yleistymisongelmista

Yleistymisongelmista tarkoitetaan kykyä yleisesti yleistää opittua tietoa, sääntöjä tai taitoja uusiin, aiemmin kokemattomiin tilanteisiin. Ilmiötä tarkastellaan sekä inhimillisen oppimisen että tekoälyn ja koneoppimisen kontekstissa. Yleistymisongelmat voivat ilmetä siten, että opittu ei siirry sujuvasti uuteen tilanteeseen tai että yleistyminen on liian laajaa tai liian kapea.

Inhimillisen oppimisen kannalta yleisimmät ilmentymät liittyvät kielen oppimiseen, tehtävien oppimiseen ja strategioiden soveltamiseen kontekstista riippumattomiin tilanteisiin. Yleistymisongelmat voivat olla osa normaalia kehitystä tai liittyä eriytyneisiin piirteisiin, kuten joidenkin neurokehityksellisten tilojen haasteisiin. Liiallinen yleistäminen voi johtaa virheisiin, kun taas liian vähäinen yleistäminen voi estää opitun soveltamisen uudenlaisissa tehtävissä.

Tekoälyssä yleistyminen tarkoittaa mallin kykyä tehdä oikein ennusteita uusissa, koulutusdatan ulkopuolisissa tilanteissa. Yleistymisongelmat voivat ilmetä ylikoulutuksena (malli muistaa koulutusdataa liikaa) tai alikoulutuksena (malli ei opi olennaista). Lisäksi distribution shift -tilanteet, joissa testidatan jakauma poikkeaa koulutusdatasta, voivat heikentää suorituskykyä.

Arviointi ja korjaus perustuvat usein hold-out- tai ristiinvalidaatiotestaukseen, virheanalyysiin sekä datan monipuolistamiseen. Käytännössä ratkaisuja ovat säännöllistäminen, data augmentaatio, laajemman ja monipuolisemman koulutusdatan käyttö sekä siirtäminen esimerkiksi domain-adaptaatioon ja transfer-tekniikoihin.

Yleistymisongelmat vaikuttavat sekä koulutukseen että teknologian käytännön sovelluksiin. Tutkimus ja kehitys keskittyvät ymmärtämään taustatekijöitä ja parantamaan sekä ihmisten oppimisen että koneiden kykyä generalisoida.