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.



Články z rubriky

Blíží se éra všudypřítomné inteligence, věří analytici z Deloitte"

Pokroky v hardwaru a softwaru umělé inteligence poháněných umělou inteligencí dávají růst množství chytrých zařízení, které dokáží rozpoznat a reagovat na vjemy zrakové, zvukové a další, a často...
více »


Red Hat: Klíčovými technologiemi pro rok 2019 budou umělá inteligence a strojové učení"

Společnost Red Hat ve své predikci poukazuje na technologie, které v tomto roce nejvíce ovlivní podnikové IT. Předpovídá, že rok 2019 bude revolučním především z pohledu automatizace bezpečnostních procesů,...
více »


Falešné fotografie jsou k nerozeznání od pravých: AI ukazuje své schopnosti"

Schopnosti umělé inteligence ještě zdaleka nejsou perfektní, nicméně vývoj pokračuje bleskovým tempem. Jak rychle si mnohdy ani neuvědomujeme.
více »


Evropa stále vede ve výzkumu umělé inteligence, ale Čína mocně dotahuje"

Zpráva z listopadu minulého roku analytické firmy Elsevier je vůči výzkumu a vývoji umělé inteligence na území Evropy dosti pozitivní.
více »


AI dokáže generovat věrohodné fake news, tvůrci se bojí zneužití"

Nezisková organizace OpenAI, která se věnuje vývoji umělé inteligence, a to obzvláště pro open source využití, omezila veřejně dostupnou verzi na AI založeného textového generátoru. Obává se, aby v nesprávných...
více »


Související články


Tagy

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

Komentáře