Зміст
- Ігри та інші
- Більш точність в лікуванні раку
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Прогрес у нейрознавстві
- ШІ та персоналізований маркетинг
- Щоденні інтерфейси
- Бізнес-аналітика
Джерело: Agsandrew / Dreamstime.com
Винос:
Нові форми ШІ будуть (і вже починають) змінювати наше життя якимись дуже цікавими способами.
Ми знаємо, що наш світ швидко змінюється - але є багато конкретних досягнень технологій, про які ви, можливо, не чуєте багато в газеті чи на телебаченні, які, однак, мають драматичний вплив на наше життя.
Деякі з цих великих історій пов'язані з штучною нейронною мережею - відносно новим явищем у дослідженні штучного інтелекту, яке сприяє різному прогресу в багатьох сферах - від розваг до медицини.
Штучні нейронні мережі спираються на ідею, що технології можуть моделювати біологічну роботу людського мозку, використовуючи невеликі одиниці, що відповідають окремим нейронам людини та групам нейронів, для отримання результатів на основі вхідних даних.
Ідея штучної нейронної мережі спирається на філософію "коннекціонізму", що виникла в 40-х роках минулого століття, і теоретизує, як велика кількість взаємодіючих неврологічних одиниць може вплинути на загальну поведінку та пізнання. Ще один спосіб сказати це - це те, що ми, як люди, виявили, що можемо будувати кращі моделі, комбінуючи багато цих штучних нейронів і змушуючи їх працювати разом так, що дуже схожі на наші власні біологічні процеси думки.
То які штучні мережі подають до столу? Насправді багато. Незважаючи на те, що вони не є домашньою назвою, чи знайомим брендом, або навіть основною частиною навчальної програми початкової чи середньої школи, робота над штучними нейронними мережами стає загальною у багатьох сферах. (Дізнайтеся більше про основні етапи в обчислювальній техніці та історії ШІ від Ада Лавеллес до глибокого навчання.)
Ігри та інші
Ви, можливо, недавно чули, що комп’ютер зміг перемогти гравця людини у грі «Іди», грі, що значно складніша, ніж шахи. Багато хто з нас інтуїтивно розуміє це - ще один крок вперед на шляху до посилення штучного інтелекту - ми дізналися про перевагу шахових комп’ютерів ще в 90-х роках, тому це здається логічним прогресом.
Виникнення об'єктів штучного інтелекту, підкріплених штучними нейронними мережами, які можуть перемогти людей у Go, є важливим - але те, що ви, можливо, не знаєте, - це те, що IBM, компанія, яка сприяла новому режиму гри, також експериментує з новими фундаментальними AI методи, які дозволять зробити штучні нейронні мережі набагато більш здатними та швидшими. Минулого місяця впали новини про те, що IBM буде скидати 240 мільйонів доларів на спільний проект з MIT, удвічі зменшивши потужність ANN та пов'язані з ними технології, щоб піти далі, ніж коли-небудь раніше.
Більш точність в лікуванні раку
Рак - одне з найбільш заплутаних захворювань західної медичної лексики - але зараз дуже нові види досліджень на рак підтримуються штучними нейронними мережами, оскільки вчені наближаються до проникнення нових способів лікування багатьох різних видів пухлин.
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Один з найважливіших способів, яким допомагають штучні нейронні мережі в діагностиці та лікуванні раку молочної залози, простати, легенів та інших видів, - це можливість обробляти великі набори даних та визначати шлях вперед - чи це класифікація випадків раку або, працюючи з даними, пов’язаними з експресією генів, спектр нових методів лікування раку використовує отримані ШІ дані, щоб спробувати врятувати життя.
Прогрес у нейрознавстві
Штучні нейронні мережі не просто корисні при дослідженні раку - одні й ті ж принципи можуть приймати всілякі клінічні дані та вдосконалювати їх у більш діючі форми.
Але є особливий взаємозв'язок між штучними нейронними мережами та нейронаукою - адже, навіть коли ми збираємо ці будівельні блоки, що імітують людський мозок, ми дізнаємось більше про те, як працює людський мозок - що підтримує нові сучасні засоби обслуговування пацієнтів по-новому.
Коли вчені заходять і створюють системи ANN, вони дивляться на те, як нейрони стріляють імпульсами через синапси. Вони групують і класифікують нейронні мережі, що складають частини людського мозку. Шматочками і шматочками вони працюють над загальною метою розширеного дослідження штучного інтелекту - більш повно імітувати роботу біологічного мозку і перетворити ці результати на щось, що дуже схоже на людську думку, отриману з автономної технології. Оскільки люди використовують штучні нейронні мережі, вони дізнаються більше про те, що відбувається в мозку, що відбувається, коли ми мріємо, що відбувається, коли у когось інсульт - і все це сприятиме розширенню в різних областях нейронауки. Коли ми розвиваємо ШІ, ми також розвиваємо розуміння себе.
ШІ та персоналізований маркетинг
Ще один прорив, який підтримується штучними нейронними мережами, - це незграбна здатність маркетологів розібратися в тому, що хоче і потребує споживач.
Можливо, ви стикалися з подібними речами в механізмі рекомендацій щодо веб-сайтів, у стрічці Pandora або в іншому місці. Ви бачите рекламу, настільки націлену, вони здаються моторошними - ви отримуєте інформацію про речі, які вам можуть захотіти чи зацікавити, але про які ви ніколи нікому не розповідали. Все це часто керується штучними нейронними мережами та алгоритмами машинного навчання, які здатні самостійно встановлювати зв’язки, а не керуватися особами, які приймають рішення. Їх точність є незграбною, і це лише покращиться з часом. (Докладніше про те, як Рекомендаційні системи - це спосіб, який ми здійснюємо в Інтернеті.)
Щоденні інтерфейси
Ось цікавий спосіб подумати про прориви, які вчені роблять із штучними нейронними мережами - стаття від Gizmodo розповідає про те, як ми бачимо результати ANN, які щодня відтворюються в Інтернеті - одна з важливих речей, на яку вказує ця стаття, - це що одним із найперспективніших кордонів використання штучних нейронних мереж є розпізнавання зображень.
На початку використання цих інструментів штучного інтелекту вчені придумали, як допомогти комп’ютерам розпізнати зображення всього - від котів до окремих людських облич. І це вже застосовується різними способами - на ваших платформах обміну повідомленнями, у вашому профілі та навіть, можливо, у вашому місцевому аеропорту.
Поле біометрики багато чого набуло від думки, що ви можете використовувати розпізнавання зображень для ідентифікації особи. І, звичайно, маркетинг отримує користь від розпізнавання зображень, допомагаючи поєднати ті зв'язки, які будуть сподобатися користувачеві. Але на більш широкому рівні, коли ми зможемо видобувати зображення для даних, є всілякі корисні програми - так що в якийсь момент ми вже не будемо подавати слова на комп’ютери - ми зможемо надати їм фотографії покажіть їм все, що ми намагаємося передати - і як всім відомо, картина коштує 1000 слів.
Ще одним цікавим моментом із твору Gizmodo є те, що обробка природних мов є також продуктом роботи ANN. Ми використовували це деякий час, будь то за допомогою Siri чи інструментів диктанту чи іншої форми; способи розбиття фонетики та перетворення комп’ютерів мають багато спільного з ранніми дослідженнями штучних нейронних мереж.
Бізнес-аналітика
Окрім того, що не в змозі зафіксувати окремих клієнтів та розчленувати їх особисту інформацію для маркетингових цілей, підприємства також використовують штучні нейронні мережі та машинне навчання іншими дуже важливими способами.
Бізнес - це організм - і будь-який бізнес значного масштабу потребуватиме великого спрямування, як щоденно, так і довгостроково.
Як тільки програмне забезпечення стало достатньо розвиненим, досить розвинутим, виробники почали створювати різні корпоративні програмні платформи, щоб допомогти бізнесу автоматизувати все, що раніше вони робили вручну. Автоматизація Salesforce підвищує потужність торгових команд завдяки технології. Інструменти управління стосунками з клієнтами допомагають сприяти кращому зв’язку з цільовою аудиторією. Інструменти управління ланцюгами постачання доставляють необхідну сировину в бізнес-місця. А загальні інструменти бізнес-аналітики беруть у собі всі необроблені дані та перетворюють їх на діючі звіти, якими можуть користуватися керівники.
Замість того, щоб робити прогулянки об'єктів і намагатися уявити, що буде в майбутньому, сьогоднішні керівники все частіше дивляться на візуальні інформаційні панелі і чітко бачать, що їм потрібно зробити, щоб покращити бізнес. Вся ця прозорість, знову ж таки, покладається на штучні нейронні мережі - і засоби машинного навчання та глибокого навчання - застосовувані до цих аналітичних двигунів, дають нам знання, які нам потрібні, таким чином, що ґрунтується на дуже важливому моделюванні людської думки.
Усі ці прориви - лише вершина айсберга. Приходить революція - масштабна морська зміна у способі взаємодії з технологіями. Розумніші та більш працездатні роботи та комп’ютери почнуть звучати, виглядати і діяти так, як ми, - і нам належить вирішити, як це буде працювати.