“ози сайт използва бисквитки (cookies). јко желаете можете да научите повече тук. –азбрах
IDG  •  PC World  •  Computerworld  •  CIO  •  CFO  •  Networkworld  •  ƒискусии  •   ариерна зона  •  —ъбити€
COMPUTERWORLD | –оботи
27 дек
2016
 
 

»зкуствени€т интелект излезе от лабораториите и стигна до бизнеса

»нструментите с вграден изкуствен интелект вече са на разположение на фирмите, но компютрите все още н€мат чувства. ƒокога ли?

3495 прочитани€, 0 коментара

Ќе тр€бва да се опитваме да правим човекоподобни компютри. ѕросто те не харесват това. “ази шега датира поне от 1997 г., когато Deep Blue на IBM победи световни€ шампион по шахмат √ари  аспаров, но дори след големите постижени€ в областта на изкуствени€ интелект (AI) все още сме далеч от времето, когато ще се тревожим от чувствата на машините.

»нструментите с вграден изкуствен интелект вече са на разположение на фирмите, но компютрите все още н€мат чувства. ƒокога ли?

ѕрочетете още: Athlon ще превърне “ютюневата фабрика в —офи€ в инкубатор за иновации

 омпютрите могат да анализират изречени€та, с които се израз€ваме в социалните мрежи, да проектират изражени€ на лицата на роботи, за да ни накарат да в€рваме, че те са щастливи или €досани, но н€ма нито един в€рващ, че те „имат“ чувства, които да израз€ват.

¬ други области на изкуствени€ интелект има съществени подобрени€ през последните 12 месеца и при хардуера, и при софтуера.

Deep Blue бе шахматен противник от световна класа и също не злорадства, когато печели, или не се обижда, когато губи.

ƒо тази година, когато компютър замести човека в друга игра – китайската √о. ѕрез март т.г. AlphaGo, разработена от поделението DeepMind на Google, победи Ћий —едол, най-силни€ играч на √о с 4:1 в турнир от 5 мача.

“айното оръжие на AlphaGo бе техника, наречена усилено изучаване, чрез ко€то програма изчисл€ва сама кои действи€ ще € приближат до целта, след това подсилва това поведение без да има нужда да бъде посъветвана от човек, чийто стъпки са правилни. “ова означава, че т€ може да играе последователно срещу себе си и постепенно да научава кои стратегии ще се наложат.

“ехники за усилено изучаване са налице от десетилети€, но едва напоследък компютрите се сдобиха с достатъчно изчислителна мощ (да тестват всеки възможен път) и памет (за да запомн€т стъпките, които ги вод€т до целта), за да игра€т на високо ниво в игра като √о.

ѕо-добре работещи€т хардуер също придвижи напред и изкуствени€ интелект. ѕрез май Google разкри сво€ чип TPU (Tensor Processing Unit), хардуерен ускорител за нейни€ алгоритъм за задълбочено учене TensorFlow. »нтегрална схема ASIC може да изпълн€ва всички типове изчислени€, използ­вани при машинното учене, много по-бързо и с по-малко изчислителна мощ от всеки GPU процесор, а Google инсталира н€колко хил€ди подобни схеми в сървърни шкафове в слотовете, предвидени за твърди дискове.

„ипът TPU бе едно от нещата, които направиха толкова бърза AlphaGo, но Google използа чипа и за ускор€ване на картографските и навигационни функции в Street View и подобри резултатите от търсенето с нов AI инструмент, наречен RankBrain.

Google пази чипа TPU само за себе си засега, но други също реализират хардуер, настроен за приложени€ на изкуствен интелект. Microsoft например снабди н€кои свои сървъри Azure с FPGA схеми, за да ускори функции за машинно обучение, а IBM се е насочила към подобни приложени€ чрез гамата сървъри PowerAI, които използват специален хардуер за свързване на нейните процесори Power CPU с графичните чипове GPU на Nvidia.

«а фирмите, които искат да разгърнат върхови AI технологии без да разработват всичко от нулата, лесни€т достъп до високопроизводителен хардуер е вид начало, но той не е достатъчен. ќблачните оператори го осъзнават и вече предлагат AI софтуер като услуга. Amazon Web Services и Microsoft's Azure добавиха API интерфейси за машинно обучение, а IBM изгражда ц€ла бизнес сфера, свързана с облачни€ достъп до нейни€ Watson AI.

‘актът, че тези хардуерни и софтуерни инструменти са облачно базирани, помага на AI системите и по друг начин.

ƒа успееш да съхраниш и да обработиш огромни количества данни е полезно само за изкуствен интелект, който има достъп до огромни бази данни, от които да се учи – такива данни се събират и предостав€т от облачни услуги, например информаци€ за времето, за доставките на пощи, за€вките за таксиметрови превози или туит съобщени€ на потребители.

ƒостъп до всички тези сурови данни вместо до избрано подмножество, обработено и надписано от хора, което бе възможно с предишното поколение изкуствен интелект, е един от основните фактори за преобразуване на проучвани€та в тази област през следващите 100 години, според доклад на —танфордски€ университет.

» макар че компютрите наблюдават всичко, което вършим, онлайн или офлайн, ще им бъде трудно да се научат да работ€т сами с нас.  омпютрите не чувстват нищо. «асега.

IDG News Service

Ќј…-Ќќ¬» Ќј…-„≈“≈Ќ» ѕ–≈ѕќ–Џ„јЌ»
‘ирмите представ€т

—лайдшоу
»Ќ“≈–¬ё
“од јнглин, Progress:  —офи€ има страхотна общност от софтуерни разработчици“од јнглин, Progress: —офи€ има страхотна общност от софтуерни разработчици

 онференци€та DevReach се завръща в —офи€, има месец до събитието, а всички билети вече са разпродадени, коментира главни€т евангелист на Progress.

ѕ–»Ћќ∆≈Ќ»я
јЌ ≈“ј

 акво мислите за FireFox OS?

»нформаци€ за ¬ас