Zawartość
- Gra i nie tylko
- Większa precyzja w leczeniu raka
- Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
- Postęp w neuronauce
- AI i spersonalizowany marketing
- Codzienne interfejsy
- Business Intelligence
Źródło: Agsandrew / Dreamstime.com
Na wynos:
Nowe formy AI zmienią (i już zaczynają) zmieniać nasze życie na kilka bardzo interesujących sposobów.
Wiemy, że nasz świat szybko się zmienia - ale istnieje wiele konkretnych postępów technologicznych, o których możesz nie słyszeć w gazecie lub w telewizji, które mają jednak dramatyczny wpływ na nasze życie.
Niektóre z tych wielkich nowych historii są związane ze sztuczną siecią neuronową - stosunkowo nowym zjawiskiem w badaniach nad sztuczną inteligencją, które napędzają wszelkiego rodzaju postępy w wielu dziedzinach, od rozrywki po medycynę.
Sztuczne sieci neuronowe opierają się na idei, że technologie mogą modelować pracę biologiczną ludzkiego mózgu, wykorzystując małe jednostki odpowiadające poszczególnym ludzkim neuronom i grupom neuronów, w celu uzyskania wyników opartych na danych wejściowych.
Idea sztucznej sieci neuronowej opiera się na filozofii „połączenia”, która pojawiła się w latach 40. XX wieku, i teoretycznie ocenia, jak duża liczba współpracujących jednostek neurologicznych może wpływać na ogólne zachowanie i funkcje poznawcze. Innym sposobem jest stwierdzenie, że jako ludzie odkryliśmy, że możemy budować lepsze modele, łącząc wiele z tych sztucznych neuronów i sprawiając, że działają razem w sposób bardzo podobny do naszych własnych biologicznych procesów myślowych.
Co zatem przynoszą sztuczne sieci? Właściwie dużo. Mimo że nie są to nazwiska, znane marki ani nawet znaczna część programów nauczania w szkołach podstawowych i średnich, prace nad sztucznymi sieciami neuronowymi stają się powszechne w wielu dziedzinach. (Dowiedz się więcej o kamieniach milowych w informatyce i historii sztucznej inteligencji od From Ada Lovelace do Deep Learning).
Gra i nie tylko
Być może słyszałeś ostatnio, że komputer był w stanie pokonać człowieka w grze „Go”, która jest znacznie bardziej złożona niż szachy. Wielu z nas intuicyjnie rozumie, że jest to kolejny krok naprzód na drodze do silniejszej sztucznej inteligencji - dowiedzieliśmy się o wyższości komputerów do gry w szachy w latach 90., więc wydaje się to logicznym postępem.
Pojawienie się istot sztucznej inteligencji, wspieranych przez sztuczne sieci neuronowe, które mogą pokonać ludzi w Go, jest znaczące - ale możesz nie wiedzieć, że IBM, firma, która przyczyniła się do tego nowego trybu gry, eksperymentuje również z nowymi podstawowymi Techniki sztucznej inteligencji, dzięki którym sztuczne sieci neuronowe będą o wiele bardziej wydajne i szybsze. W zeszłym miesiącu pojawiła się informacja, że IBM zrzuci 240 milionów dolarów na wspólny projekt z MIT, podwajając moc ANN i powiązanych technologii, by pójść dalej niż kiedykolwiek wcześniej.
Większa precyzja w leczeniu raka
Rak jest jedną z najbardziej zakłócających chorób w zachodnim leksykonie medycznym - ale teraz sztuczne sieci neuronowe wspierają bardzo nowe rodzaje badań nad rakiem, gdy naukowcy zbliżają się do przebicia się do nowych sposobów leczenia wielu różnych rodzajów nowotworów.
Bez błędów, bez stresu - Twój przewodnik krok po kroku do tworzenia oprogramowania zmieniającego życie bez niszczenia życia
Nie możesz poprawić swoich umiejętności programistycznych, gdy nikt nie dba o jakość oprogramowania.
Jednym z najistotniejszych sposobów, w jaki sztuczne sieci neuronowe pomagają w diagnozowaniu i leczeniu raka piersi, prostaty, płuc i innych rodzajów nowotworów, jest zdolność do posługiwania się dużymi zestawami danych i identyfikowania drogi naprzód - czy to klasyfikacji przypadków raka lub pracując z danymi związanymi z ekspresją genów, spektrum nowych metod leczenia raka wykorzystuje spostrzeżenia pochodzące od AI, aby ratować życie.
Postęp w neuronauce
Sztuczne sieci neuronowe są nie tylko przydatne w badaniach nad rakiem - te same zasady mogą przyjmować wszelkiego rodzaju dane kliniczne i przekształcać je w formy bardziej przydatne.
Ale istnieje szczególny związek między sztucznymi sieciami neuronowymi a neuronauką - ponieważ nawet gdy łączymy te elementy składowe, które symulują ludzki mózg, uczymy się więcej o tym, jak działa ludzki mózg - co wspiera nowe nowoczesne urządzenia do obsługi pacjentów na nowe sposoby.
Kiedy naukowcy wchodzą i tworzą systemy ANN, przyglądają się, jak neurony strzelają impulsami przez synapsy. Grupują i klasyfikują sieci neuronowe, które tworzą części ludzkiego mózgu. W kawałkach pracują nad ogólnym celem zaawansowanych badań nad sztuczną inteligencją - w celu pełniejszej symulacji pracy mózgu biologicznego i przekształcenia tych wyników w coś, co wygląda bardzo podobnie do ludzkiej myśli pochodzącej z autonomicznej technologii. Kiedy ludzie używają sztucznych sieci neuronowych, dowiedzą się więcej o tym, co dzieje się w mózgu, co dzieje się, gdy śnimy, co dzieje się, gdy ktoś ma udar - a wszystko to napędza ekspansję w różnych obszarach neuronauki. Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji rozwijamy również nasze rozumienie siebie.
