Як з’явився легендарний пас’янс «Косинка» для Windows?
20 Квітня , 2017
Компанія AeroMobil приступає до виробництва перших серійних літаючих автомобілів
20 Квітня , 2017

Наступний крок в галузі ШІ — навчити машини думати як ми

Коли замислюєшся про «неймовірні завдання, з якими може впоратись комп’ютер, насамперед в голову приходять складні обчислення в стислі терміни або аналіз величезних обсягів даних, що ви самі ніколи не зможете вирішити самі. Або ж пригадується недавня поразка Чі Седоля в Ґо, класичну стратегічну гру. Новітні перемоги ШІ стали можливі багато в чому завдяки глибокому навчанню, яке зараз відкриває всі можливості для ШІ і людей, які за ним стоять.

Але прості повсякденні завдання, які в здоровому глузді може виконати навіть дитина, судячи з усього, підривають функціональність систем ШІ: такі речі, як визначення їжі, яка лежить у вас на тарілці, або ідентифікація емоцій на обличчі іншої людини. Ці легкі завдання для людини, були нездійсненні для машин. До цього моменту.

Методи глибокого навчання подарували машинам здоровий глузд. В минулому програмісти писали складні алгоритми, які описували все, аж до найдрібніших деталей. Такий явний та детермінований алгоритм підходить, коли перед вами стоїть завдання великих незручних обчислень. Глибоке навчання звільняє ШІ від такого роду обмежень, та дозволяє системі вчитись на своїх помилках, запам’ятовувати все, що вона дізналась, взаємодіяти з користувачами для отримання додаткової інформації.

Революція глибокого навчання відбувається, здебільшого, завдяки тому, що для навчання стають доступні великі дані. Малюк може вивчити те, що потрібно, після кількох спроб, але машині на це потрібно набагато більше часу. Глибоке навчання покладається на доступ до величезних обсягів даних, оскільки машини, що працюють на ШІ, повинні засновувати свій вибір на ймовірностях і статистичному значенні. Механічну заміну інтуїції поки не придумали.

Глибокі можливості

Досягнення в галузі глибокого навчання вже значно поліпшили можливості голосового пошуку Google замінили мовну систему Android новою системою на базі глибокого навчання, і помилки знизились до 25 відсотків за одну ніч. Камери, що використовують глибокі нейронні мережі, тепер можуть читати вголос людям і розуміти мову жестів. Facebook хвалиться тим, що її можливості глибокого навчання зробили платформу доступною для сліпих користувачів, навчившись описувати фотографії.

У найближчі роки як великі технологічні компанії, так і безліч стартапів почнуть використовувати глибоке навчання для створення нових продуктів і послуг, а також для модернізації існуючих додатків. Нові ринки і підприємства будуть проростати і стимулювати інновації, послуги та продукти. Системи глибокого навчання покращаться і стануть більш доступними і простими у використанні. Чим простіше буде їх використовувати, тим більше буде змінюватись наша взаємодія з технологіями.

Адіт’я Сінгх, партнер Foundation Capital, вважає, що розвиток операційної системи глибокого навчання призведе до демократизації глибокого навчання і спонукає широке впровадження практичного ШІ. Результатом буде те, що люди зможуть вирішувати свої нагальні проблеми або щось суттєвіше, використовуючи глибоке навчання. У цьому сенсі ШІ може стати механізмом вирівнювання, дозволивши людям будь-якого класу і стану змінювати світ.

LEU
LEU
Головний редактор сайту uaengineer.com.ua

Залишити відповідь

Увійти за допомогою: