- Το Teachable Machine επιτρέπει την ανάπτυξη μοντέλων αναγνώρισης εικόνας, ήχου και πόζας χωρίς τη σύνταξη κώδικα.
- Το εργαλείο εκδημοκρατικοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη κάνοντας τη μηχανική μάθηση ευκολότερη για μη τεχνικά προφίλ και εκπαιδευτικούς.
- Είναι δυνατή η εξαγωγή των εκπαιδευμένων μοντέλων για ενσωμάτωση σε διαδικτυακές εφαρμογές, έργα IoT ή τοπικό λογισμικό.
Έχετε σκεφτεί ποτέ ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι μόνο για ιδιοφυΐες υπολογιστών ή μαθηματικούς με διδακτορικό; Λοιπόν, βγάλτε αυτή την ιδέα από το μυαλό σας, επειδή σήμερα ο καθένας μπορεί να πειραματιστεί με τη μηχανική μάθηση χωρίς να χρειάζεται να παλέψει με ούτε μία γραμμή κώδικα. Χάρη σε διαισθητικά εργαλεία, η πρόσβαση σε αυτήν την τεχνολογία έχει εκδημοκρατικοποιηθεί, επιτρέποντας σε όλους, από φοιτητές έως επιχειρηματίες, να κάνουν τα πρώτα τους βήματα στον κόσμο της Τεχνητής Νοημοσύνης με έναν εντελώς οπτικό τρόπο.
Ένα από τα πιο λαμπρά παραδείγματα σε αυτόν τον τομέα είναι το Teachable Machine, μια διαδικτυακή πλατφόρμα της Google που μετατρέπει την εκπαίδευση μοντέλων σε κάτι σχεδόν σαν παιχνίδι. Δεν πρόκειται για τη δημιουργία ενός σύνθετου chatbot, αλλά για το σχεδιασμό συστημάτων ικανών να ταξινομούν εικόνες, να αναγνωρίζουν ήχους ή να ανιχνεύουν στάσεις του σώματος σε πραγματικό χρόνο. Είναι το τέλειο σημείο εισόδου για όσους θέλουν να κατανοήσουν πώς μια μηχανή «μαθαίνει» από παραδείγματα και πώς να εφαρμόσουν αυτή τη γνώση σε εκπαιδευτικά ή δημιουργικά έργα.
Βασικές έννοιες για να μην χαθείτε στην πορεία
Πριν εμβαθύνουμε στο εργαλείο, είναι χρήσιμο να κατανοήσουμε τι είναι η Μηχανική Μάθηση . Ουσιαστικά, είναι ένας κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης που επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα αντί να ακολουθούν προγραμματισμένες οδηγίες βήμα προς βήμα. Φανταστείτε ότι είστε ένα παιδί που μαθαίνει να διακρίνει ένα μήλο από ένα αχλάδι. Οι γονείς σας σας δείχνουν διάφορα φρούτα και σας λένε ποιο είναι ποιο. Λοιπόν, το μοντέλο Τεχνητής Νοημοσύνης κάνει το ίδιο πράγμα: αναλύει μοτίβα στα παρεχόμενα δεδομένα για να λάβει αποφάσεις για πράγματα που δεν έχει ξαναδεί.
Αυτά τα μοντέλα αποτελούν την κινητήρια δύναμη πίσω από τις τεχνολογίες που χρησιμοποιούμε ήδη καθημερινά, όπως οι φωνητικοί βοηθοί τύπου Alexa ή τα συστήματα συστάσεων του Netflix. Στον εκπαιδευτικό τομέα, αυτό είναι ανεκτίμητο, καθώς επιτρέπει στους μαθητές να κατανοήσουν την εσωτερική λειτουργία της Τεχνητής Νοημοσύνης και να αναπτύξουν δεξιότητες κριτικής σκέψης σχετικά με τον τρόπο επεξεργασίας των πληροφοριών στην ψηφιακή εποχή.
