Neuronové sítě jsou nejpraktičtějším využitím umělé inteligence současnosti – proč?

Umělá inteligence | |

Neuronové sítě jsou nejpraktičtějším využitím umělé inteligence současnosti – proč?

Strojové učení patří mezi nejperspektivnější podobory AI, i proto, že už dnes nám poskytuje hmatatelné výsledky, obzvláště ve zdravotnické informatice, u algoritmů samořiditelných automobilů nebo chytré analytice.


Obrovské změny dokázaly neuronové sítě přinést třeba i počítačového vidění a rozpoznávání obrazu (jakožto hluboké neuronové sítě) a také učení přirozeného jazyka.

Výhodou je, že umělé neuronové sítě jsou navíc docela jednoduché: přinejmenším v porovnání s jinými novými AI technologiemi je zvládne podstatně vyšší počet softwarových inženýrů.

Důležité je také původní cíl neuronových síť, tedy řešit problémy tak, jak by to udělal lidský mozek, což je blíže spíše vytvoření obecné umělé inteligence. Od toho se však z části ustoupilo a většina v praxi nasazených aplikací je specializovaná: kromě počítačového vidění a učení přirozeného jazyka jde také třeba o filtrovací systémy sociálních sítí, samozřejmě videohry či prediktivní analýzu a také zdravotnické diagnózy. Zapomínat bychom neměli ani na chatboty.

Klasickými výukovými metodami neuronových sítí jsou tři paradigmata typická pro strojové učení: učení s učitelem, učení bez učitele a zpětnovazební učení. Obzvláště zpětnovazebné učení dosahuje skvělých výsledků, využívajíc klasických Markovových řetězců.

Oblíbeným jazykem pro programování neuronových sítí je Python. Ten je zároveň nekorunovaným králem hlubokého učení obecně; je nejpoužívanější a nejpopulárnější, i díky svojí přehlednosti a relativní jednoduchosti.

Vývoj v oblasti navíc postupuje mílovými kroky a neustále vznikající nové vědecké studie z prestižních technických univerzit poukazují na to, že pokud bychom si měli něco představit pod „AI pomáhající člověku“, tak si máme vybavit právě neuronové sítě (a jejich konvoluční variantu) a hluboké učení. A to jednoduše proto, že už v praxi funguje a vytváří nová řešení.


Úvodní foto: © Andrea Danti - Fotolia.com


Články z rubriky

Umělá inteligence v boji proti neznámým hrozbám"

Firmy a organizace jsou vystaveny stále novým typům bezpečnostních hrozeb, které běžné bezpečnostní nástroje neznají, a tedy je ani nedovedou detekovat. S ochranou sítě proto pomáhá i technologie umělé...
více »


Zhloupneme z AI? Nemějte strach o práci, ale o psaní"

Největší hrozba umělé inteligence není to, že nám vezme práci. Mnohem horší je obava, že nám vezme náš lidský rozum.
více »


42 % uživatelů věří, že jim chytré telefony budou rozumět lépe než skuteční přátelé"

Výzkum společnosti Ericsson potvrdil, že elektronice jsme schopní věřit až překvapivě hodně - a tomu, že pozná, co preferujeme.
více »


Inteligentní konektivita je katalyzátorem růstu HDP"

Inteligentní konektivita začíná mít v souvislosti s umělou inteligencí (AI) významný dopad na digitální ekonomiku a díky tomu se blížíme k bodu zvratu v digitální transformaci. Tvrdí to zpráva Huawei Global...
více »


AI v bezpečnostních technologiích: Kamery a alarmy se spojí do platforem, říká CEO AngelCam Petr Ocásek"

Kamery a alarmy se spojí do platforem s umělou inteligencí, pulty centrální ochrany to však nenahradí – budou žít v symbióze, říká Petr Ocásek
více »


Související články


Tagy

umělá inteligence strojové učení hluboké učení algoritmus zpětnovazebné učení metody počítačové vidění AI neuronové sítě

Komentáře