie języka naturalnego jest wykorzystywane na wiele różnych sposobów. Na przykład za jego pomocą zastępowani są pracownicy usług wsparcia, aby szybko dostarczyć użytkownikom niezbędnych informacji. Ponadto takie algorytmy pomagają prawnikom rozszyfrować złożoną dokumentację.

IBM niedawno przeprowadził ankietę. szefowie firm motoryzacyjnych. 74% z nich spodziewa się, że inteligentne samochody pojawią się na drogach do 2025 roku.

Takie samochody będą otrzymywać informacje o właścicielu i jego otoczeniu za pomocą Internetu Rzeczy. Na podstawie tych danych będą mogli automatycznie zmieniać temperaturę, dźwięk, pozycję fotela i inne ustawienia. Inteligentne samochody będą również same rozwiązywać pojawiające się problemy, jeździć samodzielnie i wydawać rekomendacje na podstawie ruchu i warunków drogowych.

Czego można się spodziewać po uczeniu maszynowym w przyszłości

Możliwości, jakie otwiera przed nami uczenie maszynowe w przyszłości, są niemal nieograniczone. Oto kilka imponujących przykładów.

• Spersonalizowany system opieki zdrowotnej, który zapewnia pacjentom spersonalizowaną opiekę medyczną w oparciu o ich kod genetyczny i styl życia.
• Oprogramowanie zabezpieczające, które wykrywa ataki hakerów i złośliwe oprogramowanie z najwyższą dokładnością.
• Skomputeryzowane systemy bezpieczeństwa dla lotnisk, stadionów i podobnych lokalizacji, które identyfikują potencjalne zagrożenia.
• Samojezdne samochody, które orientują się w przestrzeni, minimalizują liczbę korków i wypadków.
• Zaawansowane systemy antyfraudowe, które mogą zabezpieczyć pieniądze na naszych kontach.
• Tłumacze uniwersalne, które pozwolą nam otrzymać dokładne i szybkie tłumaczenie za pomocą smartfonów i innych inteligentnych urządzeń.

Dlaczego należy uważać na uczenie maszynowe

Podczas gdy wielu doświadczy tych możliwości wraz z pojawieniem się nowych technologii, większość nie będzie chciała zrozumieć, jak to wszystko działa od środka. Ale lepiej bądźmy wszyscy czujni. Rzeczywiście, wraz ze wszystkimi korzyściami, dalszy postęp przyniesie wymierne konsekwencje dla rynku pracy.

Uczenie maszynowe, oparte na stale rosnącej ilości danych, które generuje prawie każda osoba na ziemi, całkowicie zmieni zawody. Oczywiście te innowacje ułatwią pracę wielu osobom, ale znajdą się też tacy, którzy zostaną pozbawieni pracy. Algorytmy już odpowiadają na e-maile, interpretują obrazy medyczne, pomagają w sporach sądowych, analizują dane i tak dalej.

Maszyny uczą się na własnych doświadczeniach, więc programiści nie muszą już pisać kodu na każdą nietypową sytuację. Ta umiejętność uczenia się, wraz z postępami w robotyce i technologii mobilnej, umożliwi komputerom radzenie sobie ze złożonymi zadaniami lepiej niż kiedykolwiek wcześniej.

Ale co stanie się z ludźmi, gdy pokonają ich maszyny?

Według. Światowe Forum Ekonomiczne, komputery i roboty zajmą w ciągu najbliższych pięciu lat pięć milionów miejsc pracy, które obecnie posiadają ludzie.

Dlatego musimy mieć oko na to, jak uczenie maszynowe zmienia przepływ pracy. Nie ma znaczenia, kim jesteś: prawnikiem, lekarzem, pracownikiem pomocniczym, kierowcą ciężarówki czy kimkolwiek innym. Zmiana może dotknąć każdego.

Najlepszym sposobem na uniknięcie nieprzyjemnej niespodzianki, gdy komputery zaczynają brać pracę, jest proaktywne myślenie i przygotowanie.