Я имел удовольствие послушать Дункана Уоттса из Google во время его недавнего выступления, где он объяснил свое отношение к развитию искусственного интеллекта и машинного обучения.

Для меня это музыка для моих ушей, потому что как человек, который любит математику и является энтузиастом новых технологий, это подтверждает то, что я знал некоторое время, но предпринял крошечные детские шаги к более серьезному внедрению и обучению!

Проще говоря, машинное обучение — это способ обучения на примерах. Это немного больше, чем это.

Как описывает Google, «машина учится на своих наблюдениях за тем, что происходит в мире».

Это компьютеризированная оптимизация обучения. Обучение компьютеров выявлению закономерностей, позволяющих им изучать новые концепции и совершенствовать существующие модели.

Этот доклад был посвящен его широкому применению для распознавания речи, медицины и здравоохранения, а также повседневных действий, таких как обучение компьютера распознавать изображения, связанные с празднованием чьего-то дня рождения. По общему признанию, после этого разговора я стал больше использовать Serie.

Захватывающие новости о том, что Google перешел на распознавание речи, заставили меня осознать, насколько большими возможностями это стало для ИИ и машинного обучения, поэтому это так круто и технология будущего. С ним так много можно сделать.

Дункан упомянул практическое использование распознавания речи и подобных Serie для iPhone и Google Voice для Android — для получения данных, используемых для оптимизации вариантов для клиентов/потребителей. Хотя это очень верно, когда я задумался над тем, что он сказал, я понял, что это не просто улучшение качества обслуживания клиентов… но улучшение жизни людей.

Можете ли вы представить, что распознавание речи может сделать для слепых? Я был свидетелем этого несколько лет назад, когда слепой доктор использовал свой iPhone (извините, Google!). Она перемещалась по своему телефону с помощью сенсорного экрана и Serie. Это было феноменально! Сенсорный экран был интуитивно понятен, а распознавание речи в невидимом формате свидетельствовало о том, что телефон/устройство реагировало на инструкции, которые она ему давала.

Можете ли вы представить, что этот уровень технологий и возможностей может сделать для людей с ограниченными возможностями?

К счастью, компания Google выпустила Google NOW — компьютеризированного персонального помощника с искусственным интеллектом. Он использует обработку естественного языка (NLP), чтобы придать словам значение и контекст, чтобы отвечать на вопросы в режиме реального времени и давать рекомендации, как будто вы взаимодействуете с реальным человеком… абсолютно увлекательно!

Как будто этого было недостаточно, Дункан объяснил, как машинное обучение используется для выявления диабетической ретинопатии, также известной как диабетическая болезнь глаз, которая представляет собой повреждение сетчатки глаза в результате диабета. По оценкам, он имеет тенденцию поражать 80% длительно страдающих диабетом, у которых это состояние составляет 20 и более лет, и может привести к слепоте.