Одно из преимуществ интересоваться множеством разных вещей или просто уделять внимание темам в школе, даже если они не являются вашей специализацией, заключается в том, что вы начнете замечать интересные связи между, казалось бы, не связанными друг с другом вещами.

Я заметил, что процесс эволюции, то, как люди учатся и развиваются, а также машинное обучение имеют общие черты.

Помимо механизмов, в которых они работают, есть еще и отношения между тем, как они возникли. Машины были созданы людьми. В известном смысле люди были созданы эволюцией. Термин «нейронная сеть» происходит из человеческого разума в обоих смыслах этого слова: люди намеренно изучили нейроны мозга и позаимствовали его структуру для нейронных сетей. Между компьютерами и непосредственно эволюцией существует даже раздел исследований, называемый «эволюционные вычисления», где компьютерные модели имитируют эволюцию.

Давайте рассмотрим упрощенную версию каждого из этих процессов, чтобы увидеть, насколько они похожи. Ниже я разделил содержание на то, где процессы начинаются: начало, когда жизнь только начинается, когда начинается человеческая жизнь, и когда часть кода еще не начала обучение; фаза тестирования, на которой происходит обучение и метод проб и ошибок; и, наконец, секция итерации, которая обновляет предыдущую форму и улучшает форму в каждом цикле.

Чтобы было ясно, в следующих разделах 1, 2 и 3 соответствуют эволюции, людям и машинному обучению соответственно.

Начало

1а: Эволюция начинается с жизни. Поначалу жизнь действительно проста, только эти маленькие контейнеры генетических данных.

2а: Люди начинают с генетической основы: определенных склонностей и рефлексов, но есть еще много возможностей для улучшения.

3a: Машины начинают с способности выдавать выходные данные для входных данных, которые на данном этапе практически случайны.

Обучение и тестирование

1b: Жизнь проверяется выживанием. Гены приводят к физическим особенностям в дополнение к поведению, которое может помочь или помешать.

2b: люди познают мир. В раннем детстве мы очень склонны исследовать и пробовать что-то новое. Разные действия приводят к разным последствиям, и мы связываем их вместе. Какие материалы твердые и о них нельзя биться. Какие продукты вкусны или плохи. Какие вещи ломаются при падении.

3b: Машины обучаются с помощью наборов обучающих данных. Подтверждено наборами данных проверки. Затем протестировали с помощью наборов для тестирования. На нем запускается куча разных алгоритмов (какими бы они ни были, они нам неизвестны) и оцениваются, по которым они дают лучший результат.

Итерация

1c: Как только появляется новое поколение организмов, они немного отличаются и, надеюсь, лучше, чем предыдущее. Затем они проходят тот же процесс, что и предыдущие.

2c: Каждый повторяющийся опыт - это возможность для человека узнать что-то еще. Может быть, если вы слегка постучите по стене, это не повредит, может быть, эта еда будет вкуснее, потому что пахнет иначе, может быть, объект не сломается, если его слегка поставить на землю

3c: Программа с наилучшим результатом выбирается для новой партии, которая строится на ее основе. Эта партия снова тестируется, и процесс повторяется.

Тонкости и различия

Конечно, детали во всех этих процессах не совсем одинаковы, и эти параллели служат только очень высокоуровневой связью между этими процессами. Одно из ключевых отличий - время, которое занимает каждый процесс. От эволюции, которая занимает миллионы лет, до обучения человека, непрерывного в течение одной жизни, и до машинного обучения, которое происходит мгновенно. Похоже, тенденция - ускорение темпов.

Забавная заметка: Термин« мем изначально был придуман как аналог слова ген». Знающий эквивалент генетических данных. Это то, что отличает людей от других видов. Вместо того, чтобы ждать, пока эволюция изменится, мы накапливаем и передаем знания, которые гораздо более податливы и нуждаются в улучшении.

Заглядывая в будущее, возникает вопрос, как машины могут улучшить человеческие способности. Машины просто хороши в своем? Или они могут сделать все, что может человек, но лучше? Например, для большинства людей компьютеры однозначно лучше справляются с быстрой арифметикой без ошибок. Однако могут ли люди лучше распознавать эмоции? Или писать музыку? Или наши сильные стороны в разных сферах?

Другое различие - то, что считается хорошим или плохим. Хотя цель может быть одинаковой, есть разные способы приблизиться к ней. Целью эволюции является выживание, которое может привести к тому, что некоторые интересные организмы погибнут сразу после размножения, или просто грубой силой воспроизведут как можно больше потомков. У людей могут быть совершенно разные приоритеты, но все они нацелены на удовлетворение своих основных потребностей и, возможно, на самореализацию впоследствии. Что ищут машины? Я полагаю, «правильный» ответ или наиболее «точный» прогноз, или что бы мы ни говорили им. Или, скорее, то, что они думают о том, что мы им говорим, что может быть в точности тем, что мы хотели, а может и нет.

Тем не менее, все эти процессы продолжаются. И с изменяющимися обстоятельствами, определение и переопределение своих целей, повторение, улучшение и повторное определение снова.

Видя эти сходства, интересно и довольно интересно поразмышлять о том, как связаны между собой, казалось бы, разные процессы. То, что мы делаем, является отражением самих себя, и мы являемся отражением мира.