3 фактора, ускоряющих рост искусственного интеллекта (ИИ)

Искусственный интеллект - это важнейшее направление развития этого высокотехнологичного бизнеса. Инновации и исследования, проводимые лучшими технологическими компаниями, влияют на такие отраслевые вертикали, как здравоохранение, автомобилестроение, финансы, розничная торговля и производство. Хотя технологии всегда были очень важным элементом для всех этих доменных имен, искусственный интеллект ставит технологии в центр компании. ИИ, от жизненно важного медицинского оборудования до беспилотных транспортных средств, будет внедрен практически во все программы и устройства.

Компании-разработчики платформ, такие как Amazon, Apple, Facebook, Google, IBM и Microsoft, инвестируют в изучение и создание ИИ. Они работают над тем, чтобы сделать ИИ более доступным для компаний.

Три основных аспекта ускоряют темпы инноваций в области машинного обучения и искусственного интеллекта .

Расширенная вычислительная архитектура

Обычные микропроцессоры и процессоры не предназначены для машинного обучения. Самый быстрый процессор может быть не лучшим выбором для обучения сложной версии ML. Для обучения и определения версий машинного обучения, обеспечивающих интеллектуальные возможности программного обеспечения, центральные процессоры должны быть дополнены микросхемами нового поколения.

В связи с развитием ИИ, графический процессор (GPU) стал востребованным. То, что когда-то считалось частью высокопроизводительных игровых компьютеров и рабочих станций, стало очень востребованным процессором из общего облака. В отличие от процессоров, графические процессоры поставляются с десятками тысяч ядер, что ускоряет процедуру обучения машинного обучения. Даже для проведения обученной версии для логического вывода графические процессоры становятся незаменимыми. Забегая вперед, вероятно, будет какой-то графический процессор там, где есть процессор. От клиентских устройств до виртуальных машин из облака - графические процессоры станут ключом к ИИ.

Следующее нововведение относится к типу программируемой вентильной матрицы или ПЛИС. Эти микросхемы можно настраивать и программировать для выполнения определенной рабочей нагрузки. Обычные процессоры разработаны для вычислений общего назначения, тогда как ПЛИС можно программировать прямо на месте после их изготовления. Устройства FPGA выбираются для рыночных вычислительных задач, таких как обучающие версии ML. Продавцы общедоступного облака используют ПЛИС, чтобы обеспечить высокооптимизированную и оптимизированную инфраструктуру для ИИ.

Наконец, доступ к серверам без операционной системы из облака позволяет ученым и исследователям выполнять высокопроизводительные вычисления в облаке. Эти специализированные однопользовательские серверы обеспечивают лучшую в своем классе функциональность. Виртуальные машины страдают от проблем с шумным соседом из-за этой общей и многопользовательской инфраструктуры. Поставщики облачной инфраструктуры, такие как Amazon EC2 вместе с IBM Cloud, поставляют серверы без операционной системы.

Эти изобретения будут способствовать внедрению ИИ в таких областях, как аэрокосмическая промышленность, здравоохранение, обработка изображений, производство и автомобилестроение.

Прогресс в глубоких нейронных сетях

Следующий и самый важный элемент в исследованиях искусственного интеллекта в области глубокого обучения и искусственных нейронных сетей.

Искусственные нейронные сети (ИНС) заменяют обычные версии машинного обучения для развития точных и точных версий. Сверточные нейронные сети (CNN) обеспечивают возможность глубокого обучения мониторингу зрения. Ряд текущих улучшений в области компьютерного зрения, таких как детектор одиночных снимков (SSD) и генеративные состязательные сети (GAN), открывают для себя обработку изображений. ) Например, использование некоторых из этих техник, видео и изображений, снятых при слабом освещении и очень низком разрешении, может быть улучшено до качества HD. Продолжающиеся исследования в области компьютерного зрения теперь являются основой для обработки изображений в области здравоохранения, защиты, транспорта и других доменных имен.

Некоторые из этих новых методов машинного обучения, такие как Capsule Neural Networks (CapsNet), в основном изменят способ развертывания и обучения версий ML. У них будет возможность создавать модели, которые прогнозируют с точностью, даже если они обучены с использованием ограниченных данных.

Доступность исторических наборов данных

Перед тем, как облако стало массовым, сохранение и доступ к информации были дорогостоящими. В результате облачных компаний, академические круги и власти открывают доступ к информации, которая когда-то была ограничена кассетными картриджами и магнитными дисками.

Специалистам по данным нужен доступ к большим историческим наборам данных, чтобы обучать модели машинного обучения, которые могут предсказывать с большей точностью. Эффективность версии ML напрямую определяется качеством и размерами этого набора данных. Для решения сложных проблем, таких как обнаружение рака или вызов дождя, исследователям нужны большие наборы данных с различными проблемами.

По мере того, как хранение и восстановление информации становится все более экономичным, государственные учреждения, учреждения здравоохранения и учреждения создают неструктурированную информацию, доступную для области исследований. От клинических изображений до исторической тенденции дождя, исследователи, наконец, получили доступ к богатым наборам данных. Сама по себе эта переменная существенно влияет на исследования ИИ.

Обильный объем данных вместе с высокопроизводительным вычислительным оборудованием побудит к появлению возможностей искусственного интеллекта следующего поколения.

Facebook, Google, IBM и Microsoft вносят свой вклад в исследования ИИ. Они инвестируют миллиарды долларов в создание ИИ, связанного с различными бизнес-вертикалями.

Доступ к богатым наборам данных вместе с вычислительными архитектурами нового поколения дает исследователям и информатикам возможность быстро внедрять инновации. Эти переменные сделают ИИ важной частью устройств и приложений.