Βήμα προς βήμα για να δημιουργήσετε το πρώτο σας μοντέλο
Αν θέλετε να ξεκινήσετε, η διαδικασία είναι εκπληκτικά απλή. Αρχικά, μεταβείτε στην επίσημη ιστοσελίδα του Teachable Machine και επιλέξτε τον τύπο του έργου που σας ενδιαφέρει περισσότερο: εικόνες, ήχους ή πόζες . Αν επιλέξετε εικόνες, για παράδειγμα, θα δείτε ότι το σύστημα σας ζητά να ορίσετε "κλάσεις". Μια κλάση είναι απλώς η κατηγορία που θέλετε να αναγνωρίσει η τεχνητή νοημοσύνη. Αν θέλετε να διακρίνει μεταξύ ενός στυλό και ενός σημειωματάριου, θα δημιουργήσετε μια κλάση για το καθένα.
Για να τροφοδοτήσετε αυτά τα μαθήματα, έχετε δύο επιλογές: να χρησιμοποιήσετε την κάμερα web για να τραβήξετε φωτογραφίες σε πραγματικό χρόνο ή να ανεβάσετε αρχεία που έχετε ήδη αποθηκεύσει στον υπολογιστή σας ή στο Google Drive. Ένα κόλπο για να διασφαλίσετε ότι το μοντέλο είναι ακριβές είναι να παρέχετε ποικιλία. Μην τραβήξετε δέκα πανομοιότυπες φωτογραφίες, αλλά μάλλον καταγράψτε το αντικείμενο από διαφορετικές γωνίες, φωτισμό και θέσεις . Όσο περισσότερα καθαρά και ποικίλα παραδείγματα έχει η μηχανή, τόσο λιγότερα σφάλματα θα κάνει.
Μόλις τα δεδομένα σας είναι έτοιμα, ήρθε η ώρα να κάνετε κλικ στο κουμπί "Προετοιμασία μοντέλου" . Εδώ συμβαίνει η μαγεία: το σύστημα επεξεργάζεται τις εικόνες και ξεκινά την εκπαίδευση. Είναι σημαντικό να μην κλείσετε την καρτέλα ή να ανοίξετε προγράμματα που απαιτούν πολλούς πόρους κατά τη διάρκεια αυτής της διαδικασίας για να αποφύγετε σφάλματα. Στη συνέχεια, μπορείτε να ελέγξετε το αποτέλεσμα στην προεπισκόπηση τοποθετώντας το αντικείμενο μπροστά από την κάμερα και βλέποντας πώς η τεχνητή νοημοσύνη αντιστοιχίζει μια πιθανότητα επιτυχίας σε κάθε κατηγορία.
Προηγμένες συμβουλές και βελτιστοποίηση δεδομένων
Δεν λειτουργεί πάντα τέλεια την πρώτη φορά, και αυτό είναι μέρος της διασκέδασης. Εάν παρατηρήσετε ότι το μοντέλο σας μπερδεύεται, πιθανότατα χρειάζεται να καθαρίσετε το σύνολο δεδομένων σας . Για παράδειγμα, εάν ταξινομείτε έντομα και υπάρχει ένα άτομο στο φόντο των φωτογραφιών με μυρμήγκια, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να πιστεύει ότι οι άνθρωποι αποτελούν μέρος αυτού που ορίζει ένα μυρμήγκι. Η αφαίρεση αυτών των άσχετων εικόνων είναι το κλειδί για την απόκτηση «καθαρών» δεδομένων και αποτελεσματικής εκπαίδευσης.
Για όσους αναζητούν μια πιο επαγγελματική προσέγγιση, εργαλεία όπως η επέκταση Imageye για το Chrome σάς επιτρέπουν να κατεβάζετε εικόνες μαζικά από την Google για να τροφοδοτείτε τα μοντέλα. Επιπλέον, συνιστάται ιδιαίτερα να κρατήσετε ορισμένα δείγματα για δοκιμή . Δηλαδή, να αποθηκεύσετε μερικές φωτογραφίες που η τεχνητή νοημοσύνη δεν έχει δει κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης, για να επαληθεύσετε εάν έχει πραγματικά μάθει να γενικεύει ή απλώς έχει απομνημονεύσει τις εικόνες.
