Написать нам
Категория: Тренды
09.01.2022

Перспективы и Будущее Машинного Обучения

Хотите машинное обучение в 2022?
Компания Merehead занимается веб разработкой. Свяжитесь с нами и получите бесплатную консультацию! Поговорить с Менеджером
Машинное обучение в 2022, капсульные сети и искусственный интеллект больше не являются предметом научной фантастики. Вместо этого они являются движущими силами в развитии миллиардных отраслей, таких, как автомобили с автономным управлением, медицинская диагностика и борьба с терроризмом. Тем не менее, каковы бы ни были области применения машинного обучения, есть определенные тренды в машинном обучении, на которые следует обратить внимание, особенно в 2022 году.

Что такое искусственный интеллект и машинное обучение?



Искусственный интеллект (ИИ) – это упрощенный процесс решения проблем для людей. Эта технология позволяет программному обеспечению выполнять задачи без явного участия специалиста. ИИ также включает нейронные сети и глубокое обучение. Машинное обучение – это приложение искусственного интеллекта (ИИ), которое дает возможность машинам получать доступ к данным и позволяет им учиться выполнять определенные задачи. ИИ использует алгоритмы и позволяет системам находить скрытые смыслы без постороннего вмешательства.

Почему так важны искусственный интеллект и машинное обучение?



Учитывая растущие объемы и разнообразие доступных данных, потребность в вычислительной обработке становится жизненно важной для получения важной информации. Такие крупные компании, как Google, Facebook и Twitter, используют искусственный интеллект и машинное обучение для своего будущего роста. Главный исполнительный директор (CEO) Google Сундар Пичаи сказал: «Я уверен, что Индия станет глобальным игроком в цифровой экономике». И все это по причине активного использования машинного обучения и искусственного интеллекта.



Сегодня, когда огромное количество данных становится все более доступным, машинное обучение начинает работать с облаком. Специалисты по обработке данных больше не будут явно настраивать код или управлять инфраструктурой. Искусственный интеллект и машинное обучение помогут системам масштабироваться для них, генерировать новые модели на ходу и предоставлять более быстрые и точные результаты. Системы станут самообучаемыми и будут совершенствоваться самостоятельно. Такой подход позволит решить многие проблемы в самых разных сферах человеческой деятельности. Рассмотрим основные мировые тенденции применения данных технологий.



Эти тенденции важны, поскольку они влияют на финансы, общество и даже судебную систему. Фактически многие мировые лидеры на сегодняшний день осознают, что человек, государство или нация, контролирующие ИИ и машинное обучение, будут управлять миром.



Гиперавтоматизацию уже можно назвать мега-тенденцией в области информационных технологий, как ее идентифицировал Gartner. Она представляет собой возможность автоматизировать практически все процессы, происходящие внутри компании. Пандемия ускорила принятие концепции, которую иначе называют «автоматизация цифровых процессов» и «интеллектуальная автоматизация процессов».



Машинное обучение и искусственный интеллект – ключевые сегменты и важные движущие силы гиперавтоматизации (наряду с различными инновациями, такими, как инструменты автоматизации процессов). Чтобы быть эффективной, гиперавтоматизация не может зависеть от статического упакованного программного обеспечения. Автоматизированные бизнес-процессы должны быть способны адаптироваться к меняющимся условиям и реагировать на внезапные обстоятельства. Кроме гиперавтоматизации полезно рассмотреть и другие тенденции, которые стремятся выйти на первый план уже в 2022 году.

Военная автономия



Машинное обучение дошло до того, что полностью автономные системы скоро будут управлять военными кораблями и даже базами. Посредством формирования поведенческих паттернов машинное обучение может оценить вероятность того, является ли приближающаяся сила дружелюбной или воинственной.



Фактически несколько оборудованных таким образом наземных транспортных средств будут полностью контролироваться обученными машинами до такой степени, что на самом деле потребуется лишь незначительный надзор со стороны человека. В этих случаях в машинном обучении задействованы системы искусственного интеллекта, чтобы робот-часовой на базе ИИ мог обнаруживать, оценивать и даже стрелять по угрозе на поражение. По мере повышения уровня комфорта ожидается рост числа и сложности автономных воинских частей.

