Żyjemy w dobie automatyzacji, nowych technologii i sztucznej inteligencji. Machine Learning to samodzielne uczenie się maszyn – jeden z przejawów właśnie sztucznej inteligencji (artificial intelligence, AI). Jak automatyczne uczenie się maszyn jest wykorzystywane na co dzień? Jak zmienia nasze życie i wybory? Czy machine learning to odległa przyszłość, niczym z filmów science fiction, czy proces, który już się dzieje?
Machine learning i nowe możliwości
Machine Learning wykorzystuje wiedzę z robotyki, programowania, informatyki i budowy maszyn. Może być wykorzystywane np. przy tworzeniu i optymalizowaniu stron internetowych, chociażby aby przyspieszyć czas ich otwierania, co jest obecnie jednym z ważniejszych współczynników.
Samodzielne uczenie się maszyn to znaczne ułatwienie i przyspieszenie wielu procesów. Komputery bowiem nie tylko wykonują coraz bardziej złożone procesy coraz szybciej, ale także przychodzi im to w coraz łatwiejszy sposób. Dzięki temu znacznie częściej niż kiedyś maszyny są w stanie zastąpić ludzi.
Rozmawiające z nami boty na messendżerze, systemy rozpoznawania mowy, inteligentne podpowiedzi i sugestie, wyświetlane reklamy i strony na Facebooku, proponowane filmy do obejrzenia zdefiniowane na podstawie naszych preferencji… Uczenie maszynowe znajduje coraz więcej przydatnych rozwiązań. Wymaga się także od niego coraz większej szybkości i lepszego dopasowania wyników algorytmów do stanu rzeczywistego. I właśnie nad tym obecnie najczęściej pracują naukowcy.
Przełom lat 50. XX wieku
Historia machine learning sięga lat 50. XX wieku, kiedy to skonstruowano pierwsze inteligentne maszyny. Ogromnym przełomem była wówczas pierwsza wygrana w szachy maszyny (komputera Deep Blue) nad człowiekiem i to w dodatku szachowym mistrzem świata, Garrim Kasparowem.
Inteligentny komputer analizujący dotychczasowe ruchy przeciwnika i posiadane możliwości, wybierał optymalny ruch, co umożliwiło mu zwycięstwo i stało się historycznym wstępem do pokazania, jak nieograniczone mogą być możliwości maszyn. Deep Blue był zatem pionierem w sztucznej inteligencji, dowodem, że maszyny mogą być bardziej wydajne i inteligentne, „myślące” od człowieka. Nie wspominając nawet o nieograniczonych mocach przerobowych.
Jak Netflix wykorzystuje machine learning?
I tak, choćby Netflix, czyli popularna internetowa wypożyczalnia filmów dzięki uczeniu maszynowemu jest w stanie proponować swoim użytkownikom filmy, które mogą im się spodobać. To system, który działa na podstawie oglądanych przez nich filmów czy seriali. Każdy z nich posiada dokładny opis, dzięki czemu powstało wiele „mikrokategorii”.
Wszystkie zebrane na temat użytkownika dane w połączeniu z preferowanymi przez niego mikrokategoriami pozwalają utworzyć pewien profil użytownika, na podstawie którego inteligentny system wskazuje propozycje filmów, które mogą mu się spodobać. Według danych samej firmy system jest niezwykle skuteczny, a niemal 75% wypożyczanych filmów opiera się właśnie na odpowiednio skonstruowanym algorytmie.
Jak Facebook uczy się swoich użytkowników
Również Facebook, słynny ze swojej wciąż zmieniającej się polityki i z wprowadzanych wielu – także kontrowersyjnych pomysłów – bardzo dużo inwestuje w najnowocześniejsze systemy uczenia maszynowego. Jest on używany przede wszystkim do dopasowywania wyświetlanych użytkownikom treści.
