Anksčiau, jei norėdavai, kad kompiuteris padarytų kažką naujo,
turėdavai programuoti.
Programavimas, sakau tiems, kas niekada nėra to daręs,
vargina savo reikalavimu išdėstyti
kiekvieną atskirą žingsnį, ką nori, kad kompiuteris darytų,
kad pasiektų tavo iškeltą tikslą.
Ir jei nori padaryti kažką, ko pats nežinai kaip padaryti,
tai išties yra didelis iššūkis.
Su šiuo iššūkiu susidūrė šis žmogus, Athur Samuel.
1956 m. jis norėjo, kad kompiuteris
sugebėtų jį nugalėti žaidžiant šaškėmis.
Kaip gali parašyti programą,
detalizuoti, kaip būti geresniam nei esi pats žaisdamas šaškėmis?
Jam kilo idėja:
jis leido kompiuteriui žaisti prieš save tūkstančius kartų
ir išmokti žaisti šaškėmis.
Ir tai suveikė, be to, 1962 m.
šis kompiuteris nugalėjo Konektikuto čempioną.
Taigi Arthur Samuel yra gebančios mokytis mašinos tėvas,
ir jam aš esu skolingas,
nes aš esu gebančios mokytis mašinos praktikas.
Aš buvau „Kaggle“ prezidentu,
bendruomenės su daugiau nei 200 000 besimokančios mašinos praktikų.
„Kaggle“ skelbia konkursus
pabandyti ir išspręsti prieš tai neišspręstas problemas,
ir tai pavyko šimtus kartų.
Taigi turėdamas pranašumą aš galėjau daug sužinoti
apie tai, ką besimokančios mašinos galėjo padaryti praeity, ką gali dabar,
ir ką galėtų ateityje.
Galbūt pirma didžiausia besimokančios mašinos komercinė sėkmė buvo „Google“.
„Google“ įrodė, kad įmanoma surasti informaciją,
naudojant kompiuterio algoritmą,
šis algoritmas paremtas mašinos gebėjimu mokytis.
Nuo to laiko turime daugiau komercinės sėkmės pavyzdžių.
Įmonės, kaip „Amazon“ ir „Netflix“,
naudoja besimokančias mašinas, kad pasiūlytų tai, ką gal norėtumėte pirkti,
filmų, kuriuos galbūt norėtumėte pamatyti.
Kartais tai kelia baimę.
Įmonės, kaip „LinkedIn“ ir „Facebook“,
kartais pasiūlys jums, kas galėtų būti jūsų draugais,
ir jūs nežinote, kaip jie tai daro,
ir tai tik dėl to, kad jie naudoja besimokančios mašinos galią.
Tai yra algoritmai, kurie iš duomenų mokosi, kaip tai padaryti,
užuot būtų programuojami ranka.
Taip buvo ir su IBM pasisekimu,
kad Watson sumuštų du pasaulio čempionus žaidime „Jeopardy“,
atsakinėjant neįtikėtinai subtilius ir sunkius klausimus, kaip šis.
[„Antik. „Nimrudo liūtas“ dingo iš šio miesto muziejaus...“]
Dėl tos pačios priežasties matome pirmus automobilius be vairuotojų.
Jei jūs norite įvardinti skirtumą tarp, pavyzdžiui,
medžio ir pėsčiojo, ką gi, tai gana svarbu.
Mes nežinome, kaip parašyti šias programas ranka,
bet su besimokančiomis mašinomis dabar tai įmanoma.
Išties, šis automobilis nuvažiavo virš milijono mylių
be jokių eismo įvykių įprastuose keliuose.
Dabar žinome – kompiuteriai gali mokytis,
ir jie gali išmokti daryti dalykus,
kurių mes patys kartais, nežinome kaip padaryti,
o gal netgi padaryti geriau, nei mes.
Vienas iš nuostabiausių mano matytų besimokančios mašinos pavyzdžių
nutiko mano vykdytame projekte „Kaggle“.
Komanda, kuriai vadovavo vaikinas vardu Geoffrey Hinton,
iš Toronto universiteto,
laimėjo varžybas už automatinį vaistų atradimą.