Εξαγωγή και εφαρμογές πραγματικού κόσμου
Το καλύτερο είναι ότι η εργασία σας δεν χρειάζεται να περιορίζεται στον ιστότοπο της Google. Μπορείτε να εξαγάγετε το μοντέλο σας σε μορφή TensorFlow.js , επιτρέποντάς σας να το ενσωματώσετε στον δικό σας ιστότοπο ή εφαρμογή για κινητά. Υπάρχουν επίσης επιλογές για λήψη σε μορφές συμβατές με το TensorFlow Lite, ιδανικές για έργα του Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT) ή τοπικές συσκευές.
Από παιδαγωγική άποψη, οι εκπαιδευτικοί μπορούν να το χρησιμοποιήσουν αυτό για να δημιουργήσουν δραστηριότητες που συνδέονται με καταστάσεις της πραγματικής ζωής. Για παράδειγμα, θα μπορούσαν να εκπαιδεύσουν μια Τεχνητή Νοημοσύνη να αναγνωρίζει τύπους γαλαξιών με βάση τη μορφολογία του Hubble ή να δημιουργήσουν ένα σύστημα που αναγνωρίζει καθημερινά αντικείμενα για την επίλυση ενός συγκεκριμένου προβλήματος στην τάξη. Αυτό μετατρέπει τους μαθητές από παθητικούς καταναλωτές τεχνολογίας σε ενεργούς δημιουργούς λύσεων που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη.
Άλλα εργαλεία για μη ειδικούς
Ενώ το Teachable Machine είναι φανταστικό, υπάρχουν περισσότερες επιλογές στην αγορά για όσους αναζητούν μια προσέγγιση χαμηλού κώδικα . Το Google AutoML είναι το μεγαλύτερο, πιο ισχυρό και προσανατολισμένο στις επιχειρήσεις, που ενσωματώνεται άψογα με το Google Cloud. Από την άλλη πλευρά, το Lobe.ai προσφέρει μια εξαιρετικά απλή εμπειρία drag-and-drop για μοντέλα εικόνων, ενώ το Runway ML είναι ένας παράδεισος για ψηφιακούς καλλιτέχνες που θέλουν να δημιουργήσουν τέχνη ή να επεξεργαστούν βίντεο με τεχνητή νοημοσύνη.
Αν νιώθετε πιο άνετα με τη Microsoft, το Azure Machine Learning Studio σάς επιτρέπει να σχεδιάζετε σύνθετες ροές εργασίας χωρίς προγραμματισμό. Και αν σας αρέσει η γλώσσα και το κείμενο, το Hugging Face είναι η πλατφόρμα που θα επιλέξετε, προσφέροντας μια τεράστια βιβλιοθήκη προ-εκπαιδευμένων μοντέλων που μπορείτε να προσαρμόσετε για να αναλύετε συναίσθημα ή να μεταφράζετε γλώσσες. Όλες αυτές οι πλατφόρμες μοιράζονται έναν κοινό στόχο: την εξάλειψη των τεχνικών εμποδίων , έτσι ώστε η καινοτομία να βασίζεται σε ιδέες και όχι στη γνώση του πώς να γράφετε κώδικα.
Η δυνατότητα εκπαίδευσης ευφυών συστημάτων έχει γίνει προσβάσιμη σε όλους, επιτρέποντας στη δημιουργικότητα και την εκπαίδευση να συγχωνευθούν με την τεχνολογία αιχμής. Κατακτώντας εργαλεία όπως τα Teachable Machines και τις εναλλακτικές λύσεις τους, οποιοσδήποτε χρήστης μπορεί να μετατρέψει απλά δεδομένα σε λειτουργικά μοντέλα ικανά να αναγνωρίζουν το περιβάλλον του, να βελτιστοποιούν τις διαδικασίες και να ανοίγουν την πόρτα σε καινοτομίες που προηγουμένως προορίζονταν μόνο για ειδικούς υπολογιστών.