Conţinut
Jillian este interesată de informatică încă din al doilea an de liceu. I se pare AI fascinantă, chiar dacă matematica o împiedică.
În epoca în plină dezvoltare a tehnologiei, AI a devenit un cuvânt cheie printre guru-urile de marketing digital, apărând în campaniile publicitare ca mijloc de îmbunătățire a imaginilor mărcilor. Dar IA pe care o folosim în fiecare zi nu este la fel de ostentativă - mulți dintre noi nu o observăm deloc. În această piesă, enumer câteva aplicații comune ale AI.
- Camere foto
- Telefoane
- Rețele sociale
- Jocuri video
1. Camere foto
De la începutul rețelei neuronale, instruirea computerelor pentru a recunoaște vorbirea umană a reprezentat o provocare pentru inginerii de software din domeniul inteligenței artificiale. Limbajul uman este, la urma urmei, extrem de complex: numai engleza conține 44 de sunete unice sau foneme, care pot fi combinate în moduri aproape nesfârșite. Adăugați o variație naturală a modelelor de vorbire individuală la mixare și veți ajunge la un set masiv de octeți potențiali de sunet pentru a analiza. În timp ce face acest lucru nu este imposibil, necesită o cantitate mare de calcul, pe care majoritatea organizațiilor le lipsesc pur și simplu mijloacele pentru a le dobândi.
Deși provocarea realizării recunoașterii limbajului pe computer este dificilă din motivul enumerat mai sus (și pentru câteva altele nu voi intra în detaliu în acest articol), dezvoltatorii de software au folosit o varietate de trucuri inteligente pentru a produce instrumente care pot clasifica vorbirea umană cu o precizie trecătoare. Pe măsură ce aceste instrumente au devenit mai raționale, companiile de tehnologie au început să caute modalități de a le integra cu produsele lor.
Asta ne aduce la GoPro. De la dezvoltarea sa în 2004 ca o cameră personală pentru pasionații de sporturi extreme, dispozitivul a suferit o lungă serie de îmbunătățiri. Una dintre cele mai recente modificări - și cea care implică AI - este suportul adăugat pentru comenzile vocale, cum ar fi „Începeți videoclipul” și „Faceți o fotografie”. Pentru a analiza aceste comenzi, dispozitivul GoPro implementează un algoritm de învățare automată care știe cum să asocieze sunetele cu cuvintele, mult în modul în care smartphone-urile implementează software de recunoaștere vocală pentru a ajuta asistenții personali precum Cortana și Siri.
Cu toate acestea, GoPro cu greu a încolțit piața camerelor care funcționează cu AI. Se confruntă cu o concurență puternică din partea Google, a cărei cameră homonimă Clips oferă o serie de funcții încorporate conduse de algoritmi de învățare automată.
Dacă doriți să aflați mai multe despre modul în care au fost construiți și instruiți acești algoritmi, consultați articolul Aseem Agarwala pe această temă. Este într-adevăr o lectură fascinantă pentru oricine este interesat de intersecția dintre fotografie și inteligența artificială.
2. E-mail
E-mailul a existat într-o anumită formă încă din anii 1970, dar abia de curând furnizorii au început să-și dea seama că potențialul învățare automată trebuie să-și îmbunătățească serviciile.
Chiar anul trecut, de exemplu, Google a lansat Smart Compose, un plugin pentru Gmail care evaluează propozițiile pe măsură ce sunt tastate și sugerează modalități de a le completa în timp real.
Pentru a da un exemplu despre modul în care funcționează serviciul, imaginați-vă să vă porniți contul Gmail și să începeți un e-mail către șeful dvs. cu următoarea frază:
„Am vrut să te întreb despre ...”
Obținerea sensului suprem al propoziției pe care o formează această frază este dificilă chiar și pentru un om: există o gamă aproape infinită de lucruri despre care ai putea dori să-l întrebi pe șeful tău și să încerci să ghiciți care este acesta prin selecții aleatorii în majoritate de ori până la un efort irosit.
Iată unde intervine AI. La fel ca oamenii folosesc indicii contextuale pentru a prezice ce vor spune alții, au fost dezvoltați algoritmi de învățare automată care adună astfel de indicii din subiectul unui e-mail și le folosesc pentru a intui ceea ce cel mai probabil vrea să spună scriitorul în continuare. În exemplul de mai sus, este posibil să fi scris „Incidentul de ieri“, caz în care Google Compose ar putea completa expresia pe care ați scris-o astfel:
„Am vrut să te întreb ieri despre incident.”
Desigur, mai sunt multe, dar vă voi îndruma către experții de pe blogul AI al Google pentru moment. Explicația lor este mult mai detaliată decât aș putea spera să pun într-un singur articol.
3. Telefoane
Când iPhone 4S a debutat în 2011, una dintre cele mai strălucitoare caracteristici noi a fost Siri, un asistent personal încorporat cu care puteai interfața în timp real.
Lansat inițial ca aplicație independentă, Siri a fost dezvoltat în 2010 de Centrul Internațional de Inteligență Artificială SRI, o organizație de cercetare cu sediul în California. În termen de două luni de la lansare, programul a fost achiziționat de Apple, după care a devenit o componentă dedicată a software-ului iOS.
Siri se bazează pe o varietate de tehnici de învățare automată pentru a interpreta vorbirea utilizatorilor în timp real, permițându-i să îndeplinească sarcini la fel de simple precum verificarea vremii către cele la fel de complicate precum transmiterea de bani către o altă persoană prin Apple Pay.
