ИИ уже используется в поисковых системах, онлайн-переводчиках, виртуальных помощниках и принимает многочисленные решения в области маркетинга и продаж.
Искусственный интеллект (ИИ) по сути означает разработку машин, способных мыслить стратегически и действовать от их имени. ИИ — это моделирование процессов человеческого интеллекта машинами, особенно компьютерными системами. Конкретные приложения ИИ включают экспертные системы, обработку естественного языка, распознавание речи и машинное зрение. Они могут учиться на предыдущих данных или опыте, что помогает им делать прогнозы для выполнения будущих задач и действий. Это не ограничивает их возможности, и машины могут превзойти человеческий интеллект. Люди учатся через память, а машины учатся через данные. Хотя человеческий мозг действительно обладает уникальной способностью, и мы можем запоминать или вспоминать факты и данные, для больших данных или временных промежутков он не так надежен. С помощью ИИ и машинного обучения можно разработать машину с большей емкостью памяти, чтобы она могла накапливать больше данных, которые могут предоставлять нам надежную информацию и точные данные даже в течение более длительных периодов времени.
Эксперты по искусственному интеллекту согласны с тем, что мы все еще находимся на заре обучения систем глубокому мышлению, и есть несколько примеров прогресса в узких приложениях, таких как самоуправляемые автомобили и отдельные профессии. Предстоит еще много работы, чтобы достичь уровня эффективности, позволяющего масштабировать возможности рассуждений в более широком диапазоне приложений. С 2000 года число активных стартапов в сфере ИИ увеличилось в 14 раз. Благодаря недавним достижениям в области глубокого обучения ИИ уже используется в поисковых системах, онлайн-переводчиках, виртуальных помощниках и принимает многочисленные решения в области маркетинга и продаж.
Ключевые тенденции, формирующие будущее ИИ и машинного обучения
Системы искусственного интеллекта и машинного обучения до сих пор полагаются на повышенную вычислительную мощность, доступность большего количества данных, лучшие алгоритмы и лучшие инструменты для улучшения. Хотя их трудно сопоставить с графиком, все эти области нуждаются в значительных улучшениях. Кроме того, благодаря криптографии и блокчейну становится проще использовать мудрость толпы для создания решений искусственного интеллекта, которые также облегчат построение моделей ИИ.
Достижения в области вычислительной мощности
Достижения в области вычислительной мощности и процедур численной оптимизации позволили применять строгие методы моделирования и оптимизации к крупномасштабным задачам, таким как проектирование, оптимизация и управление интегрированными химическими процессами и энергетическими системами. Увеличение вычислительной мощности стало доступно за счет использования графических процессоров для машинного обучения. Первоначально они были разработаны для параллельного выполнения миллионов вычислений, чтобы удовлетворить спрос на динамичную графику в видеоиграх.
Чипы с поддержкой ИИ
Хотя обычно графические процессоры лучше, чем процессоры, когда дело доходит до обработки ИИ, они не идеальны. Отрасли нужны специализированные процессоры для эффективной обработки приложений ИИ, моделирования и логических выводов. В результате разработчики микросхем сейчас работают над созданием процессоров, оптимизированных для выполнения этих алгоритмов. Они бывают разных названий, таких как NPU, TPU, DPU, SPU и т. д., но общим термином может быть блок обработки AI (AI PU). Новые технологии искусственного интеллекта потребуют, чтобы эти чипы решали сложные задачи и выполняли их быстрее. Такие компании, как Facebook, Amazon и Google, увеличивают свои инвестиции в чипы с поддержкой ИИ. Такие отрасли, как здравоохранение и автомобилестроение, в значительной степени полагаются на эти чипы для предоставления интеллектуальных данных. Мы подготовили исчерпывающий список компаний, работающих над чипами ИИ, с возможностью сортировки.
Квантовые вычисления
Квантовые компьютеры используют уникальное поведение квантовой физики, такое как суперпозиция, запутанность и квантовая интерференция, и применяют его к вычислениям. Это вводит новые концепции в традиционные методы программирования. Квантовый компьютер получает большую часть своей вычислительной мощности благодаря способности битов находиться в нескольких состояниях одновременно. Они могут выполнять задачи, используя комбинацию 1, 0, а также 1 и 0 одновременно. Текущие исследовательские центры в области квантовых вычислений включают Массачусетский технологический институт, IBM, Оксфордский университет и Национальную лабораторию Лос-Аламоса. IBM заявляет, что в ближайшие десять лет можно будет построить квантовый компьютер с 50-100 кубитами. Если учесть, что квантовый компьютер с 50 кубитами работает быстрее, чем 500 лучших современных суперкомпьютеров, квантовые вычисления обладают значительным потенциалом для обеспечения дополнительной вычислительной мощности.
Сообщение «Будущее ИИ: машины достаточно умны, чтобы самостоятельно выполнять сложные задачи» впервые появилось на .
