Apabila anda memikirkan tugas-tugas "luar biasa" yang dapat ditangani oleh komputer, perkara pertama yang terlintas dalam fikiran adalah pengiraan yang paling kompleks dalam masa yang singkat atau analisis sejumlah besar data - sesuatu yang anda sendiri tidak akan dapat menyelesaikannya sendiri. Atau, saya ingat kekalahan Lee Sedol baru-baru ini, permainan strategi klasik. Kemenangan terbaru AI dimungkinkan sebagian besar dengan pembelajaran mendalam, yang kini membuka semua kemungkinan untuk AI dan orang-orang di belakangnya.
Tetapi tugas sehari-hari yang mudah yang boleh dilakukan oleh kanak-kanak di fikiran mereka benar-benar merosakkan fungsi sistem AI: perkara seperti mengenal pasti makanan apa di pinggan anda atau mengenal pasti emosi di wajah orang lain. Tugas-tugas mudah bagi manusia ini mustahil dilakukan oleh mesin. Sehingga ke tahap ini.
Teknik pembelajaran mendalam telah membawa akal untuk mesin. Pada masa lalu, pengaturcara menulis algoritma kompleks yang menerangkan semuanya hingga terperinci terkecil. Algoritma eksplisit dan deterministik seperti ini sesuai apabila anda menghadapi tugas pengiraan yang besar dan tidak selesa. Pembelajaran mendalam membebaskan AI dari batasan semacam ini, membolehkan sistem belajar dari kesilapannya, mengingat semua yang telah dipelajarinya, berinteraksi dengan pengguna untuk mendapatkan maklumat lebih lanjut.
Revolusi pembelajaran mendalam berlaku sebahagian besarnya kerana data besar telah tersedia untuk pembelajaran. Seorang kanak-kanak kecil dapat belajar apa yang diperlukannya setelah beberapa kali mencuba, tetapi mesinnya akan memakan masa lebih lama. Pembelajaran mendalam bergantung pada akses ke sejumlah besar data, kerana mesin AI mesti mendasarkan pilihan mereka pada kebarangkalian dan kepentingan statistik. Penggantian mekanikal untuk intuisi belum diciptakan.
Kemungkinan mendalam
Kemajuan dalam pembelajaran mendalam telah meningkatkan kemampuan pencarian suara secara dramatik: Google menggantikan sistem pertuturan Android dengan sistem berasaskan pembelajaran dalam yang baru, dan kesalahan turun menjadi 25 persen dalam semalam. Kamera yang menggunakan rangkaian neural dalam sekarang dapat membaca dengan kuat kepada orang dan memahami bahasa isyarat. Facebook berpendapat bahawa kemampuan pembelajarannya yang mendalam telah menjadikan platform ini dapat diakses oleh pengguna buta dengan belajar bagaimana menerangkan foto.
Pada tahun-tahun mendatang, kedua-dua syarikat teknologi besar dan banyak syarikat permulaan akan mulai menggunakan pembelajaran mendalam untuk membuat produk dan perkhidmatan baru, dan untuk memodenkan aplikasi yang ada. Pasaran dan perniagaan baru akan berkembang dan mendorong inovasi, perkhidmatan dan produk. Sistem pembelajaran yang mendalam akan bertambah baik dan menjadi lebih mudah diakses dan lebih mudah digunakan. Semakin mudah menggunakannya, semakin banyak interaksi kita dengan teknologi akan berubah.
Video promosi:
Aditya Singh, rakan kongsi di Foundation Capital, percaya bahawa pengembangan sistem operasi pembelajaran mendalam akan mendemokrasikan pembelajaran mendalam dan mendorong penggunaan AI praktikal secara meluas. Hasilnya ialah orang dapat menyelesaikan masalah mendesak mereka, atau sesuatu yang lebih penting, dengan menggunakan pembelajaran mendalam. Dalam pengertian ini, AI dapat menjadi mekanisme penyamaan, yang membolehkan orang dari mana-mana kelas dan negara mengubah dunia.
ILYA KHEL