Безопасность в доме



Системы домашней безопасности, основанные на искусственном интеллекте, не настолько распространены, чтобы быть в каждом доме, но их число постоянно растет. Например, определенные компоненты, такие, как умные замки, могут связываться с вашим смартфоном. Однако эти системы планируется заменить системами мониторинга, которые могут видеть ваш дом посредством видео, обнаруживать угрозу и уведомлять органы правопорядка.



Кроме того, прогнозируется, что совсем скоро, быть может и в 2022, системы машинного обучения объединят понятия домашней и личной безопасности, поскольку смогут предсказывать угрозу на основе интерпретации поведения, такого, как жестокое обращение или даже похищение.

«Машинное видение»



Машинное обучение часто ограничивалось математическими вычислениями, статистическим анализом и производительностью игр. Однако теперь системы машинного обучения способны правильно определять объекты реального мира. То, как эти объекты интерпретируются, зависит от конкретного использования робота или программного обеспечения, но система машинного обучения на основе зрения может идентифицировать такие вещи, как люди, животные или особенности местности. Следовательно, ИИ со зрением находится на пике своего развития – уже сейчас этому направлению уделяется большое внимание со стороны многих разработчиков. Как ожидается, эта способность искусственного интеллекта повлияет на обеспечение безопасности дома и пользователя, позволит усовершенствовать роботизированное вождение и добиться невероятных результатов в области здравоохранения.

Проникновение внутрь процесса машинного обучения



Многое из того, что выполняют системы машинного обучения, является трудно познаваемым на разных этапах процесса. Например, программы машинного обучения, которые развивают сверхчеловеческое мышление в различных играх, совершают действия, которые человек может описать, как непостижимые. Истинные причины и последовательность действий, предшествующие конечному результату, просто невозможно предвидеть, и реверс-инжиниринг таких решений практически невозможен. Проще говоря, люди обычно находятся в неведении, когда дело доходит до понимания того, как работает ИИ.



Это дает весомые основания опасаться результатов деятельности систем ИИ, так как сложно будет понять, когда процесс обучения вышел из-под контроля и искусственный интеллект развился настолько, что может превзойти человека в мышлении и других аспектах, которые свойственны только человеческому разуму. Но в 2022 году одной из главных тенденций машинного обучения, которая уже просматривается в мире, станет обеспечение прозрачности этого процесса.



В частности, уже изучаются возможные пути, которые программисты могут выбрать, чтобы сделать машинное обучение максимально контролируемым. Кроме того, машинное обучение кодируется таким образом, чтобы сделать алгоритмы более понятными. Наконец, прилагаются элементарные усилия по созданию отчета системы машинного обучения о процессе, лежащем в основе производительности.

Замещение людей роботизированными системами



Всем известно, что роботы, умные или глупые, берут на себя работу, связанную с повторяющимися действиями. Однако машинное обучение также сделало некоторые профессии белых воротничков подверженными угрозе вытеснения. Например, работа с рентгеновскими лучами – в этой сфере машинное обучение делает успехи, что даст возможность заместить работу рентгенологов искусственным интеллектом. Но здесь стоит учесть, что радиация достаточно опасна для здоровья и жизни, поэтому роботизация этой сферы имеет определенные преимущества.



Точно так же ожидается, что адвокаты будут вытеснены системами машинного обучения, способными предсказывать наилучшие пути к победе в судебном процессе. Этот тип искусственного интеллекта способен прогнозировать юридические стратегии, в настоящее время он контролируется партнерами, которые также содержат штат адвокатов на заработной плате. Однако по мере того, как партнеры привыкают к решениям, принимаемым ИИ, и искусственный интеллект становится более успешным в принятии юридических решений, прогнозируется сокращение количества рабочих мест для стажеров и юристов младшего уровня.



И это только малая часть профессий, которые в принципе могут быть полностью заменены системами искусственного интеллекта уже в 2022 году. Эта тенденция имеет как положительные аспекты, так и отрицательные, поскольку большое количество уже обученных и опытных сотрудников лишится рабочего места. Не меньше пострадают и новые специалисты, которые только закончат высшие учебные заведения – их не будут принимать на работу. Поэтому прежде, чем организовывать замещение людей, необходимо продумать, как занять освободившиеся кадры. Наиболее перспективной представляется переквалификация, поскольку с исчезновением одних профессий появятся другие, которые будут связаны с обслуживанием систем искусственного интеллекта.

