Дуураймал суралцах: Машинууд хэрхэн хамгийн сайнаас суралцдаг

• Зохиогчийн тухай:
• Зохиогчийн нэр

  Quantumrun Foresight
• Гуравдугаар сарын 6, 2024

Үзэл баримтлалын хураангуй

Дуураймал сургалт (IL) нь өргөн цар хүрээтэй програмчлалыг алгасаж, хүний ​​​​мэргэжилтнүүдийн үзүүлэнгээр дамжуулан даалгавруудыг сурах боломжийг машинуудад олгох замаар төрөл бүрийн салбаруудыг өөрчилдөг. Энэ арга нь робот техник, эрүүл мэндийн үйлчилгээ зэрэг урамшууллын үйл ажиллагааг нарийн тодорхойлоход хэцүү газруудад үр дүнтэй бөгөөд үр ашиг, нарийвчлалыг сайжруулдаг. Илүү өргөн хүрээний үр дагаварт ажиллах хүчний эрэлтийн өөрчлөлт, бүтээгдэхүүний хөгжил дэвшил, эдгээр шинээр гарч ирж буй технологийг удирдах шинэ зохицуулалтын тогтолцооны хэрэгцээ багтана.

Дуураймал сургалтын нөхцөл байдал

Дуураймал сургалт нь хиймэл оюун ухаан (AI) дахь арга бөгөөд машинууд мэргэжилтнүүдийн зан үйлийг дуурайж даалгавруудыг гүйцэтгэж сурдаг. Бататгах сургалт гэх мэт уламжлалт машин сургалтын (ML) аргуудад агент нь урамшууллын функцээр удирдуулан тодорхой орчинд туршилт, алдаагаар суралцдаг. Гэсэн хэдий ч IL өөр замаар явдаг; Агент нь шинжээчийн, ихэвчлэн хүний ​​хийсэн үзүүлэнгийн өгөгдлийн багцаас суралцдаг. Зорилго нь зөвхөн шинжээчийн зан үйлийг давтах биш харин ижил төстэй нөхцөл байдалд үр дүнтэй ашиглах явдал юм. Жишээлбэл, робот техникийн чиглэлээр IL нь роботын тулгарч болох бүх хувилбаруудыг өргөн программчлах хэрэгцээг тойрч, хүний ​​даалгаврыг гүйцэтгэхийг ажиглаж, объектыг барьж сурах роботыг хамарч болно.

Эхэндээ, шинжээч машин жолоодох эсвэл роботын гарыг удирдах эсэхээс үл хамааран даалгавраа үзүүлэх үед мэдээлэл цуглуулдаг. Энэхүү даалгаврын явцад шинжээчийн хийсэн үйлдэл, шийдвэрийг бүртгэж, сургалтын материалын үндэс болдог. Дараа нь энэхүү цуглуулсан өгөгдлийг ML загварыг сургах, түүнд бодлого зааж өгөхөд ашигладаг - үндсэндээ дүрэм журам эсвэл машин ажиглаж байгаа зүйлээс авах ёстой үйлдлүүдийн зураглалыг зааж өгдөг. Эцэст нь, бэлтгэгдсэн загварыг шинжээчтэй харьцуулахад гүйцэтгэлийг нь үнэлэхийн тулд ижил төстэй орчинд туршиж үздэг. 

Дуураймал сургалт нь янз бүрийн салбарт, ялангуяа шагналын функцийг нарийн тодорхойлох нь нарийн төвөгтэй эсвэл хүний ​​​​мэргэшсэн ур чадвар өндөр үнэ цэнэтэй тохиолдолд боломжтой гэдгийг харуулсан. Автономит тээврийн хэрэгслийн хөгжилд энэ нь хүний ​​жолооч нарын жолоодлогын нарийн төвөгтэй маневруудыг ойлгоход ашиглагддаг. Роботехникийн хувьд энэ нь гэрийн ажил, угсрах шугамын ажил гэх мэт хүмүүст хялбар боловч кодлоход хэцүү ажлуудад роботуудыг сургахад тусалдаг. Цаашилбал, энэ нь эрүүл мэндийн салбарт, тухайлбал роботын мэс засалд, машин нь мэргэжлийн мэс засалчдаас суралцдаг, тоглоомын салбарт хиймэл оюун ухааны агентууд хүний ​​тоглоомоос суралцдаг програмуудтай. 

Сөрөг нөлөө

Машинууд хүний ​​нарийн төвөгтэй даалгавруудыг дуурайж чаддаг болохын хэрээр тодорхой ажил, ялангуяа давтагдах эсвэл аюултай ажлуудтай холбоотой ажлууд автоматжуулалт руу шилжиж магадгүй юм. Энэхүү өөрчлөлт нь хоёр талт хувилбарыг харуулж байна: энэ нь зарим салбарт ажлын байрыг нүүлгэн шилжүүлэхэд хүргэж болох ч хиймэл оюун ухааны засвар үйлчилгээ, хяналт, хөгжлийн чиглэлээр шинэ ажлын байр бий болгох боломжийг нээж өгдөг. Аж үйлдвэрүүд давтан сургах хөтөлбөрүүдийг санал болгож, асуудлыг бүтээлчээр шийдвэрлэх, сэтгэл хөдлөлийн оюун ухаан гэх мэт хүний ​​өвөрмөц ур чадвар шаарддаг үүрэгт анхаарлаа төвлөрүүлэх замаар дасан зохицох шаардлагатай байж магадгүй юм.

