10 лет искусственного интеллекта и машинного обучения

За последнее столетие темпы технологических инноваций резко возросли. Более того, за последнее десятилетие достижения в мире информационных технологий выросли в геометрической прогрессии, особенно в мире искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО).

Эти изменения оказывают все большее влияние на нашу жизнь, затрагивая все: от развлечений до личных финансов и электронного обучения. Давайте оглянемся назад на вехи развития искусственного интеллекта и машинного обучения за последние десять лет, прежде чем задуматься о том, как ориентироваться в неизбежных и быстрых изменениях, грядущих в будущем.

Раскройте возможности искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью наших курсов по машинному обучению.

Кроме того, ускорьте свою карьеру с помощью обучения НЛП Simplilearn. Получите знания и навыки, чтобы преуспеть в любой отрасли.

Постоянно меняющийся мир искусственного интеллекта и машинного обучения

Термины «машинное обучение» и «искусственный интеллект» впервые появились в 1952 и 1956 годах соответственно. Перенесемся более чем на полвека позже, и в 2010 году исследователи Джордж Даль и Абдель-Рахман Мохамед доказали, что глубокое обучение инструменты распознавания речи может превзойти современные отраслевые решения. В то же время Google анонсировала свой проект беспилотного автомобиля, который теперь называется Waymo. Наконец, в сентябре 2010 года была основана компания DeepMind, пионер в области искусственного интеллекта и глубокого обучения. Подробнее о них мы узнаем позже.

В 2011 году искусственный интеллект поставил под угрозу умственное господство человечества, когда Watson, система вопросов и ответов IBM, победил правящего Jeopardy! чемпионы Брэд Раттер и Кен Дженнингс. Без сомнения, «предок Ватсона» Deep Blue, компьютер, победивший в 1997 году российского шахматного гроссмейстера Гарри Каспарова, гордился бы этим!

В то время как машины IBM демонстрировали человеческий интеллект, Apple представила Siri, своего виртуального помощника. Siri использует распознавание речи, пользовательский интерфейс на естественном языке и сверточные нейронные сети. Технология позволяет пользователям осуществлять поиск, давать рекомендации, отвечать на вопросы и выполнять задачи через интернет-сервисы.

Всем известно, что Интернет и кошки имеют глубокую и прочную связь. Поэтому неудивительно, что это развлекательное партнерство пережило важную веху в 2012 году. Команда Google Brain под руководством Джеффа Дина и Эндрю Нг разработала нейронную сеть, которая распознавала кошек на YouTube, просматривая немаркированные изображения из видеокадров.

В 2012 году была зарегистрирована компания Oculus VR, которая использовала Kickstarter для профинансировать свой первый Oculus Rift гарнитура виртуальной реальности. Технология оказалась настолько захватывающей, что Facebook приобрел компанию всего два года спустя. Oculus Rift используется во многих приложениях, помимо VR-игр, включая промышленную визуализацию и дизайн, образование и средства массовой информации.

В 2013 году компания Boston Dynamics, производитель четвероногого робота BigDog, создала Атлас. Атлас высотой шесть футов и гуманоидной формы с тех пор эволюционировал, чтобы работать как в помещении, так и на открытом воздухе, и может выполнять различные человеческие действия, такие как вождение автомобиля, открытие и закрытие дверей, подъем по лестнице, а также прикрепление и управление пожарным шлангом. Его предназначение — выполнение поисково-спасательных операций в слишком опасных для человека средах.

Также в 2013 году Google представила бета-тестовую версию Google Glass. Google Glass — это проекционный дисплей, установленный на очках и поддерживающий приложения AR и AI, включая распознавание лиц и перевод текста. Со временем Google Glass превратились из потребительского продукта в промышленный инструмент, а некоторые AR-приложения были интегрированы в телефоны Android под названием Google Lens.

Google снова привлек к себе внимание в 2014 году, когда купил ранее упомянутый DeepMind за колоссальные 500 миллионов долларов. Тем временем исследователи Facebook рассказали о своей работе над DeepFace, системой нейронных сетей, которая идентифицирует лица с точностью более 97 процентов.

Машина против. Машина

Наконец, в 2014 году были изобретены генеративно-состязательные сети — система машинного обучения, в которой две нейронные сети конкурируют друг с другом, чтобы найти лучшие решения проблем. Эта конкуренция искусственно создает новый, оригинальный контент.

В 2015 году ИИ продолжил свое мастерство в играх, когда AlphaGo на базе DeepMind впервые победила профессионального мастера го-человека. Тем временем Google продемонстрировала свой беспилотный автомобиль на базе модели Waymo.

В 2016 году величайший игрок в го в мире Ли Седоль, проиграть AlphaGo. Кроме того, в том же году программа Face2Face позволила пользователям создавать дипфейковые видеоролики. Deepfake, смесь терминов «глубокое обучение» и «фейк», использует методы искусственного интеллекта и машинного обучения для создания или управления аудио- и видеоматериалами. Эта разработка вызвала немало споров, поскольку технологии могут манипулировать видео и создавать мошеннический или клеветнический контент.

