Content
- Joc Jugar i Més enllà
- Més precisió en el tractament del càncer
- Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
- Avanç en Neurociència
- IA i màrqueting personalitzat
- Interfícies quotidianes
- Intel · ligència de negocis
Font: Agsandrew / Dreamstime.com
Emportar:
Les noves formes d'AI canviaran (i ja comencen a) canviar la nostra vida d'algunes maneres molt interessants.
Sabem que el nostre món està canviant ràpidament, però hi ha molts avenços tecnològics concrets dels quals potser no se’n parla gaire del diari o de la televisió, que tenen un impacte dramàtic en les nostres vides.
Algunes d’aquestes grans novetats estan relacionades amb la xarxa neuronal artificial, un fenomen relativament nou en la investigació en intel·ligència artificial que està generant tot el progrés en molts camps, des de l’entreteniment fins a la medicina.
Les xarxes neuronals artificials es basen en la idea que les tecnologies poden modelar el treball biològic del cervell humà, mitjançant petites unitats corresponents a neurones humanes individuals i grups de neurones, per produir sortides basades en els inputs.
La idea de la xarxa neuronal artificial es basa en la filosofia del "conexionisme" sorgit als anys quaranta i teoritza com un gran nombre d'unitats neurològiques que cooperen poden afectar el comportament i la cognició general. Una altra manera de dir que és que, com a humans, vam descobrir que podem construir models millors combinant moltes d’aquestes neurones artificials i fent-les treballar junts de manera que s’assembla molt als nostres propis processos de pensament biològic.
Què aporten les xarxes artificials a la taula? De fet, molt. Tot i que no són un nom propi de la llar, ni una marca familiar, ni tan sols una part important del currículum de primària o de secundària, el treball a les xarxes neuronals artificials és cada vegada més habitual en molts camps. (Obteniu més informació sobre les fites en informàtica i història de la IA amb From Ada Lovelace to Deep Learning.)
Joc Jugar i Més enllà
Potser heu escoltat recentment que un ordinador era capaç de vèncer a un jugador humà en el joc de "Go", un joc que és significativament més complex que els escacs. Molts de nosaltres intuïm que aquest és un altre pas endavant en el camí cap a una intel·ligència artificial més forta: vam aprendre sobre la superioritat dels equips que jugaven a escacs a la dècada de 1990, per la qual cosa sembla una progressió lògica.
És important l’aparició d’entitats d’intel·ligència artificial, recolzades en xarxes neuronals artificials, que puguin vèncer els humans a Go, però el que potser no sabreu és que IBM, una empresa que va contribuir a aquest mode de joc emergent, també està experimentant amb nous fonamentals. Tècniques d'AI que faran que les xarxes neuronals artificials siguin molt més capaces i ràpides. Les notícies van caure el mes passat que IBM caurà 240 milions de dòlars en un projecte conjunt amb MIT, duplicant el poder de ANN i tecnologies relacionades per anar més enllà del que abans.
Més precisió en el tractament del càncer
El càncer és una de les malalties més desconcertants del lèxic mèdic occidental, però ara mateix, les xarxes neuronals artificials estan recolzades en nous tipus de recerca sobre el càncer, ja que els científics s’acosten a les noves maneres de tractar diversos tipus de tumors.
Sense errors, sense estrès: la vostra guia pas a pas per crear programes que canvien la vida sense destruir la vida
No podeu millorar les vostres habilitats de programació quan ningú es preocupa per la qualitat del programari.
Una de les maneres més essencials d’ajudar les xarxes neuronals artificials en el diagnòstic i tractament del càncer de mama, pròstata, pulmó i altres tipus de càncer és amb la capacitat d’utilitzar grans conjunts de dades i identificar un camí cap endavant, ja sigui la classificació dels casos de càncer. o treballant amb dades relacionades amb l’expressió gènica, un espectre de nous tractaments contra el càncer utilitzen idees derivades de la IA per intentar salvar vides.
Avanç en Neurociència
Les xarxes neuronals artificials no són útils en la investigació contra el càncer; els mateixos principis poden adoptar tota mena de dades clíniques i perfeccionar-les en formes més actuables.
Però hi ha una relació especial entre les xarxes neuronals artificials i la neurociència, ja que tot i que combinem aquests blocs que simulen el cervell humà, estem aprenent més sobre el funcionament del cervell humà, que està donant suport a noves instal·lacions modernes per atendre els pacients. de noves maneres.