AI i spersonalizowany marketing
Kolejnym przełomem wspieranym przez sztuczne sieci neuronowe jest niesamowita zdolność marketerów do stwierdzenia, czego dany konsument chce i potrzebuje.
Mogłeś napotkać tego rodzaju rzeczy w silniku rekomendacji stron internetowych, na Twoim kanale Pandora lub gdzie indziej. Widzisz reklamy, które są tak ukierunkowane, że wydają się przerażające - dostajesz informacje o rzeczach, które możesz chcieć lub którymi jesteś zainteresowany, ale o których nigdy nikomu nie powiedziałeś. Wszystko to jest często napędzane przez sztuczne sieci neuronowe i algorytmy uczenia maszynowego, które są w stanie tworzyć połączenia samodzielnie, a nie są napędzane przez ludzi decyzyjnych. Ich dokładność jest niesamowita, a wraz z upływem czasu poprawi się. (Dowiedz się więcej w jaki sposób systemy rekomendacji są sposobem, w jaki robimy zakupy online.)
Codzienne interfejsy
Jest ciekawy sposób, aby pomyśleć o przełomach, jakie dokonują naukowcy ze sztucznymi sieciami neuronowymi - artykuł z Gizmodo mówi o tym, jak widzimy wyniki ANN w grze każdego dnia w Internecie - jedną z ważnych rzeczy, na którą wskazuje ten artykuł, jest: że jedną z najbardziej obiecujących granic wykorzystania sztucznych sieci neuronowych jest rozpoznawanie obrazów.
We wczesnym użyciu tych narzędzi sztucznej inteligencji naukowcy wymyślili, jak pomóc komputerom w rozpoznawaniu zdjęć wszystkiego, od kotów po indywidualne twarze ludzi. I to jest już stosowane na wiele sposobów - na twoich platformach komunikacyjnych, w twoim profilu, a nawet, być może, na twoim lokalnym lotnisku.
W dziedzinie biometrii wiele zyskał pomysł, że można użyć rozpoznawania obrazów do identyfikacji osoby. I oczywiście marketing zyskuje również na rozpoznawaniu obrazów, pomagając w tworzeniu połączeń, które będą atrakcyjne dla użytkownika. Ale na szerszym poziomie, możliwość wydobywania zdjęć dla danych ma wiele przydatnych zastosowań - tak, że w pewnym momencie nie będziemy już podawać słów komputerom - będziemy mogli dać im zdjęcia pokaż im wszystko, co próbujemy przekazać - i jak wszyscy wiedzą, zdjęcie jest warte 1000 słów.
Innym interesującym punktem z artykułu Gizmodo jest to, że przetwarzanie języka naturalnego jest również produktem pracy ANN. Używamy tego od jakiegoś czasu, czy to z Siri, czy z narzędziami do dyktowania, czy w innej formie; sposoby, w jakie komputery rozkładają fonetykę i przetwarzają je, mają wiele wspólnego z wczesnymi badaniami nad sztucznymi sieciami neuronowymi.
Business Intelligence
Oprócz możliwości wyłapywania klientów indywidualnych i analizowania ich danych osobowych w celach marketingowych, firmy używają również sztucznych sieci neuronowych i uczenia maszynowego na inne bardzo ważne sposoby.
Firma jest organizmem - a każda firma o znacznych rozmiarach będzie potrzebowała dużo kierunku, zarówno z dnia na dzień, jak i przez dłuższy czas.
Gdy tylko oprogramowanie stało się wystarczająco zaawansowane, wystarczająco zaawansowane, dostawcy zaczęli budować różne platformy oprogramowania dla przedsiębiorstw, aby pomóc firmom w automatyzacji wszystkiego, co robili ręcznie. Automatyzacja Salesforce zwiększa siłę zespołów sprzedażowych poprzez technologię. Narzędzia do zarządzania relacjami z klientami pomagają promować lepsze połączenia z grupą docelową. Narzędzia do zarządzania łańcuchem dostaw dostarczają niezbędne surowce do lokalizacji biznesowych. A ogólne narzędzia analizy biznesowej pobierają wszystkie nieprzetworzone dane i przekształcają je w przydatne raporty, z których mogą korzystać menedżerowie.
Zamiast przeprowadzać spacery po obiektach i próbować wyobrazić sobie, co wydarzy się w przyszłości, dzisiejsi liderzy coraz częściej patrzą na wizualne pulpity nawigacyjne i wyraźnie widzą, co muszą zrobić, aby firma działała lepiej. Cała ta przejrzystość ponownie opiera się na sztucznych sieciach neuronowych - a narzędzia uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się - zastosowane w tych silnikach analitycznych dają nam wiedzę, której potrzebujemy w sposób oparty na tej bardzo ważnej symulacji ludzkiej myśli.
Wszystkie te przełomy są tylko wierzchołkiem góry lodowej. Nadchodzi rewolucja - ogromna zmiana morza w sposobie interakcji z technologią. Inteligentniejsze i bardziej zdolne roboty i komputery zaczną brzmieć, wyglądać i zachowywać się tak jak my - i od nas zależy, jak to będzie działać.