A mesterséges intelligencia drasztikusan növeli termelékenységünket, szintúgy a vállalati dominanciát és a gazdasági jólétet. Az MI megváltoztatja a munka és a szabadidő eltöltésének módját, és már igényt támaszt az identitására.
Kezdjünk bele pár alap adattal:
Mi is az Intelligencia? Határozzuk meg az intelligenciát, mielőtt rátérünk a mesterséges szóra. Az intelligencia a tanulás képessége. Érzékeink elnyelik az adatokat a körülöttünk lévő világról. Foghatunk néhány adatot, és koncepciókat tudunk levonni. Látjuk a fényt, érezzük a meleget és már is következtetünk a “nyár” fogalmára. Az intelligencia az adatokra épül. Amikor a gyerekek játszanak, végtelen sok visszacsatolásból, amit kapnak a felnőttek és az élettől tanulnak új képességeket. A számítógépeket is intelligensnek tekintjük, mivel azok tudnak számolni, koncepciókat kidolgozni, de ma már látni és beszélni. Az MI különösen gyümölcsöző területe az, hogy a gépek ugyanazokat az érzékszervi élményeket élvezzék, mint mi. Igen, a gépek képesek erre! Viszont hatalmas mennyiségű adatra van szükségük. Nyers erővel teszik, nem okossággal, ahogy az ember. Például egy macska képét úgy tudják felismerni, hogy a pixel adatokat apró lépésekre bontják és megismétlik ezt, újra meg újra, amíg utána egyből képesek nem lesznek felismerni. Itt van egy kulcs adat: az MI inkább az adatokra és az ismétlésekre hagyatkozik, és nem az érvelésre. A gépek matematikailag, nem vizuálisan ismerik fel a dolgokat.
Mi az MI?
Az MI olyan technológiák (gépek és programok) összessége, amelyek prediktív erővel és bizonyos fokú önálló tanulással rendelkeznek.
Az MI három építőelemből áll:
Az IMC Inc. cég felvázolja az alapvető technológiai trendeket
A világháló nem ingyenes
Betétfuttatással kapcsolatos aggályok enyhítése
Tömeges adatok
Gyors számítások
Intelligens algoritmusok
Az algoritmus olyan szabályok összessége, amelyet a probléma megoldása során be kell tartani. Az algoritmusokba betáplálható adatok mennyiségének sebessége fontosabb, mint az algoritmusok “okossága”.
Ez az 4 mesterséges intelligencia fejlesztés alakítja tovább a 2021 évet! Nézzük meg, hogy a pandémia ellenére milyen mérföldköveket ért el a mesterséges intelligencia:
1. Jön a teljesen automatizált vezetés és a robo-taxik bevezetése:
Csak a trend számít! Az autonóm vezetéstechnika 2020-ban tovább fejlődött, az auto iparág vezető cégei tesztelték a vezetőnélküli autókat, és megnyitották a robotaxi szolgáltatásokat Kína nagyvárosok nyilvánossága előtt. A teljesen automatizált vezetésre, amely lehetővé teszi a vezetést anélkül, hogy a fedélzetén emberi vezető lenne, szükség lesz, hogy el tudják indítani az autonóm vezetést.
Kínában az elmúlt évben Baidu elindította az Apollo Go Robotaxi szolgáltatást pár nagy városban: Changshában, Cangzhouban és Pekingben – beleértve a forgalmas kereskedelmi területeket is – Kínában egyedüli vállalatként elkezdve a robotaxi próbaüzemét.
Ezek a fejlesztések a Baidu folyamatos innovációjának eredményeként jöttek létre olyan mesterséges intelligencia rendszerek fejlesztése terén, amelyek komplex útviszonyok között biztonságosan irányíthatják a járművet, és megoldhatják a lehetséges kérdések többségét az úton, függetlenül az emberi vezetőtől.
2. Természetes nyelvű modellek:
2020-ban a természetes nyelvi rendszerek jelentősen fejlettebbek voltak az emberi nyelv olyan aspektusainak feldolgozásában, mint az érzelem és a szándék, olyan nyelvet generálva, amely igazodik az emberi beszéd- és írási mintákhoz, sőt vizuális megértés is, ami azt jelenti, hogy képes kifejezni a kép megértését a nyelv segítségével. Ezek a természetes nyelvű modellek pontosabb keresési eredményeket, kifinomultabb csevegőrobotokat és virtuális asszisztenseket szolgáltatnak, amelyek jobb felhasználói élményhez vezetnek, és értéket teremtenek a vállalkozások számára.
3. Kvantumszámítás
A kvantumszámítás jelentős előrelépést tett 2020-ban, beleértve a Jiuzhang számítógép kvantumfölényének elérését. Ez jelentőséggel bír az AI számára, mivel a kvantumszámítás képes feltölteni az AI alkalmazásokat a bináris alapú klasszikus számítógépekhez képest. Például kvantumszámítást lehetne használni egy generatív gépi tanulási modell futtatására nagyobb adatkészleten keresztül, mint amennyit egy klasszikus számítógép feldolgozni képes, így a modell pontosabbá és hasznosabbá válik a valós körülmények között. Az olyan fejlett technológiák, mint a mély tanulási algoritmusok, szintén egyre kritikusabb szerepet játszanak a kvantumszámítástechnika kutatásának fejlesztésében.
4. AI chipek
Az AI hardver tovább fejlődött 2020-ban, számos speciális feladatokra szabott AI chip bevezetésével. Míg egy hétköznapi processzor képes támogatni a mesterséges intelligencia-feladatokat, az AI-specifikus processzorok bizonyos rendszerekkel módosulnak, amelyek optimalizálhatják a teljesítményt olyan feladatokhoz, mint a mély tanulás. Amint az AI-alkalmazások szélesebb körben elterjednek, a teljesítmény bármilyen növekedése vagy a költségek csökkenése nagyobb értéket nyithat azoknak a vállalatoknak, amelyek a kereskedelmi felhőszolgáltatások adatközpontjainak széles hálózatát működtetik, és megkönnyítheti a vállalat belső működését.
