Čo je strojové učenie a prečo vám môže vziať prácu

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-17 04:09

Nové algoritmy umožňujú počítačom riešiť problémy, ktoré boli predtým možné len pre ľudí. Na jednej strane nám to prinesie veľké výhody, na druhej nové výzvy pre každého z nás. Aby vás pokrok nezaskočil, buďte ostražití a sledujte situáciu.

Až donedávna museli programátori písať zložité a veľmi presné inštrukcie aj na to, aby umožnili počítačom vykonávať tie najjednoduchšie úlohy.

Jazyky sa vždy vyvíjali, no najvýznamnejším pokrokom v tejto oblasti bolo zjednodušenie práce s kódom. Počítače teraz nemožno programovať ako predtým, ale nastaviť ich tak, aby sa učili samy.

Tento proces, nazývaný strojové učenie, sľubuje skutočný technologický prelom a môže ovplyvniť každého, bez ohľadu na oblasť jeho činnosti. Preto bude pre každého z nás užitočné pochopiť tému.

Čo je strojové učenie

Strojové učenie eliminuje potrebu, aby programátor podrobne vysvetľoval počítaču, ako presne vyriešiť problém. Namiesto toho je počítač naučený nájsť riešenie sám. Strojové učenie je v podstate veľmi zložitá aplikácia štatistík na nájdenie vzorcov v údajoch a vytváranie predpovedí z nich.

História strojového učenia siaha až do 50. rokov minulého storočia, kedy sa počítačovým vedcom podarilo naučiť počítače hrať dámu. Odvtedy spolu s výpočtovým výkonom narástla zložitosť vzorov a predpovedí, ktoré počítač dokáže rozpoznať a vytvoriť, a problémov, ktoré dokáže vyriešiť.

Algoritmus najprv získa súbor trénovacích údajov a potom ich použije na spracovanie požiadaviek. Do auta si môžete napríklad naložiť niekoľko fotografií s popisom ich obsahu, ako napríklad „na tejto fotke je mačka“a „na tejto fotke nie je mačka“. Ak potom do počítača pridáte nové obrázky, počítač začne sám identifikovať obrázky s mačkami.

Algoritmus sa neustále zlepšuje. Správne a chybné výsledky rozpoznávania sa dostanú do databázy a s každou spracovanou fotografiou sa program stáva inteligentnejším a stále lepšie sa s úlohou vyrovná. V podstate ide o učenie.

Prečo je strojové učenie dôležité

Teraz môžu byť stroje bezpečne aplikované v oblastiach, ktoré boli predtým považované za prístupné len pre ľudí. Zatiaľ čo technológia má stále ďaleko od ideálu, základom je, že počítače sa neustále zlepšujú. Teoreticky sa môžu vyvíjať donekonečna. Toto je hlavná myšlienka strojového učenia.

Stroje sa naučia vidieť obrázky a klasifikovať ich, ako vo vyššie uvedenom príklade fotografie. Dokážu rozpoznať text a čísla na týchto obrázkoch, ako aj ľudí a miesta. Počítače navyše nielen identifikujú napísané slová, ale berú do úvahy aj kontext ich použitia vrátane pozitívnych a negatívnych odtieňov emócií.

Okrem iného nás môžu stroje počúvať a reagovať. Virtuálni asistenti v našich smartfónoch – či už je to Siri, Cortana alebo Google Now – stelesňujú prielomy v spracovaní prirodzeného jazyka a neustále sa vyvíjajú.

Okrem toho sa počítače učia písať. Algoritmy strojového učenia už generujú spravodajské články. Môžu písať o financiách a dokonca aj o športe.

Takéto funkcie môžu zmeniť všetky činnosti na základe zadávania údajov a klasifikácie, ktoré boli predtým možné len pre ľudí. Ak počítač dokáže rozpoznať obrázok, dokument, súbor alebo iný objekt a presne ho opísať, otvára to široké možnosti automatizácie.

Ako sa dnes používa strojové učenie

Algoritmy strojového učenia už dokážu zapôsobiť.

Medicision ich používa na výpočet rizikových faktorov rôznych chorôb vo veľkých komunitách. Algoritmus napríklad identifikoval osem premenných, ktoré možno použiť na záver, či pacient s cukrovkou potrebuje hospitalizáciu alebo nie.

