Имитациялық оқыту: машиналар ең жақсылардан қалай үйренеді

• автор:
• Автордың аты-жөні

  Кванттық болжау
• Наурыз 6, 2024

Түсінікті қорытынды

Имитациялық оқыту (IL) кең бағдарламалауды айналып өтіп, мамандардың адам демонстрациялары арқылы машиналарға тапсырмаларды үйренуге мүмкіндік беру арқылы әртүрлі салаларды өзгертеді. Бұл әдіс әсіресе робототехника және денсаулық сақтау сияқты марапаттау функцияларын анықтау қиын аймақтарда тиімді және жақсартылған тиімділік пен дәлдікті ұсынады. Кеңірек әсерлерге жұмыс күшіне сұраныстың ауысуы, өнімді әзірлеудегі жетістіктер және осы дамып келе жатқан технологияларды басқару үшін жаңа нормативтік базалардың қажеттілігі кіреді.

Имитациялық оқу контексті

Имитациялық оқыту – жасанды интеллекттегі (AI) әдіс, мұнда машиналар сарапшылардың мінез-құлқын имитациялау арқылы тапсырмаларды орындауға үйренеді. Дәстүрлі машиналық оқыту (ML) әдістерін күшейту сияқты оқытуда агент марапаттау функциясын басшылыққа ала отырып, белгілі бір ортада сынақ және қателік арқылы үйренеді. Дегенмен, IL басқа бағытты ұстанады; агент сарапшының, әдетте адамның демонстрацияларының деректер жинағынан үйренеді. Мақсат – сарапшының мінез-құлқын қайталау ғана емес, оны ұқсас жағдайларда тиімді қолдану. Мысалы, робототехникада IL роботтың кезігуі мүмкін барлық ықтимал сценарийлерді ауқымды бағдарламалау қажеттілігін айналып өтіп, адамның тапсырманы орындауын көру арқылы объектілерді ұстауды үйренуді қамтуы мүмкін.

Бастапқыда деректерді жинау сарапшы көлікті басқару немесе роботтың қолын басқару сияқты тапсырманы көрсеткенде орын алады. Бұл тапсырма кезіндегі сарапшының іс-әрекеті мен шешімдері жазылады және оқу материалының негізін құрайды. Әрі қарай, бұл жиналған деректер ML үлгісін үйрету, оны саясатты үйрету үшін пайдаланылады - негізінен ережелер жиынтығы немесе машина орындайтын әрекеттерден бастап картаға түсіру. Соңында, сарапшымен салыстырғанда оның өнімділігін бағалау үшін оқытылған модель ұқсас орталарда сыналады. 

Имитациялық оқыту әртүрлі салаларда әлеуетін көрсетті, әсіресе нақты марапат функциясын анықтау күрделі немесе адам тәжірибесі өте құнды болып табылатын жерлерде. Автономды көлікті әзірлеуде ол адам жүргізушілердің күрделі жүргізу маневрлерін түсіну үшін қолданылады. Робототехникада ол үй жұмыстары немесе конвейер жұмысы сияқты адамдарға оңай, бірақ кодтау қиын болатын тапсырмаларға роботтарды үйретуге көмектеседі. Сонымен қатар, оның денсаулық сақтау саласында қолданбалары бар, мысалы, роботтық хирургия, онда машина сарапшы хирургтардан үйренеді және AI агенттері адам ойынынан үйренеді. 

Деструктивті әсер

Машиналар адамның күрделі тапсырмаларын имитациялауға дағдыланған сайын, нақты жұмыстар, әсіресе қайталанатын немесе қауіпті тапсырмаларды қамтитын жұмыстар автоматтандыруға ауысуы мүмкін. Бұл өзгеріс екі жақты сценарийді ұсынады: ол кейбір секторларда жұмыс орындарын ауыстыруға әкелуі мүмкін, сонымен қатар ол AI-ға техникалық қызмет көрсету, қадағалау және дамыту саласында жаңа жұмыс орындарын құру мүмкіндіктерін ашады. Қайта оқыту бағдарламаларын ұсына отырып және шығармашылық мәселелерді шешу және эмоционалды интеллект сияқты ерекше адами дағдыларды қажет ететін рөлдерге назар аудару арқылы салалар бейімделуі қажет болуы мүмкін.