Бүтээгдэхүүн, үйлчилгээг хөгжүүлэхэд IL нь ихээхэн давуу талыг санал болгодог. Компаниуд энэхүү технологийг ашиглан шинэ бүтээгдэхүүнийг хурдан загварчилж, турших боломжтой бөгөөд уламжлалт R&D үйл явцтай холбоотой цаг хугацаа, зардлыг бууруулна. Жишээлбэл, IL нь хүний ​​жолоодлогын хэв маягаас суралцсанаар илүү аюулгүй, илүү үр ашигтай автономит тээврийн хэрэгслийн хөгжлийг хурдасгаж чадна. Нэмж дурдахад энэхүү технологи нь дэлхийн шилдэг мэс засалчдаас суралцсан илүү нарийвчлалтай, хувь хүнд тохирсон робот мэс засал хийхэд хүргэж, өвчтөний үр дүнг сайжруулах боломжтой юм.

Засгийн газрууд хиймэл оюун ухааны ёс зүй, нийгэмд үзүүлэх үр дагавар, ялангуяа хувийн нууцлал, мэдээллийн аюулгүй байдал, технологийн үр ашгийг тэгш хуваарилах зэрэгтэй холбоотой шинэ тогтолцоог боловсруулах шаардлагатай байж магадгүй юм. Энэхүү чиг хандлага нь AI төвтэй ирээдүйд ажиллах хүчийг бэлтгэх боловсрол, сургалтын хөтөлбөрүүдэд хөрөнгө оруулалт хийхийг шаарддаг. Цаашилбал, IL нь хот төлөвлөлт, байгаль орчны хяналт зэрэг төрийн салбарын хэрэглээнд чухал үүрэг гүйцэтгэж, илүү үр ашигтай, мэдээлэлтэй шийдвэр гаргах боломжийг олгодог.

Дуураймал сургалтын үр дагавар

IL-ийн өргөн хүрээний үр дагавар нь дараахь зүйлийг агуулж болно. 

• Дуураймал сургалтыг ашиглан мэс засалч, эмнэлгийн ажилтнуудад зориулсан сургалтыг сайжруулснаар мэс заслын нарийвчлал, өвчтөний тусламж үйлчилгээ сайжирсан.
• Мэргэшсэн жолооч нараас суралцах замаар бие даасан тээврийн хэрэгслийг илүү үр дүнтэй сургах, ослыг бууруулах, замын хөдөлгөөний урсгалыг оновчтой болгох.
• Жижиглэнгийн худалдааны дэвшилтэт хэрэглэгчийн үйлчилгээний роботуудыг хөгжүүлж, дээд зэрэглэлийн хэрэглэгчийн үйлчилгээний төлөөлөгчдийг дуурайлган хувийн тусламж үзүүлэх.
• Боловсролын хэрэгсэл, платформыг сайжруулж, оюутнуудад мэргэшсэн багш нарын арга барилыг дуурайлган өөрчилсөн сургалтын туршлагыг санал болгодог.
• Роботууд чадварлаг ажилчдаас нарийн төвөгтэй угсралтын ажлыг сурч, үр ашиг, нарийвчлалыг нэмэгдүүлдэг роботын үйлдвэрлэлийн дэвшил.
• Аюултай үйлдвэрлэлийн аюулгүй байдлын протоколуудыг сайжруулж, машинууд нь аюултай ажлыг аюулгүйгээр гүйцэтгэхэд хүний ​​мэргэжилтнүүдийг сурч, дуурайдаг.
• Элит дасгалжуулагчдыг дуурайдаг хиймэл оюун ухааны дасгалжуулагчдыг ашиглан тамирчдад зориулсан хувийн зааварчилгааг өгдөг сайжруулсан спортын болон биеийн тамирын дасгалын хөтөлбөрүүд.
• Энтертайнмент, тоглоомын салбарт илүү бодитой, мэдрэмжтэй хиймэл оюун ухааныг хөгжүүлснээр илүү сонирхолтой, интерактив туршлагыг бий болгодог.
• Хэлний орчуулгын үйлчилгээг сайжруулж, илүү үнэн зөв, контекст хамааралтай орчуулгыг үзүүлэхийн тулд мэргэжлийн хэл судлаачдаас AI систем суралцсан.
• Гэрийн автоматжуулалт, хувийн робот техникийн дэвшил, илүү үр дүнтэй, хувийн тусламж авахын тулд гэрийн эздээс гэрийн даалгавруудыг сургах.

Анхаарах асуултууд

• Өдөр тутмын технологид IL-г нэгтгэх нь бидний гэр болон ажлын өдөр тутмын ажлыг хэрхэн өөрчлөх вэ?
• Машинууд хүний ​​зан үйлээс улам их суралцаж, дуурайж байгаа үед ёс зүйн ямар асуудлыг анхаарах ёстой вэ?