Да обучим машината!Изкуствен интелект за всеки от Microsoft
Задачата е всеки тясно профилиран специалист да може да „обучи“ изкуствен интелект без да е програмист или инженер.
Microsoft разработва една от най-модерните концепции в областта на изкуствения интелект, наречена „обучение на машините“. Условно я определят като набор от инструменти, чрез които специалистите в определена конкретна област да могат да обучават самостоятелно изкуствен интелект (ИИ). В Microsoft смятат, че това може да се превърне в много сериозен бизнес . Намеренията им са да разработят този набор от инструменти и след това масово да популяризират своята концепция. Надеждата е, че все повече компании ще създават свое собствено програмно осигуряване за изкуствен интелект, работещо на платформа на Microsoft за облачни изчисления, даже и да нямат собствени експерти по изкуствен интелект.
„Ние вярваме, че това ще стане един от основните преобразуващи стимули за да може изкуствения интелект да се използва в много различни сценарии и да стане достъпен за много повече хора“ – казва вицепрезидента по развитие на ИИ в Microsoft Гурдип Пал.
Мост през пропастта
Microsoft разглежда обучението на машините като допълнение към машинното обучение, тоест към метода, при който системите на ИИ анализират данните и се учат да предсказват, например, да разпознават човешко лице. С помощта на обучението на машините, хората ще насочват системата, разделяйки задачата на индивидуални уроци. Това много прилича, например, на това как преминава обучение по бейзбол. Отначало се преминава през уроците на детския бейзбол, а след това се преминава към овладяване на по-сложните действия и прийоми.
„Машинното обучение, това е всичко, което касае алгоритмичното откриване на шаблони в данните,- казва Пап. – Обучението на машините, това е предаването на знания от човека-експерт към системите за машинно обучение“.
Microsoft не могат да претендират еднолично за притежаването на този термин. Още през 2013 година професорът от University of Wisconsin Джери Чжу използва формулировката „обучение на машините“ за описание на комплекс от методи за обучение на алгоритмите на машинното обучение. Междупрочем, той и Microsoft са съгласни, че до известна степен техните определения за обучение на машините съвпадат.
От Microsoft казват, че обучението на машините е най-полезно при автономни системи, където ИИ избира между множество възможни действия в реалния живот. Но това е и метод, спомагащ да се направи изкуствения интелект по-достъпен. Имайки правилните инструменти, тясно профилиран специалист ще може да обучи системата на ИИ без да разбира технологията на машинното обучение, точно така както на треньора по бейзбол не му е необходимо да изучава химията на мозъка.
„(Тясно профилираните специалисти) ще могат да използват изкуствен интелект без особено да разбират как точно работи машинното обучение – казва Пал – Те ще могат да предават своите експертни знания на изкуствения интелект, които той ще използва“.
Миналата година Microsoft закупи стартапа Bonsai за да могат да се абстрахират от сложните проблеми при разработването на ИИ. Логиката на тази сделка е доста подобна да използваш Visual Basic, който е доста по-елементарен програмен език от С. Така и Bonsai имат собствен език с името Inkling, който е доста по-лесен, отколкото разработването на ИИ от нулата. Пал казва, че с помощта на тези инструменти енергийни, финансови и медицински компании ще могат да създават приложения за ИИ без необходимостта на наемат специални инженери, които в момента са много търсени и не са толкова много.
Пал посочва като пример неотдавнашната работа на Shell с Bonsai по разработването на автономно сондажно съоръжение. Въпреки основните алгоритми за обучение с нищо не се различават от това, което Shell може да разработи самостоятелно, обучението на машините с течение на времето ще може да помогне на специалистите за подобряване на системата.
„Проблемът сега не е в това можем ли да подобрим алгоритъма с още един процент.Въпросът е в това дали експертът е способен на проконтролира системата да стане по-ефективна“ – обяснява Пал.
Експертите все пак ще са необходими
Въпреки смелите заявления на Microsoft, аналитикът на Gartner Ерик Бретен твърди, че както и преди компаниите ще се нуждаят от експерти по изкуствен интелект,
Първо, обучението на машините зависи от конкретния подход към изкуствения интелект по пътя на пробите и грешките, който се нарича „дълбоко обучение с подкрепления“. Например, ако целта е да се премести обект на конкретно място, системата ще е възнаградена, ако насочи обекта в правилната посока. Бретен казва, че използването на този метод е все още твърде ограничено и рядко се използвана нужното ниво.
Но даже ако в Microsoft са прави, че този подход в бъдещето ще има широко използване, по мнението на Бретен все пак ще е необходимо използването на специалисти по изкуствен интелект за наблюдение на системата във фонов режим и обяснение какво е станало ако нещата не са тръгнали така както се очаква.
„На вас вие нужна известна прозрачност, а тясно профилираните експерти не всякога са технически експерти – казва Бретен -. Понякога просто не им достигат знания да вникнат какво става.“
Първата крачка
Бретен отбелязва също, че Microsoft не са сами в опитите си да опростят разработването на изкуствен интелект. Той посочва, например Cogitai, които предлагат платформа за дълбоко обучение с подкрепление. А в Google Cloud AutoML обещават възможност за обучение на потребителските модели с ИИ с минимални знания в областта на машинното обучение.
Въпреки своите забележки към Microsoft, по думите на Бретен, те в последните години са напреднали значително в разработването на своите инструменти за ИИ и разбират нуждите на компаниите. „Те свършиха много работа за последните години и се предвижиха доста напред в тази област“ – казва той.
Така, за обучението на машините може да се каже, че не представлява голям прогрес в областта на изкуствения интелект. По-скоро това са редица подобрения, които във времето могат да се сглобят в една цялостна картина. Както и в случая с други модни думички, такива като „интернет неща“, „5G връзка“ и даже „изкуствен интелект“, „обучението на машини“ е по-скоро предпоставка, отколкото продукт.
Даже Гурдил Пал признава, че модната думичка е срещнала отклик, когато компанията го е обсъждала с аналитици в определени отрасли. По негово мнение, този процес има потенциал да прерасне в нещо по-голямо, в това число поддържането на голямо количество алгоритми и визуални средства за обучение, което ще направи обучението на машините още по-достъпно. В момента компанията иска да направи първата крачка.
„Вместо някаква абстрактна идея, ние ще можем да покажем, как точно може това да се използва и защо, използвайки го , вие получавате преимущество“ казва Пал.
