Kad razmišljate o „nevjerojatnim“zadacima s kojima se računalo može nositi, prvo što vam padne na pamet su najsloženiji izračuni u kratkom vremenu ili analiza ogromnih količina podataka - nešto što sami nikada ne možete riješiti. Ili se sjećam nedavnog poraza Leeja Sedola u klasičnoj strateškoj igri. Najnovije pobjede AI-a velikim su dijelom omogućene dubokim učenjem, koje sada otvara sve mogućnosti za AI i ljude koji stoje iza njega.
No, čini se da jednostavni svakodnevni zadaci koje čak i dijete zdrave pameti može izvršiti potkopavaju funkcionalnost AI sustava: stvari poput prepoznavanja hrane koja vam je na tanjuru ili prepoznavanja osjećaja na licu druge osobe. Ovi laki zadaci za ljude bili su nemogući za strojeve. Do ove točke.
Tehnike dubokog učenja strojevima su donijele zdrav razum. U prošlosti su programeri napisali složene algoritme koji su sve opisivali do najsitnijih detalja. Takav eksplicitni i deterministički algoritam prikladan je kad se suočite s velikim, neugodnim proračunom. Dubinsko učenje oslobađa AI od ove vrste ograničenja, omogućuje sustavu da uči na svojim pogreškama, pamti sve što je naučio, komunicira s korisnicima radi dodatnih informacija.
Revolucija dubokog učenja događa se velikim dijelom jer veliki podaci postaju dostupni za učenje. Ljudsko dijete može naučiti što mu treba nakon nekoliko pokušaja, ali stroju će trebati puno više vremena. Dubinsko učenje oslanja se na pristup ogromnim količinama podataka, jer AI strojevi svoj izbor moraju temeljiti na vjerojatnostima i statističkoj značajnosti. Mehanička zamjena za intuiciju još nije izumljena.
Duboke mogućnosti
Napredak u dubinskom učenju već je dramatično poboljšao mogućnosti glasovnog pretraživanja: Google je zamijenio govorni sustav Android novim sustavom dubokog učenja, a pogreške su preko noći pale na 25 posto. Kamere koje koriste duboke neuronske mreže sada mogu ljudima čitati naglas i razumjeti jezik znakova. Facebook se hvali da su njegove mogućnosti dubokog učenja platformu učinile dostupnom slijepim korisnicima naučivši kako opisivati fotografije.
U sljedećim će godinama i velike tehnološke tvrtke i mnogi startupi početi koristiti duboko učenje za stvaranje novih proizvoda i usluga te modernizaciju postojećih aplikacija. Nova tržišta i tvrtke će poticati i poticati inovacije, usluge i proizvode. Sustavi dubokog učenja poboljšat će se i postati pristupačniji i lakši za upotrebu. Što ih je lakše koristiti, to će se naša interakcija s tehnologijom više mijenjati.
Promotivni video:
Aditya Singh, partnerica u Foundation Capitalu, vjeruje da će razvoj operativnog sustava dubokog učenja demokratizirati duboko učenje i potaknuti široko usvajanje praktične umjetne inteligencije. Rezultat će to biti da ljudi mogu riješiti svoje hitne probleme ili nešto značajnije pomoću dubokog učenja. U tom smislu, AI može postati mehanizam izjednačavanja, omogućavajući ljudima bilo koje klase i države da promijene svijet.
ILYA KHEL
