Может ли машинное обучение заменить всю логику принятия решений?
Традиционно разработчики программного обеспечения использовали логические вентили или деревья решений для выбора в коде. Когда критерии соблюдены, система может принять решение без участия человека.
Одно из применений машинного обучения — позволить программному обеспечению принимать решения без жестко закодированной логики или алгоритмов, основанных на семантике. Обучение с учителем осуществляется путем обучения систем тому, какой выбор делать в зависимости от различных параметров.
В среде, где необходимо принимать быстрые или сложные решения, машинное обучение имеет явное преимущество.
Что, если бы машинное обучение использовалось, чтобы решить, когда включить свет после нажатия выключателя? Может ли компьютер решить, когда следует предпринять какое-либо действие в отношении человеческого ввода?
Возьмем в качестве примера выключатель света. Если мы хотим, чтобы свет включился, мы нажимаем кнопку и ожидаем, что она сработает. Если, конечно, это не было сделано по ошибке. Разве не было бы тогда здорово, если бы компьютер решил, что никаких действий предпринимать не нужно, и не включал свет?
Как насчет применения этой логики к транзакциям, коммуникациям, образованию и другим областям, где решения обычно принимаются людьми? В результате многие ошибки могут быть устранены.
Это будущее ML?
