Inteligența artificială (AI) a devenit o parte a vieții noastre, chiar dacă la un nivel mai redus, încă de acum destul de mulți ani. Cu toate acestea, tehnologiile AI mai vechi au fost foarte simple și care acoperea o gamă destul de ”îngustă” de servicii. Un filtru de spam pentru serviciul de e-mail este un bun exemplu de AI îngust; acesta utilizează un set predefinit de reguli pentru a evalua e-mail-urile și a determina dacă mesajul ar trebui să meargă în inbox sau în dosarul de spam.

Recent, însă, am început să vedem tehnologii AI care sunt mult mai avansate și capabile să îndeplinească sarcini care depășesc cu mult abilitățile sistemelor AI care au existat cu doar un deceniu în urmă. Aplicațiile de tip on-demand, precum Spotify și Netflix, utilizează această tehnologie pentru a face recomandări îmbunătățite și cât mai personalizate posibil pentru utilizatorii lor.

Multe dintre aceste modificări ale tehnologiei AI provin dintr-o renaștere a interesului și cercetării în domeniul ”deep learning”. Această tehnologie avansează rapid domeniul AI și, ca rezultat, devine o parte permanentă a vieții noastre de zi cu zi. Pe parcursul acestui articol vor parcurge unele dintre modalitățile prin care tehnologia deep learning se extinde și îmbunătățește sistemele AI, care schimbă la rândul lor modul în care trăim și modul în care ne desfășurăm activitățile.

Ce înseamnă deep learning?

Inteligența artificială este un termen care acoperă orice mașină sau echipament ce poate simula acțiunea inteligentă. Cu ajutorul unor formule mai simple de AI, un programator furnizează sistemului un set de reguli, iar aparatul urmează acele reguli pentru a îndeplini o funcție.

Machine learning este o aplicație care oferă unui sistem AI capacitatea de a învăța din experiență. Folosind modele statistice și algoritmi, sistemul AI poate progresa treptat în sarcina pe care o desfășoară, fără ca un om să fie nevoit să intervină și să programeze AI-ul pentru a funcționa mai bine.

În domeniul machine learning întâlnim, de asemenea, termenul de ”deep learning”. Acest lucru presupune ca în locul algoritmilor specifici sarcinilor utilizați în formele mai simple de machine learning, procesul de deep learning utilizează rețele neuronale. O rețea neurală este un sistem informatic bazat pe modul în care funcționează creierul uman. În rețeaua neurală, câteva mii până la milioane de noduri de procesare își asumă rolul de neuroni. Pe măsură ce rețeaua este alimentată cu eșantioane de formare, ea construiește conexiuni între nodurile de procesare. Conexiunile se pot schimba în diferite moduri, deoarece sistemul este expus în mod constant la date noi. Dacă o conexiune ajută AI-ul să execute o sarcină mai bine sau mai eficient, aceasta devine mai puternică, dar dacă acea conexiune duce la efectuarea de greșeli, aceasta va deveni mai slabă. Acest proces este similar cu modul în care creierul uman construiește conexiuni între neuroni și cum învață din experiență.

Evoluția deep learning

În acest moment, majoritatea consumatorilor au folosit produse și servicii care au fost îmbunătățite prin intermediul acestei tehnologii. Iată doar câteva exemple ale modului în care tehnologia deep learning ne schimbă viața.

Case inteligente

Consumatorii pot cumpăra acum un număr destul de mare de dispozitive conectate ce pot fi utilizate în locuințe. Avem, de exemplu, termostate inteligente, lumini inteligente, electrocasnice inteligente și chiar sisteme de securitate inteligente. Analizând datele colectate de la o varietate de senzori și dispozitive, o locuință inteligentă poate oferi o varietate de facilități de confort, economisind, de asemenea, bani și făcând locuința mai sigură.

Recunoașterea vocii

Dacă folosiți asistenți vocali cum ar fi Google Assistant sau Siri, ați observat probabil că dispozitivele au devenit mult mai eficiente în înțelegerea discursului și a vocii umane. Acest lucru se datorează faptului că procesele de deep learning sunt aplicate în domeniul procesării limbajului natural. Prin instruirea software-ului cu milioane de exemple de vorbire umană, acesta oferă un asistent vocal cu abilitatea de a recunoaște diferitele moduri în care un cuvânt poate fi pronunțat.

Recunoașterea imaginilor

Un exemplu obișnuit de recunoaștere a imaginii este modul în care Facebook folosește recunoașterea facială pentru a sugera etichete pentru fotografiile pe care le postați. Analizând fețele persoanelor din fotografie, sistemul poate găsi fețe care se potrivesc cu acestea și face sugestii pe baza rezultatelor. Mai mult decât atât, tehnologia de recunoaștere a imaginilor are potențialul de a schimba modul în care sunt diagnosticate bolile. Mai multe studii au arătat că sistemele AI pot fi instruite pentru a analiza imagistica medicală, detectând astfel în mod fiabil bolile. În unele cazuri, aceste sisteme depășesc chiar și capacitățile medicilor umani.

Deep learning și domeniul Facility Managementului

Tehnologia deep learning devine, de asemenea, un instrument critic pentru managerii de facilități. Punând la dispoziție sisteme inteligente care pot analiza datele colectate despre procesele din cadrul instalației, această tehnologie contribuie la îmbunătățirea eficienței și la creșterea producției.

De exemplu, senzorii inteligenți pot fi acum amplasați pe sau în echipamentul utilizat într-o instalație. Datele colectate de la acești senzori sunt apoi analizate pentru a anticipa eșecurile și a identifica problemele de performanță. Cu ajutorul acestor informații, un manager de infrastructură poate să depășească potențialele defecțiuni ale echipamentelor și să găsească modalități de eficientizare a proceselor, care îmbunătățesc la rândul lor productivitatea.

Recunoașterea imaginilor ar putea fi utilizată, de asemenea, pentru a îmbunătăți securitatea în locații sensibile. De exemplu, recunoașterea facială este o formă de autentificare biometrică care ar putea îmbunătăți securitatea, fiind de asemenea o formă mai convenabilă de control al accesului. Un exemplu bun sunt sistemele software de recunoaștere a feței care este deja disponibile în companii, precum FaceFirst.

În prezent, tehnologia deep learning este încă un consumator foarte intens de resurse și necesită un set de competențe specializate. O rețea neurală este un sistem masiv de calcul, care este mult mai puternic față de un computer de rând. Putând fi privit ca un subset al unui subset, lucrul cu tehnologia deep learning este, în general, dincolo de aptitudinile programatorului mediu.

Datorită cererii mari de resurse și a deficitului de programatori calificați, aplicarea deep learning este în afara disponibilității pentru multe companii. Cu toate acestea, mulți experți din domeniu se așteaptă ca lucrurile să se schimbe în viitorul apropiat. Odată cu avansarea hardware-ului și apariția mai multor programatori care decid să se specializeze în deep learning, este doar o chestiune de timp înainte ca această tehnologie să devină accesibilă la o scară mult mai largă.

LĂSAȚI UN MESAJ

Please enter your comment!
Please enter your name here