«Интернет вещей»



Этим термином называют сеть, в рамках которой одни устройства могут подключаться к другим. Обычно это смарт-техника, или умная техника, которая имеет многофункциональный интерфейс. Тем не менее, концепция интеллектуального развития развивается в таком направлении,  что машинное обучение приводит к появлению так называемого Интернета вещей.



Например, некоторые компании разработали цифровых часовых, которые могут подслушивать людей через сотовые телефоны, телевизоры и динамики. Alexa и Siri – два таких часовых, и они характерны для Amazon и Apple соответственно. В более привычном виде – это программное обеспечение для голосовых запросов, голосовой помощник, который будет подключен к Интернету вещей.



В бытовом плане это будет выглядеть примерно так. Если у вас есть кофе-машина с искусственным интеллектом, вы можете попросить это «существо» приготовить вам кофе. Если вы едете в офис, вы можете попросить машину отвезти вас на работу. По мере развития машинного обучения сегментированные уже сейчас роботы-личности будут связаны и смогут общаться и обмениваться данными. Результатом станет общий часовой, который управляет многими рутинными задачами сегодняшнего дня.

Киборги и общее улучшение состояния здоровья



Все чаще появляются гаджеты, которые могут отслеживать наши биологические данные и соответствующим образом реагировать. Например, некоторые разработчики уже презентовали устройства, которые можно подключить к больным диабетом, и эти девайсы способны распознавать неполадки в работе систем организма и доставлять инсулин в автоматическом режиме.



Также искусственный интеллект используется, чтобы помочь расширить кругозор людей с помощью специальных очков. Многофункциональные приложения в смартфонах становятся все более распространенными, а интерфейс усовершенствованного компьютера с машинным обучением позволяет людям с параличом нижних конечностей полноценно взаимодействовать с компьютерными играми.



Хотя отрасль находится в зачаточном состоянии, уровень прогресса возрастает примерно вдвое каждый год. Уже в конце 2021 года Илон Маск планирует испытать мозговые имплантаты, которые напрямую связывают мозг с компьютерным программным обеспечением.







Ранее уже были проведены подобные опыты с обезьяной, при этом эксперимент завершился успешно, что и придало разработчикам уверенности в целесообразности продолжения развития данной технологии в отношении человека.

Гармоничная и настраиваемая дружба с ИИ



Технологии машинного обучения используется множеством розничных компаний, чтобы делать предложения потенциальным клиентам. Однако машинное обучение становится все более подходящим для удовлетворения текущих потребностей людей, желающих отвлечься или развлечься.



Например, сайт, как Netflix использует машинное обучение, чтобы понять, какие шоу нравятся людям. Сделать предложения по продажам – это одно. Совсем другое дело – делать предложения клиентам на лету, потому что предложения – это не столько инструмент продаж, сколько средство удовлетворения. Машинное обучение, на котором основывалась эта служба предложений, работало настолько хорошо, что помогло Netflix сэкономить более 1 млрд. долларов в виде упущенной выгоды из-за отмены подписки.



Этот вид взаимодействия в настоящее время пока еще является пассивным. Например, общение человека с системой основано на текстовом отображении информации, а способность ИИ настраиваться на личные предпочтения обеспечивается отслеживанием кликов на экране. Но тенденция активно исследуется разработчиками, поэтому можно быть уверенными, что вскоре общение с системами машинного обучения превратится в словесное взаимодействие, которое сделает ИИ более образным. По мере того, как машинное обучение становится более приспособленным к пониманию намерений и желаний людей в конкретных случаях, ИИ все меньше будет считаться инструментом продаж и все больше – цифровым другом.

Живое общение



Обработка естественной речи (NLP) находится на пике развития, в этой технологии разработчики добились впечатляющих успехов, позволяющих машинам создавать текстовую информацию на основе случайного начального ввода. Фактически одно такое решение NLP  может писать невероятно убедительные стихи, рассказы и новостные статьи. На 2022-24 г.г. планируется, что предстоящий прогресс приведет к созданию разговорного процесса, что позволит компаниям удовлетворять конкретные потребности клиентов, задавая вопросы о продуктах или услугах компании.
Написать нам
Имя*:
Email*:
Сообщение: