Технологические Тенденции

США получают преимущество в искусственном интеллекте?

Любит | Нелюбов | Ответы | Вид | 2036


Кирилл Персианов к.т.н.   
@ | Обновлено Right Now


Сегодня каждая нация хочет сделать свою индустрию искусственного интеллекта доминирующей к 2030 году, будь то Китай, ЕС, РФ, США ... или даже Израиль.

Многочисленные страны разработали стратегии искусственного интеллекта для развития своих возможностей посредством инвестиций, стимулирования, развития талантов и управления рисками, и многие лидеры обеспокоены тем, что они останутся позади и не будут участвовать в прибыли.

Будущее на волоске? Как страны добиваются преимущества ИИ

Можно утверждать с равной уверенностью.

«Китай делает ставку на ИИ, инвестирует в ИИ и развертывает ИИ в масштабе, который не делает ни одна другая страна»

«США делают ставку на ИИ, инвестируют в ИИ и развивают ИИ в масштабе, который не делает ни одна другая страна»

«Европа делает ставку на ИИ, инвестирует в ИИ и развертывает ИИ в масштабе, который не делает ни одна другая страна»

«Россия делает ставку на ИИ, инвестирует в ИИ и развертывает ИИ в масштабах, которые не делает ни одна другая страна»

«Индия делает ставку на ИИ, инвестирует в ИИ и развертывает ИИ в масштабах, которые не делает ни одна другая страна» и т. Д.

Китай получает преимущество в искусственном интеллекте?

Обгонит ли Китай США в исследованиях по искусственному интеллекту?

В 2017 году Китай обнародовал План развития искусственного интеллекта нового поколения , обещающий бесчисленные политики и миллиарды долларов инвестиций в исследования и разработки со стороны министерств, правительств провинций и частных компаний.

Они включают в себя значительный вклад в фундаментальные исследования, излюбленное место самых ярких талантов в мире и индустрию искусственного интеллекта, которая соперничает с мировыми лидерами в этой области.

Китай обгонит США в исследованиях ИИ

Все хорошо, если бы только один момент, я бы сказал, решающий критический момент.

ИИ широко олицетворяет автоматическое статистическое машинное обучение (ML и искусственное нейронное сетевое углубленное обучение (DL)), которое считается ведущим методом в достижении ИИ.

ANN включают связанную систему узлов, которые ведут себя аналогично человеческим нейронам, клеткам, которые передают нервные импульсы. Нейроны также могут обрабатывать информацию и устанавливать динамические связи с другими нейронами. Этот процесс позволяет учиться. В ANN этот поток информации происходит через сложный процесс, который представляет нелинейная функция, суммой математики, которая позволяет выводимым весам динамически реагировать во времени. Эффект позволяет получить усиленное обучение.

Существуют тысячи часов мощных вычислительных ресурсов для обучения и совершенствования методов машинного обучения нейронной сети.

ANN применяются в машинном зрении, распознавании человеческой речи и медицинской диагностике, при этом используются самые передовые электронные компоненты, включая программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA), центральные процессоры (CPU), процессоры зрения (VPU), процессоры цифровых сигналов ( DSP), ускорители ML, специализированные интегральные схемы (ASIC) и система на кристаллах (SoC).

Таким образом, желаемое за действительное состоит в деградации технологии ИИ как технологии МЛ.

Машинное обучение. С помощью технологий машинного обучения компьютеры можно научить анализировать данные, выявлять скрытые закономерности, проводить классификацию и прогнозировать будущие результаты. Обучение происходит от способности этих систем для повышения их точности с течением времени без явно запрограммированных инструкций. Большинство технологий искусственного интеллекта, включая передовые и специализированные приложения, такие как обработка естественного языка и компьютерное зрение, основаны на машинном обучении и его более сложном потомстве, глубоком обучении. Наш опрос показывает, 61% респондентов по всему миру используют машинное обучение.

Глубокое обучение Глубокое обучение - это подмножество машинного обучения, основанное на концептуальной модели человеческого мозга, называемой «нейронные сети». Это называется глубоким обучением, поскольку нейронные сети имеют несколько взаимосвязанных слоев: входной слой, который принимает данные, скрытые слои, которые вычисляют данные и выходной слой, который обеспечивает анализ. Глубокое обучение особенно полезно для анализа сложных, богатых и многомерных данных, таких как речь, изображения и видео. Это работает лучше всего, когда используется для анализа больших наборов данных. Новые технологии облегчают компаниям запуск проектов глубокого обучения, и их распространение растет. Среди наших глобальных респондентов 51% сказали, что они используют глубокое обучение.

Обработка естественного языка (НЛП). НЛП - это способность извлекать или генерировать значение и намерение из текста в удобочитаемой, стилистически естественной и грамматически правильной форме. NLP поддерживает голосовой интерфейс для виртуальных помощников и чат-ботов. Эта технология все чаще используется и для запросов к наборам данных.

Шестьдесят процентов глобальных респондентов приняли НЛП.

Компьютерное зрение. Компьютерное зрение - это способность извлекать смысл и намерение из визуальных элементов, будь то символы (в случае оцифровки документа) или категоризация контента в изображениях, таких как лица, объекты, сцены и действия. Технология распознавания лиц - компьютерное зрение - является частью повседневной жизни потребителей. Например, некоторые мобильные телефоны позволяют их владельцам войти в систему с помощью распознавания лиц. Технология компьютерного зрения «водит» автомобили без водителя и оживляет магазины без кассы.

Компьютерное зрение также стало популярным среди наших глобальных респондентов, 56 процентов из которых говорят, что его компания использует его сегодня.

Будущее на волоске? Как страны добиваются преимущества ИИ

В лучшем случае в информатике ИИ или машинный интеллект - это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта, демонстрируемого людьми. Ведущие учебники ИИ определяют область как исследование «интеллектуальных агентов»: любое устройство, которое воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые максимизируют его шансы на успешное достижение своих целей. В разговорной речи термин «искусственный интеллект» часто используется для описания машин (или компьютеров), которые имитируют «когнитивные» функции, которые люди связывают с человеческим разумом, такие как «обучение» и «решение проблем».

Microsoft Academic

Ресурсы

Универсальный ИИ и сколько может стоить настоящая модель ИИ

https: //ec.europa.eu/futurium/en ...

Искусственный суперинтеллект как следующая большая вещь

Искусственный суперинтеллект как следующая большая вещь - Единый цифровой рынок - Европейская Комиссия

| |



Онлайн-курс
«Всё о блокчейне и криптовалютах»
Один из самых трендовых курсов в сфере Цифровой экономики.