Менее жутко то, что в 2016 году также появился Google Assistant, виртуальный помощник на базе искусственного интеллекта, который поддерживает двустороннюю беседу благодаря алгоритму обработки естественного языка Google. Google Assistant может выполнять поиск в Интернете, планировать события, устанавливать будильники, изменять настройки оборудования на устройстве пользователя и отображать любую информацию, найденную в учетной записи Google пользователя.

В 2018 году технология генеративно-состязательных сетей снова оказалась в новостях, когда набор картин, созданных ИИ, был создан машинами с использованием GAN. продан за 400 000 долларов США на аукционе Кристис. Obvious, парижский арт-коллектив художников и исследователей искусственного интеллекта, создал произведение искусства, используя алгоритм, состоящий из двух частей, который анализировал данные изображений из 15 000 портретов XIV-XX веков.

Мимикрия, медицина и Мэйфлауэр

Google улучшил Google Assistant с выпуском расширения Гугл Дуплекс, который может вести реалистичный, естественный разговор, имитируя человеческие голоса, сопровождаемые колебаниями, сокращениями и реалистичными интонациями. В настоящее время пользователи могут использовать Google Assistant для бронирования столиков в ресторанах, и есть планы расширить его возможности, чтобы регулярно назначать другие виды встреч и, возможно, выполнять функции переводчика. Подумайте о звонках роботов, только гораздо умнее и иногда неотличимых от реальных человеческих голосов.

Медицинская сфера получила свою очередь извлечь выгоду из быстро развивающихся технологий искусственного интеллекта, когда в 2019 году Google продемонстрировала диагностика рака легких доставлено искусственным интеллектом. Основанная на глубоком обучении и использовании алгоритма, который анализировал снимки компьютерной томографии (КТ), система дала большую точность, чем могли обеспечить люди-рентгенологи. Эта разработка является потенциальной находкой для онкологов, предоставляя им более совершенные инструменты для диагностики и лечения рака.

Это подводит нас к сегодняшнему дню, когда искусственный интеллект и машинное обучение нацелились на море. Проект Мэйфлауэр планирует отправить безэкипажное судно, управляемое искусственным интеллектом, через Атлантический океан, что приурочено к 400-летию путешествия Mayflower в Северную Америку из Европы.

Искусственный интеллект и периферийные вычислительные системы будут перемещать автономный корабль «Мэйфлауэр» через Атлантику. Эта задача проще по сравнению с программированием беспилотного автомобиля для передвижения по улицам центра Манхэттена в час пик. Однако море имеет свой собственный набор непредсказуемых переменных, которые, несомненно, подвергнут испытанию искусственный интеллект и машинное обучение. Рейс запланирован на осень 2020 года.

Соответствующее увеличение этических и человеческих вопросов

В 2020 году искусственный интеллект и машинное обучение находятся на переднем крае борьбы с пандемией COVID-19. Исследователи используют инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения для прогнозирования распространения вируса, проведения виртуального тестирования лекарств, поиска потенциальных методов лечения среди существующих лекарств и разработки потенциальных вакцин. Робототехника даже играет свою роль, например, в использовании роботов, поддерживающих социальные связи, для помогать жильцам домов престарелых оставайтесь на связи с близкими во время карантина.

Технологические достижения имеют тенденцию опережать социальные нормы. Необходимо установить новые правила взаимодействия, чтобы обеспечить наличие этического развития и практики.

На базовом уровне эксперты по труду выразили обеспокоенность по поводу людей потерять работу из-за роботов. Защитники конфиденциальности также встревожены тем, как виртуальные помощники и естественно звучащие чат-боты (с функционирующими словарями) собирают личную информацию.

Использование искусственного интеллекта и машинного обучения для регулирования и защиты от злонамеренного использования подобных технологий станет развивающейся тенденцией в ближайшие годы, как известно сертифицированным этическим хакерам.

Взгляд за пределы 2020 года

Искусственный интеллект и машинное обучение за последнее десятилетие внесли существенные изменения в нашу жизнь, а темпы инноваций ускоряются. Simplilearn предлагает целый ряд курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению, которые помогут вам приобрести навыки, необходимые для того, чтобы стать частью этой захватывающей отрасли.

Например, курс последипломного образования Калифорнийского технологического института по искусственному интеллекту и машинному обучению исследует концепции этой увлекательной технологии и то, как она меняет цифровой мир. Изучая такие концепции, как данные в реальном времени, разрабатывая алгоритмы с использованием контролируемого и неконтролируемого обучения, регрессии и классификации, вы станете инженером по машинному обучению, готовым решать задачи и волнения, связанные с этой передовой технологией.