Keisčiausia ne tai, kad jie paneigė visus
Merck sukurtus ar tarptautinius akademinės bendruomenės algoritmus,
o tai, kad nei vienas neturėjo chemijos, biologijos ar gamtos mokslų pagrindų,
ir jie tai padarė per dvi savaites.
Kaip jiems pavyko?
Jie naudojo išskirtinį algoritmą, vadinamą giliuoju mokymusi.
Tai buvo tiek svarbu, kad ši sėkmės istorija buvo aprašyta
pirmajame „New York Times“ puslapyje po kelių savaičių.
Čia yra Geoffrey Hinton, kairėje pusėje.
Gilusis mokymasis yra algoritmas, įkvėptas to, kaip dirba žmogaus smegenys,
ir dėl to šis algoritmas
neturi teorinių apribojimų tam, ką jis gali daryti.
Kuo daugiau jam duodi duomenų ir laiko jiems apskaičiuoti,
tuo jis geresnis.
„New York Times“ taip pat tame straipsnyje aprašė
kitą išskirtinį gilaus mokymosi rezultatą,
kurį dabar jums parodysiu.
Tai rodo, kad kompiuteris gali girdėti ir suprasti.
(Video) Richard Rashid: Dabar
paskutinis dalykas, ką norėčiau padaryti šiame procese,
yra kalbėti su jumis kiniškai.
Pagrindinis dalykas,
kad mes turėjome galimybę surinkti daugybę informacijos iš kalbančių kiniškai
ir sukurti teksto-kalbos sistemą,
kuri paima kinišką tekstą ir konvertuoja jį į kinų kalbą,
ir tada mes paėmėme apie valandą mano balso,
ir tai panaudojome sumodeliuoti
standartinę teksto-kalbos sistemą, kuri kalbėtų mano balsu.
Dar kartą, rezultatas nėra tobulas.
Iš tiesų, yra keli netikslumai.
(Kiniškai)
(Plojimai)
Dar daug reikia nuveikti šioje srityje.
(Kiniškai)
(Plojimai)
Jeremy Howard: Tai buvo besimokan- čių mašinų konferencija Kinijoje.
Išties nedažnai pasitaiko mokslo konferencijose
išgirsti spontaniškus plojimus,
nors, žinoma, kartais pasitaiko ir TEDx konferencijose, nesivaržykite.
Viskas, ką jūs čia matėte, vyko su giliuoju mokymusi.
(Plojimai) Dėkoju.
Angliška transkripcija buvo gilus mokymasis.
Vertimas į kinų kalbą ir tekstas viršuje dešinėje – gilus mokymasis,
ir balso konstrukcija – taip pat gilus mokymasis.
Gilusis mokymasis yra išskirtinis dalykas.
Tai yra atskiras algoritmas, kuris, atrodo, gali beveik viską,
ir aš atradau, kad prieš metus jis išmoko matyti.
Šiame nežymiame konkurse Vokietijoje,
pavadintame Vokiečių kelių ženklų atpažinimo etalonu,
gilusis mokymasis išmoko atpažinti kelio ženklus, kaip šis.
Ne tik galėjo atpažinti kelio ženklus
geriau, nei kiti algoritmai,
rezultatų lentelė parodė, kad jis buvo geresnis už žmones,
netgi du kartus geresnis.
Taigi 2011 m. turėjome pirmą pavyzdį
kompiuterių, galinčių matyti geriau, nei žmonės.
Nuo tada daug kas įvyko.
2012 m. „Google“ paskelbė, kad jie leido gilaus mokymosi algoritmui
žiūrėti „YouTube“ įrašus
ir mėnesį rinko duomenis iš 16 000 kompiuterių,
ir šie kompiuteriai savarankiškai išmoko apie sąvokas, kaip žmonės ir katės,
tiesiog žiūrėdami vaizdo įrašus.
Tai panašu į tai, kaip mokosi žmonės.
Žmonės mokosi ne kai jiems sakoma, ką jie mato,
bet mokosi patys atrasdami, kas šie dalykai yra.
Taip pat 2012 m. Geoffrey Hinton, kurį matėme anksčiau,
laimėjo populiarų „ImageNet“ konkursą,
bandantį apskaičiuoti iš pusantro milijono vaizdų,
kieno tai nuotraukos.
