یادگیری تقلیدی: چگونه ماشین ها از بهترین ها یاد می گیرند

• نویسنده:
• نام نویسنده

  آینده نگاری کوانتوم ران
• مارس 6، 2024

خلاصه بینش

یادگیری تقلید (IL) صنایع مختلف را با توانمند ساختن ماشین‌ها برای یادگیری وظایف از طریق نمایش‌های انسانی متخصص و دور زدن برنامه‌نویسی گسترده، متحول می‌کند. این روش به ویژه در مناطقی که تعریف عملکردهای پاداش دقیق دشوار است، مانند رباتیک و مراقبت های بهداشتی، موثر است و کارایی و دقت را بهبود می بخشد. پیامدهای گسترده تر شامل تغییر در تقاضاهای نیروی کار، پیشرفت در توسعه محصول و نیاز به چارچوب های نظارتی جدید برای مدیریت این فناوری های نوظهور است.

زمینه یادگیری تقلیدی

یادگیری تقلیدی رویکردی در هوش مصنوعی (AI) است که در آن ماشین‌ها با تقلید از رفتار متخصص یاد می‌گیرند وظایف را انجام دهند. در روش‌های یادگیری ماشین سنتی (ML) مانند یادگیری تقویتی، یک عامل از طریق آزمون و خطا در یک محیط خاص، با هدایت یک تابع پاداش، یاد می‌گیرد. با این حال، IL مسیر دیگری را در پیش می گیرد. عامل از مجموعه داده هایی از نمایش های یک متخصص، معمولاً یک انسان، یاد می گیرد. هدف فقط تکرار رفتار متخصص نیست، بلکه اعمال موثر آن در شرایط مشابه است. به عنوان مثال، در رباتیک، IL ممکن است شامل یک ربات باشد که با تماشای یک انسان در حال انجام کار، درک اشیاء را یاد می‌گیرد و نیاز به برنامه‌نویسی گسترده همه سناریوهای ممکن را که روبات با آن مواجه می‌شود دور می‌زند.

در ابتدا، جمع‌آوری داده‌ها زمانی اتفاق می‌افتد که یک متخصص کار را نشان می‌دهد، چه رانندگی با یک ماشین یا کنترل یک بازوی ربات. اقدامات و تصمیمات متخصص در طول این کار ثبت می شود و اساس مطالب آموزشی را تشکیل می دهد. سپس، این داده‌های جمع‌آوری‌شده برای آموزش یک مدل ML استفاده می‌شود، و به آن یک خط‌مشی آموزش می‌دهد - اساساً، مجموعه‌ای از قوانین یا نقشه‌برداری از آنچه ماشین مشاهده می‌کند تا اقداماتی که باید انجام دهد. در نهایت، مدل آموزش دیده در محیط های مشابه برای ارزیابی عملکرد آن در مقایسه با متخصص آزمایش می شود. 

یادگیری تقلید پتانسیل را در زمینه های مختلف نشان داده است، به ویژه در جایی که تعریف عملکرد پاداش دقیق پیچیده است یا تخصص انسانی بسیار ارزشمند است. در توسعه وسایل نقلیه خودران، برای درک مانورهای رانندگی پیچیده از رانندگان انسانی استفاده می شود. در رباتیک، به آموزش ربات‌ها برای کارهایی که برای انسان‌ها ساده است اما رمزگذاری چالش برانگیز است، مانند کارهای خانگی یا کارهای خط مونتاژ کمک می‌کند. علاوه بر این، کاربردهایی در مراقبت های بهداشتی دارد، مانند جراحی رباتیک، جایی که دستگاه از جراحان متخصص یاد می گیرد، و در بازی، جایی که عوامل هوش مصنوعی از گیم پلی انسان یاد می گیرند. 

تاثیر مخرب

همانطور که ماشین ها در تقلید از وظایف پیچیده انسانی ماهرتر می شوند، مشاغل خاص، به ویژه آنهایی که شامل کارهای تکراری یا خطرناک هستند، ممکن است به سمت اتوماسیون تغییر کنند. این تغییر یک سناریوی دو طرفه را ارائه می دهد: در حالی که می تواند منجر به جابجایی شغل در برخی از بخش ها شود، همچنین فرصت هایی را برای ایجاد مشاغل جدید در نگهداری، نظارت و توسعه هوش مصنوعی باز می کند. صنایع ممکن است نیاز به تطبیق با ارائه برنامه های بازآموزی و تمرکز بر نقش هایی داشته باشند که به مهارت های منحصر به فرد انسانی نیاز دارند، مانند حل خلاقانه مسئله و هوش هیجانی.

