Старата поговорка – со вежба до совршенство, се однесува на машини и роботи, бидејќи поголемиот дел од денешните уреди кои поседуваат вештачка интелигенција, се користат постојано при процесот на учење.
Алгоритмите за учење се дизајнирани со цел да овозможуваат вештачка интелигенција на уредите со здобивање знаење од сет на податоци, за потоа тоа знаење се применува во пракса. На пример, системот на вештачка интелигенција се полни со податоци за вообичаената сина боја, што системот покасно овозможува да во низата на слики ја препознае онаа која го покажува небото.
Користејќи ја оваа метода, можеме да постигнеме одлични резултати, но се поставува прашањето, може ли во процесот на ‘длабоко учење’ вештачката интелигенција да изложи помало количество на примери за учење, а резултатите да бидат исти? Во обид да се реши таа дилема, екипата од проектот Gamalon развила нова технологија, и оваа недела објави два нови производа за користење.
Gamalon има развиено свој метод на длабоко учење – Bayesian софтверот за програмска синтеза (BPS), која е базирана на математичката рамка на математичарот Томас Баиес во 18 век. Bayesian-овата веројатност се користи за унапредување на предвидувањето на светот кое се добива со искуство. Овој облик на програмирање на веројатноста – кодот кој ја користи веројатноста наместо одредена променлива, бара помалку примери во донесување на конечниот заклучок.
Оваа програма исто така го унапредува своето знаење бидејќи овозможува некои нови примери за иднината и го поправа својот сопствен код, изработувајќи фини прилагодувања со цел да дојде до одредена веројатност.
Иако пред новиот пристап на програмирање постојат уште многу тешки предизвици кои треба да се совладаат, тој има голем потенцијал во автоматизација на развојот на алгоритмите за машинско учење.
„Програмирањето на основа на веројатноста, ќе го олесни машинското учење на истражувачите и практичарите,“ вели Брендан Лејк, истражувач од Универзитетот во Њу Јорк, кој работел на програмирањето со помош на веројатноста.
Тамошниот извршен директор, покажал демо цртеж од апликацијата која ја користи нивната нова метода. Таа е слична на апликацијата која беше објавена минатата година, во која се обидува да се предвиди што лицето сака да нацрта. За разлика од Гугл верзијата, оваа апликација се потпира на програмирање на веројатноста со цел да се идентификуваат клучните карактеристики на објектот кој се црта.
Избраните Gamalon производи, за кратко време ќе се најдат во комерцијална употреба. Еден од производите е Gamalon Structure, кој го користи програмот BPS во препознавање на поими. Друга апликација е Gamalon Match, која ги категоризира производите и цените во трговијата. Во двата случаеви, системот може да биде научен за брзо препознавање на варијациите во акроними или кратенки.
