Mokymasis imituojant: kaip mašinos mokosi iš geriausių

• Autorius:
• autoriaus vardas

  Quantumrun Foresight
• Kovo 6, 2024

Įžvalgos santrauka

Mokymosi imitacija (IL) transformuoja įvairias pramonės šakas, leisdama mašinoms išmokti užduotis per ekspertų žmonių demonstracijas, apeinant platų programavimą. Šis metodas yra ypač veiksmingas tose srityse, kuriose sunku apibrėžti tikslias atlygio funkcijas, pvz., robotikoje ir sveikatos priežiūros srityje, todėl užtikrinamas didesnis efektyvumas ir tikslumas. Platesnės pasekmės apima darbo jėgos poreikių pokyčius, produktų kūrimo pažangą ir naujų reguliavimo sistemų poreikį šioms naujoms technologijoms valdyti.

Imitacinis mokymosi kontekstas

Mokymasis imituojant yra dirbtinio intelekto (AI) metodas, kai mašinos mokosi atlikti užduotis imituodamos ekspertų elgesį. Taikant tradicinius mašininio mokymosi (ML) metodus, pvz., mokymąsi sustiprinant, agentas mokosi per bandymus ir klaidas konkrečioje aplinkoje, vadovaudamasis atlygio funkcija. Tačiau IL eina kitu keliu; agentas mokosi iš eksperto, paprastai žmogaus, demonstracijų duomenų rinkinio. Tikslas yra ne tik pakartoti eksperto elgesį, bet ir veiksmingai jį taikyti panašiomis aplinkybėmis. Pavyzdžiui, robotikoje IL gali apimti robotą, kuris mokosi suvokti objektus stebėdamas, kaip žmogus atlieka užduotį, apeinant būtinybę plačiai programuoti visus galimus scenarijus, su kuriais gali susidurti robotas.

Iš pradžių duomenys renkami, kai ekspertas parodo užduotį, nesvarbu, ar vairuoja automobilį, ar valdo roboto ranką. Eksperto veiksmai ir sprendimai atliekant šią užduotį yra fiksuojami ir sudaro mokymosi medžiagos pagrindą. Be to, šie surinkti duomenys naudojami mokant ML modelį, mokant jį politikos – iš esmės taisyklių rinkinio arba atvaizdavimo nuo to, ką mašina stebi, iki veiksmų, kurių jis turėtų imtis. Galiausiai apmokytas modelis išbandomas panašioje aplinkoje, siekiant įvertinti jo veikimą, palyginti su ekspertu. 

Imitacinis mokymasis parodė potencialą įvairiose srityse, ypač ten, kur tiksliai apibrėžti atlygio funkciją yra sudėtinga arba žmogaus patirtis yra labai vertinga. Kuriant autonomines transporto priemones, jis naudojamas suprasti sudėtingus žmonių vairuotojų vairavimo manevrus. Robotikoje jis padeda apmokyti robotus atlikti užduotis, kurios yra nesudėtingos žmonėms, bet kurias sunku užkoduoti, pavyzdžiui, namų ruošos darbai arba darbas surinkimo linijoje. Be to, jis pritaikytas sveikatos priežiūroje, pavyzdžiui, robotų chirurgijoje, kur mašina mokosi iš patyrusių chirurgų, ir žaidimuose, kur AI agentai mokosi iš žmogaus žaidimo. 

Trikdantis poveikis

Mašinoms įgudus mėgdžioti sudėtingas žmogaus užduotis, specifiniai darbai, ypač susiję su pasikartojančiomis ar pavojingomis užduotimis, gali pereiti prie automatizavimo. Šis pakeitimas yra dvilypis scenarijus: nors kai kuriuose sektoriuose jis gali sukelti darbo vietų perkėlimą, jis taip pat atveria galimybes kurti naujas darbo vietas dirbtinio intelekto priežiūros, priežiūros ir plėtros srityse. Pramonės šakoms gali tekti prisitaikyti siūlant perkvalifikavimo programas ir sutelkiant dėmesį į vaidmenis, kuriems reikalingi išskirtiniai žmogiškieji įgūdžiai, pavyzdžiui, kūrybiškas problemų sprendimas ir emocinis intelektas.

