Apakah pembelajaran mesin dan sebab ia boleh mengambil alih tugas anda

2024 Pengarang: Malcolm Clapton | [email protected]. Diubah suai terakhir: 2023-12-17 04:06

Algoritma baharu membolehkan komputer menyelesaikan masalah yang sebelum ini hanya boleh dilakukan oleh manusia. Di satu pihak, ini akan membawa manfaat yang besar kepada kita, di sisi lain, cabaran baharu untuk setiap daripada kita. Untuk mengelakkan kemajuan daripada mengejutkan anda, berhati-hati dan perhatikan keadaan.

Sehingga baru-baru ini, pengaturcara terpaksa menulis arahan yang kompleks dan sangat tepat walaupun untuk membolehkan komputer melaksanakan tugas yang paling mudah.

Bahasa sentiasa berkembang, tetapi kemajuan yang paling ketara dalam bidang ini ialah pemudahan bekerja dengan kod. Kini komputer tidak boleh diprogramkan seperti dahulu, tetapi disediakan sedemikian rupa sehingga mereka belajar sendiri.

Proses ini, yang dipanggil pembelajaran mesin, menjanjikan kejayaan teknologi sebenar dan boleh menjejaskan sesiapa sahaja, tanpa mengira bidang aktiviti mereka. Oleh itu, adalah berguna bagi setiap daripada kita untuk memahami topik tersebut.

Apakah pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin menghapuskan keperluan untuk pengaturcara menerangkan secara terperinci kepada komputer dengan tepat cara menyelesaikan masalah. Sebaliknya, komputer diajar untuk mencari penyelesaian sendiri. Pada asasnya, pembelajaran mesin ialah aplikasi statistik yang sangat kompleks untuk mencari corak dalam data dan mencipta ramalan daripadanya.

Sejarah pembelajaran mesin bermula pada tahun 1950-an, apabila saintis komputer berjaya mengajar komputer bermain dam. Sejak itu, bersama-sama dengan kuasa pengkomputeran, kerumitan corak dan ramalan yang boleh dikenali dan dibuat oleh komputer, dan masalah yang boleh diselesaikannya, telah berkembang.

Algoritma mula-mula memperoleh satu set data latihan dan kemudian menggunakannya untuk memproses permintaan. Contohnya, anda boleh memuatkan beberapa foto ke dalam kereta anda dengan perihalan kandungannya, seperti "foto ini menunjukkan kucing" dan "foto ini tidak mempunyai kucing". Jika selepas itu menambah imej baru pada komputer, ia akan mula mengenal pasti gambar dengan kucing sendiri.

Algoritma terus bertambah baik. Keputusan pengecaman yang betul dan salah masuk ke dalam pangkalan data, dan dengan setiap foto yang diproses, program menjadi lebih bijak dan lebih baik dan lebih baik mengatasi tugas itu. Pada dasarnya, ini adalah pembelajaran.

Mengapa pembelajaran mesin penting

Kini mesin boleh digunakan dengan selamat di kawasan yang sebelum ini dianggap hanya boleh diakses oleh manusia. Walaupun teknologi masih jauh dari ideal, asasnya ialah komputer sentiasa bertambah baik. Secara teori, mereka boleh berkembang selama-lamanya. Ini adalah idea utama pembelajaran mesin.

Mesin belajar melihat imej dan mengklasifikasikannya, seperti dalam contoh foto di atas. Mereka boleh mengecam teks dan nombor dalam imej ini, serta orang dan tempat. Selain itu, komputer bukan sahaja mengenal pasti perkataan bertulis, tetapi juga mengambil kira konteks penggunaannya, termasuk warna emosi positif dan negatif.

Antara lain, mesin boleh mendengar kami dan bertindak balas. Pembantu maya dalam telefon pintar kami - sama ada Siri, Cortana atau Google Now - merangkumi kejayaan dalam pemprosesan bahasa semula jadi dan terus berkembang.

Selain itu, komputer belajar menulis. Algoritma pembelajaran mesin sudah pun menjana artikel berita. Mereka boleh menulis tentang kewangan dan juga sukan.

Fungsi sedemikian boleh mengubah semua aktiviti berdasarkan kemasukan data dan klasifikasi yang sebelum ini hanya mungkin untuk manusia. Jika komputer boleh mengecam imej, dokumen, fail atau objek lain dan menerangkannya dengan tepat, ini membuka banyak peluang untuk automasi.

Cara pembelajaran mesin digunakan hari ini

Algoritma pembelajaran mesin sudah mampu menarik perhatian.

Medecision menggunakannya untuk mengira faktor risiko untuk pelbagai penyakit dalam komuniti besar. Sebagai contoh, algoritma telah mengenal pasti lapan pembolehubah yang boleh digunakan untuk membuat kesimpulan sama ada pesakit diabetes memerlukan kemasukan ke hospital atau tidak.

