Imitacijsko učenje: Kako se stroji učijo od najboljših

• Avtor:
• ime avtorja

  Quantumrun Foresight
• Marec 6, 2024

Povzetek vpogleda

Imitacijsko učenje (IL) preoblikuje različne industrije tako, da omogoča strojem, da se učijo nalog s pomočjo strokovnih človeških demonstracij, mimo obsežnega programiranja. Ta metoda je še posebej učinkovita na področjih, kjer je težko definirati natančne funkcije nagrajevanja, kot sta robotika in zdravstvo, saj ponuja izboljšano učinkovitost in natančnost. Širše posledice vključujejo spremembe v zahtevah po delovni sili, napredek v razvoju izdelkov in potrebo po novih regulativnih okvirih za upravljanje teh nastajajočih tehnologij.

Imitacijski učni kontekst

Imitacijsko učenje je pristop v umetni inteligenci (AI), kjer se stroji naučijo opravljati naloge s posnemanjem vedenja strokovnjakov. Pri tradicionalnih metodah strojnega učenja (ML), kot je učenje z okrepitvijo, se agent uči s poskusi in napakami v določenem okolju, ki ga vodi funkcija nagrajevanja. Vendar IL ubere drugačno pot; agent se uči iz nabora podatkov demonstracij strokovnjaka, običajno človeka. Cilj ni le ponoviti strokovnjakovo vedenje, ampak ga učinkovito uporabiti v podobnih okoliščinah. Na primer, v robotiki lahko IL vključuje robota, ki se uči prijemati predmete tako, da opazuje, kako človek izvaja nalogo, pri čemer zaobide potrebo po obsežnem programiranju vseh možnih scenarijev, na katere bi robot lahko naletel.

Na začetku se zbiranje podatkov izvede, ko strokovnjak predstavi nalogo, ne glede na to, ali vozi avto ali upravlja robotsko roko. Strokovnjakova dejanja in odločitve pri tej nalogi se zabeležijo in tvorijo osnovo učnega gradiva. Nato se ti zbrani podatki uporabijo za usposabljanje modela ML in ga naučijo politike – v bistvu nabora pravil ali preslikave tega, kar stroj opazuje, do dejanj, ki bi jih moral izvesti. Nazadnje se usposobljeni model testira v podobnih okoljih, da se oceni njegova učinkovitost v primerjavi s strokovnjakom. 

Učenje s posnemanjem je pokazalo potencial na različnih področjih, zlasti tam, kjer je definiranje natančne funkcije nagrajevanja zapleteno ali kjer je človeško strokovno znanje zelo dragoceno. Pri razvoju avtonomnih vozil se uporablja za razumevanje zapletenih manevrov vožnje človeških voznikov. V robotiki pomaga pri usposabljanju robotov za naloge, ki so preproste za ljudi, vendar jih je težko kodirati, kot so gospodinjska opravila ali delo na tekočem traku. Poleg tega ima aplikacije v zdravstvu, na primer v robotski kirurgiji, kjer se stroj uči od izkušenih kirurgov, in v igrah, kjer se agenti AI učijo iz človeškega igranja. 

Moteč vpliv

Ker postajajo stroji bolj spretni pri posnemanju zapletenih človeških nalog, se lahko posebna dela, zlasti tista, ki vključujejo ponavljajoče se ali nevarne naloge, preusmerijo v avtomatizacijo. Ta sprememba predstavlja dvorezen scenarij: čeprav lahko povzroči premestitev delovnih mest v nekaterih sektorjih, odpira tudi priložnosti za ustvarjanje novih delovnih mest pri vzdrževanju, nadzoru in razvoju umetne inteligence. Industrije se bodo morda morale prilagoditi tako, da bodo ponudile programe preusposabljanja in se osredotočile na vloge, ki zahtevajo edinstvene človeške sposobnosti, kot sta kreativno reševanje problemov in čustvena inteligenca.

Pri razvoju izdelkov in storitev ponuja IL bistveno prednost. Podjetja lahko uporabljajo to tehnologijo za hitro ustvarjanje prototipov in testiranje novih izdelkov, s čimer zmanjšajo čas in stroške, povezane s tradicionalnimi procesi raziskav in razvoja. IL lahko na primer pospeši razvoj varnejših in učinkovitejših avtonomnih vozil z učenjem iz vzorcev človeške vožnje. Poleg tega bi lahko ta tehnologija vodila do natančnejših in personaliziranih robotskih operacij, ki bi se jih naučili od najboljših kirurgov po vsem svetu, kar bi izboljšalo rezultate bolnikov.

Vlade bodo morda morale razviti nove okvire za obravnavo etičnih in družbenih posledic umetne inteligence, zlasti v zvezi z zasebnostjo, varnostjo podatkov in pravično porazdelitvijo tehnoloških koristi. Ta trend zahteva tudi naložbe v programe izobraževanja in usposabljanja, da se delovna sila pripravi na prihodnost, osredotočeno na AI. Poleg tega bi lahko bil IL koristen v aplikacijah javnega sektorja, kot sta urbanistično načrtovanje in spremljanje okolja, kar bi omogočilo učinkovitejše in informirano odločanje.

Posledice imitacijskega učenja

Širše posledice IL lahko vključujejo: 

• Izboljšano usposabljanje za kirurge in medicinsko osebje z uporabo učenja posnemanja, kar vodi do izboljšane kirurške natančnosti in oskrbe pacientov.
• Učinkovitejše usposabljanje avtonomnih vozil, zmanjšanje nesreč in optimizacija pretoka prometa z učenjem od izkušenih voznikov.
• Razvoj naprednih botov za pomoč strankam v trgovini na drobno, ki zagotavljajo osebno pomoč s posnemanjem vrhunskih predstavnikov službe za stranke.
• Izboljšava izobraževalnih orodij in platform, ki študentom ponuja prilagojene učne izkušnje, ki temeljijo na posnemanju tehnik strokovnih učiteljev.
• Napredek v robotski proizvodnji, kjer se roboti od usposobljenih delavcev učijo zapletenih sestavljalnih nalog, s čimer se poveča učinkovitost in natančnost.
• Nadgrajeni varnostni protokoli v nevarnih industrijah, s stroji, ki se učijo in posnemajo človeške strokovnjake pri varnem opravljanju nevarnih nalog.
• Izboljšani programi atletskega in fizičnega usposabljanja z uporabo trenerjev z umetno inteligenco, ki posnemajo elitne trenerje, zagotavljajo osebno vodenje za športnike.
• Razvoj bolj realistične in odzivne umetne inteligence v zabavi in ​​igranju iger, ki ustvarja bolj poglobljene in interaktivne izkušnje.
• Izboljšanje jezikovnih prevajalskih storitev s sistemi umetne inteligence, ki se učijo od strokovnjakov jezikoslovcev, da zagotovijo natančnejše in kontekstualno ustrezne prevode.
• Napredek v domači avtomatizaciji in osebni robotiki, učenje gospodinjskih opravil od lastnikov stanovanj za učinkovitejšo in prilagojeno pomoč.

Vprašanja, ki jih je treba upoštevati

• Kako bi lahko integracija IL v vsakodnevno tehnologijo spremenila naše dnevne rutinske naloge doma in v službi?
• Katere etične pomisleke bi bilo treba obravnavati, saj se stroji vedno bolj učijo iz človeškega vedenja in ga posnemajo?