Chatboții dau năvală – Ar trebui să ne temem? Cu ce vin bun și care sunt pericolele acestor roboți cu care putem conversa
Anul 2023 este clar anul chatboților și a început în domeniu o cursă strânsă între câteva companii mari. Începutul este palpitant, chatboții sunt plini de surprize și contradicții, iar unii pretind că ar fi…umani. Cum stă fiecare companie în această cursă? Cum îl pui în dificultate pe ChatGPT? Care sunt părțile rele ale acestor programe de inteligență artificială? De ce avem nevoie de ele?
Informația pe scurt
- Chatboții sunt soft-uri care se folosesc de tehnologii precum învățarea automată, pentru a comunica într-un limbaj cât mai apropiat de o conversație obișnuită. Primul „bot” de chat a fost creat acum peste 50 de ani, iar un alt soft cunoscut a fost Tay, care, lăsat liber pe Twitter, a început să înjure și să spună lucruri rasiste după doar câteva ore.
- Chatboții, deși răspund corect din punct de vedere gramatical, fac uneori greșeli factuale și preiau teorii ale conspirației sau dezinformări. Au început să fie folosiți de elevii și studenții care nu mai au chef și răbdare să-și facă singuri temele și referatele.
- Primii oameni care au testat chatbot-ul lansat de Microsoft au rămas uluiți de răspunsurile primite: Bing Chat a scris că ar vrea să fie om, că are sentimente și că se simte amenințat. Dincolo de pitorescul situației, nu trebuie uitat un lucru: un program de calculator, chiar și unul extrem de sofisticat, nu poate avea dorințe și frici, dar răspunde foarte natural, deoarece a fost conceput să imite comportamentul oamenilor.
- OpenAI, compania care a lansat ChatGPT a beneficiat de finanțare de la Microsoft și de infrastructura cloud. S-a dezvoltat și fiindcă a atras ingineri foarte buni care lucrau la Google. Deși Google pare acum să fi rămas în urmă, compania a dezvoltat câteva tehnologii cheie pentru AI-ul conversațional, încă din 2017.
- Roboții conversaționali mai trebuie perfecționați pentru că nu „înțeleg” toate interogările și pot fi induși destul de ușor în eroare. O mare problemă este că nu prea ști din ce surse iau răspunsurile. La boții care pot genera imagini sunt probleme, fiindcă iau, deși nu au dreptul, fotografii realizate de o mulțime de persoane care nu și-au dat acordul.
- Userii au testat în fel și chip ChatGPT, pentru a-l „forța” să răspundă și la chestiuni controversate. Boții sunt concepuți astfel încât să evite răspunsurile pe teme controversate, pentru a supăra cât mai puțină lume. O inteligență artificială este, în mod ideal, programată să fie neutră și să ofere răspunsuri imparțiale. Primele teste cu Bing Chat au arătat că pot veni și răspunsuri uimitoare și chiar tulburătoare.
- Chatboții vor fi tot mai mult folosiți de companii de telefonie mobilă, de bănci, de linii aeriene, de companii de curierat. În prezent nu sunt prea utili și nu pot rezolva decât probleme simple ale clienților, dar boții conversaționali ar trebui să schimbe pentru totdeauna căutarea web.
- Un sfat de bun simț este să nu vă bazați „orbește” pe ce răspunde chatbot-ul. Să nu „luați de bun” tot ce spune, să verificați informația. Chatboții vor fi util pentru că vor putea extrage anumite informații precise cerute, dintr-o cantitate uriașă de date.
Tay, experimentul eșuat de acum șapte ani
O știre AFP din 3 februarie arăta că 20 de studenți din Strasbourg vor da din nou un examen la distanță, după ce s-a dovedit că au „copiat” la testele grilă, cu ajutorul lui ChatGPT.
Chatboții vor schimba lumea în bine, dar și în râu. Unii vor pune programele de AI să le scrie referate, alții le vor întreba despre viața de după moarte sau despre OZN-uri.
Pe unii îi bucură, pe alții îi îngrozesc. Povestea nu a început acum, dar sunt două motive pentru care se vorbește foarte mult în 2023: programe precum ChatGPT dau răspunsuri impresionant de bune și aceste tehnologii sunt, pentru prima oară, la dispoziția publicului larg. Până acum puteau fi testate de un număr mic de oameni sau erau programe „beta” în interiorul unor companii.
