A.I. Среди нас

A.I. Среди нас

Понимание глубины глубокого обучения.

Как неотъемлемая часть многих отраслей, искусственный интеллект быстро развивается и становится частью нашей повседневной жизни. Просто используя Интернет, есть шанс, что вы станете частью алгоритма, используемого для будущих технологий с помощью данных. Но насколько мы далеки от настоящего искусственного интеллекта? Мог ли А. быть среди нас?

Что ж, сегодня мы уже разработали передовую технологию машинного обучения с обширными поведенческими алгоритмами, которая может учитывать то, что нам нужно делать и что мы хотим видеть. Благодаря высокой вычислительной мощности и огромным объемам данных эти машины изучают шаблоны и алгоритмы, имитирующие мышление человеческого мозга.

Один из популярных примеров применения А.И. это Обработка естественного языка (NLP), когда машина учится понимать речь или текст, которые были доставлены на естественном языке. Этим пользуются виртуальные помощники и чат-боты, такие как Siri, Alexa, Cortana и т. Д. Мы также можем упомянуть Автопилот и полное самоуправление Tesla, в котором используется искусственный интеллект. / Глубокие нейронные сети для семантической сегментации, обнаружения объектов и оценки глубины монокуляра с учётом различных сценариев в мире. Интересно, что А. также использовался для изучения самых стратегических игр, которые у нас есть, таких как Jeopardy, Chess and Go, в которых машина успешно приобрела навыки, позволяющие побеждать даже чемпионов мира.

Документальный фильм компании Google DeepMind AlphaGo показывает нам аспект того, как машины могут быть настолько умными, что могут одолеть наших гениев, таких как Ли Седол, в мире игры Го, которая считается самой сложной настольной игрой из когда-либо существовавших. изобретен человеком. Бывают моменты, когда AlphaGo делает странные ходы, которые люди считают ненужными, но, в конце концов, это оказывается верным ходом для победы. Ли Седолу удалось выиграть одну игру из пяти, ему удалось каким-то образом адаптироваться к тому, как AlphaGo играет в игру. Однако в последней игре AlphaGo снова выиграла, потому что машина разработана, чтобы учиться на прошлых итерациях и улучшать свой алгоритм, чтобы избежать проигрыша в игре.

Если посмотреть на более яркие стороны, эти машины могут помочь и научить нас мыслить лучше. Взлом кода упомянутых игр не направлен на то, чтобы убить его суть, а скорее дает нам знание о том, что искусственный интеллект имеет больший потенциал для применения в любой области. Благодаря этому мы сможем построить больше машин, способных решать более серьезные мировые проблемы, например, искусственный интеллект. который может обнаруживать рак лучше, чем врачи, и даже наш сегодняшний враг COVID-19; Модель искусственного интеллекта выявляет бессимптомные инфекции Covid-19 через кашель, записанный с мобильного телефона. Это показывает, почему большие данные важны и почему они эффективны.

С развитием технологий каждый день наступит время, когда А.И. возьмёт на себя. Следовательно, люди должны научиться использовать большие данные ответственно и целенаправленно.

Развивайте полезный ИИ. машины, которые скоро будут среди нас.

Ссылка: