ПИК с нов канал в Телеграм
Последвайте ни в Google News Showcase
Хората и машините организират света по съвсем различен начин, пише Popular Science.
Хората умеят да вместват малки по обем данни в по-големи модели: яйца, шоколад, масло, захар и брашно? Звучи като смес за кекс. Компютрите, от друга страна, са добри в самостоятелното сортиране на огромни масиви от данни: всички гореизброени съставки могат да се намерят в рецепти за сладкиши. Машините се затрудняват с детайлите, но нов модел за машинно учене на Масачузетския технологичен институт (MIT) има за цел да запълни тази празнина.
Досега учените даваха на компютрите задачи да сортират данни, без да ги контролират и най-доброто, което машините можеха да направят е да съберат подобните едно на друго неща в една „купчина“ – процес, известен като моделиране по предметна област. Моделът на MIT иска от компютъра да ограничи размера на купчината и да я организира, използвайки прототип. Създателите на алгоритъма дават следния пример. Да предположим, че компютърен алгоритъм се опитва самостоятелно да характеризира гласоподавателите в държавата. Мнозинството от тях може да са регистрирани като демократи, но при последните републикански първични избори са гласували най-вече републиканци. Конвенционалният алгоритъм ще опише типичния гласоподавател като регистриран демократ, който е гласувал на последните републикански първични избори. Въвеждането на ограничение с прототип би направило такъв резултат малко вероятен, тъй като няма да има нито един гласоподавател, който да отговаря на такава характеристика.
За да тестват възможностите на софтуера, изследователите Джули Ша и Бийн Ким са въвели готварски рецепти в стара система за моделиране по предметни области и в новия алгоритъм. Конвенционалната програма е създала списък на продукти, докато новата е открила типични примери за рецепти.