در توسعه محصول و خدمات، IL یک مزیت قابل توجه ارائه می دهد. شرکت‌ها می‌توانند از این فناوری برای نمونه‌سازی و آزمایش سریع محصولات جدید استفاده کنند و زمان و هزینه‌های مرتبط با فرآیندهای R&D سنتی را کاهش دهند. به عنوان مثال، IL می تواند با یادگیری از الگوهای رانندگی انسان، توسعه وسایل نقلیه خودران ایمن تر و کارآمدتر را تسریع بخشد. علاوه بر این، این فناوری می‌تواند منجر به جراحی‌های رباتیک دقیق‌تر و شخصی‌شده‌تر شود که از بهترین جراحان در سراسر جهان آموخته شده و نتایج بیماران را افزایش می‌دهد.

دولت ها ممکن است نیاز به ایجاد چارچوب های جدیدی برای پرداختن به پیامدهای اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی، به ویژه در مورد حریم خصوصی، امنیت داده ها، و توزیع عادلانه مزایای فناوری داشته باشند. این روند همچنین مستلزم سرمایه گذاری در برنامه های آموزشی و آموزشی برای آماده سازی نیروی کار برای آینده ای مبتنی بر هوش مصنوعی است. علاوه بر این، IL می‌تواند در کاربردهای بخش عمومی، مانند برنامه‌ریزی شهری و نظارت بر محیط‌زیست، مؤثر باشد و تصمیم‌گیری کارآمدتر و آگاهانه‌تر را امکان‌پذیر کند.

مفاهیم یادگیری تقلیدی

پیامدهای گسترده تر IL ممکن است شامل موارد زیر باشد: 

• آموزش پیشرفته برای جراحان و کادر پزشکی با استفاده از یادگیری تقلیدی که منجر به بهبود دقت جراحی و مراقبت از بیمار می شود.
• آموزش موثرتر وسایل نقلیه خودران، کاهش تصادفات و بهینه سازی جریان ترافیک با یادگیری از رانندگان انسانی خبره.
• توسعه ربات‌های خدمات مشتری پیشرفته در خرده‌فروشی، ارائه کمک‌های شخصی با تقلید از نمایندگان خدمات مشتری انسانی با عملکرد برتر.
• بهبود ابزارها و بسترهای آموزشی، ارائه تجربیات یادگیری سفارشی شده بر اساس تقلید از تکنیک های مربیان متخصص.
• پیشرفت‌ها در ساخت رباتیک، که در آن ربات‌ها وظایف پیچیده مونتاژ را از کارگران انسانی ماهر یاد می‌گیرند و کارایی و دقت را افزایش می‌دهند.
• پروتکل‌های ایمنی ارتقا یافته در صنایع خطرناک، با یادگیری ماشین‌ها و تقلید از متخصصان انسانی در مدیریت ایمن وظایف خطرناک.
• برنامه‌های تمرینی ورزشی و بدنی پیشرفته با استفاده از مربیان هوش مصنوعی که از مربیان نخبه تقلید می‌کنند و راهنمایی‌های شخصی برای ورزشکاران ارائه می‌دهند.
• توسعه هوش مصنوعی واقعی تر و پاسخگوتر در سرگرمی و بازی، ایجاد تجربه های فراگیرتر و تعاملی تر.
• بهبود خدمات ترجمه زبان، با یادگیری سیستم های هوش مصنوعی از زبان شناسان خبره برای ارائه ترجمه های دقیق تر و مرتبط تر.
• پیشرفت در اتوماسیون خانگی و رباتیک شخصی، یادگیری کارهای خانگی از صاحبان خانه برای کمک های کارآمدتر و شخصی.

سوالاتی که باید در نظر گرفته شود

• چگونه ممکن است ادغام IL در فناوری روزمره وظایف روزمره ما را در خانه و محل کار تغییر دهد؟
• وقتی ماشین ها به طور فزاینده ای از رفتار انسان می آموزند و از آنها تقلید می کنند، باید به چه ملاحظات اخلاقی پرداخت؟