Esileht > arvutuslik ajuteadus, tehislik teadvus > Sügava õppimise võidukäik

Sügava õppimise võidukäik

Oleme kirunud väidet, et Eugene Goostman läbis Turingi testi, sest tegu pole mitte iseõppiva süsteemiga, vaid nutika programmijupiga, mille sarnaseid leidus juba dekaade tagasi.

Aga fakt on see, et tänapäeval on olemas tehislikud õppimisalgoritmid, mis suudavad ise õppida, tekstist aru saada, piltidel kirjeldatut mõista ja saavad mõnes ülesandes juba praegu hakkama paremini kui inimene. See revolutsioon masinate intelligentsis on toimunud umbes viimase dekaadi jooksul ja kannab koondnime sügav õppimine (deep learning; deep learningu juured lähevad küll ajaloos palju kaugemale, aga alles nüüd on piisavalt andmeid ja arvutusvõimet, et sügava õppimise tugevaid külgi ära kasutada).

Mind huvitavad sellised süsteemid, sest nad on küllaltki sarnased aju sensoorsele süsteemile: nad on hierarhilised ja igal hierarhia sammul toimuvad signaaliga teatud teisendused, mida me päris hästi ei mõista, kuid mis mõne hierarhia sammu läbimisel võimaldavad süsteemil (nii ajul kui ka sügava õppimise tehisvõrgul) aru saada, kas pildil on punase karvaga kass, kukerpallitav laps või rulasõitja. Seega on lootus, et neid süsteeme rohkem uurides ja paremini kirjeldades saame midagi aru ka aju kohta. Ümberpööratult on aga võimalik, et ajuteadlastel on võimalik nende tehissüsteemide jaoks omalt poolt paar nippi soovitada. Lisaks on meil Tartu arvutusliku ajuteaduse uurimisgrupis doktorandid väga huvitatud sügavast õppimisest ja viimased kuud on tegeldud ka ühe väga põneva projektiga, mis sai kajastust isegi ühel tuntud tehisintellekti uudiseid kajastaval lehel.

Ja on ka põhjuseid, miks iga lugejat võiks arvutite sügav õppimine huvitada:

1) need algoritmid on juba praegu kõikjal meie ümber

2) need algoritmid võtavad peagi ära suure osa inimeste tehtavast tööst

E-Eestis oleks paslik alustada diskussiooni selle üle, kuidas ühiskond peaks nende süsteemide olemasolu ja nendega kaasnevaid muutusi tööturul arvestama. Mõnes mõttes oleme juba hiljaks jäänud.

Vaadake suurepärast kokkuvõtet sügava õppimise edukäigust ja sellega kaasnevatest hüvedest ja probleemidest inimühiskonnale (Aitäh Kristjanile viite eest):

  1. jaanuar 9, 2015, 8:00 p.l.

    Kuidas võimaldab sügavõppimise süsteemist aru saamine paremini aru saada inimajust? Kuidas seda väidet tõestate? Miks üldse on vaja luua tehisintellekti?

  2. jaanaru
    jaanuar 10, 2015, 1:52 p.l.

    Tehisintellekti luuakse ikka peamiselt selleks, et praktilisi probleeme lahendada. Väiksemat sorti tehisintellekt suudab keevitada või põrandat tolmust puhtana hoida, ägedamad vidinad teevad tekstituvastust, automaatset tõlget, aitavad Google’il parimaid linke pakkuda ja Facebookil Su nägu Su sõprade piltidelt leida.

    Sügavõppimine aitab vähemalt minul selgemalt formuleerida neid probleeme, mida ajugi peab lahendama, selleks et maailmas edukalt otsuseid vastu võtta või õppida. Näiteks igast otsusest tuleb õppida. Õppimiseks on tarvis veasignaali. Mis on see sügavates närvivõrkudes? Kas ajus on sarnane? Seda veasignaali on tarvis võrgustikule rakendada, et võrgustikku paremaks muuta (et pärast väiksem viga oleks). Kuidas selle veasignaali abil võrgustikku treenida? Kas ajus saaks seda samamoodi teha? Jne.

  3. Kristjan
    jaanuar 12, 2015, 7:23 p.l.

    Mulle (ja ka Juhanile) tundub hetkel veel väga põnev fakt, et nii V1 neuronite aktiiveerimismustrid kui ka sügavate närvivõrkude esimesed filtrid näevad väga sarnased välja – nn gabor pattern. Tundub, et kui evolutsioon ja aju jõuavad sama asjani, milleni jõuavad tehisvõrgud, siis see peaks tähtis asi olema küll🙂

  1. No trackbacks yet.

Lisa kommentaar

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out / Muuda )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out / Muuda )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out / Muuda )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out / Muuda )

Connecting to %s