A mesura que els científics entren i creen sistemes ANN, estan mirant com les neurones disparen els impulsos a través de les sinapsis. Agrupen i classifiquen les xarxes neuronals que formen parts del cervell humà. Treballen amb l'objectiu de l'objectiu general de la investigació avançada en intel·ligència artificial: simular més completament el treball del cervell biològic i convertir aquests resultats en una cosa que s'assembla molt al pensament humà derivat d'una tecnologia autònoma. A mesura que les persones utilitzin xarxes neuronals artificials, aprendran més sobre què passa al cervell, què passa quan somiem, què passa quan algú té un ictus, i tot això farà que s’expandeixi les diferents àrees de la neurociència. A mesura que desenvolupem IA, també estem desenvolupant la nostra comprensió de nosaltres mateixos.
IA i màrqueting personalitzat
Un altre dels avenços que es recolzen en les xarxes neuronals artificials és la incòmoda capacitat dels venedors de comprendre què vol i necessita un determinat consumidor.
És possible que hàgiu trobat aquest tipus de coses en un motor de recomanacions de llocs web, en el vostre Pandora o en qualsevol altre lloc. Veieu que els anuncis tan orientats semblen esgarrifosos: obteniu informació sobre coses que potser voldreu o els interessa, però que mai no heu explicat a ningú. Tot això sovint es basa en xarxes neuronals artificials i algorismes d’aprenentatge automàtic que són capaços de fer connexions per si mateixes, en lloc de ser impulsats per persones que prenen decisions. La seva precisió és estranya i l'única cosa millorarà a mesura que passi el temps. (Obteniu més informació sobre com són els sistemes de recomanació en què comprem en línia.)
Interfícies quotidianes
Aquí hi ha una manera interessant de pensar els avenços que els científics fan amb les xarxes neuronals artificials -un article de Gizmodo parla de com veiem els resultats de les ANN en joc cada dia a Internet - una de les coses importants que assenyala aquest article és. que una de les fronteres més prometedores de l’ús de xarxes neuronals artificials és el reconeixement d’imatges.
En un ús precoç d’aquestes eines d’intel·ligència artificial, els científics han descobert com ajudar els ordinadors a reconèixer imatges de tot, des dels gats fins a les cares humanes individuals. I això ja s’aplica de moltes maneres: a les vostres plataformes de missatgeria, al vostre perfil i, fins i tot, possiblement, al vostre aeroport local.
El camp de la biometria ha guanyat molt a partir de la idea que podeu utilitzar el reconeixement d’imatges per identificar un individu. I, per descomptat, el màrqueting obté també el reconeixement d’imatges, ajudant a posar en comú aquelles connexions que atrauran a un usuari humà. Però a un nivell més ampli, poder extreure fotografies per a les dades té tot tipus d'aplicacions útils, de manera que en algun moment ja no tornarem a alimentar paraules per ordinadors, ja podrem donar-los imatges a mostreu-los tot el que intentem transmetre i, com tothom sap, una imatge val 1.000 paraules.
Un altre punt interessant de la peça Gizmodo és que el processament del llenguatge natural també és producte del treball ANN. Hem estat utilitzant això durant un temps, ja sigui amb siri o amb eines de dictat o alguna altra forma; la manera com els ordinadors descomponen la fonètica i les converteixen tenen molt a veure amb la investigació primerenca de xarxes neuronals artificials.
Intel · ligència de negocis
A part de poder identificar clients individuals i disseccionar la seva informació personal amb finalitats de màrqueting, les empreses també utilitzen xarxes neuronals artificials i aprenentatge automàtic d'altres maneres molt importants.
Una empresa és un organisme, i qualsevol negoci de mida important necessitarà molta direcció, tant del dia a dia com a llarg termini.
Tan aviat com el programari va ser prou avançat i avançat, els venedors van començar a crear diferents plataformes de programari empresarial per ajudar les empreses a automatitzar tot el que solien fer a mà. L’automatització de forces de treball augmenta el poder dels equips de vendes mitjançant la tecnologia. Les eines de gestió de relacions amb els clients ajuden a promoure millors connexions amb un públic objectiu. Les eines de gestió de la cadena de subministrament porten les matèries primeres necessàries als llocs de negocis I les eines generals d’intel·ligència comercial incorporen totes les dades en brut i les converteixen en informes d’acció que els executius poden utilitzar.
En lloc de fer recorreguts per les instal·lacions i intentar imaginar què passarà en el futur, els líders actuals estan mirant cada cop més els taulers visuals i veuen clarament el que han de fer per millorar el negoci. Tota aquesta transparència, de nou, es basa en xarxes neuronals artificials –i les eines d’aprenentatge automàtic i d’aprenentatge profund– aplicades a aquests motors analítics ens proporcionen el coneixement que necessitem de maneres basades en aquesta simulació tan important del pensament humà.
Tots aquests avenços són només la punta de l’iceberg. Una revolució s’acosta: un canvi marítim massiu de la manera en què interactuem amb la tecnologia. Els robots i ordinadors més intel·ligents i capaços començaran a sonar, a mirar i a actuar com nosaltres, i a nosaltres ens correspon esbrinar com funciona això.