Învățarea este un proces esențial atât pentru oameni, cât și pentru mașini, iar acest lucru poate părea un subiect destul de tehnic atunci când vorbim despre „învățarea automată” sau „machine learning” (ML). Totuși, la o privire mai atentă, putem observa că multe dintre conceptele care stau la baza învățării automate sunt inspirate din modul în care învățăm noi, oamenii. În această comparație, putem discuta atât despre asemănările dintre cele două tipuri de învățare, cât și despre diferențele fundamentale care le separă.

Cum învățăm noi, oamenii?

Învățarea umană este un proces complex și profund influențat de interacțiunile sociale, experiențele anterioare, și mediul înconjurător. În general, oamenii învață prin două metode principale: observație și experiență directă.

Observarea comportamentului altora – Mulți dintre noi învățăm prin imitarea comportamentului altora. De exemplu, atunci când un copil vede un adult cum folosește o farfurie sau cum își rezolvă o problemă, el sau ea va încerca să repete acele acțiuni. Acesta este un proces de învățare prin observare, care este esențial pentru dezvoltarea abilităților sociale, emoționale și motorii.

Învățarea prin experiență – Experiențele directe joacă un rol major în învățare. Acestea includ atât succesul, cât și eșecurile, care contribuie la înțelegerea și ajustarea comportamentului. De exemplu, când învățăm să mergem pe bicicletă, este prin încercări și greșeli că ajungem să înțelegem cum să menținem echilibrul și cum să manevrăm ghidonul.

În plus, feedback-ul joacă un rol central: atunci când experimentăm consecințele unui comportament (pozitive sau negative), aceste informații ne ajută să ajustăm acțiunile viitoare. Acesta este un concept care are și o paralelă în învățarea automată, mai ales în ramura învățării prin întărire.

Învățarea automată: O analogie matematică

În învățarea automată, procesul este similar, dar diferă în modul în care este structurat și în instrumentele folosite. În loc să se bazeze pe observație socială și experiențe directe ca în cazul oamenilor, învățarea automată se concentrează pe procesarea unui volum mare de date și pe extragerea unor modele din aceste date. În esență, mașinile „învăță” printr-o metodă matematică de optimizare.

Date etichetate și predicții – În învățarea supravegheată, algoritmul învață dintr-un set de date în care fiecare exemplu este asociat cu o etichetă corectă (de exemplu, o imagine etichetată ca „pisică” sau „câine”). Algoritmul învață să recunoască caracteristicile relevante ale datelor, pentru a face predicții corecte pe datele noi. Acesta este echivalentul învățării umane prin feedback.

Calculul probabilităților – Algoritmii folosesc modele matematice pentru a analiza datele și a estima probabilități. De exemplu, în cazul unui model de recunoaștere a imaginilor, mașina poate „învăța” ce trăsături dintr-o imagine sunt relevante pentru a decide ce obiect este reprezentat. Aceasta se face prin calculul probabilităților, spre deosebire de oamenii care folosesc mai mult intuiția și experiența pentru a face aceleași judecăți.

Învățarea prin întărire – Așa cum oamenii învață din greșeli, algoritmii de învățare prin întărire primesc recompense sau pedepse pe baza acțiunilor lor. În acest sens, agentul învață care acțiuni conduc la un rezultat pozitiv și le repetă. Deși pare similar cu învățarea umană prin experiență, acest proces este mult mai formalizat și depinde de calcularea exactă a valorilor de recompensă în fiecare etapă.

Comportament uman vs. calcule matematice

Una dintre cele mai mari diferențe între învățarea umană și învățarea automată este baza procesului: observarea comportamentului uman și experiența directă vs. calculele matematice și procesarea datelor. În timp ce oamenii pot învăța instinctiv și pot face raționamente bazate pe o mulțime de factori emoționali, culturali și sociali, algoritmii de învățare automată sunt mult mai raționali și analitici, bazându-se pe un set rigid de reguli și date.

