NộI Dung
- Chơi trò chơi và hơn thế nữa
- Chính xác hơn trong điều trị ung thư
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Tiến bộ trong khoa học thần kinh
- Tiếp thị AI và Cá nhân hóa
- Giao diện hàng ngày
- Kinh doanh thông minh
Nguồn: Agsandrew / Dreamstime.com
Lấy đi:
Các dạng AI mới sẽ (và đã bắt đầu) thay đổi cuộc sống của chúng ta theo một số cách rất thú vị.
Chúng tôi biết rằng thế giới của chúng ta đang thay đổi nhanh chóng - nhưng có rất nhiều tiến bộ công nghệ cụ thể mà bạn có thể không nghe nhiều về báo chí hoặc trên TV, tuy nhiên vẫn có tác động mạnh mẽ đến cuộc sống của chúng ta.
Một số trong những câu chuyện mới lớn này có liên quan đến mạng lưới thần kinh nhân tạo - một hiện tượng tương đối mới trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo, mà điều khiển tất cả các tiến bộ trong nhiều lĩnh vực, từ giải trí đến y học.
Mạng lưới thần kinh nhân tạo dựa trên ý tưởng rằng các công nghệ có thể mô hình hóa công việc sinh học của não người, sử dụng các đơn vị nhỏ tương ứng với các nơ-ron thần kinh của con người và các nhóm nơ-ron thần kinh, để tạo ra kết quả dựa trên đầu vào.
Ý tưởng về mạng lưới thần kinh nhân tạo dựa trên triết lý của chủ nghĩa kết nối Hồi giáo xuất hiện vào những năm 1940 và đưa ra giả thuyết về số lượng lớn các đơn vị thần kinh hợp tác có thể tác động đến hành vi và nhận thức tổng thể. Một cách khác để nói rằng là con người, chúng ta đã khám phá ra rằng chúng ta có thể xây dựng các mô hình tốt hơn bằng cách kết hợp nhiều tế bào thần kinh nhân tạo này và khiến chúng hoạt động cùng nhau theo những cách rất giống với quá trình suy nghĩ sinh học của chính chúng ta.
Vậy mạng nhân tạo mang đến bàn là gì? Rất nhiều, thực sự. Mặc dù chúng không phải là một tên hộ gia đình, hoặc một thương hiệu quen thuộc, hoặc thậm chí là một phần chính của chương trình tiểu học hoặc trung học, làm việc trên các mạng lưới thần kinh nhân tạo đang trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực. (Tìm hiểu thêm về các mốc quan trọng trong lịch sử điện toán và AI với Từ Ada Lovelace đến Deep Learning.)
Chơi trò chơi và hơn thế nữa
Có thể bạn đã nghe gần đây rằng một máy tính có thể đánh bại một người chơi trong trò chơi Trò chơi cờ vây, một trò chơi phức tạp hơn đáng kể so với cờ vua. Rất nhiều người trong chúng ta hiểu một cách trực giác đây là một bước tiến khác trên con đường hướng tới trí thông minh nhân tạo mạnh mẽ hơn - chúng ta đã học về sự vượt trội của máy tính chơi cờ trở lại vào những năm 1990, vì vậy đây có vẻ như là một tiến bộ hợp lý.
Sự xuất hiện của các thực thể trí tuệ nhân tạo, được hỗ trợ bởi các mạng thần kinh nhân tạo, có thể đánh bại con người tại Go rất có ý nghĩa - nhưng điều bạn có thể không biết là IBM, một công ty đóng góp cho chế độ chơi trò chơi mới nổi này, cũng đang thử nghiệm cơ bản mới Các kỹ thuật AI sẽ làm cho các mạng thần kinh nhân tạo có khả năng hơn và nhanh hơn rất nhiều. Tin tức đã giảm vào tháng trước rằng IBM sẽ giảm 240 triệu đô la trong một dự án chung với MIT, tăng gấp đôi sức mạnh của ANN và các công nghệ liên quan để tiến xa hơn bao giờ hết.