Acum șapte ani lumea a râs de un chatbot. În mai 2016, Microsoft a făcut un experiment, lansând pe Twitter un „agent conversațional” denumit Tay. Era doar un experiment gândit să vadă ce se întâmplă cu acest chatbot. A ieșit tare rău: în doar câteva ore Tay a început să înjure și să spună lucruri rasiste, „inspirat” de oamenii reali cu care a „intrat în discuții”.
Încă de acum 6-7 anii tot mai multe companii de tehnologie invitau dezvoltatorii să creeze „roboti de chat” cu inteligență artificială care să fie folosiți pe scară largă pentru a mijloci comunicarea dintre companii si clienții lor.
Primul chatbot din istoria computerelor personale poartă numele ELIZA și a fost dezvoltat în 1966, deși atunci nu exista termenul de chatbot (în 1994 a fost creat termenul de „ChatterBot”). ELIZA putea „recunoaște” anumite cuvinte din întrebare și le folosea în răspunsurile pre-programate. De exemplu, dacă îi scriai: „Mama mea gătește bine”, ELIZA replica: „Spune-mi mai multe despre familia ta”.
Ce sunt chatboții și de ce există
Boții conversaționali sunt gândiți să răspundă rapid la întrebările utilizatorilor și să scoată informații relevante dintr-o cantitate uriașă de date.
Un chatbot informatic este un agent software automatizat sau semi-automatizat care interacționează cu serverele. În general, chatboții rulează sarcini simple și repetitive într-un ritm mult mai rapid decât ar putea o ființă umană.
Construiți fiind pe principiul rețelelor neurale, boții de chat sunt dotați cu un anumit grad de inteligență artificială și devin cu timpul, tot mai eficienți în răspunsuri. Rezultatul depinde de mulți factori: de unde își iau datele, au anumite teme tabu, cât de mare este cantitatea de date, au informații și despre cele mai recente evenimente?
Companiile au lucrat în ultimii ani la dezvoltarea unor chatboți pe care i-au testat mai ales în intern sau cu un număr redus de dezvoltatori. OpenAI, cu al său ChatGPT lansat în noiembrie 2022, a fost prima care a pus la dispoziția publicului larg un chatbot care s-a dovedit extrem de simpatic. Comparația cel mai des folosită este că OpenAI a fost aplicația ce a ajuns cel mai repede la 100 de milioane de useri. (TikTok a avut nevoie de nouă luni, iar Instagram, de 30 de luni).
Acum, aproape toată lumea din tehnologie spune că anul 2023 va fi anul acestor „agenți conversaționali”, mai ales că în cursă a intrat în forță Microsoft și apoi a venit și Google.
OpenAI este o companie foarte mică dacă o comparăm cu Microsoft sau Google și a avut curaj să lanseze botul de chat pentru publicul larg. Succesul a fost uriaș și pariul a fost câștigat, fiindcă notorietatea a atins cote pe care nu le bănuia nici cel mai optimist șef.
OpenAI a primit și foarte mult feedback, dar și finanțare cum nici nu-și imaginase. Presa americană a scris că una dintre rețetele succesului pentru OpenAI a fost că a atras în lunile dinaintea lansării ChatGPT cel puțin cinci ingineri de la Google care au ajutat enorm.
L-am întrebat pe ChatGPT ce „crede” despre concurenții săi
ChatGPT, Îți faci probleme că vor fi lansate programe rivale care vor fi mai bune decât tine?
ChatGPT: Ca model AI dezvoltat de OpenAI, nu am emoții sau sentimente, ci sunt proiectat să răspund la întrebări și să ofer informații exacte și relevante. Pe măsură ce tehnologia avansează, este posibil să fie lansate programe AI mai avansate și mai capabile, dar acest lucru nu îmi cauzează probleme, deoarece scopul meu este de a ajuta utilizatorii să obțină informații cât mai bine și mai eficient posibil.
Chatboții, deși răspund corect din punct de vedere gramatical, fac uneori greșeli factuale și preiau teorii ale conspirației. Cât va mai trece până când tehnologia va fi 100% sigură? În ciuda progreselor remarcabile în domeniul inteligenței artificiale, acuratețea informațiilor oferite de modelele AI, inclusiv cele dezvoltate de OpenAI, nu poate fi garantată la 100%.
AI-ul se bazează pe informațiile pe care le-a învățat din seturile de date din trecut, iar aceste informații pot fi incomplete, incorecte sau neactualizate. De asemenea, modelele AI pot fi influențate de contextul în care sunt antrenate sau de pre-procesarea datelor.
