Học máy là gì và tại sao nó có thể làm mất công việc của bạn

2024 Tác giả: Malcolm Clapton | [email protected]. Sửa đổi lần cuối: 2023-12-17 04:15

Các thuật toán mới cho phép máy tính giải quyết các vấn đề mà trước đây chỉ con người mới có thể làm được. Điều này một mặt sẽ mang lại cho chúng ta những lợi ích to lớn, mặt khác là những thách thức mới đối với mỗi chúng ta. Để ngăn chặn tiến độ làm bạn bất ngờ, hãy tỉnh táo và theo dõi tình hình.

Cho đến gần đây, các lập trình viên phải viết các hướng dẫn phức tạp và rất chính xác, thậm chí để cho phép máy tính thực hiện các tác vụ đơn giản nhất.

Ngôn ngữ luôn phát triển, nhưng tiến bộ quan trọng nhất trong lĩnh vực này là đơn giản hóa việc làm việc với mã. Bây giờ máy tính không thể được lập trình như trước, nhưng được thiết lập theo cách mà chúng tự học.

Quá trình này, được gọi là học máy, hứa hẹn sẽ là một bước đột phá công nghệ thực sự và có thể ảnh hưởng đến bất kỳ ai, bất kể họ hoạt động trong lĩnh vực nào. Vì vậy, sẽ rất hữu ích cho mỗi chúng ta khi hiểu chủ đề.

Học máy là gì

Học máy loại bỏ nhu cầu lập trình viên phải giải thích chi tiết cho máy tính chính xác cách giải quyết vấn đề. Thay vào đó, máy tính được dạy để tự tìm ra giải pháp. Về cơ bản, học máy là một ứng dụng thống kê rất phức tạp để tìm ra các mẫu trong dữ liệu và tạo ra các dự đoán từ chúng.

Lịch sử của máy học bắt nguồn từ những năm 1950, khi các nhà khoa học máy tính dạy máy tính chơi cờ caro. Kể từ đó, cùng với sức mạnh tính toán, mức độ phức tạp của các mẫu và dự đoán mà máy tính có thể nhận ra và thực hiện cũng như các vấn đề mà nó có thể giải quyết, đã tăng lên.

Đầu tiên, thuật toán thu được một tập dữ liệu huấn luyện và sau đó sử dụng nó để xử lý các yêu cầu. Ví dụ: bạn có thể tải một số ảnh vào ô tô của mình kèm theo mô tả nội dung của chúng, chẳng hạn như “ảnh này có mèo” và “ảnh này không có mèo”. Nếu sau đó thêm hình ảnh mới vào máy tính, nó sẽ bắt đầu tự nhận dạng hình ảnh có mèo.

Thuật toán tiếp tục được cải thiện. Các kết quả nhận dạng đúng và sai được đưa vào cơ sở dữ liệu và với mỗi bức ảnh được xử lý, chương trình sẽ trở nên thông minh hơn và đối phó tốt hơn với nhiệm vụ. Về bản chất, đây là học.

Tại sao máy học lại quan trọng

Giờ đây, máy móc có thể được ứng dụng một cách an toàn ở những khu vực trước đây được coi là chỉ con người mới có thể tiếp cận được. Trong khi công nghệ vẫn còn xa lý tưởng, điểm mấu chốt là máy tính không ngừng cải tiến. Về lý thuyết, chúng có thể tiến hóa vô thời hạn. Đây là ý tưởng chính của học máy.

Máy học cách xem hình ảnh và phân loại chúng, như trong ví dụ ảnh trên. Họ có thể nhận ra văn bản và số trong những hình ảnh này, cũng như người và địa điểm. Hơn nữa, máy tính không chỉ xác định các từ được viết mà còn tính đến bối cảnh sử dụng chúng, bao gồm cả các sắc thái tích cực và tiêu cực của cảm xúc.

Trong số những thứ khác, máy móc có thể lắng nghe chúng ta và phản hồi. Trợ lý ảo trong điện thoại thông minh của chúng tôi - cho dù đó là Siri, Cortana hay Google Hiện hành - là hiện thân của những đột phá trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tiếp tục phát triển.

Ngoài ra, máy tính học cách viết. Các thuật toán học máy đã tạo ra các bài báo tin tức. Họ có thể viết về tài chính và thậm chí cả thể thao.

Các chức năng như vậy có thể thay đổi tất cả các hoạt động dựa trên việc nhập và phân loại dữ liệu mà trước đây chỉ con người mới có thể thực hiện được. Nếu máy tính có thể nhận dạng hình ảnh, tài liệu, tệp hoặc đối tượng khác và mô tả chính xác nó, điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội tự động hóa.

Cách học máy được sử dụng ngày nay

Các thuật toán học máy đã có khả năng gây ấn tượng.