Nors dabar 2014 m., mes vis dar klystame 6 procentais
atpažindami vaizdus.
Ir vėlgi tai yra geriau, nei gali žmonės.
Taigi mašinos išties daro išskirtinį darbą šioje srityje,
ir dabar tai naudojama pramonėje.
Pavyzdžiui, „Google“ pernai paskelbė,
kad į žemėlapį įtraukė kiekvieną atskirą Prancūzijos vietą vos per dvi valandas,
jie tai padarė perkeldami gatvių vaizdus
į gilaus mokymosi algoritmą, kad atpažintų gatvių numerius.
Įsivaizduokite, kaip ilgai tai būtų užtrukę:
daugybė žmonių ir metų.
Tai vyksta ir Kinijoje.
„Baidu“ yra savotiškas kinų „Google“, spėju,
ir tai, ką jūs matote viršuje kairėje
yra pavyzdys nuotraukos, kurią aš įkėliau į „Baidu“ gilaus mokymosi sistemą,
ir apačioje jūs galite pamatyti, kad sistema suprato, kas yra nuotraukoje,
ir rado panašius vaizdus.
Išties panašūs vaizdai turi panašų foną,
panašų snukių pasukimą,
netgi kai kurie su iškištu liežuviu.
Tai nelabai aišku, žiūrint į tekstą tinklalapyje.
Aš įkėliau tik nuotrauką.
Taigi dabar mes turime kompiuterius, kurie tikrai supranta, ką mato
ir gali ieškoti duomenų bazėse
šimtus milijonus vaizdų realiu laiku.
Taigi ką reiškia, kad dabar kompiuteriai gali matyti?
Tai ne tik, kad kompiuteriai gali matyti.
Išties, gilus mokymasis padarė daugiau.
Sudėtingi sakiniai su niuansais, kaip šis
dabar yra suprantami su gilaus mokymosi algoritmais.
Kaip galite čia matyti.
ši Stanfordu paremta sistema, rodanti raudoną tašką viršuj,
suprato, kad šis sakinys išreiškia neigiamą mintį.
Gilus mokymasis iš tiesų artėja prie žmogaus gebėjimo
suprasti, apie ką yra sakiniai ir kas yra sakoma apie tuos dalykus.
Taip pat, gilus mokymasis buvo naudotas skaityti kiniškai
dar kartą gimtosios kinų kalbos skaitytojo lygiu.
Šis algoritmas, sukurtas Šveicarijoje žmonių,
kurių nei vienas nekalba ar supranta kiniškai.
Kaip ir sakiau, gilaus mokymosi naudojimas
už tai yra geriausia sistema pasaulyje
net palyginus su įgimtu žmogaus suvokimu.
Tai yra sistema, kurią mes sudėjome mano kompanijoje,
kuri rodo, kaip sudeda viską į krūvą.
Štai čia nuotraukos, kurios neturi pridėto teksto,
ir kai aš rašau šiuos žodžius,
ji realiu laiku supranta šias nuotraukas
ir išsiaiškina, apie ką jos,
ir suranda nuotraukas, panašias į tekstą, kurį aš rašau.
Taigi jūs matote, kad ji išties supranta mano žodžius
ir iš tikrųjų supranta šiuos vaizdus.
Žinau, kad jūs matėte kažką panašaus „Google“,
kur jūs rašote tekstą, ir jums suranda vaizdus,
bet iš tikrųjų ji tik ieško tinklalapio su nurodytu tekstu.
Tai išties skiriasi nuo tikro vaizdų supratimo.
Tai yra kažkas, ką kompiuteriai galėjo padaryti
pirmą kartą paskutiniais mėnesiais.
Taigi mes matome, kad kompiuteriai gali ne tik matyti, bet ir skaityti,
ir, žinoma, mes parodėme, kad jie gali suprasti ką girdi.
Gal nenustebinsiu jums pasakydamas, kad jie gali ir rašyti.
Štai čia tekstas, kurį sugeneravau vakar naudodamas gilaus mokymosi algoritmą.
Ir štai čia - tekstas, kurį sugeneravo Stanfordo algoritmas.
Kiekvienas šių sakinių buvo sukurtas
gilaus mokymosi algoritmo, kad aprašytų kiekvieną šių vaizdų.
