Новейшие инновации

Машинное обучение: потенциальные возможности искусственного интеллекта и его влияние на нашу жизнь

Алгоритмы автоматического обучения стали неотъемлемой частью современного мира. И хотя это скорее напоминает научную фантастику или что-то совсем далекое от повседневной жизни, на самом деле современные интерфейсы приложений, сервисы и многие другие цифровые ресурсы работают только благодаря инновационным алгоритмам искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Обе эти темы широко обсуждаются в мире вычислительных технологий, особенно среди компаний в Кремниевой долине. Именно поэтому крайне важно проанализировать и исследовать потенциальные изменения, которые может повлечь за собой искусственный интеллект и его массовое применение.

Прежде чем заглянуть вперед и понять, что готовит для нас будущее, давайте сделаем шаг назад и узнаем историю и основные причины создания искусственного интеллекта. Первые шаги, приведшие к появлению этой дисциплины, были сделаны еще в 1600-х годах. Но только в 1959 году пионер в области искусственного интеллекта Артур Сэмюэл (Arthur Samuel) предположил, что вместо получения всех необходимых команд от программистов компьютеры могли бы обучаться самостоятельно. Со временем это предположение стало реальностью, а с распространением Интернета, сенсорных и мобильных устройств стало возможным создание и объединение огромных объемов данных, из которых машины теперь способны извлекать значимую информацию.

Следующий этап развития искусственного интеллекта — машинное (или автоматическое) обучение. Благодаря специально разрабатываемым приложениям машины способны автономно обучаться, анализируя и сравнивая данные. Роль человека состоит в определении способов обучения программы, примеров и данных, которые необходимо хранить, а также в определении того, как программа должна применять знания при принятии решений. Для анализа используется бесконечное количество методик: от базовых, совмещающих аналитическую геометрию и линейную алгебру, до очень сложных алгоритмов.

Одна из важнейших методик — глубинное обучение. Эта техника задействует нейронные сети — математическую модель, которая имитирует поведение человеческого мозга, — и может выступать в виде систем на базе программного или аппаратного обеспечения. Благодаря использованию потенциала многоуровневых искусственных нейронных сетей, подключений и направлений распространения данных теперь можно предоставлять услуги и внедрять приложения таким способом, который казался невозможным еще несколько лет назад.

 

Совместная работа Nervana Systems и Intel над улучшением глубинного обучения


Несомненно, одной из самых инновационных и многообещающих компаний в этой сфере является Nervana Systems. Компания Nervana, которая недавно была приобретена корпорацией Intel, подготовила почву для создания оптимизированных решений, способных устранять проблемы машинного обучения. В будущем время обучения искусственного интеллекта будет существенно сокращено, а это незамедлительно повысит эффективность моделей машинного и глубинного обучения.

Сегодня Nervana Systems работает над тремя инновационными технологическими решениями. Первое решение — логическая архитектура Neon, используемая при создании моделей. Второе — платформа Nervana Cloud, предназначенная для бизнеса и создания персонализированных решений. И, наконец, процессор Nervana Engine, разработанный для повышения производительности систем глубинного обучения. На данный момент процессор способен увеличить скорость глубинного обучения до 10 раз по сравнению с существующими решениями.

AlphaGo — компьютер, способный бросить вызов человеку

Компьютер AlphaGo — это важная веха в мире искусственного интеллекта: это программное обеспечение для игры го, разработанное исследовательской командой DeepMind. AlphaGo бросил вызов Ли Седолю (Lee Sedol), одному из лучших в мире игроков в го, и в серии из пяти матчей компьютер выиграл четыре, проиграв только один.

Тогда человек впервые был побежден компьютером в одной из старейших и сложнейших игр в истории. Используемые в AlphaGo технологии позволили программному обеспечению анализировать каждый ход, понимая и предвосхищая поведение Ли Седоля. Это наглядная демонстрация потенциала современных технологий. Однако не следует считать, что это повод рассматривать ситуацию как победу машин над человечеством: AlphaGo демонстрирует огромную силу, которая заключается в сочетании человеческих знаний с вычислительной мощью компьютеров.

Искусственный интеллект: повсеместный, невидимый, эффективный


Распространение технологий машинного и глубинного обучения меняет нашу повседневную жизнь. Еще один интересный пример — функционирование клавиатуры смартфона, хотя мы настолько привыкли ей пользоваться, что это может показаться незначительным. Клавиатуры работают на базе прогнозной системы, которая делает предположения на основе контекста и стиля письма. Осуществляя анализ в режиме реального времени, клавиатура телефона может одновременно запоминать и предсказывать слова, которые мы собираемся ввести. На технологиях автоматического обучения основаны даже такие инструменты, как приложения для распознавания лиц и музыки и другие подобные программы.

Как вы видите, сфера применения искусственного интеллекта расширяется в каждой отрасли. Беспилотные интеллектуальные автомобили, поисковые системы, аналитические модели для медицинской отрасли, прогнозные системы: это лишь несколько из всех сфер применения искусственного интеллекта, и они постоянно развиваются.

 

Искусственный интеллект, машинное и глубинное обучение: что ждет нас в будущем?


Возможное влияние искусственного интеллекта на наше будущее очень широко обсуждается даже в научном сообществе. Есть разные точки зрения, и приверженцы одной из них всерьез опасаются за будущее, где искусственный интеллект будет существовать самостоятельно, подавляя человечество. Эта идея часто звучит в современном обществе: научно-фантастические фильмы показывают, как различные существа с более развитыми когнитивными способностями стремительно порабощают человечество. Однако в реальной жизни гораздо важнее понять, как люди будут использовать такие технологии. В действительности, наибольшее значение имеет не столько сама технология, сколько цель ее применения.
Эти инновационные технологии уже оказали колоссальное положительное влияние на нашу жизнь.

Но сейчас можно точно сказать, что мы стали непосредственными наблюдателями смены взглядов на жизнь в целом. Потенциал технологий огромен, и, несомненно, все, что мы наблюдаем сегодня, — лишь первая глава истории, которая будет написана в ближайшие годы.

Автор: Альберто Марини (Alberto Marini)

Фотографии:

Искусственный интеллект

Машинное и глубинное обучение

Intel и Nervana Systems

AlphaGO

Алгоритмы машинного обучения

Будущее искусственного интеллекта

Поделиться этой статьей