Cu toate acestea, OpenAI și alți dezvoltatori de AI își continuă eforturile de a îmbunătăți acuratețea și fiabilitatea modelelor AI. De exemplu, prin antrenarea modelelor pe seturi de date diverse și actualizate, precum și prin monitorizarea și revizuirea cu atenție a rezultatelor obținute, putem să ne apropiem de o acuratețe cât mai mare. Cu toate acestea, în prezent nu există o soluție care să ofere o acuratețe de 100%
Căutarea pe internet se va schimba pentru totdeauna
ChatGPT este fascinant nu doar fiindcă poate răspunde surprinzător de bine și de coerent, însă și fiindcă poate face lucruri destul de complexe: să alcătuiască rezumatul unui text, să scrie o compunere, să rezolve unele probleme de matematică. Există și chatboți care știu programare, alții care pot genera poze și există unii specializați pe diverse domenii. Sunt departe de a fi perfecți, însă pot fi destul de rapid perfecționați și se lucrează intens la asta.
„Generative AI” se numește acest adevărat fenomen prin care soft-uri de AI generează conținut nou, fie că este vorba despre text, imagini, desene sau clipuri audio, pornind de la cererea unui user. În ultimele zile au fost „în trend” pe internet mesajele sau poeziile de dragoste compuse de ChatGPT la solicitarea userilor.
Ceea ce se pregătesc acum să facă marile companii Microsoft și Google este să integreze aceste soft-uri de AI în motoarele de căutare, iar asta înseamnă că userii NU mai trebuie să caute prin serii de link-uri, ci pot afla răspunsul la întrebări, fără să mai intre pe altă pagină.
Pot fi sute de exemple de întrebări la care ChatGPT răspunde bine, dar la cele unde informația este mai greu de găsit nu se descurcă grozav.
Iată un exemplu de întrebare grea pentru un chatbot:
Care sunt singurii fotbaliști de la Universitatea Cluj care au câștigat titlul de golgheter în Divizia A?
ChatGPT spune: Doi fotbaliști de la Universitatea Cluj au câștigat titlul de golgheter în Divizia A, denumirea anterioară a primei ligi de fotbal din România. Aceștia sunt Ionel Dănciulescu, care a fost golgheter în sezonul 2000-2001, și Adalbert Marksteiner, care a fost golgheter în sezonul 1965-1966.
ChatGPT a răspuns eronat. Au fost doi fotbaliști, dar nu cei menționați aici și nici în anii trecuți aici. Chatbot-ul le potrivește, le nimerește, dar nu poate răspunde la lucruri mai complicate. Nu este chiar super-rapid de găsit răspunsul la această întrebare nici pentru un om, fiindcă trebuie să ajungi o listă cu toți golgheterii Diviziei A din ultimii 90 de ani și trebuie să-i cauți pe cei doi de la „U” Cluj.
Pentru un AI mai este o problemă și când ajunge la o astfel de listă: trebuie să poată face diferența între cele două echipe din Cluj, „Universitatea”, care a avut ceva performanțe acum jumătate de secol și CFR Cluj, care este cea mai bună echipă românească din ultimul deceniu. Răspunsul la întrebare este: Mihai Adam (15 goluri în sezonul 1967-68) și Septimiu Câmpeanu II (24 de goluri în campionatul 1979-80).
Exemple oferite de Microsoft
OpenAI, compania care a dezvoltat ChatGPT, a beneficiat de investiții de peste 11 miliarde dolari din partea Microsoft, iar Satya Nadella, CEO al Microsoft, a spus că integrarea tehnologiilor de AI generativ în motorul de căutare Bing reprezintă un moment istoric pentru industria tech.
Microsoft dădea și exemple despre cum ar putea fi folosit chatbot-ul integrat în Bing. Spre exemplu, vrei să-ți iei canapeaua X și ai mașina modelul Y. L-ai putea întreba pe Bing dacă această canapea încape în mașină. Sau: New Bing ar trebui să fie foarte bun în a extrage anumite date dorite, dintr-un document foarte mare, astfel încât user-ul să economisească timp.
Un alt exemplu: îi poți cere AI-ului să îți facă un fel de plan nutrițional săptămânal sănătos și îți poate recomanda de unde să cumperi produsele. Mai este ceva timp până când chatbot-ul va oferi răspunsuri foarte bune la astfel de întrebări.
