Статистическое машинное обучение
Машинное обучение – это техника автоматической подгонки моделей к данным и «обучения» посредством тренировки моделей данными. Машинное обучение представляет собой одну из самых распространенных форм ИИ: в проведенном в 2017 г. опросе Deloitte 58 % из 250 «осведомленных о когнитивных технологиях» руководителей, компании которых уже внедряли ИИ, ответили, что в их бизнесе используется машинное обучение. Эта техника лежит в основе многих решений в сфере искусственного интеллекта и имеет множество вариантов. Резкий рост объемов данных внутри компаний и – особенно – за их пределами сделал возможным и необходимым применение машинного обучения для осмысления всей этой информации.
Более сложную форму машинного обучения представляет собой нейронная сеть – доступная с 1960-х гг. технология, которая используется для категоризации, например для выявления мошенничества в сфере кредитных операций. Она рассматривает каждую задачу как совокупность входящих и исходящих данных, а также переменных или «функций» различного веса, которые связывают входящие данные с исходящими. Работа этой технологии напоминает процесс обработки сигналов нейронами мозга, но аналогия с мозгом не слишком удачна.
Наиболее сложные формы машинного обучения предполагают глубокое обучение, или построение моделей нейронных сетей, имеющих множество уровней функций и переменных, предсказывающих результаты. В таких моделях могут быть тысячи функций, которые обеспечиваются более быстрой работой современных компьютерных архитектур. В отличие от более ранних форм статистического анализа, каждая функция модели глубокого обучения, как правило, мало что значит для человека. В связи с этим модели очень трудно или невозможно интерпретировать. В опросе Deloitte 34 % компаний использовали технологии глубокого обучения.
Модели глубокого обучения прогнозируют и классифицируют результаты с применением техники обратного распространения ошибки[13]. Именно эта технология ИИ стоит за целым рядом недавних прорывов – от победы над человеком при игре в го до классификации изображений в интернете. Отцом глубокого обучения часто называют Джеффри Хинтона из Университета Торонто и компании Google – и отчасти как раз из-за ранней работы над техникой обратного распространения ошибки.