La prochaine étape dans le domaine de l'IA est apprendre à la machine à penser que nous
Source:Lorsque vous commencez à penser à «l'incroyable» les tâches que vous pouvez gérer votre ordinateur, la première chose dans la tête viennent compliquer les calculs dans des délais serrés ou l'analyse d'énormes volumes de données — ce que vous-mêmes, vous ne serez jamais en mesure de décider eux-mêmes. Ou même je me souviens de classique est un jeu stratégique. Les dernières victoires de l'IA sont possibles en grande partie grâce à la formation, qui ouvre toutes les possibilités pour l'IA et les gens qui sont derrière lui.
Mais de simples tâches quotidiennes, qui dans leur bon esprit peut accomplir, même un enfant, selon toute apparence, porter atteinte à la fonctionnalité des systèmes d'IA: des choses telles que la définition de la nourriture qui est sur la plaque, ou l'identification des émotions sur le visage de l'autre personne. Ces tâches faciles pour les humains étaient irréalisables pour les machines. Jusqu'à ce moment.
Les Méthodes d'études approfondies ont donné des machines de bon sens. Dans le passé, les programmeurs ont écrit des algorithmes complexes qui décrit tout jusque dans les moindres détails. Telle évident et déterministe de l'algorithme approprié, quand vous êtes face à la tâche de grands maladroits computing. Profonde de la formation libère de l'IA de ce genre de contraintes, permet au système d'apprendre de ses erreurs, de se rappeler tout ce qu'elle a appris à interagir avec les utilisateurs pour en savoir plus.
Une Révolution en profondeur de l'enseignement se fait en grande partie grâce à ce que l'apprentissage sont disponibles par le big data. Le bébé de l'homme peut apprendre ce qu'il faut, après plusieurs tentatives, mais la voiture il faudra beaucoup plus de temps. Une profonde formation s'appuie sur l'accès à d'énormes volumes de données, puisque les machines fonctionnant sur l'IA, doivent fonder leur choix sur les probabilités et la statistique. Mécanique de remplacement de l'intuition n'est pas venu.
la profondeur de caractéristiques
Les progrès dans le domaine des études approfondies ont déjà considérablement amélioré la capacité de la voix de recherche: Google a remplacé la voix et les données du système Android, le nouveau système sur la base d'un apprentissage en profondeur, et les erreurs ont chuté de 25% en une nuit. La caméra, utilisant des réseaux de neurones profonds, peuvent maintenant lire à haute voix les gens et de comprendre la langue des signes. Facebook se vanter que ses possibilités d'un apprentissage en profondeur fait la plate-forme disponible pour des utilisateurs aveugles, apprendre à décrire des photos.
Dans les années à venir comme les grandes entreprises technologiques, et de nombreuses start-up commencent à utiliser une profonde formation pour la création de nouveaux produits et services, ainsi que pour la modernisation des applications existantes. De nouveaux marchés et les entreprises seront à germer et à stimuler l'innovation, les services et les produits. Le système d'apprentissage profond s'améliorent et deviennent plus abordables et faciles à utiliser. Le plus simple sera d'utiliser, le plus va changer notre interaction avec la technologie.
Aditya Singh, le partenaire de la fondation de la capitale, estime que le développement du système d'exploitation d'un apprentissage en profondeur conduira à une démocratisation en profondeur de la formation et les incite à l'adoption généralisée de la pratique de l'IA. Le résultat sera que les gens seront en mesure de résoudre leurs problèmes immédiats ou quelque chose à manger en utilisant une profonde formation. En ce sens, l'IA peut devenir un instrument de l'égalitarisme, en laissant les gens de toute classe et de l'état de changer le monde.
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