Smyslem tzv. strojového učení je, aby počítač „chápal“ nové koncepty. Zatím se jedná o značně neefektivní proces, který často vyžaduje stovky příkladů. To se však může brzy změnit díky výsledkům nového výzkumu, které byly před koncem roku publikovány v časopisu Science.
Cílem výzkumu bylo zkrátit dobu učení a přiblížit ji způsobu, jakým lidé získávají a aplikují nové vědomosti na základě několika málo příkladů. Vědci vytvořili model, který nazvali Bayesiánské programové učení (BPL) a následně jej použil k tomu, aby naučil počítač rozpoznat a reprodukovat rukou psané znaky na základě jediného příkladu.
Zatímco standardní algoritmy rozpoznávání vzorů zpodobňují koncepty jako shluky bodů nebo soubory vlastností, BPL spočívá ve „vysvětlování“ dat zadaných do algoritmu – v tomto případě vzorových znaků. Koncepty jsou zpodobňovány jako probabilistické počítačové programy a algoritmus sám sebe programuje vytvářením kódu, jímž lze znázornit znak, který „vidí“. Dokáže zachytit i rozdíly v tom, jak lidé daný znak píší.
Model se také „učí se učit“ využitím znalostí z předchozích konceptů, aby zrychlil učení nových, takže například pomocí znalosti latinky dokáže urychlit učení řecké abecedy.
Nejzajímavější je, že algoritmus umožnil počítačům absolvovat jakýsi „vizuální Turingův test“. Výzkumníci v rámci tohoto testu zadali lidem a počítačům úkol reprodukovat řadu rukopisných znaků poté, co jim byl ukázán pouze jeden exemplář od každého z nich. V některých případech měli účastníci za úkol vytvořit zcela nové znaky ve stylu těch, které jim byly předvedeny. Výsledek? Lidští porotci nedokázali výsledky od sebe rozlišit.
Výzkumníci aplikovali svůj model na více než 1600 typů rukopisu v 50 systémech písma včetně sanskrtu, tibetského, gudžarati a hlaholského. Vyzkoušeli i smyšlené znaky, například z televizního seriálu Futurama.
Zdroj: IDG News Service
PŘEDPLATNÉ
ČLÁNKY DO MAILU