Съдържание
- Игра и отвъд
- Повече прецизност при лечението на рак
- Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
- Напредък в невронауката
- AI и персонализиран маркетинг
- Ежедневни интерфейси
- Бизнес разузнаване
Източник: Agsandrew / Dreamstime.com
За вкъщи:
Новите форми на ИИ ще (и вече започват да) променят живота ни по някои много интересни начини.
Знаем, че светът ни се променя бързо - но има много конкретни постижения в технологиите, за които може да не чуете много неща във вестника или по телевизията, които въпреки това оказват драматично влияние върху живота ни.
Някои от тези нови нови истории са свързани с изкуствената невронна мрежа - сравнително ново явление в изследванията за изкуствен интелект, което води до всякакъв прогрес в много области - от развлечения до медицина.
Изкуствените невронни мрежи разчитат на идеята, че технологиите могат да моделират биологичната работа на човешкия мозък, използвайки малки единици, съответстващи на отделни човешки неврони и групи от неврони, за получаване на резултати въз основа на входните данни.
Идеята за изкуствената невронна мрежа се опира на философията на „връзкаризма“, възникнала през 40-те години на миналия век, и теоретизира как голям брой сътрудничещи неврологични единици могат да повлияят на цялостното поведение и познание. Друг начин да кажем това е, че като хора открихме, че можем да изградим по-добри модели, като комбинираме много от тези изкуствени неврони и ги караме да работят заедно по начини, които са много като нашите собствени биологични мисловни процеси.
И така, какво изкуствените мрежи изнасят на масата? Всъщност много. Въпреки че те не са име на домакинство, или позната марка, или дори основна част от учебната програма за начални или средни училища, работата в изкуствени невронни мрежи става често срещана в много области. (Научете повече за основните етапи в изчислителната техника и историята на AI с помощта на Ada Lovelace до задълбочено обучение.)
Игра и отвъд
Може би сте чували наскоро, че компютър е успял да победи човек с играч в играта „Отиди“, игра, която е значително по-сложна от шахмата. Много от нас интуитивно разбират това е поредната стъпка напред по пътя към по-силен изкуствен интелект - научихме за превъзходството на шахматните компютри през 90-те години, така че това изглежда като логична прогресия.
Появата на обекти за изкуствен интелект, подкрепени от изкуствени невронни мрежи, които могат да победят хората в Go е много важно - но това, което може би не знаете, е, че IBM, компания, която допринесе за този възникващ режим на игра, експериментира и с нови основни AI техники, които ще направят изкуствените невронни мрежи много по-способни и по-бързи. Миналия месец паднаха новини, че IBM ще падне 240 милиона долара при съвместен проект с MIT, удвоявайки силата на ANN и свързаните с тях технологии, за да отиде по-далеч, отколкото досега.
Повече прецизност при лечението на рак
Ракът е едно от най-смущаващите заболявания в западния медицински лексикон - но сега много нови видове изследвания за рак се подкрепят от изкуствените невронни мрежи, тъй като учените се доближават до пробиването на нови начини за лечение на много различни видове тумори.
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Един от най-съществените начини, по които изкуствените невронни мрежи помагат при диагностицирането и лечението на рак на гърдата, простатата, белите дробове и други видове е със способността да разполагат с големи масиви от данни и да идентифицират пътя напред - независимо дали това е класификацията на случаите на рак или работейки с данни, свързани с генната експресия, спектър от нови лечения за рак използват прозрения, получени от AI, за да се опитат да спасят живота.
Напредък в невронауката
Изкуствените невронни мрежи не са просто полезни при изследване на рака - същите принципи могат да вземат всякакви клинични данни и да ги прецизират в по-изпълними форми.
Но има специална връзка между изкуствените невронни мрежи и невронауката - защото дори когато съставяме тези градивни елементи, които симулират човешкия мозък, научаваме повече за това как работи човешкият мозък - което подкрепя нови съвременни съоръжения за обслужване на пациенти по нови начини.
Докато учените влизат и създават ANN системи, те гледат как невроните пускат импулси през синапсите. Те групират и класифицират невронни мрежи, които съставляват части от човешкия мозък. На парчета и парчета те работят за общата цел на напредналите изследвания на изкуствения интелект - да симулират по-пълно работата на биологичния мозък и да превърнат тези резултати в нещо, което много прилича на човешката мисъл, получена от автономна технология. Тъй като хората използват изкуствени невронни мрежи, те ще научат повече за това, което се случва в мозъка, какво се случва, когато сънуваме, какво се случва, когато някой има инсулт - и всичко това ще стимулира разширяване в различни области на невронауката. Докато развиваме ИИ, ние също така развиваме своето разбиране за себе си.
