A explicação mais simples de aprendizado de máquina que você já leu

Você provavelmente já ouviu falar de aprendizado de máquina e inteligência artificial, mas tem certeza de que sabe o que são? Se você está lutando para dar sentido a eles, você não está sozinho. Há muito zumbido que torna difícil dizer o que é ciência e o que é ficção científica. Começando com os nomes …

O aprendizado de máquina é essencialmente um rotulador de coisas.

Sou estatístico e neurocientista por formação e nós, estatísticos, temos a reputação de escolher os nomes mais secos e entediantes para as coisas. Nós gostamos de fazer exatamente o que diz na lata. Você sabe o que nós teríamos chamado de aprendizado de máquina? A rotulagem de coisas!

Ao contrário da crença popular, o aprendizado de máquina não é uma caixa mágica de magia, nem é o motivo de US $ 30 bilhões em financiamento de capital de risco. Em sua essência, o aprendizado de máquina é apenas uma coisa-rotuladora , tendo sua descrição de algo e dizendo a você qual rótulo deve ser obtido. O que parece muito menos interessante do que o que você lê no Hacker News. Mas você teria ficado animado o suficiente para ler sobre esse tópico se o tivéssemos chamado de rotulagem de coisas? Provavelmente não, o que serve para mostrar que um pouco de marketing e deslumbramento pode ser útil para obter essa tecnologia a atenção que merece (embora não pelas razões que você possa pensar).

É fenomenalmente útil, mas não tão ficção científica quanto parece.

E quanto à inteligência artificial (IA)? Enquanto os acadêmicos discutem sobre as nuances do que a IA é e o que não é , a indústria está usando o termo para se referir a um tipo particular de aprendizado de máquina. Na verdade, na maioria das vezes, as pessoas simplesmente as usam de forma intercambiável, e eu posso viver com isso. Então, a IA também é sobre rotulagem de coisas. Você estava esperando robôs? Algo de ficção científica com uma mente própria, algo humanóide? Bem, a IA de hoje não é isso. Mas somos uma espécie que vê traços humanos em tudo. Nós vemos rostos em torradas, corpos em nuvens, e se costurar dois botões em uma meia, posso acabar falando com ela. O fantoche de meias não é uma pessoa, e nem a IA – é importante manter isso em mente. Isso é uma decepção? Queixo para cima! A coisa real é muito mais útil.

Deixe-me mostrar por que você deveria estar animado. O que você vê na foto?

Que tipo de animal é esse? Fácil, né? Agora me diga o que seu cérebro fez com esses pixels para obter essa resposta.

Você acabou de absorver alguns dados bastante complexos através dos seus sentidos e, como que por mágica, rotulou de "gato". Isso foi tão fácil para você! Que tal se quiséssemos que um computador fizesse a mesma tarefa, para classificar (rotular) fotos como cat / not-cat?

O aprendizado de máquina é um novo paradigma de programação, uma nova maneira de comunicar seus desejos a um computador.

Na abordagem de programação tradicional, um programador pensaria bastante sobre os pixels e os rótulos, se comunicaria com o universo, inspiraria os canais e, finalmente, criaria um modelo. Um modelo é apenas uma palavra chique para receita, ou um conjunto de instruções que seu computador precisa seguir para transformar os pixels em rótulos.

Um modelo é uma receita que um computador usa para transformar dados em rótulos. É apenas um código que a máquina usa para converter entradas em saídas e pode ser trabalhado manualmente por um programador ou aprendido de dados por um algoritmo.

Mas pense sobre o que essas instruções seriam. O que você está realmente fazendo com esses pixels? Você pode expressar isso? Seu cérebro teve o benefício de eras de evolução e agora funciona, você nem sabe como é. Essa receita é muito difícil de inventar.

Explique com exemplos, não com instruções.

Não seria melhor se você pudesse dizer ao computador: “Aqui, veja um monte de exemplos de gatos, veja um monte de exemplos de não-gatos e simplesmente descubra você mesmo”? Essa é a essência do aprendizado de máquina. É um paradigma de programação completamente diferente. Agora, em vez de dar instruções explícitas, você programa com exemplos e o algoritmo de aprendizado de máquina encontra padrões em seus dados e os transforma em instruções que você não pode escrever. Não mais handcrafting de receitas!

AI permite automatizar o inefável.

Por que isso é excitante? Trata-se de expressar nossos desejos aos computadores de uma maneira que não poderíamos antes. Adoramos que os computadores façam coisas para nós. Mas como podemos possivelmente dar instruções se as instruções são realmente difíceis de pensar? Se eles são inefáveis?

AI e aprendizado de máquina são sobre automatizar o inefável. Eles estão prestes a se explicar usando exemplos em vez de instruções. Isso desbloqueia uma enorme classe de tarefas com as quais não conseguimos computadores para nos ajudar no passado, porque não conseguimos expressar as instruções. Agora, todas essas tarefas se tornam possíveis – o aprendizado de máquina representa um salto fundamental no progresso humano. É o futuro e o futuro está aqui!