user
Које су две основне мотивације за развој машинског учења и како оне кореспондирају са академским светом и привредом?





assistant
Дуги развој машинског учења мотивисан је с једне стране жељом да се боље разуме људски и животињски потенцијал за учење, који се налази у срцу онога што називамо интелигенцијом, а с друге, жељом да се такав процес опонаша у практичне сврхе. Ове две мотивације вероватно у осетној мери кореспондирају и са два жаришта развоја машинског учења – академским светом у којем је поникло и у којем је доведено до одређеног нивоа употребљивости и привредом која је у њему препознала потенцијал за практичне примене и даје огроман допринос његовом развоју у току двехиљадитих година. Прецизно дефинисање научних дисциплина незахвалан је и неизгледан, а можда и непотребан подухват. Зато му и нећемо посветити много пажње. У општој перцепцији машинско учење представља дисциплину која се бави извођењем алгоритама из података, без експлицитног програмирања. Овај поглед наглашава његову практичну страну. Ипак, машинско учење има и своју фундаменталну димензију. Као што се логика бави проучавањем дедукције објашњавајући шта чини неки закључак потпуно оправданим и тиме формализује један важан вид људског закључивања, машинско учење се бави проучавањем индукције, односно генерализације и тиме формализује други вид људског закључивања – уопштавање од ограниченог броја узорака ка универзалним закључцима. Овај други проблем се може сматрати и тежим. Основе дедукције разумео је (упркос неким пропустима) Аристотел пре више од две хиљаде година. Индукција се озбиљније изучава тек од стране Френсиса Бејкона на прелазу са шеснаестог на седамнаести век. Дедуктивно закључивање се кроз формалну логику проучава од деветнаестог века и почетком двадесетог века, већ је на чврстим ногама. Индуктивно закључивање се, кроз статистичку теорију учења, у некој мери формализује тек крајем двадесетог века.