#ИИ #нейросети Следующее поколение искусственного интеллекта | Нейротехнологии. Инвестиции в будущее

#ИИ #нейросети

Следующее поколение искусственного интеллекта - каким оно будет?

Эра ИИ началась всего десять лет назад, и технология продолжает стремительно развиваться. По словам Яна Лекуна (гуру ИИ и крестного отца машинного обучения) через 5 лет область ИИ будет выглядеть совсем иначе, чем сегодня. Методы, которые в настоящее время считаются передовыми, устареют; а те, что сегодня только зарождаются или находятся на периферии, станут мейнстримом. Давайте рассмотрим все направления развития в нижеследующих публикациях.

Направления развития:

самообучение (без учителя)
До настоящего времени обучение нейросетей происходило под контролем супервизоров. Прежде, чем модели машинного обучения смогут обработать массивы данных, супервизоры должны промаркировать их вручную. Этот дорогостоящий и трудоемкий процесс является узким местом в развитии ИИ.
Самообучение - это подход в ИИ, при котором система обучается аналогично тому, как человек познает мир - наблюдая за поведением, закономерностями и связями между объектами. Этот метод обучения еще не вполне разработан, но быстро прогрессирует в последнее время. Все больше видных ученых ведут исследования именно в этом направлении.

федеративное машинное обучение (FL)
Одна из главных проблем цифровой эры - конфиденциальность данных. Стандартный подход к созданию моделей машинного обучения (ML) - это собрать все обучающие данные в одном месте, часто в облаке, а затем обучить модель на этих данных. Но это не позволяет сохранить данные конфиденциальными!
Концепция FL была впервые сформулирована исследователями Google в начале 2017г. FL - это распределенная система ML, которая позволяет создавать коллективную модель из данных, которые распределены по владельцам данных. При этом данные никогда не покидают устройства, на котором хранятся - будь то мобильный телефон или серверы отделения больницы. По завершении работы с данными система загружает исключительно результаты и объединяет их с обновлениями со всех других устройств в сети. Затем улучшенная модель становится доступной всей сети.
В первую очередь FL начали использовать в сфере здравоохранения. Кроме того, метод может сыграть центральную роль в разработке приложений ИИ, связанных с обработкой конфиденциальных данных: от финансовых услуг до автономных транспортных средств и др. FL может предоставить ключ к раскрытию огромного потенциала ИИ, одновременно решая сложную проблему конфиденциальности данных.

трансформаторы
Мы вступили в золотую эру обработки естественного языка (NLP). Этим летом OpenAI выпустила GPT-3, самую мощную языковую модель из когда-либо созданных. Она может писать впечатляющие стихи, генерировать работающий код, составлять продуманные деловые записки, писать статьи о себе и многое другое.
В мире искусственного интеллекта NLP отвечает за количественную оценку человеческого язык, чтобы сделать его понятным для машин. В данном направлении активно развиваются многие известные компании, например: Google BERT и Facebook RoBERTa.
Ключевым технологическим прорывом, лежащим в основе возможной революции в языковом искусственном интеллекте, является трансформаторы.
Трансформаторы позволяют распараллелить языковую обработку: все лексемы в определенном участке текста анализируются одновременно, а не последовательно. Для поддержки этой параллельной обработки трансформаторы в значительной степени полагаются на особый механизм ИИ, известный как внимание. Внимание позволяет модели рассмотреть отношения между словами независимо от того, насколько они удалены друг от друга, и определить, на какие слова и фразы в отрывке нужно «обратить внимание».
OpenAI объявила о планах сделать GPT-3 коммерчески доступным через API, что могло бы создать целую экосистему стартапов, создающих приложения на его основе.

Каким бы захватывающим ни было последнее десятилетие в области ИИ, очевидно что оно может оказаться лишь разминкой перед следующим этапом полномасштабного внедрения искусственного интеллекта, изменяющего целые индустрии.

Будьте в тренде, двигайтесь вперёд, в ногу со временем и наукой.

Источник: http://smbx.me/myePg