PC REVUE
Image
5.1.2018 0 Comments

Rok 2017 bol pre umelú inteligenciu prelomový. A to bol len začiatok

Rozvoj umelej inteligencie bol jednou z hlavných tém vlaňajších správ z oblasti technológií. Videli sme, ako sa algoritmy učia hrať hru Go bez ľudskej pomoci, Elon Musk a Mark Zuckerberg sa hádali o kladoch a záporoch umelej inteligencie pre ľudstvo a v neposlednom rade Rusko a Čína vyhlásili, že umelá inteligencia je ich najvyššia priorita.

Počas roku 2018 všetky formy umelej inteligencie prejdú omnoho dôkladnejším vývojom. Jedna z najdôležitejších disciplín vo vývoji umelej inteligencie, hĺbkové učenie, má obzvlášť veľkú šancu pokročiť vpred. Všeobecne možno povedať, že sa vývojári umelej inteligencie snažia počítačom prepožičať ľudské myslenie a uvažovanie, vďaka ktorému by boli rovnako alebo ešte múdrejší, než je človek.

Jednou z ciest, ako to dosiahnuť, je strojové učenie, ktoré sa využíva naprieč všetkými sektormi. Vedľa neho sa ale začínajú objavovať aj progresívnejšie spôsoby.

To platí najmä pre hĺbkové učenie. Jedná sa o inovatívne odvetvie strojového učenia, ktorá veľmi verne napodobňuje fungovanie ľudského mozgu pri spracovaní dát a vytváraní vzorcov rozhodovanie. Vlani sa táto technológia stala nevyhnutnou súčasťou mnohých odborov (ako napr. zdravotníctvo alebo samoriadiace autá. Hĺbkové učenie malo tiež obrovský vplyv na celý reklamný sektor.

Hĺbkové učenie bolo inšpirované biologickými neurónmi v našom mozgu a umožnilo získavať spoľahlivejší, bohatší, strojovo interpretovateľný popis napríklad nákupného potenciálu zákazníka. Bez neho by bol potrebný zásah človeka. Spoločnosť RTB House nedávno analyzovala rozsiahle sady dát, ktoré ukazujú, že využitie umelej inteligencie môže viesť ku konverziám vyšším o 35% v porovnaní so situáciou, kedy kampaň riadi len sám marketér. Ale algoritmy hĺbkového učenia môžu dosiahnuť ešte viac.

V reklamnom priemysle dokážu predpovedať želanie užívateľov. Zjednodušujú našu používateľskú skúsenosť tým, že nám zobrazujú reklamy nielen na produkty, ktoré si najskôr kúpiť chceme, ale aj na tie, ktoré sme doteraz vôbec nevideli alebo sme o nich ani nepočuli.

SEWA_1120218

V roku 2017 sme boli svedkami odklonu od tzv. "učenia pod dohľadom", čo je štandardný prístup využívaný strojovým učením. Založený je na tom, že človek dáva pokyny počítaču, ktorý sa má učiť a pritom zohľadňovať už existujúce príklady, dátové sady a odpovede.

V roku 2018 sa výskum umelej inteligencie posunie do sofistikovanejších oblastí ako je "prenosové učenie". Jedná sa o formu hĺbkového učenia, kde je výučba stroja založená na rôznych simuláciách - namiesto dát z reality. Tým je proces oveľa jednoduchšií, rýchlejší a lacnejší. Pomocou tejto metódy sa stroj učí prijímať rozhodnutia s logickými závermi, analógiou alebo dedukciou.

Napríklad v starších modeloch strojového učenia by musel samoriadiaci automobil najskôr najazdiť milióny kilometrov s vodičom a pritom zbierať dáta. Tie by boli nahraná do stroja, ktorý sa učí jazdiť na základe vodičových rozhodnutí.

Vďaka prenosovému učeniu odpadá potreba fyzického vodiča. Namiesto toho môžu byť dáta získané zo stoviek tisíc simulácií, ako je napríklad počítačová autohra. Simulovaním miliónov hodín jazdy sa stroj sám učí, ako riadiť a môže preniesť túto znalosť do reálneho sveta.

Druhý prístup je označovaný ako "posilnené učenie". Jeho účelom je prinútiť stroj čo najlepšie rozhodovať o svojich činoch na základe spätnej väzby získanej z prostredia, v ktorom sa pohybuje. Týka sa to napríklad inzerentov pri dražbách reklamného priestoru. Aukčné systémy sú veľmi komplikované. Dokonca aj odborníci majú často problémy s určením optimálnej sadzby, ktorá by im umožnila dosiahnuť požadované výsledky za najnižšiu cenu.

