На проведенной недавно в Сиэтле конференции, посвященной машинному обучению и искусственному интеллекту, представители крупнейших компаний и инновационных стартапов обсудили важность этой технологии для современного рынка. Пять выводов о тенденциях ИИ сформулировал сайт TechCrunch.
Каждое приложение станет умным
Если ваша компания еще не использует машинное обучение для обнаружения аномалий, рекомендации продуктов или бизнес-предсказаний, то в скором времени начнет. Этому способствуют быстрое появление новой информации, доступность вычислительных мощностей и простота использования платформ — будь то гиганты Amazon, Google и Microsoft или стартапы вроде Dato. Из 100 молодых стартапов, возникших за последние полгода, 90% и более уже планируют использовать машинное обучение.
Умные приложения будут возникать на сервисах микро-интеллекта и связующего ПО
Сегодня компании делятся на две группы: те, кто создают ИИ и те, кто его использует. С расцветом связующего ПО становится более популярной тенденция повторного использования алгоритмов машинного обучения (МО), взамен написания с нуля. К примеру, Algorithmia продает алгоритмы, необходимые каждому умному приложению.
Прозрачность — обязательное условие в мире МО и ИИ
Эксперименты с ИИ и машинным обучением, появление умных виртуальных помощников были как успешными, так и не очень. Людям необходимо понимать, как именно компьютер пришел к такому умозаключению, на чем основаны его выводы. В противном случае ИИ потеряет доверие человека.
Пентагон хочет научить машины предугадывать поведение неприятеля
Технологии
В цикле должен быть человек
Автоматизация обработки информации требует включения в процесс человека, который сможет оформить выводы, сделанные машиной, и предоставить их клиенту. Эти специалисты нужны для того, чтобы перевести машинный язык на понятный пользователю. А иногда никто, кроме человека, не может исправить допущенные компьютером ошибки.
В самом начале без МО можно обойтись
Опытные пользователи ИИ советуют начать с приложения и, набравшись опыта, понять, как машинное обучение могло бы улучшить ваш продукт и какие данные для этого необходимы. Сам по себе ИИ не волшебная таблетка, которая решит все проблемы.