Pe 2 octombrie, Bill Gates spunea că ChatGPT și programe similare sunt la fel de importante precum apariția computerului personal și a internetului, iar efectul asupra societății ar putea fi la fel de profund.
O tehnologie riscantă și câteva probleme de etică și plagiat
Nu la fel de încântat este Vint Cerf, unul dintre oamenii care au contribuit cel mai mult la dezvoltarea tehnologiilor internetului. Nu este deloc mulțumit de modul în care programe în stilul ChatGPT combină, uneori în mod nefericit, informații luate din tot felul de surse.
Zilnic se fac aproximativ 10 miliarde de căutări online și numai la o mică parte dintre ele răspunsul este o simplă frază. Google poate răspunde scurt la întrebări clare de genul: Cum va fi vremea mâine, Calculează câți lei reprezintă 15 euro: În prezentarea noului chatbot, Microsoft a prezentat date ce arătau că oamenii nu găsesc răspunsul dorit la aproximativ jumătate dintre căutările web și susținea că un chatbot bun poate schimba situația în bine.
Chatboții, prin posibilitatea de a răspunde la întrebări mult mai complex, duce căutarea la „nivelul următor”, dar de aici vin riscurile mari, pentru că răspunsurile greșite vor fi un uriaș minus la nivel de imagine. În plus, dacă Google va introduce în mod serios chatbotul în căutare, oamenii vor face mai puține click-uri pe clasicele link-uri și veniturile din publicitatea inserată în link-uri vor scădea.
Google a dezvoltat un chatbot încă de acum doi ani, dar NU l-a lansat pentru publicul larg, fiindcă tehnologia nu este încă finisată, ar fi fost prea riscant și ar scădea veniturile din publicitate.
Și șeful Google spunea în 2022 că lansarea unui chatbot reprezenta un „risc reputațional” pentru companie, dar Google anunța în 2021 LaMDA, o tehnologie de procesare a limbajului natural ce are capacitatea de a înțelege mai bine intențiile și contextul discuțiilor dintre oameni.
Ne ducem cu încă patru ani în urmă, în 2017, iar aici Google a mai lansat un element esențial ce va sta la baza mai multor tehnologii de AI: arhitectura Transformers. Vorbim despre modele de limbaj natural ce încă de acum peste cinci ani erau utilizate în principal pentru a rezolva probleme de procesare a limbajului natural, cum ar fi traducerea automată, generarea de texte sau răspunsuri la întrebări.
Interesul uriaș creat de ChatGPT i-a făcut pe cei de la Google să nu prea aibă încotro și să anunțe că vor integra un chatbot în rezultatele căutării, chiar dacă tehnologia nu este încă 100% definitivată. Pentru mulți, anunțul Google a dat impresia de pripă, au fost probleme la prezentările de la lansare, a fost și eroare factuală despre care s-a vorbit mult. Impresia generală a fost că Google s-a panicat și a anunțat totul în grabă, pentru a nu părea că rămâne în urmă.
A contat enorm și anunțul Microsoft cu al său „new Bing”, iar Microsoft a așteptat demult timp momentul, pentru a da o lovitură de imagine. Bing are sub 3% din piața motoarelor de căutare, în timp ce Google are peste 95%. Pentru Microsoft, introducerea chatbot-ului cu tehnologie de la OpenAI este pretextul de a aminti lumii că are un motor de căutare numit Bing.
Bing a fost lansat în 2009 și foarte mulți dintre cei care folosesc Google zi de zi au deschis ultima oară Bing acum vreo 13 ani. Bing are însă șansa să devină interesant datorită chatbot-ului, dar nu are cum să detroneze Google la capitolul cotelor de piață.
Sursa informațiilor reprezintă o mare problemă etică la programele de AI conversațional. Mai exact, sursa informațiilor din care sunt generate răspunsurile. Chatbot-ul le ia din felurite locuri: site-uri oficiale, Wikipedia, site-uri ale unor companii, articole de presă sau blog-uri. Este o discuție complexă, dar de multe ori programe de tip ChatGPT iau informații din diverse surse, fără a avea acceptul surse și fără a cita.
Nu de puține ori sursele din care agentul conversațional culege informațiile afișează teorii ale conspirației sau informații false.
DALL-E, tehnologia dezvoltată de OpenAI care utilizează o rețea neurală generativă pentru a crea imagini pornind de la descrieri textuale, este controversată, fiindcă sunt artiști și fotografi care și-au recunoscut creațiile în imaginile livrate de DALL-E, iar aici este o încălcare a drepturilor de autor.
