機器學習是如何工作的?你可能讀過一兩本關於這一主題的入門書,但要理解一件事,最好的方法往往是自己嘗試一下。考慮到這一點,看看這個來自Google的名為Teachable Machine的瀏覽器實驗吧。這是一個完美的兩分鐘的總結,許多現代人工智慧可以-更重要的是不能-做什麼。
可教機器讓你使用你的網路攝像頭來訓練一個非常基本的人工智慧程式。只需點選“train green/purple/orange”按鈕,機器就會記錄下透過網路攝像頭看到的一切。一旦它足夠“學習”,當它看到你訓練它的物件或活動時,它會輸出你喜歡的任何東西(GIF或聲音效果或一些語音)。我教它識別我的室內植物,並用相關的gif做出反應,但其他人用它來讓他們的手發出哞哞聲或按命令彈空氣吉他。
所有這些都很有趣,但它也展示了機器學習的一些基本方面。首先,像這樣的程式要以身作則。他們看,他們發現模式,他們記得他們。其次,他們需要大量的例子來學習。第三,也是最重要的,他們對世界的理解是膚淺的,很容易被打破。
例如,在早些時候,我說我“教”了機器來識別我的植物。事實上,我只教它識別模糊綠色畫素陣列。它沒有看到我的蘆筍蕨類植物,想(像我一樣):“啊,這需要避免陽光和半頻繁澆水。我想知道為什麼千禧一代首先被植物吸引?我聽說這是因為他們買不起房子,我想也買不起城市叢林的標簽,“機器知道的是它能看到的畫素,任何額外的資訊都必須程式設計。
所有這些都值得你在下次閱讀機器學習或人工智慧時記住。是的,這一領域近年來取得了巨大的進步,但隨著我們越來越多地看到,正在建立的演算法遠沒有我們希望的那麼聰明。換句話說,他們還在學習。
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