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

Chatboti ve zdravotnictví? Integrace jde pomalu, chybí peníze i pracovníci"

Digitalizace zdravotnictví postupuje pomalu, bohužel v Česku je tento stav znásoben nedostatkem personálu i financí.
více »


Umělá inteligence slibuje růst rostlin i v pouštních oblastech"

Klimatická změna silně ovlivňuje naši schopnost pěstovat potraviny. Řešením by mohly být počítačem kontrolované farmy.
více »


Neuralink Elona Muska chce léčit Parkinsona a Alzheimera pomocí BCI čipů"

Jeden z méně známých startupů extravagantního miliardáře a investora Elona Muska je Neuralink: Firma, která se zabývá BCI čipy.
více »


Vědci vytrénovali algoritmus hlubokého učení k identifikaci operátorů ilegálních dronů"

Malé bezpilotní letouny jsou mezi lidmi stále populárnější. To ale bohužel vede i k jejich potenciálnímu zneužití v rukou zločinců, podvodníků nebo, v nejhorším případě, teroristů.
více »


Okamžitá monetizace videí pomocí umělé inteligence"

Česká firma se slovenským vedením, Cinnamon, se zabývá monetizací videí, textu a obrazu za uživatelem reálně shlédnutý obsah.
více »


Související články


Tagy

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

Komentáře