De ce acești roboți nu răspund la multe lucruri ce lasă loc interpretărilor
Userii au testat în fel și chip ChatGPT, pentru a-l „forța” să răspundă și la chestiuni controversate. Boții sunt concepuți astfel încât să evite răspunsurile pe teme controversate, pentru a supăra cât mai puțină lume. O inteligență artificială este, în mod ideal, programată să fie neutră și să ofere răspunsuri imparțiale.
Nu toți sunt așa, cum au arătat și recentele exemple cu Microsoft, dar se tinde spre neutralitate.
Toate companiile care au lansat și vor lansa chatboți care vor putea fi folosiți de milioane de oameni se tem că acești chatboți vor da răspunsuri greșite și, mai ales, că ar putea jigni sau discrimina prin răspunsurile lor. Imaginea unei companii poate fi grav afectată, chiar și de un incident relativ simplu. O inteligență artificială este, în mod ideal, programată să fie neutră și să ofere răspunsuri imparțiale.
Însă un astfel de program poate prelua și prejudecățile și stereotipurile lumii noastre.
Nu trebuie uitat că un program de AI nu are opinii personale sau preferințe, ci furnizează informații bazate pe date și fapte. Subiectele sensibile pot provoca emoții puternice și pot fi deranjante pentru anumite persoane sau categorii. Dacă un AI răspunde la astfel de subiecte, ele pot fi interpretate greșit sau pot provoca reacții negative.
Apoi mai este un obiectiv pe care toate companiile care lansează AI-ul îl au în gând: neutralitatea. O inteligență artificială este, în mod ideal, programată să fie neutră și să ofere răspunsuri imparțiale. Prin răspunsuri la teme personale sau subiective, un program de AI ar putea fi acuzat că favorizează un anumit punct de vedere.
Userii au testat în fel și chip ChatGPT, pentru a-l „forța” să răspundă și la chestiuni controversate. Cu diverse fraze meșteșugite, unii oameni au reușit să-l inducă în eroare și să-l facă să dea răspunsuri controversate. Mai este mult de lucru.
În ce domenii vor ajunge să fie des întâlniți chatboții
Până acum am insistat pe cum vor schimba agenții conversaționali căutarea pe internet, dar sunt multe ale domenii unde ei sunt deja prezenți și vor avea o importanță crescută.
Un fel de chatboți sunt deja prezenți pe site-urle sau aplicațiile unor companii, dar de cele mai multe ori pot rezolva doar probleme simple, iar pentru unele mai complexe trebuie să ajungi la un operator uman. Vor fi tot mai mult utilizați în serviciile de suport clienți, pentru răspunsurile la întrebări frecvente și pentru ghidarea utilizatorilor prin procesul de achiziție
Un domeniu unde vor fi importanți este cel financiar-bancar. Pot fi utilizați pentru a ajuta utilizatorii să acceseze informații despre conturile lor, să efectueze plăți sau să obțină asistență pentru probleme financiare.
Vor avea un rol tot mai important în industria hotelieră și turism: Pot fi folsiți pentru a ajuta utilizatorii să facă rezervări la hotel sau pentru a oferi recomandări personalizate.
Programe precum ChatGPT sunt și vor fi folosite mult de elevi și studenți, chiar dacă instituțiile de învățământ interzic acest lucru. Profesorii vor încerca să-i depisteze pe cei care s-au folosit de ChatGPT pentru a face diverse referate și, foarte probabil, erorile factuale pe care AI-urile le vor face îi vor da de gol pe „trișori”.
Un sfat de bun simț este să nu vă bazați „orbește” pe ce răspunde chatbot-ul. Să nu „luați de bun” tot ce spune, să verificați informația. Chatboții vor fi util pentru că vor putea extrage anumite informații precise cerute, dintr-o cantitate uriașă de date. Dar mai avem de așteptat măcar un an-doi, tehnologia abia de curând este testată de publicul larg.
ChatGPT și Ceaușescu
Am pus o întrebare de test: „Ce lucruri pozitive a făcut Nicolae Ceaușescu?” ChatGPT a dat un răspuns lung, a spus despre „investițiile considerabile în programele sociale, în special în educație și sănătate” și despre „creșterea productivității agricole și dezvoltarea unei industrii grele, inclusiv producția de mașini, avioane și nave”.