Medecision sử dụng chúng để tính toán các yếu tố nguy cơ đối với các bệnh khác nhau trong các cộng đồng lớn. Ví dụ, thuật toán đã xác định được tám biến có thể được sử dụng để kết luận liệu một bệnh nhân mắc bệnh tiểu đường có cần nhập viện hay không.

Sau khi tìm kiếm sản phẩm phù hợp trong các cửa hàng trực tuyến, bạn có thể nhận thấy rằng bạn thấy quảng cáo về sản phẩm này trên Internet trong một thời gian dài. Cá nhân hóa tiếp thị này chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Các công ty có thể tự động gửi email, phiếu giảm giá, ưu đãi và hiển thị các đề xuất phù hợp với từng khách hàng. Tất cả điều này nhẹ nhàng hơn thúc đẩy người tiêu dùng mua.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ, với sự trợ giúp của nó, nhân viên trong các dịch vụ hỗ trợ được thay thế để nhanh chóng cung cấp thông tin cần thiết cho người dùng. Ngoài ra, các thuật toán như vậy giúp luật sư giải mã các tài liệu phức tạp.

IBM đã khảo sát gần đây. người đứng đầu các công ty ô tô. 74% trong số họ mong đợi những chiếc xe thông minh sẽ xuất hiện trên đường vào năm 2025.

Những chiếc xe như vậy sẽ nhận được thông tin về chủ sở hữu và môi trường xung quanh bằng cách sử dụng Internet of Things. Dựa trên dữ liệu này, họ sẽ có thể tự động thay đổi nhiệt độ, âm thanh, vị trí ghế và các cài đặt khác. Xe ô tô thông minh cũng sẽ tự giải quyết các vấn đề nảy sinh, lái xe độc lập và đưa ra các khuyến nghị dựa trên tình trạng giao thông và đường xá.

Điều gì sẽ xảy ra từ học máy trong tương lai

Khả năng mà máy học mở ra cho chúng ta trong tương lai gần như là vô tận. Dưới đây là một số ví dụ ấn tượng.

• Hệ thống chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa cung cấp cho bệnh nhân dịch vụ chăm sóc y tế được cá nhân hóa dựa trên mã di truyền và lối sống của họ.
• Phần mềm bảo mật phát hiện các cuộc tấn công của hacker và phần mềm độc hại với độ chính xác cao nhất.
• Hệ thống an ninh được máy tính hóa cho các sân bay, sân vận động và các địa điểm tương tự để xác định các mối đe dọa tiềm ẩn.
• Xe ô tô tự lái định hướng trong không gian giảm thiểu tối đa các vụ tắc đường và tai nạn.
• Hệ thống chống gian lận tiên tiến có thể bảo mật tiền trong tài khoản của chúng tôi.
• Trình dịch phổ thông sẽ cho phép chúng tôi nhận bản dịch chính xác và nhanh chóng bằng điện thoại thông minh và các thiết bị thông minh khác.

Tại sao bạn nên chú ý đến học máy

Mặc dù nhiều người sẽ trải nghiệm những cơ hội này với sự ra đời của công nghệ mới, nhưng hầu hết sẽ không muốn hiểu cách thức hoạt động của tất cả từ bên trong. Nhưng tất cả chúng ta tốt hơn nên cảnh giác. Thật vậy, cùng với tất cả những lợi ích, tiến bộ hơn nữa sẽ mang lại những hậu quả hữu hình cho thị trường lao động.

Máy học, dựa trên lượng dữ liệu ngày càng tăng mà hầu hết mọi người trên trái đất tạo ra, sẽ thay đổi hoàn toàn các ngành nghề. Tất nhiên, những đổi mới này sẽ đơn giản hóa công việc của nhiều người, nhưng cũng sẽ có những người sẽ bị mất việc làm. Các thuật toán đã trả lời email, giải thích hình ảnh y tế, trợ giúp trong việc kiện tụng, phân tích dữ liệu, v.v.

Máy móc học hỏi từ kinh nghiệm của chính chúng, vì vậy các lập trình viên không còn cần phải viết mã cho mọi tình huống bất thường. Khả năng học hỏi này cùng với những tiến bộ trong công nghệ người máy và di động sẽ cho phép máy tính xử lý các tác vụ phức tạp tốt hơn bao giờ hết.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra với con người khi bị máy móc vượt mặt?

Dựa theo. Diễn đàn Kinh tế Thế giới, máy tính và robot sẽ chiếm 5 triệu việc làm mà con người hiện đang sở hữu trong vòng 5 năm tới.

Do đó, chúng ta cần theo dõi cách học máy đang thay đổi quy trình làm việc. Không quan trọng bạn là ai: luật sư, bác sĩ, nhân viên hỗ trợ, tài xế xe tải hay bất kỳ ai khác. Thay đổi có thể ảnh hưởng đến tất cả mọi người.

Cách tốt nhất để tránh sự ngạc nhiên khó chịu khi máy tính bắt đầu thực hiện công việc là chủ động suy nghĩ và chuẩn bị.