Šis algoritmas prieš tai nebuvo matęs vyro juodais marškinėliais grojant gitara.
Jis yra matęs vyrą prieš tai, yra matęs juodą,
taip pat ir gitarą,
bet jis savarankiškai sugeneravo šį nuotraukos aprašymą.
Kol kas tai neprilygsta žmogaus gebėjimams, bet mes esame arti.
Testuose žmonės teikia pirmenybę kompiuterio sukurtai antraštei
vieną iš keturių kartų.
Šiai sistemai kol kas tik dvi savaitės,
taigi tikėtina, kad per kitus metus
kompiuterio algoritmas bus
gerokai pralenkęs žmogaus gebėjimus.
Taigi kompiuteriai taip pat gali rašyti.
Taigi mes viską sudėjome, ir tai veda į įdomias galimybes.
Pavyzdžiui, medicinoje.
Komanda Bostone pranešė, kad jie atrado
daugybę naujų kliniškai svarbių
auglių bruožų, kurie padeda gydytojams prognozuoti vėžį.
Labai panašiai Stanforde
ten esanti komanda pranešė, kad tyrinėdami padidintus audinius
jie sukūrė sistemą, pagrįstą mašinos mokymusi,
kuri išties yra geresnė, už žmones patologus
nustatant išgyvenimo tikimybę sergantiems vėžiu.
Abiem atvejais ne tik buvo tikslesnės prognozės,
bet jie sukūrė ir naują įžvalgos mokslą.
Radiologijos atveju
tai buvo nauji klinikiniai indikatoriai, kuriuos supranta žmonės.
Patologijos atveju
kompiuterio sistema atrado, kad ląstelės aplink vėžio židinį
yra tokios pat svarbios, kaip vėžinės ląstelės
nustatant diagnozę.
Tai yra atvirkščiai, nei patologai buvo mokami dešimtmečiais.
Kiekviename šių dviejų atvejų buvo sukurtos sistemos
derinant medicinos ekspertus ir mašinos mokymosi ekspertus,
bet paskutiniais metais mes pažengėme į priekį.
Štai čia pavyzdys, kaip nustatomos vėžio ląstelės
žmogaus audinyje po mikroskopu.
Čia demonstruojama sistema gali atpažinti šias vietas tiksliau,
ar beveik taip pat tiksliai, kaip gydytojai patologai,
ji buvo sukurta vien su giliu mokymusi, be jokių medicinos žinių
žmonių, kurie neturi jokio pagrindo šioje srityje.
Panašiai čia, tai neurono segmentavimas.
Dabar galime segmentuoti neuronus beveik taip pat tiksliai, kaip žmonės,
bet ši sistema sukurta naudojant gilų mokymąsi
žmonių, neturinčių ankstesnės patirties medicinoje.
Taigi aš, neturintis jokio medicininio išsilavinimo,
panašu, kad esu tinkamas įsteigti naują medicinos kompaniją,
ką aš ir padariau.
Tam tikra prasme bijojau tą daryti,
bet teorija, rodos, pati patarė, kad turėtų būti įmanoma
sukurti naudingą mediciną, naudojant tik duomenų analizės technikas.
Ir laimei, atsiliepimai buvo puikūs,
ne tik iš žiniasklaidos, bet ir iš medikų,
kurie labai palaikė.
Teoriškai mes galime paimti vidurinę medicininio proceso dalį
ir paversti ją į duomenų analizę kiek įmanoma daugiau,
leidžiant gydytojams daryti tai, ką jie geriausiai sugeba.
Noriu jums duoti pavyzdį.
Mums užtrunka apie 15 minučių sukurti naują medicininės diagnozės testą,
dabar aš jums parodysiu realiu laiku,
bet aš sumažinau jį iki trijų minučių išmesdamas kai kurias dalis.
Užuot rodęs jums, kaip kuriamas medicininės diagnozės testas,
aš jums parodysiu mašinų vaizdų diagnozės testą,
nes šitai mes visi galime suprasti.
Taigi pradedame su apie 1,5 milijono automobilių vaizdų,
ir aš noriu sukurti kažką, kas gali juos išskaidyti pagal
padarytos nuotraukos kampą.
