Тенденции машинного обучения, которые преобразуют мир

СохранитьСохраненоУдалён 0

Машинное обучение, капсульные сети и искусственный интеллект больше не являются предметом научной фантастики. Вместо этого они являются движущими силами отраслей, оцениваемых в миллиарды долларов, таких как автомобили с автономным управлением, медицинское диагностирование и борьба с терроризмом.

Тем не менее, в том, что касается применения машинного обучения, существуют определенные тенденции, на которые следует обратить внимание.

Эти тенденции важны тем, что они влияют на финансы, общество и даже судебную систему. Фактически, многие мировые лидеры сейчас подчеркивают, что человек, государство или нация, управляющие ИИ и машинным обучением, будут контролировать мир.

Станьте специалистом по машинному обучению
Подробнее

За 13 месяцев Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python, научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

Топ 10 тенденций машинного обучения

1. Военная автономия

Машинное обучение достигло точки, когда полностью автономные системы скоро будут управлять военными кораблями и даже базами. С помощью поведенческих паттернов машинное обучение может оценить вероятность того, что приближающаяся сила дружелюбна или воинственна.

Машинное обучение приводило в действие искусственный интеллект, достаточный для того, чтобы часовой искусственный интеллект мог обнаруживать, оценивать и даже стрелять при смертельной угрозе.

По мере повышения уровня комфорта число и сложность автономных военных подразделений также должны возрасти.

2. Безопасность в доме

Системы домашней безопасности, управляемые ИИ, не совсем обычны, но они находятся на подъеме именно сейчас. Например, определенные компоненты, такие как интеллектуальные замки, могут связываться с вашим смартфоном.

Однако эти системы планируется заменить системами мониторинга, которые могут видеть ваш дом с помощью видео, обнаруживать угрозы и уведомлять органы власти.

Кроме того, предполагается, что машинное обучение преобразит домашнюю безопасность и личную безопасность дома, так как системы смогут прогнозировать угрозу, основанную на интерпретации поведения, такого как злоупотребление или даже похищение.

3. Видение

Машинное обучение часто ограничивалось математическими вычислениями, статистическим анализом и производительностью игр. Тем не менее, машинное обучение теперь может правильно идентифицировать объекты реального мира.

То, как эти объекты интерпретируются, зависит от конкретного использования робота или программного обеспечения, но машинное обучение, основанное на зрении, может идентифицировать такие вещи, как люди, кошки или местность.

Следовательно, искусственный интеллект повышается, что, как ожидается, повлияет на безопасность дома, вождение и здравоохранение.

4. Отсутствие черных ящиков

Многое из того, что выполняет машинное обучение, становится непонятным на разных этапах процесса. Например, программы машинного обучения, которые развивают сверхчеловеческое мышление в различных играх, делают ходы, которые люди описывают как чужеродные.

Причины этих шагов не ожидаются, и реверс-инжиниринг таких решений практически невозможен. Проще говоря, люди обычно находятся в неведении, когда дело доходит до понимания того, как работает ИИ.

Это меняется. Например, ведутся исследования возможных путей, по которым программисты могут перейти к жесткой прозрачности проводов в машинном обучении.

Кроме того, машинное обучение кодируется таким образом, чтобы сделать алгоритмы более понятными. Наконец, предпринимаются элементарные усилия, чтобы сделать машинное обучение отчетом о процессе, стоящем за производительностью.

5. Смещение

Все знают, что роботы берут на себя работу, связанную с повторяющимися действиями. Тем не менее, машинное обучение также сделало некоторые профессии белых воротничков уязвимыми для перемещения.

Ожидается, что адвокаты будут вытеснены машинным обучением, способным предсказать лучшие пути к победе в иске. В настоящее время этот тип ИИ, который предсказывает правовые стратегии, контролируется партнерами, которые также поддерживают штат адвокатов в платежной ведомости.

Однако по мере того, как партнерам становится комфортно принимать решения по ИИ и по мере того, как ИИ становится все более успешным в принятии юридических решений, количество рабочих мест для стажеров и адвокатов младшего уровня, по прогнозам, сократится.

