لماذا الذكاء الاصطناعي تدرس إعادة كتابة التعليمات البرمجية الخاصة بك?

في الآونة الأخيرة ، شركة واحدة ، مما يتيح الجهاز إلى تعلم فعال على أمثلة في كمية صغيرة وصقل المعرفة الجديدة الأمثلة. يمكن استخدامه في كل مكان ، على سبيل المثال ، إلى تعليم الذكي إلى التعرف على تفضيلات المستخدم أو للمساعدة الذاتية أنظمة الدفع بسرعة تحديد العقبات.

القول المأثور القديم "التكرار أم التعلم" حسنا ينطبق على الآلات. العديد من حديث الذكاء الاصطناعي أنظمة التشغيل في الأجهزة التي تعتمد على التكرار في عملية التعلم. خوارزميات التعلم العميق تسمح منظمة العفو الدولية الأجهزة استخراج المعرفة من مجموعات البيانات ثم تطبيق ما تعلموه في مواقف معينة. على سبيل المثال, إذا كنت تغذية نظام منظمة العفو الدولية أدلة على أن السماء هي عادة الأزرق ، وبعد ذلك وقالت انها سوف تبدأ في تعلم السماء بين الصور.

استخدام هذه الطريقة فمن الممكن لتنفيذ العمل المعقد ، ولكن ، بالطبع ، يترك الكثير مما هو مرغوب فيه. ولكن سيكون من الممكن الحصول على نفس النتائج إذا قمت بحذف نظام التعلم العميق منظمة العفو الدولية باستخدام عدد أقل من الأمثلة ؟ Gamalon بوسطن بدء التشغيل طورت تكنولوجيا جديدة في محاولة للإجابة على هذا السؤال, و هذا الأسبوع قدم اثنين من المنتجات التي تستخدم هذا النهج الجديد.

Gamalon يستخدم تقنية بايزي البرمجة, برنامج تركيب. وهو يستند إلى القرن 18 في الرياضيات تطويرها من قبل عالم الرياضيات توماس بايز. احتمال النظرية الافتراضية المستخدمة في تحسين التنبؤات حول العالم باستخدام الخبرة. هذا النوع من البرمجة الاحتمالية هو عندما يستخدم رمز الأرجح, ولكن لا قيمة محددة يتطلب أقل أمثلة لاستخلاص النتائج ، على سبيل المثال ، أن السماء زرقاء مع بقع من السحب البيضاء. البرنامج أيضا يوضح المعارف الخاصة بك مزيد من التعلم أمثلة التعليمات البرمجية يمكن إعادة كتابة لتصحيح احتمال.

البرمجة الاحتمالية

في حين أن هذا النهج الجديد في البرمجة لا يزال لديه المشاكل التي تحتاج إلى معالجة ، فإنه لديها امكانات كبيرة لأتمتة تطوير خوارزميات تعلم الآلة. "الاحتمالية البرمجة أسهل آلة التعلم الباحثين و الممارسين" ، ويوضح بريندان بحيرة الباحث في جامعة نيويورك ، الذين عملوا على احتمالي تقنيات البرمجة في عام 2015. "لديه القدرة على اتخاذ الرعاية من أجزاء معقدة من البرمجة."

المدير العام الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك بن Vigoda أظهرت MIT Technology Review العينة تطبيق الرسم الذي يستخدم الأسلوب الجديد. وهو مشابه إلى ما أصدرت جوجل في العام الماضي ، أن يتوقع ما الشخص يحاول رسم. قراءة المزيد . ولكن على عكس جوجل التي تعتمد على الرسومات شوهد بالفعل في وقت سابق ، تطبيق Gamalon تعتمد على البرمجة الاحتمالية في محاولة لتحديد السمات الرئيسية من وجوه. وهكذا ، حتى إذا كنت رسم شكل مختلف عن تلك الموجودة في قاعدة بيانات التطبيق قبل فإنه يمكن تحديد صفات محددة — على سبيل المثال ، مربع مع المثلث في أعلى (البيت) — أنها سوف تجعل التنبؤات الصحيحة.

قدم Gamalon المنتج تبين أن أساليب يمكن العثور على التطبيق التجاري في المستقبل القريب الوقت. المنتج Gamalon هيكل يستخدم بايزي تركيب برنامج للكشف عن المفاهيم من النص العادي و يطرق بالفعل على فعالية البرامج الأخرى. على سبيل المثال, بعد تلقي وصف التلفزيون من الشركة المصنعة ، فإنه يمكن تحديد العلامة التجارية, اسم المنتج, دقة الشاشة, حجم وغيرها من الميزات. تطبيق آخر — Gamalon المباراة بتوزيع المنتجات والأسعار في جرد المخزن. في كلتا الحالتين, نظام يتعلم بسرعة إلى التعرف على نماذج من الاختصارات.

Vigoda الإشارة إلى أن هناك غيرها من التطبيقات الممكنة. على سبيل المثال ، إذا كنت تجهيز بايزي آلة نموذج التعلم الهواتف الذكية أو أجهزة الكمبيوتر المحمولة ، فإنها لن تضطر إلى تقاسم البيانات الشخصية مع الشركات الكبيرة لتحديد مصالح المستخدمين ؛ الحسابات سوف ينفذ بفعالية داخل الجهاز. مستقلة الآلات يمكن أن تعلم كيفية التكيف مع البيئة أسرع بكثير باستخدام هذا الأسلوب من التعلم.

إذا كنت تعلم الذكاء الاصطناعي لمعرفة من تلقاء نفسها ، انه لا يجب أن يكون على المقود.