Când te gândești la sarcinile „incredibile” pe care le poate face un computer, primul lucru care îți vine în minte sunt cele mai complexe calcule într-un timp scurt sau analiza unor cantități uriașe de date - lucru pe care tu însuți nu îl poți rezolva niciodată. Sau, îmi amintesc înfrângerea recentă a lui Lee Sedol în go, un joc clasic de strategie. Cele mai recente victorii ale AI au fost posibile în mare parte prin învățarea profundă, care deschide acum toate posibilitățile pentru AI și oamenii din spatele ei.
Dar sarcinile simple, de zi cu zi, pe care chiar și un copil în mintea lor dreaptă le pot face par să submineze funcționalitatea sistemelor AI: lucruri precum identificarea mâncării pe farfurie sau identificarea emoțiilor pe fața altei persoane. Aceste sarcini ușoare pentru oameni erau imposibile pentru mașini. Pana la acest punct.
Tehnicile de învățare profundă au adus bunul simț mașinilor. În trecut, programatorii scriau algoritmi complexi care descriau totul până în cele mai mici detalii. Un astfel de algoritm explicit și determinist este potrivit atunci când vă confruntați cu un calcul mare și incomod. Învățarea profundă eliberează AI de acest tip de limitare, permite sistemului să învețe din greșelile sale, să-și amintească tot ce a învățat, să interacționeze cu utilizatorii pentru mai multe informații.
Revoluția învățării profunde se întâmplă în mare parte, deoarece datele mari devin disponibile pentru învățare. Un copil mic poate învăța de ce are nevoie după câteva încercări, dar mașina va dura mult mai mult. Învățarea profundă se bazează pe accesul la cantități mari de date, deoarece mașinile de IA trebuie să își bazeze alegerile pe probabilități și semnificație statistică. Înlocuirea mecanică a intuiției nu a fost încă inventată.
Posibilități profunde
Progresele în învățarea profundă au îmbunătățit deja în mod dramatic capacitățile de căutare vocală: Google a înlocuit sistemul de vorbire Android cu un nou sistem bazat pe învățarea profundă, iar erorile au scăzut la 25% peste noapte. Camerele care folosesc rețele neuronale profunde pot acum să citească cu voce tare oamenilor și să înțeleagă limbajul semnelor. Facebook se laudă că capacitățile sale de învățare profundă au făcut ca platforma să fie accesibilă utilizatorilor nevăzători, învățând cum să descrie fotografii.
În următorii ani, atât marile companii de tehnologie, cât și multe startup-uri vor începe să folosească învățarea profundă pentru a crea noi produse și servicii și pentru a moderniza aplicațiile existente. Noile piețe și întreprinderi vor genera și vor stimula inovația, serviciile și produsele. Sistemele de învățare profundă se vor îmbunătăți și vor deveni mai accesibile și mai ușor de utilizat. Cu cât este mai ușor să le folosești, cu atât mai mult se va schimba interacțiunea noastră cu tehnologia.
Video promotional:
Aditya Singh, partener la Foundation Capital, crede că dezvoltarea sistemului de operare deep learning va democratiza învățarea profundă și va conduce la adoptarea pe scară largă a IA practice. Rezultatul va fi că oamenii își pot rezolva problemele urgente sau ceva mai semnificativ, folosind învățarea profundă. În acest sens, AI poate deveni un mecanism de egalizare, permițând oamenilor din orice clasă și stat să schimbe lumea.
ILYA KHEL