Станьте специалистом по машинному обучению
Подробнее

За 13 месяцев Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python, научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

6. Интернет вещей

Устройства, которые могут соединяться друг с другом, считаются интеллектуальными. Однако эта концепция умного развития развивается, так как машинное обучение применяется к так называемому Интернету вещей.

Например, различные компании разработали то, с помощью чего можно прослушивать людей через их мобильные телефоны, телевизоры и динамики.

Alexa и Siri- именно такие разработки , и они специфичны для Amazon и Apple соответственно. Тем не менее, более общая личность приходит в виде голосового программного обеспечения для запросов, которое будет подключено к Интернету вещей.

Если у вас есть кофейник, вы можете попросить его приготовить ваш кофе. Если вы едете в офис, вы можете попросить, чтобы ваш автомобиль отвез вас на работу. По мере развития машинного обучения, сегментированные в настоящее время личности будут связаны и смогут общаться и обмениваться данными. Результатом будет общая часовая служба, которая управляет многими повседневными задачами сегодняшнего дня.

7. Киборги и общее увеличение

На подъеме гаджеты, которые могут отслеживать наши биологические данные и реагировать соответственно. Например, отдельные хакеры создают устройства, связанные с людьми, и эти устройства увеличивают ошибочную биологию, поставляя инсулин людям с диабетом.

Тем не менее, ИИ также используется, чтобы помочь расширить восприятие людей через расширенные очки. Расширенные приложения в смартфонах становятся все более распространенными, а машинно-обучающие интерфейсы «мозг-компьютер» позволяют квадриплегикам общаться и взаимодействовать с играми.

Хотя отрасль находится в зачаточном состоянии, прогресс удваивается каждый год. В 2020 году Илон Маск уже планирует тестировать мозговые имплантаты, которые напрямую связывают мозг с программным обеспечением.

8. Настройка AI

Машинное обучение используется различными розничными компаниями для внесения предложений потенциальным клиентам.

Тем не менее, машинное обучение становится все более искусным в удовлетворении текущих потребностей людей, желающих развлечься.

Например, Netflix использует машинное обучение, чтобы понять, какие шоу нравятся людям. Делать предложения по продажам это одно. Делать предложения на лету текущим клиентам — это совсем другое, потому что эти предложения не являются инструментом продаж, а скорее средством удовлетворения.

Машинное обучение, которое послужило основой для этой службы предложений, работало настолько хорошо, что оно смогла сэкономить Netflix более $ 1 000 000 000 в виде потерянного дохода благодаря отмене подписки.

Например, взаимодействие с людьми основано на тексте, а способность ИИ настраиваться на личные предпочтения зависит от отслеживания кликов на экране.

Однако, машинное обучение скоро превратится в словесное взаимодействие, которое делает ИИ более представительным.

По мере того, как машинное обучение становится более искусным в понимании того, чего хотят люди в определенных случаях, ИИ станет не просто инструментом продаж, а скорее цифровым другом.

9. Диалог

Обработка естественного языка (NLP) находится на подъеме, и она добилась впечатляющих успехов, которые позволяют машинам создавать текстовую информацию на основе случайного начального ввода.

На самом деле, один НЛП может писать стихи, рассказы и новостные статьи. Предстоящий прогресс должен стать разговорным, что позволит компаниям удовлетворять конкретные потребности клиентов с вопросами о продуктах или услугах компании.

10. Политика и фейковые новости

Фейки сейчас повсюду, и компании и правительства готовятся к потенциальному запутывающему воздействию, которое такая технология окажет на население.

Например, машинное обучение достигло точки, когда оно может прослушивать аудиоданные от кого-то, а затем создавать нюансы речи, которые очень близко соответствуют звуковым и речевым моделям реального человека.

Кроме того, машинное обучение становится все более искусным для анализа сотен фотографий одного человека. Проанализировав изображения, ИИ сможет восстановить изображения человека с качеством видео.

Результатом этих двух технологий является то, что называется DeepFake. Комбинированное глубокое аудио и видео позволит ИИ создавать, казалось бы, аутентичные сообщения от знаменитостей, правительственных лидеров или даже простых людей.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0