BRAINISLIFE Telegram 312
#ИИ #нейросети

Следующее поколение искусственного интеллекта - каким оно будет?

Эра ИИ началась всего десять лет назад, и технология продолжает стремительно развиваться. По словам Яна Лекуна (гуру ИИ и крестного отца машинного обучения) через 5 лет область ИИ будет выглядеть совсем иначе, чем сегодня. Методы, которые в настоящее время считаются передовыми, устареют; а те, что сегодня только зарождаются или находятся на периферии, станут мейнстримом. Давайте рассмотрим все направления развития в нижеследующих публикациях.

Направления развития:

самообучение (без учителя)
До настоящего времени обучение нейросетей происходило под контролем супервизоров. Прежде, чем модели машинного обучения смогут обработать массивы данных, супервизоры должны промаркировать их вручную. Этот дорогостоящий и трудоемкий процесс является узким местом в развитии ИИ.
Самообучение - это подход в ИИ, при котором система обучается аналогично тому, как человек познает мир - наблюдая за поведением, закономерностями и связями между объектами. Этот метод обучения еще не вполне разработан, но быстро прогрессирует в последнее время. Все больше видных ученых ведут исследования именно в этом направлении.

федеративное машинное обучение (FL)
Одна из главных проблем цифровой эры - конфиденциальность данных. Стандартный подход к созданию моделей машинного обучения (ML) - это собрать все обучающие данные в одном месте, часто в облаке, а затем обучить модель на этих данных. Но это не позволяет сохранить данные конфиденциальными!
Концепция FL была впервые сформулирована исследователями Google в начале 2017г. FL - это распределенная система ML, которая позволяет создавать коллективную модель из данных, которые распределены по владельцам данных. При этом данные никогда не покидают устройства, на котором хранятся - будь то мобильный телефон или серверы отделения больницы. По завершении работы с данными система загружает исключительно результаты и объединяет их с обновлениями со всех других устройств в сети. Затем улучшенная модель становится доступной всей сети.
В первую очередь FL начали использовать в сфере здравоохранения. Кроме того, метод может сыграть центральную роль в разработке приложений ИИ, связанных с обработкой конфиденциальных данных: от финансовых услуг до автономных транспортных средств и др. FL может предоставить ключ к раскрытию огромного потенциала ИИ, одновременно решая сложную проблему конфиденциальности данных.

трансформаторы
Мы вступили в золотую эру обработки естественного языка (NLP). Этим летом OpenAI выпустила GPT-3, самую мощную языковую модель из когда-либо созданных. Она может писать впечатляющие стихи, генерировать работающий код, составлять продуманные деловые записки, писать статьи о себе и многое другое.
В мире искусственного интеллекта NLP отвечает за количественную оценку человеческого язык, чтобы сделать его понятным для машин. В данном направлении активно развиваются многие известные компании, например: Google BERT и Facebook RoBERTa.
Ключевым технологическим прорывом, лежащим в основе возможной революции в языковом искусственном интеллекте, является трансформаторы.
Трансформаторы позволяют распараллелить языковую обработку: все лексемы в определенном участке текста анализируются одновременно, а не последовательно. Для поддержки этой параллельной обработки трансформаторы в значительной степени полагаются на особый механизм ИИ, известный как внимание. Внимание позволяет модели рассмотреть отношения между словами независимо от того, насколько они удалены друг от друга, и определить, на какие слова и фразы в отрывке нужно «обратить внимание».
OpenAI объявила о планах сделать GPT-3 коммерчески доступным через API, что могло бы создать целую экосистему стартапов, создающих приложения на его основе.

👉Каким бы захватывающим ни было последнее десятилетие в области ИИ, очевидно что оно может оказаться лишь разминкой перед следующим этапом полномасштабного внедрения искусственного интеллекта, изменяющего целые индустрии.

Будьте в тренде, двигайтесь вперёд, в ногу со временем и наукой.

Источник: http://smbx.me/myePg



tgoop.com/brainislife/312
Create:
Last Update:

#ИИ #нейросети

Следующее поколение искусственного интеллекта - каким оно будет?