Šie vaizdai yra be žymių, taigi turiu pradėti nuo pradžių.
Naudojant gilaus mokymosi algoritmą
jis gali automatiškai identifikuoti struktūros vietas šiuose vaizduose.
Nuostabu, kad žmogus ir kompiuteris dabar gali kartu dirbti.
Taigi žmogus, kaip jūs matote čia,
nurodo kompiuteriui jam rūpimas vietas,
nori, kad kompiuteris išbandytų ir pagerintų savo algoritmą.
Dabar šios gilaus mokymosi sistemos yra 16 000 dimensijų erdvėje,
taigi jūs matote kompiuterį, besisukantį šioje erdvėje,
ieškantį naujų struktūros vietų.
Ir, kai jam tai pavyksta,
žmogus, kuris jį valdo, tada atkreipia dėmesį į įdomias vietas.
Taigi kompiuteris sėkmingai surado vietas,
pavyzdžiui, kampus.
Kai perėjome šį procesą,
mes tolygiai nurodome kompiuteriui vis daugiau
apie struktūrų tipus, kurių mes ieškome.
Įsivaizduokite diagnostikos teste
tai būtų patologas, identifikuojantis, pavyzdžiui, susirgimo tipą,
arba radiologas, nustatantis potencialiai pavojingus mazgelius.
Ir kartais tai gali būti sudėtinga algoritmui.
Šiuo atveju jis šiek tiek pasimetė.
Mašinų priekiai ir galai yra sumaišyti.
Taigi turime būti dėmesingesni,
rankiniu būdu atrinkdami šiuos priekius, kaip galų priešingybes
tada nurodyti kompiuteriui, kad šio tipo grupė
mus domina.
Taigi mes tai darome kurį laiką, šiek tiek praleidžiame,
ir tada treniruojame mašinos mokymosi algoritmą,
paremtą keliais šimtais dalykų,
ir mes tikimės, kad jis patobulės.
Dabar matote, kad jis pradėjo išmetinėti kai kuriuos vaizdus,
rodydamas mums, kad jau žino, kaip pačiam suprasti kai kuriuos vaizdus.
Tada mes galime naudoti šį panašių vaizdų konceptą,
ir naudojant panašius vaizdus, matote,
kompiuteris šioje vietoje sugeba atrasti vien automobilių priekius.
Šiuo atveju žmogus gali pasakyti kompiuteriui,
puiku, tu padarei gerą darbą.
Kartais, žinoma, net ir šiuo momentu
tai vis dar sudėtinga atskirti grupes.
Net jei mes leidžiame kompiuteriui bandyti kurį laiką,
mes vis dar randame, kad kairės ir dešinės pusės vaizdai
yra visi sumaišyti.
Mes galime vėl kompiuteriui duoti užuominų,
sakome - gerai, pabandyk ir rask projekciją, kuri kuo labiau
išskiria kaires puses nuo dešinių
naudojant šį gilaus mokymosi algoritmą.
Ir davus užuominą – ak, puiku, pavyko.
Jam pavyko surasti mąstymo apie šiuos objektus būdą,
kas atskyrė detales.
Taigi jūs mane supratote.
Čia ne tas atvejis, kur žmogus yra pakeičiamas kompiuterio,
bet tas, kai jie dirba kartu.
Ką mes čia darome, tai išstumiame kažką, kam reikėdavo komandos
iš penkių ar šešių žmonių 7 metams,
ir pakeičiame tai su kažkuo, kas užtrunka 15 min.
veikiant vienam asmeniui.
Šiam procesui prireikia 4 ar 5 pakartojimų.
Dabar matote, kad turime 62 proc.
iš mūsų 1,5 milijono vaizdų suskirstytų teisingai.
Ir šiame etape mes galime pradėti gana greitai
imti pilnas dalis,
patikrinti jas ir įsitikinti, kad nėra klaidų.
Jei yra klaidų, leidžiame kompiuteriui jas žinoti.
Ir naudodami tokį procesą kiekvienai atskirai grupei
mes pasiekiame 80 proc. sėkmės rodiklį
skirstant 1,5 milijono vaizdų.
Šiuo momentu tai tik problema,
kaip surasti mažą kiekį, kuris nėra teisingai suklasifikuotas,
ir pabandyti suprasti kodėl.
