Новое программное обеспечение «глубокого обучения» помогает компьютерам распознавать закономерности в больших наборах данных так же, как человеческий мозг распознает закономерности в окружающем мире. Результат был намного лучше А. И.
Что нового?
По мере того, как нейробиологи начинают лучше понимать, как человеческий мозг распознает шаблоны в больших группах данных, например, мы можем идентифицировать знакомое лицо в толпе или определить правильный знак выезда на межштатной автомагистрали, инженеры искусственного интеллекта интеллект пожинает плоды. В результате последних разработок «технологические компании сообщают о поразительных достижениях в таких разнообразных областях, как компьютерное зрение, распознавание речи и идентификация новых многообещающих молекул для разработки лекарств.… Они обещают машины, которые общаются с людьми и выполняют такие задачи, как вождение автомобилей и работа на фабриках, создавая призрак автоматизированных роботов, которые могли бы заменить людей-работников».
В чем основная идея?
После десятилетий медленных успехов область искусственного интеллекта научилась быть более консервативной в своих оценках того, что возможно, а что нет. Но только за последние месяцы существенные разработки в области «глубокого обучения» увеличили скорость и точность искусственных нейронных сетей. Разработки в области распознавания образов также нашли применение в маркетинге и правоохранительных органах. «Например, с большей точностью маркетологи могут просматривать большие базы данных о поведении потребителей, чтобы получить более точную информацию о покупательских привычках. А улучшения в распознавании лиц, скорее всего, сделают технологию видеонаблюдения более дешевой и распространенной».