Искусственный интеллект и Machine Learning в юридической отрасли

Мало что может вызвать такой уровень волнения в юридической отрасли, как искусственный интеллект, или, более конкретно, Machine Learning. Однако, обсуждения обычно остаются в абстрактной сфере, едва задевая то, что Machine Learning на самом деле значит для юридической отрасли, как он работает и что необходимо сделать для создания реальной ценности для клиентов из юридического департамента. Повышение эффективности, вероятно, первое, что приходит на ум многим из нас, но это только начало. В этом блоге мы рассмотрим, что такое Machine Learning и как он может быть использован юристами в разных отраслях. Мы также рассмотрим потенциальные проблемы и вызовы, которые могут возникнуть в процессе. Machine Learning - это технология, с помощью которой разработчики программного обеспечения могут автоматизировать определенную задачу. Вместо того, чтобы задавать заранее определенные правила, моделям Machine Learning предоставляют обучающие примеры, каждый из которых состоит из входных данных и желаемого результата. На основе этого модели Machine Learning учатся автономно предсказывать подходящий результат из входных данных. Сначала модель будет производить неверные результаты, но, учась на ошибках и обновляя свои внутренние параметры, предсказания модели постепенно приближаются к желаемому результату. Одним из примеров моделей Machine Learning являются искусственные нейронные сети. Их имя происходит от того факта, что они слабо моделируются по человеческому мозгу. Сеть нейронов, которая составляет человеческий мозг, имитируется узлами, расположенными во взаимосвязанных слоях. Чем больше слоев стоит друг на друга, тем мощнее модель. Такие глубокие нейронные сети могут понимать сложные шаблоны, но из-за большого количества параметров, или коэффициентов, которые модель должна оптимизировать, им требуется большое количество данных для обучения. Кроме нейронных сетей, существует множество других мощных моделей Machine Learning, таких как машины опорных векторов, регрессионные модели, условно-случайные поля, алгоритмы кластеризации и деревья решений. Один из главных преимуществ этих моделей заключается в том, что у них обычно гораздо меньше параметров, чем у нейронных сетей, и поэтому им требуется меньше данных для обучения определенной задаче. В Machine Learning различают между собой обучение с учителем и обучение без учителя. В обучении с учителем данные обычно размечаются (то есть входные данные выделяются или относятся к определенной категории). Так как это обычно делается вручную, разметка данных является узким местом для применения Machine Learning. В обучении без учителя данные не размечаются. Обучение без учителя в основном используется для обнаружения шаблонов в данных. В целом, Machine Learning может принести огромную пользу юридическим департаментам и фирмам, но они должны быть готовы к вызовам и проблемам, которые могут возникнуть в процессе работы с этой технологией.