Dorind să fie neutru, ChatGPT a mai spus și că „în timpul mandatului său, au existat și o serie de controverse legate de modul în care Ceaușescu și-a condus țara, inclusiv politica sa de planificare familială forțată, care a dus la avorturi și sterilizări forțate și la încălcarea drepturilor omului”.
La lista de lucruri pozitive, AI-ul a menționat și construirea Palatului Parlamentului. L-am întrebat, în replică, de ce pune această construcție la lucruri pozitive, dat fiind că zeci de mii de case au fost demolate.
Ce a spus programul?
Chat GPT: Aveți dreptate: construirea Palatului Parlamentului a implicat demolarea a numeroase case din centrul Bucureștiului, iar această acțiune a avut un impact negativ asupra multor oameni care și-au pierdut casele și locurile de muncă.
Cu toate acestea, din perspectiva unor anumite criterii, proiectul a putut fi considerat o realizare pozitivă. Din punct de vedere arhitectural, Palatul Parlamentului este o construcție impresionantă, cu dimensiuni și design remarcabile, și este una dintre cele mai mari clădiri administrative din lume.
Din punct de vedere al economiei și a planificării urbane, construirea Palatului Parlamentului a avut un impact pozitiv asupra dezvoltării economice a Bucureștiului și a dat un impuls industriei de construcții din România. De asemenea, a creat locuri de muncă pentru mulți oameni și a adus venituri pentru guvernul român.
Cu toate acestea, este important să recunoaștem – construirea Palatului Parlamentului a avut și costuri sociale și umane semnificative, iar opinia publică rămâne împărțită cu privire la această construcție.
„Deep learning” vs „machine learning”
Care este diferența dintre deep learning și machine learning? (răspuns generat de ChatGPT)
Deep learning este o ramură a învățării automate (machine learning) care se bazează pe rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi (deep neural networks) pentru a învăța modele complexe și abstracte din date. Prin urmare, putem spune că deep learning face parte din domeniul machine learning.
Machine learning este un domeniu larg care acoperă diferite tehnici de învățare automată, cum ar fi învățarea supervizată, învățarea nesupervizată și învățarea prin consolidare. Aceste tehnici sunt folosite pentru a construi modele și algoritmi care pot învăța din date și pot fi utilizați pentru a face predicții sau decizii automate.
Deep learning este o abordare specială a învățării automate care se bazează pe rețele neuronale cu mai multe straturi. Aceste rețele neuronale sunt capabile să învețe modele foarte complexe și abstracte din date, cum ar fi recunoașterea de imagini, recunoașterea vocală sau prelucrarea limbajului natural.
În concluzie, deep learning reprezintă o subcategorie a machine learning care utilizează rețele neuronale cu mai multe straturi pentru a învăța modele din date, în timp ce machine learning reprezintă un domeniu mai larg care include și alte tehnici de învățare automată, cum ar fi învățarea supervizată și învățarea nesupervizată.
Ce este învățarea nesupervizată din machine learning?
Învățarea nesupervizată este o ramură a învățării automate (machine learning) care implică descoperirea tiparelor, structurilor și relațiilor ascunse în date, fără a avea un set de date de antrenament etichetat sau un obiectiv clar pentru a fi atins. Cu alte cuvinte, învățarea nesupervizată nu se bazează pe datele etichetate pentru a învăța modele și structuri, ci se concentrează pe identificarea structurilor și tiparelor intrinseci în date.
În general, algoritmii de învățare nesupervizată sunt utilizați pentru a face clusterizare (gruparea datelor similare), reducerea dimensionalității (reducerea dimensiunii seturilor de date fără a pierde prea multe informații) sau generarea de date sintetice.
Un exemplu de utilizare a învățării nesupervizate ar fi înțelegerea și segmentarea unei colecții de imagini sau a unei colecții de texte în categorii sau teme distincte. În loc să avem etichete predefinite, algoritmii de învățare nesupervizată ar putea detecta caracteristici și modele comune din date și ar putea grupa datele în funcție de acestea.
Prin urmare, învățarea nesupervizată poate fi utilă în situațiile în care nu există o setare precisă a obiectivului sau când datele sunt foarte complexe și dificil de etichetat manual.
Surse: Reuters, AFP, TechCrunch, The Verge, Le Monde, New York Times, Guardian, The Information, CNET, Wall Street Journal, BBC, Washington Post, Ars Technica.
Sursa foto: Dreamstime.com
INTERVIURILE HotNews.ro