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

ONLINE SPECIÁL: AI v boji proti bezpečnostním hrozbám"

JAK NA TO, když chceme automatizaci a strojové učení použít v IT bezpečnosti.
více »


Umělá inteligence začíná pomáhat s diagnózou Alzheimera"

Vývojáři z IBM vyvíjejí systém, který na základě analýzy řeči dokáže rozpoznat riziko propuknutí Alzheimerovy choroby.
více »


Čtení mysli? Jednou možná, ukazuje finský startup"

V současnosti je čtení mysli věc zhola nemožná – klíčové slovo je ale ono „v současnosti“.
více »


AI dokáže odhalit zdánlivě perfektní deepfake videa - zatím"

Deepfake videa jsou dezinformačním nebezpečím, s jakým se lidstvo dosud nemuselo potýkat. Umělá inteligence bude nejlepším nástrojem v boji proti nim.
více »


VMware a Nvidia nasadí společně umělou inteligenci do hybridních cloudů"

Obě společnosti nabídnou ucelenou podnikovou platformu pro AI a novou architekturu pro datová centra, cloud a okrajová prostředí na podporu stávajících aplikací i aplikací příští generace.
více »


Související články


Tagy

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

Komentáře