Kui mõelda "uskumatutele" ülesannetele, millega arvuti hakkama saab, tuleb kõigepealt pähe kõige keerukamad arvutused lühikese aja jooksul või tohutute andmemahtude analüüs - see, mida te ise kunagi ise lahendada ei saa. Või meenutan Lee Sedoli hiljutist kaotust klassikalises strateegiamängus go. Tehisintellekti viimased võidud on suures osas võimaldanud sügav õppimine, mis avab nüüd kõik võimalused tehisintellektile ja selle taga olevatele inimestele.
Kuid näivad, et lihtsad igapäevased ülesanded, mida isegi terve mõistusega laps saab teha, õõnestavad tehisintellekti süsteemide funktsionaalsust: näiteks tuvastada, mis toit teie taldrikul on, või tuvastada emotsioone teise inimese näol. Need lihtsad ülesanded inimestele olid masinate jaoks võimatud. Kuni selle punktini.
Sügavad õppimisvõtted on masinatesse toonud terve mõistuse. Varem kirjutasid programmeerijad keerukaid algoritme, mis kirjeldasid kõike väikseima detailini. Selline selgesõnaline ja deterministlik algoritm sobib, kui seisate silmitsi suure ebamugava arvutusega. Sügav õppimine vabastab tehisintellekti sellistest piirangutest, võimaldab süsteemil õppida oma vigadest, meenutada kõike, mida on õppinud, suhelda kasutajatega lisateabe saamiseks.
Sügava õppimise revolutsioon toimub suures osas seetõttu, et suured andmed muutuvad õppimiseks kättesaadavaks. Inimlik väikelaps saab mõne proovimise järel teada, mida ta vajab, kuid masin võtab palju kauem aega. Sügav õppimine tugineb juurdepääsule tohututele andmetele, kuna tehisintellekti masinad peavad oma valiku aluseks võtma tõenäosused ja statistiline olulisus. Intuitsiooni mehaanilist asendajat pole veel leiutatud.
Sügavad võimalused
Sügavõppe edusammud on hääleotsimise võimalusi juba dramaatiliselt parandanud: Google asendas Androidi kõnesüsteemi uue süvaõppepõhise süsteemiga ja vigade arv langes üleöö 25 protsendile. Sügavaid närvivõrke kasutavad kaamerad saavad nüüd inimestele ette lugeda ja viipekeelt mõista. Facebook kiidleb, et tema sügavad õppimisvõimalused on muutnud platvormi pimedatele kasutajatele kättesaadavaks, õppides fotosid kirjeldama.
Järgnevatel aastatel hakkavad nii suured tehnoloogiaettevõtted kui ka paljud idufirmad kasutama sügavat õpet uute toodete ja teenuste loomiseks ning olemasolevate rakenduste kaasajastamiseks. Uued turud ja ettevõtted tärkavad ning soodustavad innovatsiooni, teenuseid ja tooteid. Sügavõppesüsteemid paranevad ning muutuvad kättesaadavamaks ja hõlpsamini kasutatavaks. Mida lihtsam on neid kasutada, seda rohkem muutub meie suhtlus tehnoloogiaga.
Reklaamvideo:
Foundation Capitali partner Aditya Singh usub, et süvaõppimise operatsioonisüsteemi arendamine demokratiseerib sügava õppimise ja aitab kaasa praktilise tehisintellekti laialdasele kasutuselevõtule. Tulemuseks on see, et inimesed saavad sügava õppimise abil lahendada oma pakilised probleemid või midagi muud märkimisväärsemat. Selles mõttes võib tehisintellektist saada tasandusmehhanism, mis võimaldab mis tahes klassi ja osariigi inimestel maailma muuta.
ILYA KHEL