Deși recenziile inițiale ale software-ului au fost critice, iar unii susțin până în prezent că Siri nu are „inovație” în comparație cu alți asistenți virtuali, utilitatea ei nu poate fi negată. Chiar dacă starea sa actuală pare rigidă, faptul că AI este capabilă să mapeze fraze specifice la acțiuni arată cât de departe a avansat înțelegerea noastră despre recunoașterea computerizată a limbajului.
Pe lângă faptul că ajută asistenții virtuali, învățarea automată ajută la optimizarea fotografiilor pe care le faceți cu camera încorporată a telefonului. Deoarece software-ul AI este atât de bun în detectarea nuanțelor de lumină, nuanță, saturație și contrast (doar pentru a numi câteva), poate detecta automat dacă o imagine în cadru este sau nu o imagine perfectă. Dacă ceva lipsește, software-ul îl poate corecta împingând setările în direcția opusă - aducând luminozitatea într-o cameră întunecată, de exemplu. Rezultatul, în general, este o imagine mai bună - nu sunt necesare acreditări de fotografie.
4. Rețele sociale
Rețelele sociale sunt peste tot și, pe măsură ce mai mulți oameni se alătură site-urilor precum Instagram și Twitter cu scopul de a găsi conținut de calitate publicat de membrii comunității, valoarea utilizării învățării automate pentru a optimiza livrarea conținutului devine ușor evidentă.
Dacă folosiți rețelele de socializare în mod regulat, probabil că sunteți familiarizat cu conceptul de flux de știri, o afișare ordonată a „postărilor”, de la videoclipuri cu lansări de rachete la fotografii cu cea mai recentă călătorie de afaceri a tatălui dvs. În calitate de consumator, aveți de ales fie să interacționați cu o postare, fie să derulați pe lângă aceasta, repetând procesul până când părăsiți site-ul.
”The idee de bază cu fluxuri de știri ”, spune Abinhav Sharma, un dezvoltator de produse pentru site-ul de socializare Quora,„ este să folosiți ML pe comportamentul trecut pentru a prezice probabilitățile de acțiune pentru a determina cele mai atrăgătoare povești și a le pune pe deasupra. ”
Pe scurt, postările pe care le vedeți imediat după conectarea la contul dvs. Facebook, Twitter sau Instagram nu există întâmplător, ci ca rezultat al propriilor acțiuni. Fiecare clic, comentariu și partajare pe care îl faceți astăzi influențează conținutul pe care îl veți vedea mâine, un ciclu de auto-perpetuare care, în cazul ideal, oferă o cantitate constantă de suporturi bogate și atractive pentru consumul dvs.
5. Jocuri video
Gândește-te la ultimul joc video pe care l-ai jucat. A fost un RPG? Un MMO? Un platformer? Indiferent de genul său, jocul avea probabil personaje non-jucătoare (NPC-uri) cu care ați putea interacționa pentru a vă influența progresul prin poveste - o Goomba în Super Mario Brothers, de exemplu.
Este posibil să nu pară evident în timp ce jucați împotriva lor, dar acele NPC-uri funcționau pe unul dintre mai mulți algoritmi de învățare automată, cântărind deciziile cu un set de rezultate potențiale pentru a determina cea mai bună acțiune pe care să o luați împotriva voastră.
Inteligența artificială a stat la baza dezvoltării jocurilor video încă din 1939, când un bot optimizat pentru a juca jocul Nim a câștigat nouăzeci la sută din meciurile sale împotriva jucătorilor umani la Târgul Mondial din New York. În deceniile care au urmat, Arthur Lee Samuel și Alan Turing au scris roboți similari pentru dame și, respectiv, pentru șah, ambele programe punând în aplicare o decizie educată. (Samuel, de fapt, a inventat termenul „învățare automată” pentru a descrie acest proces.) Deși ambele programe au fost îmbunătățite încă de la concepția lor originală și ar fi considerate astăzi implementări destul de grosolane ale inteligenței artificiale, au pus bazele unei linii durabile. de studiu în domeniul informaticii.
Astăzi, veți găsi o formă de inteligență artificială în aproape orice joc video de pe piață, de la RPGMMO-uri la jocuri de strategie în timp real precum Starcraft II. Este ceea ce îi determină pe inamici să se acopere atunci când începeți să trageți asupra lor - și să vă apropiați de un atac atunci când apărarea dvs. este coborâtă. Face jocul împotriva unui computer interesant și, într-o anumită măsură, imprevizibil, ceea ce îți dorești atunci când scopul este de a imita experiența de a juca împotriva unui om.
În ultimii doi ani, progresele în tehnologia învățării automate i-au determinat pe cercetători să dezvolte roboți cu abilități care se învecinează cu inimaginabilul. Unul, proiectat de un grup de la OpenAI, o organizație de cercetare non-profit fondată de Elon Musk, printre altele, a învins o echipă de jucători profesioniști Dota doi la unu în timpul unui meci de expoziție organizat cu două săptămâni înainte de turneul mondial anual al jocului. Victoria a determinat o furtună de mediatizare și a stârnit sentimente, de la admirație la incertitudine, dar când s-a instalat praful, un lucru a fost clar: AI s-a dovedit capabilă să analizeze și să răspundă la situații din joc care reflectau complexitatea lumii reale. .
„Speranța”, spun dezvoltatorii robotului, „este că sistemele care rezolvă jocuri video complexe vor fi extrem de generale, cu aplicații în afara jocurilor”.
Numai timpul poate spune cum vor arăta acele aplicații, dar cu ceea ce am văzut până acum, acestea vor fi impresionante.
