Wat zijn Algoritmen, en Waarom Maken Ze Mensen Ongemakkelijk?

Afrika Studio

“Algoritme” is een woord dat wordt gegooid veel rond. Maar wanneer we praten over YouTube of Facebook algoritmen, wat zijn we eigenlijk over praten? Wat zijn algoritmen, en waarom doen mensen klagen over hen zo veel?

Algoritmen Zijn Instructies voor het Oplossen van problemen

We leven in een wereld waar computers worden slechts vaag begrepen, zelfs al zijn ze doorgedrongen in elk moment van ons leven. Maar er is één gebied van de wetenschap van de computer waar iedereen kan begrijpen van de basisprincipes van wat er gaande is. Dat gebied van de wetenschap van de computer heet programmeren.

Programmeren is niet glamoureuze werk, maar het is de basis van alle computer-software, software van Microsoft Office te robocallers. En zelfs als je kennis van het programmeren van de stengels alleen van de slechte jaren 90 films en off-beat, nieuwsberichten, u waarschijnlijk niet nodig iedereen uit te leggen wat een programmeur doet. Een programmeur schrijft de code voor een computer, en de computer volgt de instructie van de code om taken uit te voeren of problemen op te lossen.

Nou, in de wereld van de informatica, en een algoritme is gewoon een duur woord voor de code. Een set van instructies die vertelt een computer problemen op te lossen is een algoritme, zelfs als de taak is super eenvoudig. Wanneer u op uw computer, volgt een set van “hoe” – instructies. Dat is een algoritme op het werk. Wanneer een NASA-computer maakt gebruik van ruwe radio wave-gegevens te maken een foto van de ruimte, dat is ook een algoritme op het werk.

Het woord “algoritme” kan worden gebruikt voor het beschrijven van een set van instructies, zelfs buiten het domein van de informatica. Bijvoorbeeld, uw methode voor het sorteren van bestek in een lade van een algoritme, is uw methode van wassen van je handen na gebruik van de badkamer.

fizkes/Shutterstock

Maar, hier is het ding: Deze dagen, het woord “algoritme” de neiging om te worden gereserveerd voor een aantal zeer specifieke technische gesprekken. U hoeft niet hoor mensen praten over “basic mathematics” algoritmen of “MS Paint graffiti tool” algoritmen. In plaats daarvan hoor je Instagram-gebruikers klagen over een vriend suggestie algoritmen of privacy groepen bashing Facebook ‘ s data verzameling algoritmes.

Als “algoritme” is een catch-all termijn voor rekenkundige instructies, waarom doen we gebruiken het bijna uitsluitend om te beschrijven verwarrend, magische, en kwade aspecten van de digitale wereld?

De meeste Mensen Gebruiken “Algoritmen” en “Machine Learning” door Elkaar

In het verleden, programmeurs en pop cultuur bedoelde meeste rekenkundige instructies als “code”. Dit blijft zo ook vandaag, voor het grootste deel. Machine learning is de grote, bewolkt gebied van computing waar we de neiging om het gebruik van het woord “algoritme” in plaats van “code”. Dit is begrijpelijk, bijgedragen aan de verwarring en de onzekerheid rondom het woord “algoritme.”

Machine learning is geweest rond voor een lange tijd, maar het is alleen een groot deel van de digitale wereld in de afgelopen 15 jaar. Terwijl de machine learning-klinkt als een ingewikkeld idee, het is vrij gemakkelijk te begrijpen. Programmeurs kunnen niet schrijven en testen van een specifieke code voor elke situatie, zodat ze de code schrijven die kan schrijven zelf.

Zie het als een meer praktische vorm van kunstmatige intelligentie. Wanneer u gecategoriseerd genoeg van je baas’ e-mails als spam, dan is uw e-mail client zal beginnen te duwen alle van uw baas’ e-mails in de spam-map automatisch. Google maakt gebruik van machine learning om ervoor te zorgen dat de zoekresultaten van YouTube relevante en Amazon maakt gebruik van machine learning te stellen welke producten u zou moeten kopen.