Stroj sa síce zo začiatku bude tiež stretávať s podobnými problémami, avšak na rozdiel od človeka môže pracovať 24 hodín denne a nepretržite sa učiť aj zo simulácií. Oproti človeku tak môže získať oveľa rýchlejšie väčšie množstvo skúseností. Na základe výsledkov simulácií aukcií sa môže učiť, ako sa zúčastniť dražby čo najefektívnejšie a ako vďaka tomu v aukciách vyhrávať.

Nové pracovné pozície aj úlohy
Algoritmy hĺbkového učenia sa tiež učia rovnakým spôsobom, ako to robia ľudia. No na rozdiel od nich sa stroj učí neporovnateľne rýchlejšie a je schopný analyzovať nepredstaviteľné množstvo dát. Neprejavuje sa u neho únava a ospalosť a nerobí príliš veľa chýb. Umelá inteligencia sa bude snažiť prekonať ľudí vo všetkých možných oblastiach. V dnešnej dobe už je schopná rozpoznať obrázky lepšie ako človek.

Znamená to azda, že stroje ľudí nahradia a vezmú im prácu? Nie tak úplne. Podľa Svetového ekonomického fóra 65% detí, ktoré teraz prichádzajú na základnú školu, nastúpi na pracovné pozície, ktoré v dnešnej dobe ešte neexistujú. Súčasná miera rozvoja umelej inteligencie umožňuje väčšiemu množstvu firiem hľadať ďalších IT špecialistov, dátových analytikov a programátorov. Tento rok budeme pravdepodobne svedkami nárastu počtu nových pracovných ponúk pre vedcov v oblasti dát - tieto pozície zatiaľ neboli príliš populárne.

Konečným cieľom pre hĺbkové učenie je uľahčiť nám život a zvýšiť efektivitu našej práce. Používanie umelej inteligencie preto už nie je štandardom, ale nutnosťou pre spoločnosti, ktoré chcú byť konkurencieschopné na globálnom trhu. A to nie preto, aby personalizovali alebo zlepšovali finálny produkt, ale aby rozvíjali celú radu súvisiacich činností - napríklad zber a analýzu dát.

Firmy teraz disponujú tak veľkým množstvom dát, že je nestíhajú spracovať. To priamo ovplyvňuje rozhodnutie ich zamestnancov a následne finančné výsledky.

Firmy, ktoré sa špecializujú na zhromažďovanie a analýzu dát pre rôznych partnerov, budú stále dôležitejšie. Spoločnosti s väčšími rozpočtami budú využívať umelú inteligenciu, aby zistili, čo ponúkať zákazníkom, aké termíny odporúčať dodávateľom, alebo s jej pomocou budú radiť svojich zamestnancov, čo majú hovoriť a robiť. To všetko v reálnom čase.

Rovnako je potrebné počítať s tým, že čoskoro vzniknú nové startupy, ktoré budú ponúkať svoje vlastné riešenia postavené na algoritmoch schopných samostatného učenia. Táto technológia sa bude ďalej rozvíjať.

Umelá inteligencia sa v roku 2017 stala súčasťou nášho každodenného života i verejnej diskusie. V nasledujúcich rokoch sa budú vyvíjať hlavne technológie postavené na umelej inteligencii, ktoré nahradia ľudí pri plnení mnohých zložitých úloh. Ľudský život bude jednoduchší. Než sa tak ale stane, je potrebné urobiť ešte veľa práce.

Zobrazit Galériu
Autor: Rubikon PR

Nechajte si posielať prehľad najdôležitejších správ emailom

Mohlo by Vás zaujímať

Technológie

Fin.techsummit: V pobočkách Tatrabanky vás bude vítať robot Pepper

17.11.2018 00:00

Jednou z tém prezentovaných na podujatí Fin.techsummit boli aj behaviorálne aspekty finančníctva a to zo všetkých uhlov pohľadu. Či už sa jedná o správanie finančných trhov, správanie sa klientov bánk ...

Technológie 2

PR: Každý dovozca elektrozariadení má povinnosti vyplývajúce z odpadovej legislatívy

16.11.2018 10:10

Odpadová legislatíva je komplikovaná a často v nej dochádza k zmenám. Slovenské firmy preto nemajú kapacity na to, aby ju priebežne sledovali. Pritom legislatíva ukladá všetkým výrobcom a dovozcom ele ...

Technológie 1

Vedci vyvinuli kvapalné palivo schopné uskladňovať solárnu energiu až 18 rokov

16.11.2018 00:04

Bez ohľadu na to, aké hojné sú zdroje solárnej energie, je tu stále problém s jej dlhodobým skladovaním. Teraz však švédski vedci z Chalmers University of Technology priniesli zaujímavé nové riešenie ...

q

Žiadne komentáre

Vyhľadávanie

Daily Web 2018

Najnovšie videá



PC forum button