Искусственный интеллект: Машинное обучение (англ. Machine Learning; аббр. ML)

Совокупность статистических и вычислительных методов для разработки алгоритмов, в которых машину (компьютер, робота и т.п.) учат думать и действовать подобно человеку на основе полученных данных и опыта.

Машинное обучение — научный подход, позволяющий строить модели (алгоритмы) на основании данных. Алгоритмы машинного обучения находят применение в задачах, где решение не может быть формализовано или запрограммировано: в банковском секторе, статистических исследованиях, бизнес-планировании, инвестиционной политике, поиске фейковых новостей, а также в сфере международных отношений.

Машинное обучение следует отличать от программирования [5]:

- программирование предполагает формирование четкой последовательности действий, которая приведет машину к нужному результату;

- машинное обучение предполагает передачу машине данных и попытку объяснить, что нужно получить на выходе. Цель — научить машину самостоятельно выстроить алгоритм и найти решение.

Понятие «машинное обучение» было введено в 1959 году специалистом компании «IBM» А. Самуэлем [5].

Развитие цифровых технологий в начале XXI века активизировало развитие области машинного обучения. С 2010-х годов технологии машинного обучения развивают такие корпорации, как «Google», «Amazon», «Microsoft», «Сбер», «Яндекс» и др. [5]

Машинное обучение — элемент развития искусственного интеллекта (ИИ). С помощью машинного обучения ИИ получает возможность анализировать данные, запоминать информацию, строить прогнозы, воспроизводить модели и выбирать наиболее подходящий вариант из предложенных [4].

Виды машинного обучения [4]:

- классическое обучение — использование простейших алгоритмов для выполнения формальных задач, например, поиска закономерностей в расчетах;

- обучение с подкреплением — вид обучения, в котором ИИ нужно не просто анализировать данные, а действовать в реальной среде. Такое обучение используют для беспилотников и программного обеспечения на фондовом рынке;

- ансамбли — синхронное обучение сразу нескольких алгоритмов, позволяющее им учиться на ошибках друг друга. Ансамбли работают в поисковых системах;

- Глубинное обучение (англ. deep learning) — передовой метод, в рамках которого искусственные нейронные сети (работающие подобно человеческому мозгу) обучаются на огромных объемах данных.

Построение алгоритмов системами с машинным обучением позволяет увидеть в них «Байесовскую сеть» — вероятностную модель в виде графика, который определяет вероятность различных событий. Например, вероятность того, что «событие А» произойдет, при условии, что «событие В» произойдет или нет [3]. Такая модель может быть использована для прогнозирования и оценки потенциальных рисков.

Цифровая трансформация сферы международных отношений требует изменений в подготовке специалистов-международников. Ведущие университеты вводят в учебные планы изучение языков программирования и принципов машинного обучения [2].

Технологии ИИ и машинного обучения применимы в процессе ведения переговоров. Использование систем с машинным обучением способно предложить вероятные сценарии предстоящих переговоров, обеспечивая наилучшую подготовку делегации. Математические подходы, лежащие в основе машинного обучения, помогают в свою очередь свести к минимуму эмоциональный фактор в случае обсуждения дипломатами проблематики урегулирования конфликтных ситуаций [1].

Системы с машинным обучением потенциально применимы в сфере публичной дипломатии, при поиске материалов для анализа ситуации в мировой политике.

С 2018 года МИД КНР начал тестирование ИИ и машинного обучения для планирования своей внешней политики. В 2021 году о схожем проекте было заявлено в Швейцарии [1].

В России технологии машинного обучения востребованы у представителей среднего и крупного бизнеса, в исследовательской сфере. Производится поиск возможности применения технологий машинного обучения в сфере государственного управления и внешнеполитической деятельности.

См. также: Искусственный интеллект в принятии политических решений

1. В Швейцарии создают ИИ для дипломатии и управления внешней политикой // Хайтек+. 18.10.2021. - URL: https://m.hightech.plus/2021/10/18/v-shveicarii-sozdayut-ii-dlya-diplomatii-i-upravleniya-vneshnei-politikoi
2. Проректор МГИМО Сергей Шитьков рассказал, что такое цифровая дипломатия и как ей будут обучать // Российская газета. 09.10.2023. - URL: https://rg.ru/2023/10/09/prorektor-mgimo-sergej-shitkov-rasskazal-chto-takoe-cifrovaia-diplomatiia-i-kak-ej-budut-obuchat.html
3. Узел Байесовская сеть // IBM. 17.08.2021. - URL: https://www.ibm.com/docs/ru/spss-modeler/saas?topic=models-bayesian-network-node
4. Что такое машинное обучение и как оно работает // РБК Тренды. - URL: https://trends.rbc.ru/trends/industry/60c85c599a7947f5776ad409
5. Что такое машинное обучение? // Яндекс.Практикум. 04.03.2022. - URL: https://practicum.yandex.ru/blog/chto-takoe-mashinnoe-obuchenie/

Обновлено: 28 декабря 2023 г.