Co je strojové učení a proč vám může vzít práci

2024 Autor: Malcolm Clapton | [email protected]. Naposledy změněno: 2023-12-17 03:50

Nové algoritmy umožňují počítačům řešit problémy, které byly dříve možné pouze pro lidi. Na jednu stranu nám to přinese velké výhody, na druhou nové výzvy pro každého z nás. Aby vás pokrok nezaskočil, buďte ve střehu a sledujte situaci.

Až donedávna museli programátoři psát složité a velmi přesné instrukce i proto, aby umožnily počítačům provádět ty nejjednodušší úkoly.

Jazyky se vždy vyvíjely, ale nejvýznamnějším pokrokem v této oblasti bylo zjednodušení práce s kódem. Počítače nyní nelze programovat jako dříve, ale nastavit je tak, aby se učily samy.

Tento proces, nazývaný strojové učení, slibuje skutečný technologický průlom a může ovlivnit každého, bez ohledu na oblast jeho působnosti. Proto bude pro každého z nás užitečné tématu porozumět.

Co je strojové učení

Strojové učení eliminuje potřebu programátora podrobně vysvětlovat počítači, jak přesně vyřešit problém. Místo toho se počítač učí najít řešení sám. Strojové učení je v podstatě velmi komplexní aplikace statistiky k nalezení vzorců v datech a vytváření předpovědí z nich.

Historie strojového učení sahá až do 50. let minulého století, kdy se informatikům podařilo naučit počítače hrát dámu. Od té doby spolu s výpočetním výkonem vzrostla složitost vzorců a předpovědí, které počítač dokáže rozpoznat a vytvořit, a problémů, které dokáže vyřešit.

Algoritmus nejprve získá sadu trénovacích dat a poté je použije ke zpracování požadavků. Do auta můžete například naložit několik fotografií s popisem jejich obsahu, například „na této fotografii je kočka“a „na této fotografii není kočka“. Pokud poté do počítače přidáte nové obrázky, začne obrázky s kočkami identifikovat sám.

Algoritmus se stále zlepšuje. Správné a chybné výsledky rozpoznání se dostanou do databáze a s každou zpracovanou fotografií je program chytřejší a stále lépe se s úkolem vyrovnává. V podstatě jde o učení.

Proč je strojové učení důležité

Nyní lze stroje bezpečně používat v oblastech, které byly dříve považovány za přístupné pouze lidem. Zatímco technologie mají k ideálu stále daleko, podstatou je, že počítače se neustále zdokonalují. Teoreticky se mohou vyvíjet donekonečna. To je hlavní myšlenka strojového učení.

Stroje se naučí vidět obrázky a klasifikovat je, jako ve výše uvedeném příkladu fotografie. Dokážou na těchto obrázcích rozpoznat text a čísla, stejně jako lidi a místa. Počítače navíc nejen identifikují psaná slova, ale berou v úvahu i kontext jejich použití, včetně pozitivních a negativních odstínů emocí.

Stroje nám mimo jiné mohou naslouchat a reagovat. Virtuální asistenti v našich chytrých telefonech – ať už je to Siri, Cortana nebo Google Now – ztělesňují průlomy ve zpracování přirozeného jazyka a neustále se vyvíjejí.

Navíc se počítače učí psát. Algoritmy strojového učení již generují zpravodajské články. Mohou psát o financích a dokonce i o sportu.

Takové funkce mohou změnit všechny činnosti založené na zadávání dat a klasifikaci, které byly dříve možné pouze pro lidi. Pokud počítač dokáže rozpoznat obrázek, dokument, soubor nebo jiný objekt a přesně ho popsat, otevírá to široké možnosti pro automatizaci.

Jak se dnes používá strojové učení

Algoritmy strojového učení jsou již schopny zapůsobit.

Medicision je používá k výpočtu rizikových faktorů různých onemocnění ve velkých komunitách. Algoritmus například identifikoval osm proměnných, které lze použít k závěru, zda pacient s diabetem potřebuje hospitalizaci nebo ne.

Po vyhledání toho správného produktu v internetových obchodech si můžete všimnout, že reklamu na tento produkt vidíte na internetu po dlouhou dobu. Tato marketingová personalizace je jen špičkou ledovce. Společnosti mohou automaticky odesílat e-maily, kupóny, nabídky a zobrazovat doporučení šitá na míru každému klientovi individuálně. To vše jemněji tlačí spotřebitele ke koupi.

Zpracování přirozeného jazyka se používá mnoha různými způsoby. S jeho pomocí se například vyměňují zaměstnanci v podpůrných službách, aby uživatelům rychle poskytli potřebné informace. Kromě toho takové algoritmy pomáhají právníkům dešifrovat složitou dokumentaci.

IBM nedávno provedla průzkum. šéfů automobilových společností. 74 % z nich očekává, že se chytrá auta objeví na silnicích do roku 2025.

Takové vozy získají informace o majiteli a jeho okolí pomocí internetu věcí. Na základě těchto údajů budou moci automaticky měnit teplotu, zvuk, polohu židle a další nastavení. Chytrá auta budou také sama řešit vznikající problémy, jezdit samostatně a vydávat doporučení na základě provozu a stavu vozovky.

Co očekávat od strojového učení v budoucnu

Možnosti, které nám strojové učení v budoucnu otevře, jsou téměř nekonečné. Zde je několik působivých příkladů.

• Personalizovaný systém zdravotní péče, který pacientům poskytuje personalizovanou lékařskou péči na základě jejich genetického kódu a životního stylu.
• Bezpečnostní software, který s nejvyšší přesností detekuje útoky hackerů a malware.
• Počítačové bezpečnostní systémy pro letiště, stadiony a podobná místa, které identifikují potenciální hrozby.
• Samořídící auta, která se orientují v prostoru, minimalizují počet dopravních zácp a nehod.
• Pokročilé systémy proti podvodům, které dokážou zajistit peníze na našich účtech.
• Univerzální překladače, které nám umožní přijímat přesný a rychlý překlad pomocí chytrých telefonů a dalších chytrých zařízení.

Proč byste si měli dávat pozor na strojové učení

I když mnozí tyto příležitosti zažijí s příchodem nových technologií, většina nebude chtít pochopit, jak to všechno funguje zevnitř. Ale měli bychom být všichni ve střehu. Spolu se všemi výhodami totiž další pokrok přinese hmatatelné důsledky pro trh práce.

Strojové učení založené na stále rostoucím množství dat, které generuje téměř každý člověk na zemi, zcela změní profese. Tyto novinky samozřejmě zjednoduší práci mnoha lidem, ale najdou se i tací, kteří budou o práci připraveni. Algoritmy již odpovídají na e-maily, interpretují lékařské snímky, pomáhají v soudních sporech, analyzují data a tak dále.

Stroje se učí z vlastních zkušeností, takže programátoři již nemusí psát kód pro každou neobvyklou situaci. Tato schopnost učení spolu s pokroky v robotice a mobilních technologiích umožní počítačům zvládat složité úkoly lépe než kdykoli předtím.

Co se ale stane s lidmi, když je předčí stroje?

Podle. Světové ekonomické fórum, počítače a roboti obsadí v příštích pěti letech pět milionů pracovních míst, která nyní lidé vlastní.

Proto musíme sledovat, jak strojové učení mění pracovní postup. Nezáleží na tom, kdo jste: právník, zdravotník, podpůrný pracovník, řidič kamionu nebo kdokoli jiný. Změna může ovlivnit každého.

Nejlepší způsob, jak se vyhnout nepříjemnému překvapení, když počítače začnou brát práci, je proaktivně přemýšlet a připravovat se.