Эра ИИ началась всего десять лет назад, и технология продолжает стремительно развиваться. По словам Яна Лекуна (гуру ИИ и крестного отца машинного обучения) через 5 лет область ИИ будет выглядеть совсем иначе, чем сегодня. Методы, которые в настоящее время считаются передовыми, устареют; а те, что сегодня только зарождаются или находятся на периферии, станут мейнстримом. Давайте рассмотрим все направления развития в нижеследующих публикациях.

Направления развития:

самообучение (без учителя)
До настоящего времени обучение нейросетей происходило под контролем супервизоров. Прежде, чем модели машинного обучения смогут обработать массивы данных, супервизоры должны промаркировать их вручную. Этот дорогостоящий и трудоемкий процесс является узким местом в развитии ИИ.
Самообучение - это подход в ИИ, при котором система обучается аналогично тому, как человек познает мир - наблюдая за поведением, закономерностями и связями между объектами. Этот метод обучения еще не вполне разработан, но быстро прогрессирует в последнее время. Все больше видных ученых ведут исследования именно в этом направлении.

федеративное машинное обучение (FL)
Одна из главных проблем цифровой эры - конфиденциальность данных. Стандартный подход к созданию моделей машинного обучения (ML) - это собрать все обучающие данные в одном месте, часто в облаке, а затем обучить модель на этих данных. Но это не позволяет сохранить данные конфиденциальными!
Концепция FL была впервые сформулирована исследователями Google в начале 2017г. FL - это распределенная система ML, которая позволяет создавать коллективную модель из данных, которые распределены по владельцам данных. При этом данные никогда не покидают устройства, на котором хранятся - будь то мобильный телефон или серверы отделения больницы. По завершении работы с данными система загружает исключительно результаты и объединяет их с обновлениями со всех других устройств в сети. Затем улучшенная модель становится доступной всей сети.
В первую очередь FL начали использовать в сфере здравоохранения. Кроме того, метод может сыграть центральную роль в разработке приложений ИИ, связанных с обработкой конфиденциальных данных: от финансовых услуг до автономных транспортных средств и др. FL может предоставить ключ к раскрытию огромного потенциала ИИ, одновременно решая сложную проблему конфиденциальности данных.

трансформаторы
Мы вступили в золотую эру обработки естественного языка (NLP). Этим летом OpenAI выпустила GPT-3, самую мощную языковую модель из когда-либо созданных. Она может писать впечатляющие стихи, генерировать работающий код, составлять продуманные деловые записки, писать статьи о себе и многое другое.
В мире искусственного интеллекта NLP отвечает за количественную оценку человеческого язык, чтобы сделать его понятным для машин. В данном направлении активно развиваются многие известные компании, например: Google BERT и Facebook RoBERTa.
Ключевым технологическим прорывом, лежащим в основе возможной революции в языковом искусственном интеллекте, является трансформаторы.
Трансформаторы позволяют распараллелить языковую обработку: все лексемы в определенном участке текста анализируются одновременно, а не последовательно. Для поддержки этой параллельной обработки трансформаторы в значительной степени полагаются на особый механизм ИИ, известный как внимание. Внимание позволяет модели рассмотреть отношения между словами независимо от того, насколько они удалены друг от друга, и определить, на какие слова и фразы в отрывке нужно «обратить внимание».
OpenAI объявила о планах сделать GPT-3 коммерчески доступным через API, что могло бы создать целую экосистему стартапов, создающих приложения на его основе.

👉Каким бы захватывающим ни было последнее десятилетие в области ИИ, очевидно что оно может оказаться лишь разминкой перед следующим этапом полномасштабного внедрения искусственного интеллекта, изменяющего целые индустрии.

Будьте в тренде, двигайтесь вперёд, в ногу со временем и наукой.

Источник: http://smbx.me/myePg

BY Нейротехнологии. Инвестиции в будущее




Share with your friend now:
tgoop.com/brainislife/312

View MORE
Open in Telegram


Telegram News

Date: |

The group’s featured image is of a Pepe frog yelling, often referred to as the “REEEEEEE” meme. Pepe the Frog was created back in 2005 by Matt Furie and has since become an internet symbol for meme culture and “degen” culture. To upload a logo, click the Menu icon and select “Manage Channel.” In a new window, hit the Camera icon. SUCK Channel Telegram With Bitcoin down 30% in the past week, some crypto traders have taken to Telegram to “voice” their feelings. How to Create a Private or Public Channel on Telegram?
from us


Telegram Нейротехнологии. Инвестиции в будущее
FROM American