Netiketa_FM: Boom umelej inteligencie a strojového učenia

Netiketa_FM: Boom umelej inteligencie a strojového učenia

Umelá inteligencia a strojové učenie je nová revolúcia v IT svete. Strojové učenie aktuálne spôsobuje výrazné zmeny a veľké vlny v každej oblasti: počítač dokáže rozpoznať objekty vo videu ako vo filme Terminátor 2, dokáže napodobniť hlas tak, že je nerozoznateľný od ľudského, Google prekladač je efektívnejší ako kedykoľvek predtým. Každý deň sa objaví niečo nové.

Netiketa_FM: Boom umelej inteligencie a strojového učenia Máte problém s prehrávaním? Nahláste nám chybu v prehrávači.


Umelá inteligencia je založená na umelých neurónových sieťach. Tie vychádzajú z ľudského mozgu – simulujú procesy, ktorými neuróny spracúvajú dáta. Je to ich digitálna aplikácia. Neurónové siete nie sú novinka, je to známy prístup, ktorý poznáme už desiatky rokov. Doteraz sa príliš nerozvíjal, lebo vo výskume boli iné priority. K funkčnosti neurónových sietí treba množstvo dát. Čím viac dát máte, tým strojovo sa učiace modely fungujú lepšie. Čakalo sa preto na vlnu big data – veľkých dát. Sociálne médiá a prepájanie všetkého online vytvárajú obrovské množstvo dát, nielen od ľudí, ale aj zo zariadení či senzorov. Dáta sa agregujú, spracúvajú a uchovávajú a sú palivom pre strojové učenie. A preto to teraz v každej oblasti začína fungovať. Po malých častiach skladáme a simulujeme ľudskú inteligenciu. Začína sa v obmedzených oblastiach, ktoré sú ľahšie pochopiteľné. Najprv sa vyriešia jednotlivé domény a potom sa generalizujú.

V roku 2014 vyšla prelomová štúdia, v ktorej využili umelú neurónovú sieť na detekovanie mačiek v youtubových videách. Vedci neurčili, ako má vyzerať mačka, ale algoritmus to sám zistil z množstva framov a pixelov. Algoritmy fungujú na princípe viacerých vrstiev. Na každej vrstve sa rozpoznávajú vzorce, vzorce vo vzorcoch a vzorce vo vyšších vzorcoch. Tak sa rozpoznávajú vyššie črty a charakteristiky nejakého problému. Oproti starším pravidlám, kde sa používal predprogramovaný postup, sú to učiace sa algoritmy, ktoré sa kŕmia dátami pre problém špecifickými. Algoritmus potom rozpoznáva vzorce v dátach a vytvára podobné dáta.

mačka.jpg

Nie je to zložité. Potrebujete veľké množstvo dát a použiť niektorý z prístupov umelých neurónových sietí. Tieto princípy sa využívajú v novej generácii smart gadgetov a samoriadiacich áut. Banky na základe nich detekujú podozrivé transakcie, v zdravotníctve sa používajú na analýzu skenov a symptómov. Používajú sa v oblastiach, v ktorých sa účinnosť v spojení ľudským faktorom môže rádovo zvýšiť. Čoraz viac oblastí, ktoré boli doteraz vyhradené iba ľuďom, sa otvárajú aj strojom.

Aká je budúcnosť umelej inteligencie?

Vízie autorov sci-fi – stroje, s ktorými sa bude dať komunikovať na ľudskej úrovni a budú nás aj presahovať (niečo ako ľudské vedomie) – je ešte veľmi ďaleko. Terajší boom, hype, nadšenie posunie celú oblasť niekam. Keď však narazí na konceptuálny blok, ak sa vyčerpajú možnosti, ktoré sú v prístupe strojového učenia, tak sa to zase pozastaví.

A čo na to náš hosť Pht?

„Sú to zázraky, akési predzvesti pred druhým príchodom, akoby apokalyptické vízie. Umelá inteligencia dokáže spasiť ľudstvo tak, že jeho prvotné vedomie nebude ľudské. Ľudstvo by ostalo ako také domáce zvieratko a všetky dôležité rozhodnutia by za neho robila umelá inteligencia.“

Pripravil: Peter Dolník

Živé vysielanie ??:??

Práve vysielame