Kai pagalvoji apie „neįtikėtinas“užduotis, kurias kompiuteris gali atlikti, pirmiausia ateina į galvą sudėtingiausi skaičiavimai per trumpą laiką arba milžiniškų duomenų kiekio analizė - tai, ko pats niekada negali išspręsti pats. Arba prisimenu neseniai įvykusį Lee Sedolio pralaimėjimą „go“- klasikiniame strateginiame žaidime. Naujausias dirbtinio intelekto pergales didžiąja dalimi įgalino gilus mokymasis, kuris dabar atveria visas galimybes dirbtiniam intelektui ir žmonėms už jo.
Tačiau atrodo, kad paprastos kasdienės užduotys, kurias gali atlikti net sveiko proto vaikas, pakerta AI sistemų funkcionalumą: pavyzdžiui, nustatyti, koks maistas yra jūsų lėkštėje, ar identifikuoti emocijas kito žmogaus veide. Šių lengvų užduočių žmonėms buvo neįmanoma atlikti mašinoms. Iki šios vietos.
Gilios mokymosi technikos mašinoms atnešė sveiką protą. Anksčiau programuotojai rašė sudėtingus algoritmus, kurie viską aprašė iki smulkiausių detalių. Toks aiškus ir determinuotas algoritmas yra tinkamas, kai susiduriate su didelių, nepatogių skaičiavimų užduotimi. Gilus mokymasis atleidžia AI nuo tokio pobūdžio apribojimų, leidžia sistemai mokytis iš savo klaidų, prisiminti viską, ko išmoko, bendrauti su vartotojais, kad gautų daugiau informacijos.
Gilaus mokymosi revoliucija vyksta didžiąja dalimi, nes dideli duomenys tampa prieinami mokymuisi. Žmogus mažylis gali išmokti, ko jam reikia, po kelių bandymų, tačiau mašina užtruks daug ilgiau. Gilus mokymasis priklauso nuo prieigos prie didžiulio duomenų kiekio, nes dirbtinio intelekto mašinos savo pasirinkimą turi pagrįsti tikimybėmis ir statistiniu reikšmingumu. Mechaninis intuicijos pakaitalas dar nėra išrastas.
Gilios galimybės
Gilaus mokymosi pažanga jau smarkiai pagerino paieškos balsu galimybes: „Google“pakeitė „Android“kalbos sistemą nauja giluminio mokymosi sistema, o klaidos per naktį sumažėjo iki 25 procentų. Kameros, naudojančios giliuosius neuroninius tinklus, dabar gali žmonėms garsiai skaityti ir suprasti gestų kalbą. „Facebook“didžiuojasi, kad dėl gilių mokymosi galimybių platforma tapo prieinama akliems vartotojams, mokant apibūdinti nuotraukas.
Ateinančiais metais tiek didelės technologijų kompanijos, tiek daugelis startuolių pradės giluminį mokymąsi kurdami naujus produktus ir paslaugas bei modernizuodami esamas programas. Naujos rinkos ir įmonės išaugs ir paskatins naujoves, paslaugas ir produktus. Gilaus mokymosi sistemos patobulės, taps labiau prieinamos ir lengviau naudojamos. Kuo lengviau juos naudoti, tuo labiau pasikeis mūsų sąveika su technologijomis.
Reklaminis vaizdo įrašas:
„Foundation Capital“partnerė Aditya Singh mano, kad giluminio mokymosi operacinės sistemos sukūrimas demokratizuos giluminį mokymąsi ir paskatins plačiai pritaikyti praktinį intelektą. Rezultatas bus tas, kad žmonės gali išspręsti savo aktualias problemas ar ką nors reikšmingesnio naudodamiesi giliu mokymusi. Šia prasme dirbtinis intelektas gali tapti išlyginimo mechanizmu, leidžiančiu bet kurios klasės ir valstybės žmonėms pakeisti pasaulį.
ILYA KHEL