Учу машины, дорого
Как я писал ранее, у нас в компании с января по март проходил довольно интенсивный курс по машинному обучению. Курс закончился в конце прошлого месяца, а на днях выдали удостоверение о повышении квалификации.
Давненько ничему не учился таким способом — с домашними работами, контрольной и баллами. А тут всё по классике, даже был момент, когда я протянул с домашкой до последнего дня. Волнительно. В общем, кому там не сидится в зоне комфорта, попробуйте сходить на какие-нибудь двухмесячные курсы, которые есть риск не окончить, если не набрать нужный балл.
Перед контрольной даже немного понервничал. Возможно потому, что рассматривал эту учёбу ещё и как кокотизацию, — проверку, не пожух ли мозг, всё-таки давно не программирую. Прошёл довольно неплохо — по баллам немного не хватило до максимального, в итоге я на втором месте. Немного позволил себе полениться, ну да ладно, баллов у меня почти в два раза больше проходного уровня.
Можно теперь всем говорить, что я дипломированный специалист по машинному обучению 🤖👨🏫😁.
Стало любопытно — а чем обусловлена конспирация по отношению к номеру диплома, имён руководителя и секретаря и печати? С подписями-то ещё как-то можно понять.
Чёрт его знает, на самом деле :) Кто-то мне сказал в прошлом, что такие вещи надо замазывать, я и делаю по инерции :)
Чтобы в будущем (или в прошлом) машины не пришли за тем, кто знает, что они умеют.
Тайна сия так и останется покрытой мраком :D
А по ощущениям — у этого есть будущее? Нет, я понимаю, прогресс движется. Технология, раз появившись, уже останется. Или пошумит-пошумит и тихонько уйдет куда-то на второй план. Но не случится ли так, что сегодняшнее «круто» завтра сменится «ну и стоило это того»? Просто я вспоминаю историю с AI. Когда был еще студентом (cередина 80-х) кругом только о нем и говорили. Книги издавались и даже очень отличные (Нильсон, Слейгл, Хант и еще какие-то, уже не помню). Как раз гремел японский проект машин 5 поколения с Прологом в качестве главного языка для них (по Прологу, кстати, тоже немало издавалось и отличного, надо сказать, качества). Примерно в то же время продвигались нейронные сети и экспертные системы. Потом — утихло лет на 30.
Сейчас все как бы возрождается, но «меня терзают смутные сомнения — у вас пиджак точно такой как у Шпака»: где-то я уже это видел. Мы поняли механизмы памяти? Мы поняли (хотя бы приблизительно) как мозг думает, строит гипотезы и выводы? Почему мы не можем стирать из памяти плохих воспоминаний, а оставлять только хорошие?
Поймите только правильно — я ни в малейшей степени не критикую и не ставлю под сомнение ничего из происходящего. Все правильно: так же как и мода все приходит и уходит, а потом возвращается.
Когда-то была геоцентрическая система Птолемея. Она продержалась уйму столетий пока, наконец, не была заменена гелиоцентрической. И держалась она именно на непонимании (хотя, бесспорно, значительную роль сыграла и церковь). Когда были накоплены знания произошел переход, причем довольно быстрый. А сейчас мы уже понимаем куда идем, для чего идем, как идем и к чему придем, как Вы думаете? К чему мы ближе: к Птолемею или к Копернику? Или это дань тому, что сейчас называют довольно мерзким словцом «тренд»?
Машинное обучение — это часть более общей дисциплины, которая называется ИИ. В середине 80-х вы наверняка изучали и что-то из того, что сейчас называется «машинным обучением», но отрасль двигалось, появлялись новые подходы.
Машинное обучение — не будущее, это настоящее и даже уже немного прошлое.
Мы его все регулярно используем и будем использовать всё больше и больше. Например, я снимки для блога увеличиваю под «ретину» алгоритмами машинного обучения, замазываю на них провода на фоне неба редактором, который на алгоритмах машинного обучения достраивает мне в нужном участке небо вместо провода и так далее. Или вот телефон меня узнаёт в лицо (или в сетчатку) благодаря технологиям компьютерного зрения, а это тоже алгоритмы машинного обучения.
Если вы спрашиваете что там больше — алхимии или науки, то теперь уже науки, хотя алхимии тоже хватает, есть вещи, которые непонятно почему и как работают, но это нормально — мы, например, не понимаем как работают люди, но худо-бедно их «программируем» (приказываем, манипулируем, торгуемся и так далее). А люди — живое воплощение технологий машинного обучения.
Думаю, это вообще нормальный путь развития всего — из опыта выводить теории, которые сначала мало работают и являются скорее фантазиями, потом всё больше поверяя их опытом. Не знаю есть ли область, где удавалось двигаться как-то иначе.
Сейчас машинное обучение даёт очень сложные практические, видимые результаты, где одни достижения нанизаны на другие, никакая алхимия на такое неспособна. Вот в мае в Москве начнут работать беспилотные такси (никаких людей внутри, кроме пассажира) — эта технология долго обкатывалась на дорогах Иннополиса, что рядом с Казанью, где я живу и видима теперь она готова к широкому внедрению.
«А люди — живое воплощение технологий машинного обучения.» Ой-ли. Сдается, что тут малость перепутаны причины и следствия. Мы же не говорим, что повозка с лошадью — живое воплощение технологии паровых машин, только на том основании, что и то, и другое движется и может перевозить грузы. Хотя в обоих случаях (лошадь и паровоз) работают одни и те же законы термодинамики: получение энергии путем сжигания топлива (сена/зерна в случае с лошадью и угля/дров в случае паровоза).
Люди все же обучаются и научаются иначе. И до сих пор не понятно как. Во всяком случае никаких общепринятых гипотез (не говоря уж о теориях) пока нет. Или есть?
Тут нет проблемы курицы и яйца: ML — производное от деятельности человека. Скорее уж ML некое подобие того, что умеет делать любое разумное существо (и не только человек, но и, скажем, домашние животные и птицы). Но если мы умеем делать подобное, означает ли, что мы понимаем как это действует? Алхимия все же осталась.
Да, уже не в тему, а для удовлетворения любопытства: современные системы умеют распознавать по фотографии кошку от собаки? Когда-то этот тест был из одним из критериев оценки «интеллектуальности». Просто 2-х летний ребенок это делает практически мгновенно и надежно.
Я не в плане первенства, в плане схожести.
Теории, объясняющих всё, — нет. Какие-то частности понятны.
Современные системы шагнули куда как дальше. Как же иначе беспилотные автомобили ездили. Или погуглите роботов Boston Dynamics.
Ну, это вряд ли. Посмотрите в интернете какие пограничные состояния там бывают и поймёте, что тут даже взрослый не может быть уверен.