Kuriant produktus ir paslaugas, IL suteikia didelį pranašumą. Įmonės gali naudoti šią technologiją, kad greitai sukurtų ir išbandytų naujus produktus, sumažindamos laiką ir išlaidas, susijusias su tradiciniais MTEP procesais. Pavyzdžiui, IL gali paspartinti saugesnių, efektyvesnių autonominių transporto priemonių kūrimą, mokydamasi iš žmogaus vairavimo modelių. Be to, ši technologija gali padėti atlikti tikslesnes ir individualizuotas robotines operacijas, kurių išmoko geriausi pasaulio chirurgai, o tai pagerintų pacientų rezultatus.

Vyriausybei gali tekti sukurti naujas sistemas, kad būtų atsižvelgta į AI etinius ir visuomeninius padarinius, ypač susijusius su privatumu, duomenų saugumu ir teisingu technologijų naudos paskirstymu. Ši tendencija taip pat reikalauja investicijų į švietimo ir mokymo programas, kad būtų paruošta darbo jėga į AI orientuotai ateičiai. Be to, IL galėtų būti naudinga viešojo sektoriaus taikymams, pvz., miestų planavimui ir aplinkos stebėjimui, kad būtų galima priimti veiksmingesnį ir pagrįstą sprendimą.

Mokymosi imitacijos pasekmės

Platesnės IL pasekmės gali apimti: 

• Patobulintas chirurgų ir medicinos personalo mokymas naudojant imitacinį mokymąsi, todėl pagerėja chirurginis tikslumas ir pacientų priežiūra.
• Veiksmingesnis autonominių transporto priemonių mokymas, avarijų mažinimas ir eismo srauto optimizavimas mokantis iš patyrusių vairuotojų.
• Pažangių klientų aptarnavimo robotų kūrimas mažmeninėje prekyboje, teikiant asmeninę pagalbą imituojant geriausius klientų aptarnavimo atstovus.
• Mokomųjų priemonių ir platformų tobulinimas, siūlant studentams pritaikytą mokymosi patirtį, pagrįstą ekspertų pedagogų metodų imitavimu.
• Pažanga robotų gamyboje, kai robotai mokosi sudėtingų surinkimo užduočių iš kvalifikuotų žmonių, padidindami efektyvumą ir tikslumą.
• Atnaujinti saugos protokolai pavojingose ​​pramonės šakose, kai mašinos mokosi ir imituoja žmones saugiai atliekant pavojingas užduotis.
• Patobulintos atletinio ir fizinio rengimo programos, kuriose naudojami dirbtinio intelekto treneriai, imituojantys elitinius trenerius ir teikiantys asmenines rekomendacijas sportininkams.
• Kuriant tikroviškesnį ir labiau reaguojantį AI pramogų ir žaidimų srityse, sukuriant labiau įtraukiančius ir interaktyvesnius potyrius.
• Kalbų vertimo paslaugų tobulinimas, dirbtinio intelekto sistemoms mokantis iš ekspertų kalbininkų, kad būtų galima pateikti tikslesnius ir kontekstą atitinkančius vertimus.
• Namų automatizavimo ir asmeninės robotikos pažanga, namų savininkų mokomasi namų ūkio užduočių, siekiant efektyvesnės ir individualesnės pagalbos.

Klausimai, kuriuos reikia apsvarstyti

• Kaip IL integravimas į kasdienes technologijas gali pakeisti mūsų kasdienes užduotis namuose ir darbe?
• Į kokius etinius sumetimus reikėtų atsižvelgti, kai mašinos vis labiau mokosi ir imituoja žmogaus elgesį?