Video: Najjaci nislija napravio aplikaciju za on line treniranje (Studeni 2024)
Umjetna inteligencija i strojno učenje su vruće teme na svakoj tehnološkoj konferenciji na koju odlazim, a nedavna DLD NYC konferencija nije bila iznimka.
Ramin Assadollahi iz ExB grupe, njemačke tvrtke koja se bavi kognitivnim računanjem u zdravstvu, usredotočio se na različite načine na koje nam nove računalne tehnike mogu pomoći da naučimo "kako liječiti softverom". Obraćajući se mnogim pojmovima koji se danas bave, napomenuo je da AI ne mora biti kognitivno računanje, kognitivno računanje ne mora biti strojno učenje, a veliki podaci u potpunosti su zasebno pitanje.
Assadollahi se usredotočio na načine na koje bi AI mogao poboljšati područje medicine. Napomenuo je da patolog koji pregledava podatke o tkivima obično vidi 200.000 uzoraka tijekom svog radnog vijeka, ali s dubokim učenjem i modernim grafičkim karticama računalni sustav može obraditi toliko u dva tjedna. Rekao je da sustav sa 100 uzoraka može biti dobar koliko i čovjek. Slično tome, rekao je, računalni sustav dnevno može gutati 28.000 tehničkih članaka, dok bi čovjek mogao čitati oko 4.000 takvih članaka u cijelom svom radnom vijeku.
Rekao je da bi AI koji bi mogao razumjeti pojedinačne stanice na molekularnoj razini mogao pomoći u dizajniranju boljih lijekova, a softver koji bi mogao pomoći u pronalaženju lijekova koji bi odgovarali drugima mogao bi biti spasitelj, jer nepovoljne interakcije lijekova ubijaju 100, 00 ljudi godišnje. Njegova tvrtka obraća se čitavom zdravstvenom kontinuumu - liječnicima, istraživačima, ljekarnicima i pacijentima - usredotočujući se na "razbijanje silosa". Sve u svemu, rekao je da AI neće uništiti posao jer broj ljudi koji su uključeni u skrb nege raste. To neće zamijeniti liječnika, rekao je, već će umjesto toga omogućiti liječniku da provede više vremena s pacijentima.
David Kenny, koji sada vodi Watson grupu za IBM, govorio je o velikim podacima i mogućnostima dubokog učenja u različitim aplikacijama. Kenny je bio direktor The Weather Company prije preuzimanja tvrtke IBM; to je najveći svjetski dobavljač vremenskih podataka. Kazao je da je TWC razvio aplikaciju namijenjenu za mapiranje atmosfere na način na koji je Google pokušao preslikati zemlju, koristeći kombinaciju IoT (Internet of Things) tehnologije, vremenske podatke i računalstvo u oblaku za prikupljanje vremenskih informacija na 2, 2 milijarde lokacija.
Na Watsonu, rekao je, zanimaju ga tri velika područja za algoritme i softver: ljudska interakcija, poput vida, vida i govora; duboko učenje i strojno učenje radi podržavanja takvih interakcija; i rasuđivanje. Rekao je da Watson uključuje tisuće ljudi diljem IBM-a, od istraživačkih laboratorija do prodaje i usluga.
Na neki način, rekao je Kenny, Watson se razlikuje od ostalih poduzeća koja ometaju rad jer zahtijeva puno znanja, a osnovane tvrtke koje imaju znanje mogu se brže povećati od startupa. Kazao je da se prevod i ljudska interakcija poboljšavaju, ali da i dalje ima načina da puno toga što ljudi koriste Watson stvara stvaranje "razgovornih" robota.
Kazao je da je razumijevanje razgovora bilo teško zbog različitih tonova, naglaska i nijansi koje ljudi koriste prilikom komunikacije. "Svakog mjeseca postaje sve bolje", rekao je, pri čemu softver koji se koristi za razumijevanje govora sad ima 6, 9 postotnu grešku, nižu od 10 posto prije tri mjeseca. Za usporedbu, rekao je, stopa ljudske pogreške iznosi 4 posto. Rekao je kako je optimističan da se softver može približiti stopi ljudske pogreške u roku od godinu dana.
Kenny tvrdi da IBM ima drugačiji pristup od konkurencije. Druge tvrtke često rade na centraliziranom AI-ju, ali IBM surađuje s nizom klijenata koji žele izgraditi vlastite privatne verzije Watsona, koristeći vlastito intelektualno vlasništvo ili "grafikone znanja". Primijetio je da 80 posto svjetskih podataka ne ide na Internet - stvari poput rentgenskih snimka, zdravstvenih kartona i bankovnih računa.
