1.3 Машинное обучение, его виды и области применения

Одно из распространённых заблуждений об искусственном интеллекте заключается в уверенности, что машины не могут учиться и, решая задачу, способны лишь следовать алгоритму — жёстко заданному программистами пошаговому сценарию.

В действительности то, что машины исполняют определённую программу, никак не мешает им учиться, для этого нужно только, чтобы программа воплощала тот или иной алгоритм обучения. В принципе, единственным необходимым для обучения условием является наличие у машины изменяемой памяти, но этим свойством машины обладают с давних пор.

В качестве самого простого примера обучения можно привести программу, которая при первом запуске спрашивает имя пользователя, которое затем запоминает, чтобы при следующих запусках обращаться к этому человеку по имени. Легко заметить, что поведение программы от запуска к запуску поменяется, то есть программа «научится» правильно обращаться к вам, хотя программисты, создавая программу, не указывали в ней вашего имени. Конечно, обучение может быть разным: как и человек, одним вещам машина может обучиться с лёгкостью, другие же пока что находятся за пределами возможностей современных технологий ИИ, и эта граница постоянно сдвигается по мере того, как очередные задачи сдаются под напором достижений науки и технологии.

Машинное обучение (machine learning) — направление в искусственном интеллекте, обычно использующее статистические техники для придания компьютерам способности «обучаться» (т. е. постепенно улучшать результаты, достигаемые при решении той или иной задачи), основываясь на некоторых данных, без явного программирования. Термин был изобретён Артуром Сэмюэлом в далёком 1959 г. Выражаясь более формально, можно сказать, что машинное обучение занимается созданием систем ИИ, в которых параметры моделей вычисляются в ходе автоматического или автоматизированного процесса обучения. Машинное обучение тесно связано с такими направлениями, как вычислительная статистика и теория оптимизации: эти дисциплины выступают в роли поставщиков конкретных методов и инструментов, применяемых в машинном обучении.

Большинство современных прикладных систем искусственного интеллекта созданы с привлечением методов машинного обучения. Поэтому может показаться, что искусственный интеллект и машинное обучение почти тождественны, но на самом деле это не так. Со многими практическими задачами неплохо справляются старые добрые запрограммированные правила. Далее в книге мы увидим несколько примеров того, как построенные на основании правил системы могут демонстрировать весьма интеллектуальное поведение, производящее большое впечатление на внешнего наблюдателя.

И всё же сложнейшие из задач искусственного интеллекта требуют гораздо более гибких и мощных методов, поэтому машинное обучение сегодня — самое быстроразвивающееся направление в отрасли.

‎

Loading comments...