Uczenie się wiedzy ukrytej przez doświadczenie to proces, w którym system sztucznej inteligencji (AI) zdobywa wiedzę trudną do sformalizowania lub werbalizacji poprzez bezpośrednią interakcję ze środowiskiem lub przetwarzanie danych nieustrukturyzowanych. W przeciwieństwie do uczenia jawnego, opartego na zdefiniowanych regułach lub etykietach, podejście to pozwala systemowi wyodrębniać wzorce, regularności lub zachowania na podstawie powtarzanych obserwacji i eksperymentów, często bez bezpośredniego nadzoru. Ten sposób uczenia inspirowany jest ludzką zdolnością do przyswajania umiejętności na drodze praktyki i doświadczenia bez formalnej nauki.

Przykłady zastosowań i scenariusze użycia

Systemy rekomendacyjne sugerujące odpowiednie treści bez znajomości preferencji użytkownika to przykład takiego uczenia. W robotyce roboty dostosowują swoje zachowanie do dynamicznych środowisk, ucząc się w sposób ukryty manipulować nowymi obiektami. Modele przetwarzania języka naturalnego potrafią wychwytywać niuanse językowe czy relacje kontekstowe, których nie zakodowano wprost. Takie mechanizmy stosuje się także w systemach wykrywania nadużyć, gdzie chodzi o identyfikowanie subtelnych anomalii w dużych zbiorach transakcji.

Główne narzędzia programistyczne, biblioteki i frameworki

Frameworki uczenia głębokiego takie jak TensorFlow, PyTorch i JAX są szeroko wykorzystywane do implementacji uczenia wiedzy ukrytej poprzez sieci neuronowe, architektury uczenia ze wzmocnieniem czy modele samonadzorowane. Specjalistyczne biblioteki, takie jak OpenAI Gym, Stable Baselines3 czy Ray RLlib, wspierają trening oparty na doświadczeniu w środowiskach symulowanych.

Najnowsze osiągnięcia i trendy

Aktualne badania koncentrują się na poprawie zdolności generalizacji i odporności modeli uczących się ukrycie, zwłaszcza poprzez uczenie samonadzorowane i głębokie uczenie ze wzmocnieniem. Pojawienie się foundation models, zdolnych do transferu wiedzy ukrytej między zadaniami i domenami, otwiera nowe możliwości. Wśród trendów można wyróżnić integrację sygnałów multimodalnych (tekst, obraz, akcja) oraz ciągłą adaptację w środowisku rzeczywistym, prowadzącą do coraz bardziej autonomicznych i inteligentnych zastosowań.