解锁潜力:机器学习对计算机科学工程的影响
持续进化并发现生活中所有可想象部分广泛应用和接受的一个技术是机器学习不仅这个领域改变了我们解决问题的方式,它也释放了许多领域的机会,而这些领域以前是不可想象的。计算机科学和工程的未来正受到机器学习的极大影响
机器学习系统是人工智能子集,侧重于算法和统计模型开发,允许计算机系统学习并作出预测或决策而无清晰编程利用数据和计算能力分析模式、预测并驱动智能决策
ML应用跨计算机科学和工程的各种应用是它最显著特征之一。ML算法促进了图像识别、对象检测和计算机视觉面部识别的进步现时无处不在聊天GPT和Ilk语言分析工具与语言翻译均由ML自然语言处理领域实现网络安全添加ML改善了网络安全并识别威胁程序改变了我们与技术连接的方式 并造出空间寻找新契机
ML重创计算机科学领域研究,包括语音识别、机器翻译和建议系统在许多领域,深学习神经网络等技术显示惊人性能,往往超出人的能力早在2014年,Jeremy Howard在Ted演讲中题目为“计算机可学习的美妙和可怕影响”,指ML工具能实时从英语翻译到普通话技术在相隔十年中发展跃进和广度,而这类工具远超人解析能力大语言模型大大提高机器翻译系统精度,使其对国际通信不可或缺
对世界的另一个重要贡献是加强学习ML技术允许机器通过奖惩机制学习代理者可以通过环境交互学习并接收反馈机器人自驾驶飞行器、无人机和机器人等自主系统都可精确执行复杂任务并学习环境算法交易中还使用它开发策略,可自动决策买卖金融工具
机器学习引领工程行业突飞猛进连接物联网设备现在智能化和生产率提高,多亏ML算法集成智能家庭系统使用ML优化能源使用并增强可持续性ML预测技巧对工业机械预测维护至关重要,有助于减少故障时间并提高生产力。
此外,ML在数据分析中发挥着关键作用,而数据分析是工程项目的重要组成部分。工程师现在使用ML处理传感器和模拟生成的大规模数据集ML算法可快速识别模式和异常点,帮助工程师作出知情决策并优化设计
工程师使用计算机辅助设计开发架构和产品的方式正在改变,这要归功于机器学习驱动的基因算法算法产生大量设计可能性,基础是用户定义参数,加速设计过程并产生更多创造性和有效结果
强权带来重大责任广泛采用ML还引起道德和社会关注偏差ML模型、侵犯隐私和调职是需要解决的重大挑战计算机科学家和工程师必须联手开发道德指南,确保透明度并最大限度地减少ML技术的负面影响
最后,机器学习对计算机科学和工程有深远和广度影响。论坛改变了问题解决方式,开通了新的机会渠道,并简化了以前具有挑战性的活动。智能系统、更好的决策程序以及快速程序都因ML融入计算机科学和工程而成为可能关键是要认真考虑道德和社会方面的影响,因为我们继续实现机器学习的潜力。
作家是计算机科学学院院长UPES