ИИ и фотографы, ИИ и медицина, научиться работе с ИИ, 5 трендов
11.03.2018Искусственный интеллект выбрал лучшие снимки
Похоже, времена необъективного судейства конкурсов фотографий могут кануть в Лету, благо и эту профессию готов взять на себя искусственный интеллект. На днях в США завершился конкурс, проведенный изданием International Business Time. Участники прислали на конкурс 46 тысяч заявок. Отсматривал присланные фотографии искин
Ваш шанс переквалифицироваться - курсы машинного обучения Google
Компания Google представила
Курсы бесплатны и возникает вопрос - зачем это нужно компании Google? Представители компании объясняют альтруизм тем, что намерена помочь людям, которые теряют рабочие места из-за трансформации экономики в цифровую, обрести востребованную специальность.
Кто будет нас лечить
Основные
ИИ, в котором сейчас многие видят опасность потерять работу, может стать врачу хорошим помощником, который поможет человеку ставить более точные диагнозы и избегать врачебных ошибок.
Впереди рост сервисов, предназначенных для самодиагностики. Сейчас это может казаться опасным, но соответствующий вектор развития вполне сформировался. Люди будут больше полагаться на удаленные консультации с медиками и онлайн-медицину, заказывать генетические исследования, что приведет к созданию предиктивной и превентивной медицины.
5 основных трендов в ИИ
ИИ внедряется в повседневную операционную деятельность предприятий. В 2018 году сфера использования машинного обучения, глубокого обучения и ИИ будет расширяться, а инвестиции в эти инструменты - нарастать. Эти и другие тренды приведены в
Повышенная шумиха вокруг ИИ не идет технологии на пользу, в результате неизбежны разочарования. Многие, кто инвестировал в ИИ, до сих пор еще не вернули этих инвестиций. Среди причин - отсутствие необходимой инфраструктуры ИТ во многих бизнесах.
Еще одна проблема, это плохая подготовка данных или их нехватка. Недостаток данных оборачивается недостаточным качеством алгоритмических моделей, но плохие модели не дадут хороших результатов. В 2018 году вырастет роль наборов данных.
Остается актуальной проблема "черного ящика", многие алгоритмы, например, Deep Learning, затрудняют выявление причин неправильного принятия решений. По мере распространения ИИ, растут риски ошибочных решений и становится все более актуальным аудит решений, принимаемых алгоритмами.
Нас ждет бум облачных решений - тезис, вряд ли требующий выстраивания системы доказательств. ИИ также зачастую будут базироваться именно в облаке.