Po vyhľadaní toho správneho produktu v internetových obchodoch si môžete všimnúť, že reklamu na tento produkt vidíte na internete už dlhší čas. Táto marketingová personalizácia je len špičkou ľadovca. Spoločnosti môžu automaticky posielať e-maily, kupóny, ponuky a zobrazovať odporúčania šité na mieru každému klientovi individuálne. To všetko jemnejšie tlačí spotrebiteľa ku kúpe.

Spracovanie prirodzeného jazyka sa používa mnohými rôznymi spôsobmi. S jeho pomocou sa napríklad vymieňajú zamestnanci v podporných službách, aby používateľom rýchlo poskytli potrebné informácie. Okrem toho takéto algoritmy pomáhajú právnikom dešifrovať komplexnú dokumentáciu.

IBM nedávno uskutočnila prieskum. šéfov automobilových spoločností. 74 % z nich očakáva, že inteligentné autá sa objavia na cestách do roku 2025.

Takéto autá dostanú informácie o majiteľovi a jeho okolí pomocou internetu vecí. Na základe týchto údajov budú môcť automaticky meniť teplotu, zvuk, polohu kresla a ďalšie nastavenia. Inteligentné autá tiež samé vyriešia vznikajúce problémy, jazdia samostatne a dávajú odporúčania na základe premávky a stavu vozovky.

Čo očakávať od strojového učenia v budúcnosti

Možnosti, ktoré nám strojové učenie v budúcnosti otvára, sú takmer nekonečné. Tu je niekoľko pôsobivých príkladov.

• Personalizovaný systém zdravotnej starostlivosti, ktorý pacientom poskytuje personalizovanú lekársku starostlivosť na základe ich genetického kódu a životného štýlu.
• Bezpečnostný softvér, ktorý s najvyššou presnosťou deteguje hackerské útoky a malvér.
• Počítačové bezpečnostné systémy pre letiská, štadióny a podobné miesta, ktoré identifikujú potenciálne hrozby.
• Samoriadiace autá, ktoré sa orientujú v priestore, minimalizujú počet dopravných zápch a nehôd.
• Pokročilé systémy boja proti podvodom, ktoré dokážu zabezpečiť peniaze na našich účtoch.
• Univerzálne prekladače, ktoré nám umožnia získať presný a rýchly preklad pomocou smartfónov a iných inteligentných zariadení.

Prečo by ste si mali dávať pozor na strojové učenie

Aj keď mnohí zažijú tieto príležitosti s príchodom nových technológií, väčšina z nich nebude chcieť pochopiť, ako to všetko zvnútra funguje. Ale mali by sme byť všetci v strehu. Spolu so všetkými výhodami totiž ďalší pokrok prinesie hmatateľné dôsledky pre trh práce.

Strojové učenie, založené na neustále rastúcom množstve dát, ktoré generuje takmer každý človek na zemi, úplne zmení profesie. Tieto novinky samozrejme zjednodušia prácu mnohým ľuďom, no nájdu sa aj takí, ktorí budú o prácu pripravení. Algoritmy už odpovedajú na e-maily, interpretujú lekárske snímky, pomáhajú pri súdnych sporoch, analyzujú údaje atď.

Stroje sa učia z vlastných skúseností, takže programátori už nemusia písať kód pre každú nezvyčajnú situáciu. Táto schopnosť učiť sa spolu s pokrokmi v robotike a mobilných technológiách umožní počítačom zvládnuť zložité úlohy lepšie ako kedykoľvek predtým.

Čo sa však stane s ľuďmi, keď ich prekonajú stroje?

Podľa. Svetové ekonomické fórum, počítače a roboty obsadia v priebehu nasledujúcich piatich rokov päť miliónov pracovných miest, ktoré dnes ľudia vlastnia.

Preto musíme sledovať, ako strojové učenie mení pracovný tok. Nezáleží na tom, kto ste: právnik, zdravotník, pomocný pracovník, vodič kamiónu alebo ktokoľvek iný. Zmena môže ovplyvniť každého.

Najlepší spôsob, ako sa vyhnúť nepríjemnému prekvapeniu, keď počítače začnú zaberať prácu, je proaktívne myslieť a pripraviť sa.