Өнімдер мен қызметтерді дамытуда IL айтарлықтай артықшылық береді. Компаниялар бұл технологияны жаңа өнімдердің прототипін жылдам жасау және сынау үшін пайдалана алады, бұл дәстүрлі ҒЗТКЖ процестеріне байланысты уақыт пен шығындарды азайтады. Мысалы, IL адамның жүргізу үлгілерінен үйрену арқылы қауіпсіз, тиімдірек автономды көліктердің дамуын жылдамдата алады. Бұған қоса, бұл технология әлемдегі ең жақсы хирургтардан үйренген дәлірек және жекелендірілген роботты операцияларға әкелуі мүмкін, бұл пациенттердің нәтижелерін жақсартады.

Үкіметтерге жасанды интеллекттің этикалық және әлеуметтік салдарын шешу үшін, әсіресе құпиялылық, деректер қауіпсіздігі және технология артықшылықтарын әділ бөлу төңірегінде жаңа құрылымдарды әзірлеу қажет болуы мүмкін. Бұл тенденция сонымен қатар жұмыс күшін AI-ға бағдарланған болашаққа дайындау үшін білім беру және оқыту бағдарламаларына инвестиция салуды талап етеді. Бұдан басқа, IL қалалық жоспарлау және қоршаған ортаны бақылау сияқты мемлекеттік сектордың қосымшаларында тиімдірек және ақпараттандырылған шешім қабылдауға мүмкіндік бере алады.

Еліктеп оқытудың салдары

IL-ның кеңірек салдары мыналарды қамтуы мүмкін: 

• Хирургтер мен медициналық персоналға еліктеу әдісін қолданып, хирургиялық дәлдік пен емделушілерге күтім көрсетуді жақсартуға әкелетін жетілдірілген оқыту.
• Автономды көліктерді тиімдірек оқыту, жазатайым оқиғаларды азайту және тәжірибелі адам жүргізушілерінен сабақ алу арқылы көлік ағынын оңтайландыру.
• Бөлшек саудада тұтынушыларға қызмет көрсетудің озық боттарын әзірлеу, тұтынушыларға қызмет көрсетудің ең жақсы өкілдеріне еліктеу арқылы жеке көмек көрсету.
• Білім беру құралдары мен платформаларын жетілдіру, студенттерге сарапшы педагогтардың әдістеріне еліктеу негізінде бейімделген оқу тәжірибесін ұсыну.
• Роботтар тиімділік пен дәлдікті арттыра отырып, білікті жұмысшылардан күрделі құрастыру тапсырмаларын үйренетін роботты өндірістегі жетістіктер.
• Қауіпті өнеркәсіптердегі қауіпсіздік хаттамалары жаңартылды, машиналар қауіпті тапсырмаларды қауіпсіз орындауда адам мамандарын үйренеді және еліктейді.
• Элиталық жаттықтырушыларға ұқсайтын AI жаттықтырушыларын қолданатын жетілдірілген спорттық және дене шынықтыру бағдарламалары, спортшыларға жеке нұсқау береді.
• Көңіл көтеруде және ойында көбірек шынайы және сезімтал AI дамуы, иммерсивті және интерактивті тәжірибелер жасайды.
• Дәлірек және контекстке сәйкес аудармаларды қамтамасыз ету үшін сарапшы лингвистерден AI жүйелерін үйренетін тілдегі аударма қызметтерін жақсарту.
• Үйді автоматтандыру және жеке робототехника саласындағы жетістіктер, тиімдірек және жеке көмек алу үшін үй иелерінен үй тапсырмаларын үйрену.

Қарастырылатын сұрақтар

• Күнделікті технологияға IL интеграциясы үйдегі және жұмыстағы күнделікті тапсырмаларымызды қалай өзгертуі мүмкін?
• Машиналар адамның мінез-құлқынан көбірек үйреніп, еліктейтіндіктен қандай этикалық ойларды қарастыру керек?