Chính xác hơn trong điều trị ung thư
Ung thư là một trong những căn bệnh đáng lo ngại nhất trong từ vựng y học phương Tây - nhưng hiện nay, các loại nghiên cứu ung thư rất mới đang được hỗ trợ bởi các mạng lưới thần kinh nhân tạo khi các nhà khoa học tiến gần đến các phương pháp mới để điều trị nhiều loại khối u khác nhau.
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Một trong những cách thiết yếu nhất mà mạng lưới thần kinh nhân tạo đang giúp chẩn đoán và điều trị ung thư vú, tuyến tiền liệt, phổi và các loại ung thư khác là với khả năng sử dụng bộ dữ liệu lớn và xác định con đường phía trước - cho dù đó là phân loại các trường hợp ung thư hoặc làm việc với dữ liệu liên quan đến biểu hiện gen, một loạt các phương pháp điều trị ung thư mới sử dụng những hiểu biết có nguồn gốc từ AI để cố gắng cứu sống.
Tiến bộ trong khoa học thần kinh
Mạng lưới thần kinh nhân tạo không chỉ hữu ích trong nghiên cứu ung thư - các nguyên tắc tương tự có thể lấy tất cả các loại dữ liệu lâm sàng và tinh chỉnh nó thành các dạng có thể hành động hơn.
Nhưng có một mối quan hệ đặc biệt giữa mạng lưới thần kinh nhân tạo và khoa học thần kinh - bởi vì ngay cả khi chúng ta kết hợp các khối xây dựng này mô phỏng bộ não của con người, chúng ta đang tìm hiểu thêm về cách thức hoạt động của bộ não con người - hỗ trợ các cơ sở hiện đại mới phục vụ bệnh nhân theo những cách mới.
Khi các nhà khoa học đi vào và tạo ra các hệ thống ANN, họ đang xem xét cách các nơ-ron bắn xung quanh các khớp thần kinh. Họ đang nhóm và phân loại các mạng lưới thần kinh tạo nên các bộ phận của bộ não con người. Theo từng phần, họ đang làm việc hướng tới mục tiêu tổng thể là nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tiên tiến - để mô phỏng đầy đủ hơn công việc của bộ não sinh học, và biến những kết quả đó thành một thứ trông rất giống suy nghĩ của con người bắt nguồn từ công nghệ tự trị. Khi mọi người sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo, họ sẽ tìm hiểu thêm về những gì xảy ra trong não, điều gì xảy ra khi chúng ta mơ, điều gì xảy ra khi ai đó bị đột quỵ - và tất cả những điều này sẽ thúc đẩy sự mở rộng trong các lĩnh vực khác nhau của khoa học thần kinh. Khi chúng tôi phát triển AI, chúng tôi cũng phát triển sự hiểu biết về bản thân.
Tiếp thị AI và Cá nhân hóa
Một bước đột phá khác được hỗ trợ bởi các mạng lưới thần kinh nhân tạo là khả năng kỳ lạ của các nhà tiếp thị để tìm ra những gì một người tiêu dùng nhất định muốn và cần.
Bạn có thể đã gặp loại điều này trong công cụ đề xuất trang web, trên nguồn cấp dữ liệu Pandora của bạn hoặc ở nơi khác. Bạn thấy quảng cáo được nhắm mục tiêu đến mức chúng có vẻ đáng sợ - bạn có được thông tin về những điều bạn có thể muốn hoặc quan tâm, nhưng bạn chưa bao giờ nói với ai về điều đó. Tất cả những điều này thường được điều khiển bởi các mạng thần kinh nhân tạo và các thuật toán học máy có thể tự tạo kết nối, thay vì được điều khiển bởi những người ra quyết định của con người. Độ chính xác của chúng là kỳ lạ, và nó sẽ trở nên tốt hơn khi thời gian trôi qua. (Tìm hiểu thêm về cách Hệ thống khuyến nghị là cách chúng tôi mua sắm trực tuyến.)
Giao diện hàng ngày
Đây là một cách thú vị để suy nghĩ về những đột phá mà các nhà khoa học đang tạo ra với mạng lưới thần kinh nhân tạo - một bài viết từ Gizmodo nói về cách chúng ta thấy kết quả của ANNs chơi mỗi ngày trên internet - một trong những điều quan trọng mà bài báo này chỉ ra là rằng một trong những biên giới hứa hẹn nhất của việc sử dụng mạng thần kinh nhân tạo là nhận dạng hình ảnh.
