Innowacje techniczne

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe – jak uczą się komputery

Deb Miller Landau iQ Managing Editor

Sztuczna inteligencja pomaga nam w wielu sprawach – od wyboru restauracji, przez prognozę pogody, po likwidowanie niedoborów żywności na świecie.

Sztuczna inteligencja wydaje się przynależeć do świata fantastyki naukowej, w rzeczywistości jednak ma ogromny wpływ na nasze codzienne życie. Tyle, że nie zdajemy sobie z tego sprawy.

Ostrzeżenie banku o podejrzanych operacjach na koncie, przypomnienie przez smartfon o treningu, czy też rozpoznawanie różnych głosów przez cyfrową asystentkę Siri lub Cortanę to właśnie przykłady możliwych zastosowań sztucznej inteligencji.

„O sztucznej inteligencji możemy mówić wówczas, gdy maszyna rozumie, uczy się i kontaktuje się ze światem zewnętrznym bez potrzeby dokładnego zaprogramowania jej przez ludzi” – mówi Nidhi Chappell, dyrektorka działu uczenia maszynowego w firmie Intel.

Sztuczna inteligencja usprawnia też wiele dziedzin naszego życia. Dzięki pomiarowi danych biometrycznych w sporcie pozwala oszacować, jak czas gry sportowca wpływa na prawdopodobieństwo odniesienia kontuzji. Informuje rolników, kiedy podlewać uprawy, aby zebrać optymalne plony, a meteorologom pozwala zmierzyć szybkość topnienia śniegu. Inteligentne miasta opierają na danych swoją politykę energetyczną, a lekarze wykorzystują sztuczną inteligencję do wykrywania chorób, sekwencjonowania genomów i monitorowania procesu leczenia.

Sztuczna inteligencja jest terminem ogólnym, pod którym kryje się uczenie maszynowe, czyli zestaw technik i narzędzi umożliwiających komputerom „myślenie” w oparciu o algorytmy matematyczne utworzone na podstawie zebranych danych. Termin ten obejmuje również głębokie uczenie maszynowe, wchodzące w skład uczenia maszynowego, które polega na wykorzystaniu sieci neuronowych do wykonywania różnych czynności, na przykład rozpoznawania obrazów czy analizy językowej.

„Wyobraźmy sobie rozwijające się dziecko” – mówi Chappell. Dziecko obserwuje świat, przygląda się kontaktom międzyludzkim i uczy się norm społecznych, mimo że nikt nie przekazuje mu żadnych reguł wprost. „Tak samo działa sztuczna inteligencja. Maszyny uczą się samodzielnie bez programowania ich”.

Według Chappell sztuczna inteligencja robi trzy rzeczy. Po pierwsze, obserwuje świat i na podstawie danych stara się odkryć panujące w nim schematy. Następnie musi się nauczyć rozróżniać te schematy i podejmować określone działania na ich podstawie.

Załóżmy, że ktoś wstawia na Facebooku wiele zdjęć z górskich wycieczek. Algorytmy zauważają dużą liczbę zdjęć tej osoby, jak wspina się po górach z kolegą. Rozpoznają fakt, że ta osoba lubi się wspinać, a także kolegę, w związku z czym proponują jej inne wycieczki lub osoby, które mogą się jej spodobać.

„Tak właśnie wygląda uczenie maszynowe” – wyjaśnia Chappell. „Maszyny są coraz mądrzejsze, a dzięki temu ułatwiają nam podejmowanie trafniejszych decyzji i znajdowanie interesujących nas informacji”.

 

Jak przekonać sceptyków

Sztuczna inteligencja spotyka się ze sporą dozą sceptycyzmu. Ludzie boją się, że maszyny zaczną nad nimi panować. Jednak Chappell uważa, że uczące się komputery tak naprawdę pomagają ludziom w wielu dziedzinach.

„Sztuczna inteligencja usprawnia działanie człowieka” – mówi. „Nie chodzi o to, aby zastąpić ludzi, ale aby wyposażyć ich w większą inteligencję. To ułatwia nam życie”.

Chappell zauważyła, że nikt już nie wyciąga papierowej mapy, prowadząc samochód. Kierowcy korzystają dziś z aplikacji wyposażonych w ogromną ilość danych i aktualizowane na bieżąco mapy. Aplikacje te same dowiadują się o zmianie dróg, nowych mostach, monitorują ruch na drodze i wytyczają trasy skracające czas podróży.

Technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wykorzystuje się od kilkudziesięciu lat w takich dziedzinach jak edukacja, finanse i medycyna. Zdaniem Chappell sztuczna inteligencja przyczynia się do rozwoju społeczeństwa. Za jej pomocą możemy walczyć z nękaniem w Internecie i z handlem ludźmi albo zwiększać plony, a tym samym redukować głód na świecie. Sztuczna inteligencja ułatwia walkę z wirusami typu Zika, umożliwiając przewidywanie schematów przemieszczania się komarów i rozpoznanie tych gatunków, które mogą najbardziej przyczynić się do rozprzestrzenienia się choroby.

 

Zarządzanie danymi

Według Chappell wraz ze wzrostem złożoności procesu uczenia rośnie liczba danych, jakiej potrzebują maszyny. Im większa moc obliczeniowa, tym szybciej komputery mogą się uczyć.

uczenie maszynowe

„Wykazano, że im więcej danych damy maszynie do nauki, tym trafniejsze będą jej późniejsze prognozy” – powiedziała Chappell, dodając, że im bardziej złożonych procesów uczy się maszyna, tym więcej potrzebuje danych, aby odkryć istniejące w nich zależności.

W miarę popularyzacji uczenia maszynowego wymagania w zakresie danych urosną do niebotycznych poziomów.

W swoim wystąpieniu na konferencji Intel Developer Forum (IDF) 2016 Brian Krzanich, prezes firmy Intel, powiedział, że przeciętna osoba wytwarza od 600 do 700 megabajtów danych dziennie przy wykonywaniu prozaicznych czynności, takich jak korzystanie ze Snapchata, wysyłanie maili czy granie.

Dodał też, że do 2020 roku liczba ta wzrośnie do półtora gigabajta dziennie. A mówimy tylko o ludziach. Przeciętny pojazd autonomiczny będzie generować 4000 GB danych dziennie, a inteligentna fabryka nawet cały milion gigabajtów.

autonomous_car_BMW3

Chappell uważa, że samochody autonomiczne są dobrym przykładem zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w praktyce. Samochód może być wyposażony w komputer, który uczy się sam, ale może też uczyć się na podstawie danych z chmury wysłanych tam przez inne samochody na drodze.

Jest to rodzaj społecznościowej bazy danych. Na przykład jeśli pojedynczy samochód rozpozna znak robót na drodze, ułatwi jazdę sam sobie. Ale jeśli prześle tę informację do chmury, inne samochody autonomiczne mogą otrzymać ostrzeżenie. Im więcej samochodów „dowie się” o przeszkodzie, tym płynniejszy będzie ruch na drodze.

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie przekształciły się z fantastyki naukowej w fantastyczną naukę.

„Sztuczna inteligencja otacza nas ze wszystkich stron” – powiedziała Diane Bryant, wiceprezes wykonawcza i dyrektorka generalna działu Data Center Group. „Zmienia sposób funkcjonowania ludzi w świecie”.

Udostępnij ten artykuł

Podobne tematy

Innowacje techniczne

Przeczytaj w następnej kolejności

Read Full Story