Analizowane są nie tylko lajki, ale obecnie częściej także reakcje. Na tej samej zasadzie użytkownikom są wyświetlane reklamy. Niekiedy uczenie się maszynowe wspierają dodawane, nieobligatoryjne ankiety dla użytkowników, gdzie określają jak przydatna była dana treść. Mogą oni także samodzielnie definiować preferencje (Wystarczy kliknąć przy reklamie/poście na opcję „Nie chcę tego widzieć”). Powstały nawet badania, które skutecznie udowadniają, że Facebook zna nas lepiej nawet niż nasi partnerzy.
Inteligentne zabawki, czyli sukces Białostoczan
Także polscy naukowcy rozwijają sztuczną inteligencję. Ostatnimi czasy szerokim echem odbił się sukces Białostoczan – firmy Photon Entertainment. Specjalizuje się ona w tworzeniu inteligentnej zabawki – robota – która rozwija się wraz z dzieckiem. Robot uczy dzieci podstaw programowania i logicznego myślenia, a wraz z upływającym czasem nauki, Photon odblokowuje nowe umiejętności i przechodzi na coraz wyższe poziomy – rozwija się razem ze swoim użytkownikiem. Urządzenie ma za sobą testy na liczbie ponad 3000 dzieci, a także uzyskało uznanie nawet księżnej Kate.
Produkcja inteligentnego robota – dzieła studentów Politechniki Białostockiej, ruszyła w lipcu tego roku. Dużym sukcesem na drodze do produkcji wymarzonych maszyn była także pomoc ze strony Stadionu Miejskiego w Białymstoku, tam bowiem powstają pierwsze urządzenia. Tym samym stadion i urząd miasta Białystok pokazały, że są otwarte na nowe technologie i chętnie wspierają innowacyjne pomysły mieszkańców swojego miasta.
Machine learning to nie tylko przyszłość, ale także coraz częściej również teraźniejszość. Choć jego początki sięgają prawie 70 lat wstecz, to tak naprawdę dopiero od kilkunastu lat możemy obserwować rozwój sztucznej inteligencji w tak zawrotnym tempie. I choć z jednej strony niesie to za sobą także pewne obawy – coraz łatwiej bowiem jest nas zmanipulować czy zadziałać bazując na naszych pragnieniach czy słabościach, to jednak jest to przede wszystkim duże ułatwienie. Machine learning to także przyszłość – możliwości zastosowania tej technologii są wręcz nieograniczone.
Artykuł powstał dzięki:
CONNECTIS_
+48 22 222 5000
office.pl@connectis.pl
Złota 59
00-120 Warszawa
CONNECTIS_ jest spółką technologiczną świadczącą usługi z zakresu outsourcingu specjalistów, zespołów projektowych oraz procesów IT.
CONNECTIS_ łączy wyjątkowe doświadczenie, kompleksową znajomość branży oraz kompetencje specjalistów z klientami, aby pomóc im usprawniać projekty informatyczne i zwiększać wydajność procesów biznesowych.
Współpracujemy na szeroką skalę z liderami branżowymi w całej Europie z sektora m.in. finansowego, IT, konsultingowego, ubezpieczeniowego, energetycznego oraz telekomunikacyjnego. Codziennie wspieramy ich ponad 350 specjalistami w strategicznych projektach informatycznych.
Coders Lab
Łącząc doświadczenie edukacyjne ze znajomością rynku pracy IT, Coders Lab umożliwia szybkie i efektywne zdobycie pożądanych kompetencji związanych z nowymi technologiami. Skupia się się na przekazywaniu praktycznych umiejętności, które w pierwszej kolejności są przydatne u pracodawców.
Wszystkie kursy odbywają się na bazie autorskich materiałów, takich samych niezależnie od miejsca kursu. Dzięki dbałości o jakość kursów oraz uczestnictwie w programie Career Lab, 82% z absolwentów znajduje zatrudnienie w nowym zawodzie w ciągu 3 miesięcy od zakończenia kursu.
Zostaw komentarz