Naudojant šį metodą,
per 15 minučių mes suklasifikuojame 97 proc.
Tokio tipo technika leistų mums išspręsti pagrindinę problemą –
medicininės ekspertizės trūkumą pasaulyje.
Pasaulio ekonomikos forumas teigia, kad gydytojų trūkumas siekia
nuo 10 iki 20 kartų besivystančiose šalyse,
ir prireiktų apie 300 metų
išmokyti pakankamai žmonių šiai problemai panaikinti.
Įsivaizduokite, jei galėtume padidinti jų efektyvumą
naudodami šiuos gilaus mokymosi būdus?
Esu labai susijaudinęs dėl šių galimybių.
Man taip pat rūpi šios problemos.
Problema ta, kad kiekviena mėlyna spalva šiame žemėlapyje
rodo, kur paslaugos užima virš 80 procentų užimtumo.
Kokios tai paslaugos?
Štai šios paslaugos.
Taip pat tai konkretūs dalykai, kuriuos kompiuteriai jau išmoko daryti.
Taigi 80 proc. pasaulio užimtumo išsivysčiusiame pasaulyje
yra dalykai, kuriuos kompiuteriai jau išmoko daryti.
Ką tai reiškia?
Ką gi, viskas bus gerai. Jie bus pakeisti kitų darbų.
Pavyzdžiui, bus daugiau darbo duomenų mokslininkams.
Tiesa, nelabai.
Duomenų mokslininkams neužtrunka ilgai tai sukurti.
Pavyzdžiui, šie keturi algoritmai buvo sukurti to paties vaikino.
Taigi, jei galvojate, ak, taip jau buvo anksčiau,
mes matėme rezultatus praeity, kai atsirado nauji dalykai
ir jie buvo pakeisti naujų darbų,
kokie tie nauji darbai bus?
Labai sunku mums tai įvertinti,
nes žmogaus veikla auga palaipsniui,
o mes turime sistemą, gilų mokymąsi,
kuris, mes jau žinome, auga eksponentiniu pajėgumu.
Ir štai mes čia.
Šiuo metu mes matome, kas aplinkui dedasi
ir mes sakome, „Ak, kompiuteriai yra gana kvaili“. Taip?
Bet po penkerių metų kompiuteriai peraugs šią lentelę.
Mums reikia pradėti galvoti apie šį sugebėjimą jau dabar.
Mes tai jau matėme kartą, žinoma.
Pramonės perversme
mes matėme pasikeitimą pajėgume dėka variklių.
Dalykas tas, vis dėlto, kad po kurio laiko viskas nusistovės.
Tuomet buvo socialinis lūžis,
bet vos tik varikliai buvo panaudoti jėgos generavimui visose situacijose
viskas išties nusistovėjo.
Mašinų mokymosi revoliucija
labai skirsis nuo Pramonės perversmo,
nes mašinų mokymosi revoliucija niekada nenusistovės.
Kuo kompiuteriai taps geresni intelektualinėje veikloje,
tuo geresnius kompiuterius jie gali sukurti dar geresnei veiklai,
taigi tai bus pasikeitimas,
kurio pasaulis iš tiesų niekada nebuvo patyręs.
Taigi jūsų ankstesnis suvokimas, kas yra įmanoma, yra skirtingas.
Tai jau daro mums įtaką.
Paskutiniais 25 metais, padidėjus kapitalo produktyvumui,
darbo jėgos produktyvumas buvo nuoseklus, tiesą sakant, truputį žemas.
Taigi noriu, kad mes pradėtume apie tai diskutuoti.
Žinau, kad, kai kalbu žmonėms apie šią situaciją,
žmonės gali būti gana priešiški.
Kompiuteriai negali tikrai galvoti,
jie neturi jausmų, jie nesupranta poezijos,
mes nelabai suprantame, kaip jie dirba.
Tai kas?
Kompiuteriai jau dabar daro dalykus,
kuriems žmonės skiria daugiausia savo apmokamo laiko,
dabar pats laikas pradėti mąstyti
apie tai, kaip mes pritaikysime savo socialines ir ekonomines struktūras,
kad suvoktume šią naują realybę.
Dėkoju.
(Plojimai.)