Natuurlijk, machine learning is niet fijn en elegant. De naam “machine learning” klinkt griezelig genoeg om sommige mensen ongemakkelijk maken, en een aantal van de populaire toepassingen voor machine learning ethisch twijfelachtig. De algoritmen die Facebook gebruikt om data-mining of gebruikers op het web is een weinig vleiende voorbeeld van machine learning.

In de pers, je zult horen over “het algoritme van Google” voor de rangschikking van de zoekresultaten van YouTube ‘s algoritme voor het aanbevelen van de video’ s, en “Facebook’ s algoritme voor het bepalen welke berichten je te zien op je tijdlijn. Dit zijn allemaal onderwerpen van discussie en debat.

GERELATEERD: Het Probleem Met AI: Machines Zijn die Dingen Leren, Maar Kan het niet Begrijpen

Waarom Algoritmen Zijn Controversieel

Staartdeling is een bekend algoritme (onder vele anderen) voor het verdelen van nummers. Het is gewoon dat het is uitgevoerd door schoolkinderen in plaats van computers. Uw Intel-processor maakt gebruik van een ander algoritme volledig wanneer het verdeelt nummers, maar de resultaten zijn hetzelfde.

Spraak-naar-tekst over het algemeen maakt gebruik van machine learning, maar niemand heeft het over de spraak-naar-tekst “algoritme” omdat er een objectief juiste antwoord ieder mens kan direct herkennen. No one cares over het “hoe” van de computer rekent uit wat u heeft gezegd en of het machine learning of niet. We geven maar de vraag of de machine kreeg het juiste antwoord.

Maar ook andere toepassingen van machine learning niet het voordeel van het hebben van een “juist” antwoord. Dat is de reden waarom algoritmen zijn uitgegroeid tot een regelmatig onderwerp van gesprek in de media.

Een algoritme voor het sorteren van een lijst alfabetisch is gewoon een manier van het vervullen van een omschreven taak. Maar een algoritme zoals Google ‘ s voor een of andere manier “de rangschikking van de beste websites voor het zoeken” of YouTube voor “het aanbevelen van de beste video” is een veel vager en niet het bereiken van een omschreven taak. Mensen kunnen discussiëren of dat algoritme is het produceren van de resultaten dient, en de mensen hebben verschillende meningen over. Maar, met onze alfabetische sortering voorbeeld, kan iedereen het ermee eens dat de lijst eindigt alfabetisch gesorteerd zoals het zou moeten. Er is geen controverse.

Hoe Moeten We Gebruiken het Woord “Algoritme?”

Algoritmen zijn de basis van alle software. Zonder algoritmen, u zou het niet hebben van een telefoon of computer, en je zou waarschijnlijk het lezen van dit artikel op een stuk papier (eigenlijk zou je dit niet lezen).

Maar voor het publiek maakt geen gebruik van het woord “algoritme” als een catch-all term voor computer code. In feite, de meeste mensen gaan ervan uit dat er een verschil is tussen een computer code en een algoritme—maar die is er niet. Omdat het woord “algoritme” vereniging met machine learning, de betekenis is geworden mistig, maar het gebruik ervan is gegroeid meer specifieke.

Evgeny Atamanenko/Shutterstock

Mocht u start met het gebruik van het woord “algoritme” te beschrijven, zelfs de meest triviale stukken van de computer van de code? Waarschijnlijk niet, als niet iedereen zal begrijpen wat je bedoelt. Taal is altijd in ontwikkeling, en het verandert altijd voor een goede reden. Mensen hebben behoefte aan een woord om te beschrijven het verwarrend en ondoorzichtig, en soms dubieuze wereld van machine learning, en “algoritme” is steeds dat woord—voor nu.

Dat gezegd zijnde, het is goed om in gedachten te houden dat een algoritme (en machine learning) is, in de kern, een bos van code die is geschreven voor het oplossen van taken. Er is geen magische truc, het is alleen maar een meer ingewikkelde versie van de software die we al kennen.

Bronnen: Lei, Wikipedia, GeeksforGeeks