Imitazio ikaskuntza: makinak onenengandik nola ikasten duten

• Egilea:
• Egilearen izena

  Quantumrun Prospektiba
• Martxoaren 6, 2024

Ikuspegiaren laburpena

Imitazio-ikaskuntza (IL) hainbat industria eraldatzen ari da, makinek gizaki adituen erakustaldien bidez zereginak ikasteko aukera emanez, programazio zabala baztertuz. Metodo hau bereziki eraginkorra da sari-funtzio zehatzak zehazten zailak diren eremuetan, hala nola robotika eta osasun-laguntza, eraginkortasun eta zehaztasun hobeak eskainiz. Ondorio zabalenen artean, lan-eskarien aldaketak, produktuen garapenean egindako aurrerapenak eta sortzen ari diren teknologia horiek kudeatzeko arau-esparru berrien beharra daude.

Imitazio ikasteko testuingurua

Imitazio ikaskuntza adimen artifizialeko (AI) ikuspegi bat da, non makinek zereginak egiten ikasten duten adituen portaera imitatuz. Errefortzuaren ikaskuntza bezalako ohiko ikaskuntza automatikoko metodoetan (ML), agente batek saiakera eta erroreen bidez ikasten du ingurune zehatz batean, sari-funtzio batek gidatuta. Hala ere, ILk beste bide bat hartzen du; agenteak aditu baten erakustaldi-multzo batetik ikasten du, normalean gizaki batek. Helburua ez da adituaren jokabidea errepikatzea baizik eta antzeko egoeratan eraginkortasunez aplikatzea. Esate baterako, robotikan, IL-ek robot bat objektuak harrapatzen ikastea izan dezake gizaki bat zeregina egiten ikusiz, robotak aurki ditzakeen eszenatoki posible guztien programazio zabala saihestuz.

Hasieran, datu bilketa aditu batek zeregina frogatzen duenean gertatzen da, auto bat gidatzen edo robot beso bat kontrolatzen. Ataza honetan adituak egindako ekintzak eta erabakiak erregistratzen dira eta ikasmaterialaren oinarri dira. Ondoren, bildutako datu hauek ML eredu bat trebatzeko erabiltzen dira, politika bat irakatsi, funtsean, arau-multzo bat edo makinak behatzen dutenetik egin beharko lituzkeen ekintzetaraino. Azkenik, trebatutako eredua antzeko inguruneetan probatzen da bere errendimendua ebaluatzeko adituarekin alderatuta. 

Imitazio-ikaskuntzak potentziala erakutsi du hainbat esparrutan, batez ere sari-funtzio zehatz bat zehaztea konplexua den edo giza-esperientzia oso baliotsua denean. Ibilgailu autonomoen garapenean, giza gidarien gidatzeko maniobra korapilatsuak ulertzeko erabiltzen da. Robotikan, gizakientzat errazak diren baina kodetzeko zailak diren zereginetarako robotak trebatzen laguntzen du, hala nola etxeko lanak edo muntaketa kateko lanak. Gainera, aplikazioak ditu osasungintzan, kirurgia robotikoan bezala, non makinak zirujau adituengandik ikasten duen, eta jokoetan, non AI agenteek giza jokoetatik ikasten duten. 

Eragin disruptiboa

Makinak giza zeregin konplexuak imitatzen trebeagoak diren heinean, lan zehatzak, batez ere zeregin errepikakorrak edo arriskutsuak dituztenak, automatizaziora pasa daitezke. Aldaketa honek ertz biko agertoki bat aurkezten du: sektore batzuetan enplegua desplazatzea ekar dezakeen arren, enplegu berriak sortzeko aukerak ere zabaltzen ditu IAren mantentzen, gainbegiratzean eta garapenean. Baliteke industriak egokitu behar izatea birziklatze programak eskainiz eta giza trebetasun bereziak behar dituzten roletan arreta jarriz, hala nola, sormen arazoak konpontzeko eta adimen emozionala.

Produktu eta zerbitzuen garapenean, IL abantaila nabarmena eskaintzen du. Enpresek teknologia hori erabil dezakete produktu berriak azkar prototipatzeko eta probatzeko, I+G prozesu tradizionalekin lotutako denbora eta kostua murriztuz. Esaterako, IL-k ibilgailu autonomo seguruagoak eta eraginkorragoak garatzea bizkor dezake, gizakien gidatzeko ereduetatik ikasiz. Gainera, teknologia honek kirurgia robotiko zehatzagoak eta pertsonalizatuagoak ekar ditzake, mundu osoko zirujau onenengandik ikasita, pazienteen emaitzak hobetuz.

Baliteke gobernuek esparru berriak garatu behar izatea AIren inplikazio etiko eta sozialei aurre egiteko, bereziki pribatutasunaren, datuen segurtasunaren eta teknologiaren onuren bidezko banaketaren inguruan. Joera horrek hezkuntza eta prestakuntza programetan ere inbertsioak eskatzen ditu, langileak AI ardatz duen etorkizun baterako prestatzeko. Gainera, IL funtsezkoa izan daiteke sektore publikoko aplikazioetan, hala nola hirigintzan eta ingurumenaren monitorizazioan, erabaki eraginkorragoak eta informatuagoak hartzeko aukera emanez.

Imitazio-ikaskuntzaren inplikazioak

ILaren ondorio zabalagoak izan daitezke: 

• Zirujauentzako eta mediku-langileentzako prestakuntza hobetua imitazio-ikaskuntza erabiliz, zehaztasun kirurgikoa eta pazientearen arreta hobetuz.
• Ibilgailu autonomoen prestakuntza eraginkorragoa, istripuak murriztuz eta trafiko-fluxua optimizatuz, giza gidari adituengandik ikasiz.
• Txikizkako bezeroarentzako arretarako bot aurreratuen garapena, laguntza pertsonalizatua eskainiz, errendimendu goreneko giza bezeroen arretarako ordezkariak imitatuz.
• Hezkuntza-tresnak eta plataformen hobekuntza, ikasleei hezitzaile adituen tekniken imitazioan oinarritutako ikaskuntza-esperientzia pertsonalizatuak eskainiz.
• Fabrikazio robotikoaren aurrerapenak, non robotek muntaketa-lan konplexuak ikasten dituzten giza langile trebeen eskutik, eraginkortasuna eta doitasuna areagotuz.
• Industria arriskutsuetan segurtasun-protokolo berrituak, makinek ikasi eta gizaki adituak imitatuz zeregin arriskutsuak modu seguruan kudeatzen.
• Prestakuntza atletiko eta fisikoko programa hobetuak, eliteko entrenatzaileak imitatzen dituzten AI entrenatzaileak erabiliz, kirolariei orientazio pertsonalizatua eskainiz.
• Entretenimendu eta jokoetan IA errealagoa eta sentikorragoaren garapena, esperientzia murgilagoak eta interaktiboagoak sortuz.
• Hizkuntzen itzulpen-zerbitzuen hobekuntza, AI sistemak hizkuntzalari adituengandik ikasten direlarik itzulpen zehatzagoak eta testuinguruari dagokionean eskaintzeko.
• Domotikan eta robotika pertsonalean egindako aurrerapenak, etxeko jabeengandik etxeko zereginak ikasiz, laguntza eraginkorragoa eta pertsonalizatuagoa lortzeko.

Kontuan hartu beharreko galderak

• Nola alda ditzake IL eguneroko teknologian integratzeak gure eguneroko zereginak etxean eta lanean?
• Zein gogoeta etiko jorratu behar dira makinek gero eta gehiago ikasten duten eta gizakien portaera imitatzen duten heinean?