Технологическая и бизнес-индустрия очень оптимистичны в отношении будущего машинного обучения. Эксперты считают, что к 2020 году эта технология потенциально может добавить более 2 трлн долларов в производство и логистическую отрасль, а еще 2,5 трлн долларов добавятся в области маркетинга и продаж.
Международная корпорация данных прогнозирует, что глобальные расходы на машинное обучение превысят 77 миллиардов долларов к 2022 году. Одним из наиболее важных факторов этого роста является глубокое обучение, поскольку крупные технологические компании, фармацевтические фирмы и консультационные службы по блокчейну стремятся воспользоваться преимуществами этой новой мощной технологии.
Краткое введение в машинное обучение
Глубокое обучение — это подполе более крупной отрасли машинного обучения компьютерных наук (CS). Машинное обучение, которое по сути является программным обеспечением, управляемым искусственным интеллектом (ИИ), уже помогает предприятиям увеличивать прибыль и эффективность. В конце концов, это сделает возможным широкий спектр футуристических технологий.
Машинное обучение — это сложная новая отрасль компьютерных наук, которая сочетает в себе традиционные навыки CS с математикой, статистикой и искусственным интеллектом для создания технологии, которая может естественным образом расширять собственные возможности.
Идея машинного обучения заключается в том, что компьютеры должны уметь не просто запускать программу — они должны уметь писать свои собственные. Они также должны иметь возможность использовать прошлый опыт, чтобы улучшить свои навыки и избежать повторения тех же ошибок.
Эти типы компьютеров также используются, чтобы помочь компаниям и частным лицам планировать будущее. Это потому, что они могут использовать любые большие наборы данных, чтобы находить закономерности и, самое главное, делать точные прогнозы.
Глубокое обучение — это будущее
Глубокое обучение само по себе является подмножеством областей машинного обучения и искусственного интеллекта. Он имитирует структуру человеческого разума для воссоздания искусственных нейронных сетей, потенциально более мощных, чем традиционные системы машинного обучения.
Хотя человекоподобные компьютерные системы уже давно популярны в научно-фантастических произведениях, недавние достижения в области вычислительной мощности и скорости обработки данных означают, что современные устройства способны обучать большие искусственные нейронные сети.
Например, компьютеры с глубоким обучением научились точно идентифицировать детали изображений с помощью многократного воздействия. Стартапы самоуправляемых автомобилей, такие как Wayve.ai, предоставляют своим системам глубокого обучения миллионы изображений дорог. Эти компьютеры собирают огромное количество данных и могут точно определять дорожные условия с помощью 360-градусных камер автомобиля.
Этот тип активного обучения невероятно важен, потому что он позволяет технологиям со временем совершенствоваться и достигать все более высокого уровня точности. На самом деле, многие системы глубокого обучения уже способны на более высокую точность, чем люди-эксперты.
Наблюдатели могут ожидать гораздо более быстрого развития технологий глубокого обучения. Это связано с тем, что технология требует огромного количества вычислительной мощности, которая только сейчас становится доступной, и потому что она требует огромных объемов размеченных данных. Технологии, подобные беспилотным автомобилям, нуждаются в миллионах или миллиардах изображений, прежде чем они смогут обеспечить стабильные результаты.
Текущие и будущие приложения
Глубокое обучение уже используется для развития технологий, улучшения результатов лечения пациентов и увеличения корпоративной прибыли. В будущем эта ветвь машинного обучения сделает реальностью такие вещи, как эффективная обработка естественного языка при разработке фармацевтических препаратов. Службы разработки блокчейнов также могут использовать эту технологию для экспоненциального увеличения мощности сетей глубокого обучения.
Биомедицинские исследования
Одной из самых интересных областей исследований в области глубокого обучения является здравоохранение и фармацевтическая промышленность. Например, глубокое обучение может помочь решить одну из самых острых проблем в сфере здравоохранения — ошибочные диагнозы.
Эксперты утверждают, что каждый год примерно 5% медицинских диагнозов оказываются неверными, что затрагивает примерно 12 миллионов пациентов каждый год. Что не менее важно, это приводит к гибели от 40 000 до 80 000 человек в год.
Медицинские компании, такие как IQuity, используют сети глубокого обучения для улучшения результатов лечения пациентов, выявляя серьезные заболевания раньше, чем врачи-люди. Недавно компания поделилась результатами исследования, которое показало, что их программа искусственного интеллекта может диагностировать рассеянный склероз как минимум за 8 месяцев до того, как врачи придут к такому заключению.