AI и персонализиран маркетинг
Друг пробив, който се поддържа от изкуствените невронни мрежи, е необикновената способност на маркетолозите да разберат какво иска и има нужда от даден потребител.
Може да сте се сблъскали с подобни неща в двигателя за препоръки на уебсайтове, във вашата емисия Pandora или другаде. Виждате реклами, които са толкова насочени, че изглеждат страховити - получавате информация за неща, които може да искате или се интересувате, но за които никога не сте казвали на никого. Всичко това често се задвижва от изкуствени невронни мрежи и алгоритми за машинно обучение, които са в състояние да осъществят връзки самостоятелно, а не да бъдат движени от хора, които вземат решения. Тяхната точност е необичайна и единственото й ще стане по-добро с течение на времето. (Научете повече в Как системите за препоръки са начинът, по който пазаруваме онлайн.)
Ежедневни интерфейси
Ето интересен начин да се мисли за пробивите, които учените правят с изкуствени невронни мрежи - статия от Gizmodo говори за това как виждаме резултатите от ANN всеки ден в интернет - едно от важните неща, които тази статия изтъква, е че една от най-обещаващите граници на използването на изкуствени невронни мрежи е разпознаването на изображения.
При ранното използване на тези инструменти за изкуствен интелект учените измислиха как да помогнат на компютрите да разпознаят снимки на всичко - от котки до отделни човешки лица. И това вече се прилага по много начини - на вашите платформи за съобщения, във вашия профил и дори, вероятно, на местното летище.
Полето на биометрията спечели много от идеята, че можете да използвате разпознаването на изображения, за да идентифицирате индивид. И, разбира се, маркетингът печели и от разпознаването на образа, като спомага за свързването на онези връзки, които ще се харесат на човешкия потребител. Но в по-широк план, да може да мине снимки за данни има всякакви полезни приложения - така че в един момент вече няма да се храним с думи към компютрите - ще можем да им дадем снимки на покажете им каквото се опитваме да ви предадем - и както всички знаят, една снимка струва 1000 думи.
Друг интересен момент от парчето Gizmodo е, че обработката на естествен език също е продукт на ANN работа. Използвахме го от известно време, независимо дали това е със Siri или инструменти за диктовка или някаква друга форма; начините, по които компютрите разграждат фонетиката и ги преобразуват, имат много общо с ранните изследвания на изкуствените невронни мрежи.
Бизнес разузнаване
Освен че могат да определят отделни клиенти и да разчленяват личната им информация за маркетингови цели, предприятията използват и изкуствени невронни мрежи и машинно обучение по други много важни начини.
Бизнесът е организъм - и всеки бизнес със значителни размери ще се нуждае от много насоки, както всеки ден, така и в дългосрочен план.
Веднага след като софтуерът стана достатъчно напреднал, достатъчно напреднал, доставчиците започнаха да изграждат различни корпоративни софтуерни платформи, за да помогнат на бизнеса да автоматизира всичко, което са използвали на ръка. Автоматизацията на Salesforce увеличава мощта на търговските екипи чрез технологията. Инструментите за управление на взаимоотношенията с клиентите помагат за насърчаване на по-добри връзки с целевата аудитория. Инструментите за управление на веригата за доставки доставят необходимите суровини на бизнес места. А общите инструменти за бизнес разузнаване вземат всички необработени данни и ги превръщат в изпълними доклади, които ръководителите могат да използват.
Вместо да правят разходки на съоръженията и да се опитват да си представят какво ще се случи в бъдеще, днешните лидери все повече гледат на визуални табла и виждат ясно какво трябва да направят, за да подобрят работата на бизнеса. Цялата тази прозрачност отново се опира на изкуствени невронни мрежи - и машинно обучение и инструменти за дълбоко обучение - прилагани към тези аналитични двигатели ни дават знанието, от което се нуждаем по начини, които се основават на тази много важна симулация на човешката мисъл.
Всички тези пробиви са само върхът на айсберга. Идва революция - масивна морска промяна в начина, по който взаимодействаме с технологиите. По-интелигентните и по-способни роботи и компютри ще започнат да звучат, да изглеждат и да се държат като нас - и от нас зависи да разберем как ще работи това.