Когато мислите за „невероятните“задачи, с които компютър може да се справи, първото нещо, което ви идва на ум, са най-сложните изчисления за кратко време или анализът на огромни количества данни - нещо, което вие сами никога не можете да решите. Или си спомням скорошното поражение на Лий Седол в класическа стратегическа игра. Последните победи на AI станаха възможни до голяма степен чрез задълбочено обучение, което сега отваря всички възможности за AI и хората зад него.
Но обикновените ежедневни задачи, които дори едно дете в здравия си ум може да изпълнява, изглежда подкопават функционалността на системите с ИИ: неща като идентифициране на храната в чинията ви или идентифициране на емоциите на лицето на друг човек. Тези лесни задачи за хората бяха невъзможни за машините. До този момент.
Техниките за дълбоко обучение са донесли здрав разум на машините. В миналото програмистите са писали сложни алгоритми, които са описвали всичко до най-малките подробности. Такъв явен и детерминиран алгоритъм е подходящ, когато сте изправени пред задачата на големи, неудобни изчисления. Дълбокото обучение освобождава AI от този вид ограничения, позволява на системата да се учи от грешките си, да запомни всичко, което е научила, да взаимодейства с потребителите за повече информация.
Революцията на дълбокото обучение се случва до голяма степен, защото големите данни стават достъпни за учене. Човешкото дете може да научи от какво се нуждае след няколко опита, но машината ще отнеме много повече време. Дълбокото обучение разчита на достъп до огромни количества данни, тъй като машините с изкуствен интелект трябва да основават избора си на вероятностите и статистическата значимост. Все още не е изобретен механичен заместител на интуицията.
Дълбоки възможности
Напредъкът в дълбокото обучение вече драстично подобри възможностите за гласово търсене: Google замени системата за реч на Android с нова система за дълбоко обучение и грешките спаднаха до 25 процента за една нощ. Камерите, използващи дълбоки невронни мрежи, вече могат да четат на глас на хората и да разбират езика на жестовете. Facebook може да се похвали, че неговите възможности за дълбоко обучение са направили платформата достъпна за незрящи потребители, като се научи как да описва снимки.
През следващите години както големите технологични компании, така и много стартиращи компании ще започнат да използват задълбочено обучение за създаване на нови продукти и услуги и за модернизиране на съществуващи приложения. Новите пазари и бизнеси ще поникнат и ще стимулират иновациите, услугите и продуктите. Системите за дълбоко обучение ще се подобрят и ще станат по-достъпни и по-лесни за използване. Колкото по-лесно е да ги използвате, толкова повече ще се промени нашето взаимодействие с технологиите.
Промоционално видео:
Aditya Singh, партньор в Foundation Capital, вярва, че развитието на операционната система за дълбоко обучение ще демократизира дълбокото обучение и ще доведе до широкото възприемане на практически AI. Резултатът ще бъде, че хората могат да решат своите належащи проблеми или нещо по-значимо, използвайки дълбоко обучение. В този смисъл ИИ може да се превърне в механизъм за изравняване, позволяващ на хора от всякакъв клас и държава да променят света.
ИЛЯ ХЕЛ