Фармацевтические исследовательские компании используют глубокое обучение для повышения эффективности и улучшения своей стратегии поиска лекарств. По оценкам консалтинговой компании McKinsey, машинное обучение увеличит прибыль более чем на 100 миллиардов долларов в год.
Глубокое обучение предлагает такие удивительные преимущества, потому что оно может использовать прошлые данные, чтобы предсказать, может ли конкретное разрабатываемое лекарство уменьшить симптомы, вылечить болезнь или вызвать серьезные побочные эффекты. Это достигается за счет организации и анализа данных прошлых исследований наркотиков в поисках подсказок, которые помогут избежать дорогостоящих, ненужных исследований и сосредоточиться на препаратах, которые, скорее всего, окажутся успешными.
Обработка естественного языка
Одно из самых больших препятствий, которое технологической индустрии еще предстоит преодолеть, — это создание программы, которая действительно может понимать естественный человеческий язык. Они, безусловно, добились прогресса за последнее десятилетие. В прошлом пользователям приходилось искать данные в Интернете, используя громоздкие фразы, которые машина могла легко понять. Сегодня они могут вводить запросы на естественном языке.
Промышленность также улучшила их способность понимать разговорный естественный язык. Телефоны и компьютеры, выпущенные десять лет назад, были удручающе сложными для людей в использовании без клавиатуры.
Однако все изменилось, когда Google запустил свой голосовой поиск в 2008 году, а популярный личный помощник Apple Siri был выпущен в 2011 году. Теперь студент колледжа может написать целую исследовательскую работу, используя одно из множества высококачественных приложений для преобразования голоса в текст, таких как Google. Docs Voice Typing или Dragon Typing.
Большая часть этого прогресса является результатом машинного обучения и искусственного интеллекта. Эти программы использовали глубокое обучение, чтобы получить представление о миллиардах взаимодействий с конечными пользователями, что привело к созданию продукта гораздо более высокого качества, который теперь работает так, как рекламируется.
Исследование показало, что почти 40% интернет-пользователей использовали голосового помощника в прошлом году. В будущем большинство людей, скорее всего, будут взаимодействовать со своей электроникой и окружающим миром с помощью голосовой технологии, которая стала возможной благодаря глубокому обучению.
Технология блокчейн
Технология блокчейн — одно из самых популярных направлений компьютерной индустрии. За последнее десятилетие он превратился из второстепенного движения в крупный технологический рынок. Эксперты прогнозируют, что общий объем рынка блокчейнов к 2025 году достигнет ошеломляющих 57 миллиардов долларов.
Блокчейн является основой рынка криптовалют, наиболее популярными примерами которых являются Биткойн и Эфириум. Это также делает возможными такие вещи, как смарт-контракты, распределенные реестры и системы управления цепочками поставок на основе блокчейна.
Технология работает, сохраняя информацию на компьютере каждого пользователя. Это предотвращает изменение данных хакерами. Кроме того, криптовалюты, такие как биткойн, используют протокол, который требует от майнеров объединения своих вычислительных мощностей для добычи новых монет.
Эксперты считают, что эта технология распределенного реестра может в конечном итоге обеспечить мощность, необходимую для продвинутого глубокого обучения. Ученые и разработчики блокчейна могут в конечном итоге использовать тысячи или миллионы компьютеров для выполнения этих упражнений по глубокому обучению, которые не могут быть выполнены одним компьютером или группой компьютеров.
Заключение
Машинное обучение революционизирует весь мир. Эта передовая технология воплощает в жизнь такие футуристические идеи, как искусственный интеллект, реалистичные цифровые персональные помощники и рентабельные фармацевтические исследования. Это обещание является основной причиной, по которой компании из списка Fortune 500, инвесторы-ангелы и компании-разработчики блокчейнов вкладывают миллиарды в эту технологию.
Эксперты также считают, что блокчейн может раскрыть всю мощь глубокого обучения. Это связано с тем, что компании могут использовать объединенную вычислительную мощность большой сети блокчейнов для увеличения скорости и возможностей глубокого обучения.
Ожидайте появления нескольких новых разработок в области глубокого обучения в течение следующего десятилетия. Ожидается, что фармацевтические компании улучшат свои исследования и будут избегать лекарств с опасными побочными эффектами, в то время как технологические компании будут использовать глубокое обучение для дальнейшего улучшения искусственного интеллекта и обработки естественного языка.