Khi sử dụng sớm các công cụ trí tuệ nhân tạo này, các nhà khoa học đã tìm ra cách giúp máy tính nhận ra hình ảnh của mọi thứ từ mèo đến khuôn mặt của con người. Và điều đó đã được áp dụng theo nhiều cách - trên nền tảng nhắn tin của bạn, trong hồ sơ của bạn và thậm chí, có thể, tại sân bay địa phương của bạn.
Lĩnh vực sinh trắc học đã thu được rất nhiều từ ý tưởng rằng bạn có thể sử dụng nhận dạng hình ảnh để xác định một cá nhân. Và, tất nhiên, tiếp thị cũng đạt được từ nhận dạng hình ảnh, giúp kết hợp những kết nối đó sẽ thu hút người dùng. Nhưng ở cấp độ rộng hơn, việc có thể khai thác hình ảnh để lấy dữ liệu có tất cả các loại ứng dụng hữu ích - vì vậy, đến một lúc nào đó, chúng ta sẽ không truyền tải từ ngữ vào máy tính nữa - chúng ta sẽ có thể cung cấp cho chúng hình ảnh cho họ thấy bất cứ điều gì chúng tôi đang cố gắng truyền tải - và như mọi người đều biết, một bức tranh đáng giá 1.000 từ.
Một điểm thú vị khác từ tác phẩm Gizmodo là xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng là một sản phẩm của công việc ANN. Chúng tôi đã sử dụng điều đó trong một thời gian, cho dù đó là với Siri hoặc các công cụ chính tả hoặc một số hình thức khác; những cách mà máy tính phá vỡ ngữ âm và chuyển đổi chúng có liên quan nhiều đến việc nghiên cứu sớm vào mạng lưới thần kinh nhân tạo.
Kinh doanh thông minh
Bên cạnh việc có thể xác định khách hàng cá nhân và mổ xẻ thông tin cá nhân của họ cho mục đích tiếp thị, các doanh nghiệp cũng đang sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo và học máy theo những cách rất quan trọng khác.
Một doanh nghiệp là một sinh vật - và bất kỳ doanh nghiệp nào có quy mô đáng kể sẽ cần rất nhiều định hướng, cả ngày này qua ngày khác và trong dài hạn.
Ngay khi phần mềm trở nên đủ tiên tiến, đủ tiên tiến, các nhà cung cấp bắt đầu xây dựng các nền tảng phần mềm doanh nghiệp khác nhau để giúp các doanh nghiệp tự động hóa mọi thứ mà họ từng làm bằng tay. Salesforce tự động tăng sức mạnh của đội ngũ bán hàng thông qua công nghệ. Các công cụ quản lý quan hệ khách hàng giúp thúc đẩy các kết nối tốt hơn đến đối tượng mục tiêu. Công cụ quản lý chuỗi cung ứng có được các nguyên liệu thô cần thiết vào các địa điểm kinh doanh. Và các công cụ kinh doanh thông minh nói chung lấy tất cả dữ liệu thô và biến nó thành các báo cáo hành động mà các giám đốc điều hành có thể sử dụng.
Thay vì đi bộ qua các cơ sở và cố gắng tưởng tượng những gì sẽ xảy ra trong tương lai, các nhà lãnh đạo ngày nay đang ngày càng nhìn vào bảng điều khiển trực quan và thấy rõ những gì họ cần làm để làm cho doanh nghiệp hoạt động tốt hơn. Tất cả sự minh bạch đó, một lần nữa, dựa vào các mạng thần kinh nhân tạo - và các công cụ học máy và học sâu - áp dụng cho các công cụ phân tích này đang cho chúng ta kiến thức mà chúng ta cần theo cách mô phỏng suy nghĩ rất quan trọng của con người.
Tất cả những đột phá này chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Một cuộc cách mạng đang đến - một sự thay đổi lớn trên biển theo cách chúng ta tương tác với công nghệ. Các robot và máy tính thông minh hơn và có khả năng hơn sẽ bắt đầu phát ra âm thanh, nhìn và hành động như chúng ta - và chúng ta phải tìm ra cách thức hoạt động của nó.