Wenn Sie über die "unglaublichen" Aufgaben nachdenken, die ein Computer bewältigen kann, fallen Ihnen als Erstes die komplexesten Berechnungen in kurzer Zeit oder die Analyse großer Datenmengen ein - etwas, das Sie selbst niemals selbst lösen können. Oder ich erinnere mich an Lee Sedols jüngste Niederlage in Go, ein klassisches Strategiespiel. Die jüngsten Siege von AI wurden größtenteils durch tiefes Lernen ermöglicht, das nun alle Möglichkeiten für AI und die Menschen dahinter eröffnet.
Aber einfache, alltägliche Aufgaben, die selbst ein vernünftiges Kind erledigen kann, scheinen die Funktionalität von KI-Systemen zu untergraben: Dinge wie das Identifizieren von Lebensmitteln auf Ihrem Teller oder das Identifizieren von Emotionen im Gesicht einer anderen Person. Diese einfachen Aufgaben für den Menschen waren für Maschinen unmöglich. Bis zu diesem Punkt.
Deep-Learning-Techniken haben Maschinen gesunden Menschenverstand gebracht. In der Vergangenheit haben Programmierer komplexe Algorithmen geschrieben, die alles bis ins kleinste Detail beschreiben. Ein solcher expliziter und deterministischer Algorithmus ist geeignet, wenn Sie vor einer großen, umständlichen Berechnung stehen. Deep Learning befreit die KI von solchen Einschränkungen, ermöglicht es dem System, aus seinen Fehlern zu lernen, sich an alles zu erinnern, was es gelernt hat, und mit Benutzern zu interagieren, um weitere Informationen zu erhalten.
Die Revolution des tiefen Lernens findet zu einem großen Teil statt, weil Big Data für das Lernen verfügbar wird. Ein menschliches Kleinkind kann nach einigen Versuchen lernen, was es braucht, aber die Maschine wird viel länger dauern. Deep Learning basiert auf dem Zugriff auf riesige Datenmengen, da KI-Maschinen ihre Auswahl auf Wahrscheinlichkeiten und statistische Signifikanz stützen müssen. Ein mechanischer Ersatz für die Intuition wurde noch nicht erfunden.
Tiefe Möglichkeiten
Fortschritte beim Deep Learning haben die Sprachsuchfunktionen bereits dramatisch verbessert: Google hat das Android-Sprachsystem durch ein neues Deep Learning-basiertes System ersetzt, und die Fehler sind über Nacht auf 25 Prozent gesunken. Kameras, die tiefe neuronale Netze verwenden, können jetzt Menschen vorlesen und die Gebärdensprache verstehen. Facebook rühmt sich, dass seine Deep Learning-Funktionen die Plattform für blinde Benutzer zugänglich gemacht haben, indem sie gelernt haben, wie man Fotos beschreibt.
In den kommenden Jahren werden sowohl große Technologieunternehmen als auch viele Startups Deep Learning einsetzen, um neue Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln und bestehende Anwendungen zu modernisieren. Neue Märkte und Unternehmen werden Innovationen, Dienstleistungen und Produkte hervorbringen und vorantreiben. Deep-Learning-Systeme werden verbessert und zugänglicher und benutzerfreundlicher. Je einfacher es ist, sie zu verwenden, desto mehr wird sich unsere Interaktion mit der Technologie ändern.
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Aditya Singh, Partner bei Foundation Capital, glaubt, dass die Entwicklung des Deep-Learning-Betriebssystems das Deep-Learning demokratisieren und die breite Akzeptanz der praktischen KI vorantreiben wird. Das Ergebnis wird sein, dass Menschen ihre dringenden Probleme oder etwas Wichtigeres durch tiefes Lernen lösen können. In diesem Sinne kann KI zu einem Ausgleichsmechanismus werden, der es Menschen jeder Klasse und jedes Staates ermöglicht, die Welt zu verändern.
ILYA KHEL
