T:
Ano ang limang paaralan ng pag-aaral ng makina?
A:Sa mga hindi pa sinaliksik kung ano ang nasa likod ng pag-aaral ng modernong makina at gawa ng artipisyal na katalinuhan, ang lahat ng pagsisikap at pananaliksik na ito ay madalas na mukhang isang malaking kalungkutan. Gayunpaman, kapag sinisimulan mo ang ibabaw at tignan kung ano ang ginagawa ng mga pinunong siyentipiko sa mga patlang na ito, nakikita mo na sa isang paraan, talagang may limang magkakaibang mga pangunahing pamamaraan sa isyu ng pagtulak ng artipisyal na katalinuhan pasulong.
Ang limang "paaralan" o "mga tribo" ay na-popularized ng gawain ni Pedro Domingos sa kanyang "Master Algorithm" na libro sa pag-unlad ng AI, ngunit isinasaalang-alang din ang mga ito sa ibang lugar sa iba't ibang bahagi ng siyentipikong mundo.
| Libreng Pag-download: Pag- aaral ng Machine at Bakit Mahalaga ito |
Ang unang paaralan ng artipisyal na katalinuhan ay tinatawag na koneksyonismo. Ang paaralan na ito ay nakatuon sa aktwal na koneksyon sa neural at pisika ng utak ng tao. Nakasalalay ito sa ideya ng backpropagation, na sinusubaybayan ang mga koneksyon na ito upang makabuo ng mga resulta. Ang ilang mga tao ay tumawag sa paaralan ng koneksyonista na isang "pagsisikap na baligtarin ang engineer ng utak ng tao."
Ang susunod na paaralan ng artipisyal na katalinuhan ay simbolismo. Ang mga simbolo ay gumagamit ng kaalaman sa lohika at nauna nang umiiral upang makabuo ng mga modelo na gumagana nang matalinong. Sa ilang mga paraan, ang simbolikong diskarte ay katulad sa kung ano ang lumitaw nang maaga sa artipisyal na mundo ng intelektwal bago nabuo ang mga neural network. Kung makatipon ka ng isang malaking sapat na kaalaman base at makitungo dito sa mga partikular na paraan, nagsisimula itong lumikha ng isang form ng artipisyal na intelihensiya, at iyon ang nasa likod ng simbolikong pamamaraan na pinagsama ngayon sa ilan sa iba pang mga modernong diskarte.
Ang pangatlong paaralan ay ang paaralan ng ebolusyon. Dito, mayroong pagtuon sa hindi lamang teorya ng ebolusyon, kundi pati na rin sa genetika at biophysics pati na rin ang bioinformatics. Maaari mong makita ang braso ng artipisyal na katalinuhan bilang kategorya na gumagana sa genome ng tao at nalalapat ang mga modernong teknolohiya sa larangan ng genetika. Sa kahulugan na iyon, natatangi ang evolutionist artipisyal na katalinuhan. Ito ay isang iba't ibang uri ng proyekto kaysa sa iba pang apat na mga paaralan.
Ang Bayesian school ay ang ika-apat na paaralan ng artipisyal na katalinuhan. Ito ay, muli, isa sa mga mas matatandang paaralan at inilapat nang maaga, halimbawa, sa pag-aalis ng spam mula sa mga email folder.
Ang modelo at diskarte ng Bayesian ay isang heuristic na modelo. Gumagana ito sa ideya ng posibilidad na mag-evolve ng mga modelo na magbawas ng hindi kanais-nais na mga resulta, o ituloy ang iba pang mga layunin, batay sa kung saan ang mga kaganapan ay malamang na mangyari, o sa iba pang mga sukatan. Ang isa pang tanyag na application ng Bayesian logic ay nasa seguridad ng network - sa nakaraang ilang taon, ang mga inhinyero ng seguridad ay malawakang ginamit ang lohika ng Bayesian upang makita ang mga banta sa isang network sa pamamagitan ng pagmomodelo kung saan ang mga posibleng mangyari, at kung paano.
Ang ikalimang at huling paaralan ng pag-aaral ng makina ay tinatawag na analogizing. Ito rin ay isang paaralan na marahil ay mas madaling maunawaan ng average na mamimili. Ang mga rekomendasyon ng mga makina mula sa mga kumpanya tulad ng Facebook at Google ay batay sa isang pamamaraan sa pag-analogize. Kinukuha nila ang mga algorithm tulad ng "pinakamalapit na kapit-bahay" at pinagsama ang mga ito sa iba't ibang uri ng pag-sign upang subukan upang tumugma sa mga ideya sa iba pang mga ideya, o halili, sa mga tao. Ang isang computer na sinasabing alam kung anong uri ng musika ang gusto mo ay isang mabuting halimbawa ng pamamaraang ito.
Ang lahat ng mga paaralang ito ay nag-iisip na pagsamahin upang mabuo ang katawan ng pananaliksik sa modernong artipisyal na katalinuhan. Ang mga siyentipiko ay nagtatrabaho upang itulak ang bawat isa sa pasulong na kasabay ng isa't isa, at sa pangkalahatan isulong ang larangan - at sinusubukan nilang gawin ito sa isang napaka-kagiliw-giliw na konteksto. Ang ilan sa mga nangungunang pinuno ng teknolohiya sa nakalipas na ilang mga dekada ay nagbabala na bilang karagdagan sa pagtulak sa AI pasulong, dapat na mayroong pagtuon sa etika at responsableng paggamit ng teknolohiya upang maiwasan ang mga malubhang problema sa lipunan. Iyon ay dapat ilapat sa bawat isa sa limang mga paaralan ng pag-aaral ng makina.
