Q:
Quais são as cinco escolas de aprendizado de máquina?
UMA:Para aqueles que não pesquisaram o que está por trás do trabalho moderno de aprendizado de máquina e inteligência artificial, todo esse esforço e pesquisa costuma parecer uma grande confusão amorfa. No entanto, quando você arranha a superfície e observa o que os líderes científicos estão fazendo nesses campos, percebe que, de certa forma, existem realmente cinco abordagens principais diferentes para a questão de impulsionar a inteligência artificial.
Essas cinco "escolas" ou "tribos" foram popularizadas pelo trabalho de Pedro Domingos em seu livro "Master Algorithm" sobre desenvolvimento de IA, mas também estão sendo consideradas em outras partes do mundo científico.
| Download grátis: Machine Learning e por que é importante |
A primeira escola de inteligência artificial é chamada conexionismo. Esta escola se concentra nas conexões neurais reais e na física do cérebro humano. Ele se baseia na idéia de retropropagação, que rastreia essas conexões para formar resultados. Algumas pessoas chamam a escola conexionista de "um esforço para fazer engenharia reversa no cérebro humano".
A próxima escola de inteligência artificial é simbolismo. Os simbolistas usam a lógica e o conhecimento pré-existente para construir modelos que funcionam de maneira inteligente. De certa forma, a abordagem simbolista é semelhante à que surgiu no início do mundo da inteligência artificial antes do desenvolvimento de redes neurais. Se você compila uma base de conhecimento suficientemente grande e lida com ela de maneiras específicas, ela começa a criar uma forma de inteligência artificial, e é isso que está por trás da abordagem simbolista que agora foi combinada com algumas das outras abordagens modernas.
A terceira escola é a escola do evolucionismo. Aqui, há um foco não apenas na teoria da evolução, mas também na genética e biofísica, bem como na bioinformática. Você poderia ver esse braço da inteligência artificial como a categoria que trabalha com o genoma humano e aplica tecnologias modernas ao campo da genética. Nesse sentido, a inteligência artificial evolucionista é única. É um tipo de projeto um pouco diferente das outras quatro escolas.
A escola bayesiana é a quarta escola de inteligência artificial. Essa é, novamente, uma das escolas mais antigas e foi aplicada desde o início, por exemplo, na eliminação de spam das pastas de email.
O modelo e a abordagem bayesiana são um modelo heurístico. Ele trabalha com a idéia de probabilidade de desenvolver modelos que cortem resultados indesejáveis ou busquem outros objetivos, com base em onde os eventos têm maior probabilidade de acontecer ou em outras métricas. Outra aplicação popular da lógica bayesiana está na segurança da rede - nos últimos anos, os engenheiros de segurança usaram amplamente a lógica bayesiana para detectar ameaças a uma rede, modelando onde é provável que ocorra e como.
A quinta e última escola de aprendizado de máquina é chamada de analogia. Essa também é uma escola que talvez seja mais fácil para o consumidor médio entender. Os mecanismos de recomendação de empresas como o Facebook e o Google são baseados em uma abordagem analógica. Eles pegam algoritmos como "vizinho mais próximo" e os combinam com vários tipos de sinalização para tentar combinar idéias com outras idéias ou, alternativamente, com as pessoas. Um computador que afirma saber que tipo de música você gosta é um bom exemplo dessa abordagem.
Todas essas escolas de pensamento se combinam para formar o corpo de pesquisa em inteligência artificial moderna. Os cientistas estão trabalhando para empurrar cada um deles adiante em conjunto um com o outro, e geralmente avançam no campo - e estão tentando fazê-lo em um contexto muito interessante. Alguns dos principais líderes de tecnologia nas últimas décadas alertaram que, além de impulsionar a IA, deve haver um foco na ética e no uso responsável da tecnologia, a fim de evitar sérios problemas sociais. Isso deve ser aplicado a cada uma dessas cinco escolas de aprendizado de máquina.