Selepas mencari produk yang betul di kedai dalam talian, anda mungkin perasan bahawa anda melihat pengiklanan produk ini di Internet untuk masa yang lama. Pemperibadian pemasaran ini hanyalah puncak gunung ais. Syarikat boleh menghantar e-mel, kupon, tawaran dan cadangan paparan secara automatik yang disesuaikan untuk setiap pelanggan secara individu. Semua ini lebih lembut mendorong pengguna untuk membeli.

Pemprosesan bahasa semula jadi digunakan dalam pelbagai cara. Sebagai contoh, dengan bantuannya, pekerja dalam perkhidmatan sokongan digantikan untuk memberikan maklumat yang diperlukan dengan cepat kepada pengguna. Di samping itu, algoritma sedemikian membantu peguam menguraikan dokumentasi yang kompleks.

IBM baru-baru ini membuat tinjauan. ketua syarikat automotif. 74% daripada mereka menjangkakan kereta pintar akan muncul di jalan raya menjelang 2025.

Kereta sedemikian akan menerima maklumat tentang pemilik dan persekitaran mereka menggunakan Internet Perkara. Berdasarkan data ini, mereka akan dapat menukar suhu, audio, kedudukan kerusi dan tetapan lain secara automatik. Kereta pintar juga akan menyelesaikan sendiri masalah yang timbul, memandu secara bebas dan membuat cadangan berdasarkan trafik dan keadaan jalan raya.

Perkara yang diharapkan daripada pembelajaran mesin pada masa hadapan

Kemungkinan pembelajaran mesin terbuka untuk kita pada masa hadapan hampir tidak berkesudahan. Berikut adalah beberapa contoh yang mengagumkan.

• Sistem penjagaan kesihatan yang diperibadikan yang menyediakan pesakit dengan penjagaan perubatan yang diperibadikan berdasarkan kod genetik dan gaya hidup mereka.
• Perisian keselamatan yang mengesan serangan penggodam dan perisian hasad dengan ketepatan tertinggi.
• Sistem keselamatan berkomputer untuk lapangan terbang, stadium dan lokasi serupa yang mengenal pasti potensi ancaman.
• Kereta pandu sendiri yang berorientasikan diri di angkasa meminimumkan bilangan kesesakan lalu lintas dan kemalangan.
• Sistem anti-penipuan lanjutan yang boleh mendapatkan wang dalam akaun kami.
• Penterjemah universal yang membolehkan kami menerima terjemahan yang tepat dan pantas menggunakan telefon pintar dan peranti pintar lain.

Mengapa anda perlu berhati-hati dengan pembelajaran mesin

Walaupun ramai yang akan mengalami peluang ini dengan kemunculan teknologi baharu, kebanyakannya tidak mahu memahami cara semuanya berfungsi dari dalam. Tetapi lebih baik kita semua berjaga-jaga. Sesungguhnya, bersama-sama dengan semua faedah, kemajuan selanjutnya akan membawa akibat yang ketara untuk pasaran buruh.

Pembelajaran mesin, berdasarkan jumlah data yang semakin meningkat yang hampir setiap orang di bumi hasilkan, akan menukar profesion sepenuhnya. Sudah tentu, inovasi ini akan memudahkan kerja ramai orang, tetapi akan ada juga mereka yang akan dilucutkan pekerjaan mereka. Algoritma sudah pun membalas e-mel, mentafsir imej perubatan, membantu dalam litigasi, menganalisis data dan sebagainya.

Mesin belajar daripada pengalaman mereka sendiri, jadi pengaturcara tidak perlu lagi menulis kod untuk setiap situasi luar biasa. Keupayaan pembelajaran ini, bersama-sama dengan kemajuan dalam robotik dan teknologi mudah alih, akan membolehkan komputer mengendalikan tugas yang kompleks dengan lebih baik berbanding sebelum ini.

Tetapi apa yang akan berlaku kepada manusia apabila mereka diatasi oleh mesin?

Menurut. Forum Ekonomi Dunia, komputer dan robot akan menduduki lima juta pekerjaan yang kini dimiliki manusia dalam tempoh lima tahun akan datang.

Oleh itu, kita perlu memerhatikan cara pembelajaran mesin mengubah aliran kerja. Tidak kira siapa anda: peguam, perubatan, pekerja sokongan, pemandu trak atau sesiapa sahaja. Perubahan boleh mempengaruhi semua orang.

Cara terbaik untuk mengelakkan kejutan yang tidak menyenangkan apabila komputer mula mengambil kerja adalah dengan berfikir secara proaktif dan bersedia.