De asemenea, creativitatea și intuirea sunt elemente esențiale în învățarea umană. De multe ori, învățăm să rezolvăm o problemă printr-un salt intuitiv sau printr-o „găsire a unui drum” într-un mod neașteptat. Algoritmii de învățare automată, pe de altă parte, urmează pași stricți pentru a ajunge la o soluție, iar aceasta poate limita flexibilitatea în fața unor probleme noi sau necunoscute.

Similarități esențiale

În ciuda diferențelor fundamentale, există și asemănări clare între învățarea umană și învățarea automată:

Învățarea din experiență – Ambele tipuri de învățare se bazează pe îmbunătățirea continuă a performanței prin procesul de feedback și ajustare.

Adaptabilitate – Atât oamenii, cât și algoritmii de învățare automată pot învăța din datele noi și se pot adapta pentru a face față unor condiții schimbătoare. De exemplu, un algoritm de învățare automată poate învăța să facă predicții mai precise pe măsură ce primește mai multe date, iar oamenii își ajustează comportamentele pe măsură ce învață din situațiile din viața reală.

Generalizarea – Oamenii pot aplica lecțiile învățate într-un context la situații noi. De exemplu, dacă înveți să conduci o mașină pe un drum pitoresc, vei ști cum să te descurci și într-o situație urbană. La fel, învățarea automată încearcă să dezvolte modele care pot generaliza învățătura lor la date care nu au fost văzute anterior.

Concluzie

Atât învățarea umană, cât și învățarea automată sunt procese fundamentale prin care se acumulează cunoștințe și se îmbunătățesc comportamentele sau predicțiile. Cu toate acestea, în timp ce învățarea umană se bazează pe o combinație de observație, experiență și creativitate, învățarea automată se centrează pe procesarea matematică a datelor. Cu toate acestea, ambele tipuri de învățare sunt orientate către optimizare și îmbunătățire continuă, demonstrând astfel o paralelă interesantă între natura umană și tehnologia avansată.

Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Acest volum oferă o perspectivă detaliată asupra învățării automate și a inteligenței artificiale, explicând conceptele de bază, cum ar fi învățarea prin întărire, învățarea supravegheată și nesupravegheată, precum și procesarea probabilistică.

Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. Această carte explică fundamentele învățării automate și aprofundează detalii despre rețelele neuronale, algoritmi și tehnici de optimizare. Este o sursă tehnică, dar oferă și explicații introductive despre învățarea automată.

Schmidhuber, J. (2015). „Deep Learning in Neural Networks: An Overview.” Neural Networks, 61, 85-117. Acest articol academic prezintă un istoric și o sinteză a învățării automate, cu accent pe evoluția rețelelor neuronale și pe aplicarea lor în diverse domenii.

Bandura, A. (1977). Social Learning Theory. Această lucrare este fundamentală pentru înțelegerea învățării prin observație la oameni. Bandura descrie cum oamenii învață prin imitare, feedback și ajustare a comportamentelor, un model ce a influențat și dezvoltarea unor concepte din învățarea automată.

Silver, D., et al. (2016). „Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search.” Nature, 529(7587), 484-489. Studiul prezintă algoritmi avansați de învățare prin întărire și modul în care au fost aplicați pentru a dezvolta AlphaGo, oferind un exemplu de adaptabilitate și învățare automată continuă.

Mitchell, T. M. (1997). Machine Learning. Aceasta este una dintre primele cărți despre învățarea automată și definește conceptele de bază, algoritmi și tehnici, fiind ideală pentru a înțelege diferențele dintre învățarea umană și cea automată.

Pinker, S. (2002). The Blank Slate: The Modern Denial of Human Nature. Pinker explorează natura învățării umane, comportamentul și influența biologiei asupra modului în care învățăm, un contrast interesant față de modelele matematice rigide folosite în învățarea automată.