Експерт: Един мощен изкуствен интелект ще може успешно да предказва бъдещето

	Експерт: Един мощен изкуствен интелект ще може успешно да предказва бъдещето
	Машинното обучение може да бъде изключително мощен инструмент, който може да се използва даже за предсказване на бъдещето. Така мисли професор Андрю Блейк, основател на института „Алан Тюринг” и водещ изследовател в областта на компютърното зрение. Той направи това свое изказване по време на среща на британското Кралското общество на тема „Роботика и автономни системи - видими предизвикателства и действия”.Специалистите по машинното обучение, част от изследванията от областта на изкуствения интелект, помагат на технологията с доставянето на алгоритми, позволяващи на компютрите да се възползват ефективно от подадените към тях данни на основата, на които по-късно да създават модели, да отсяват нужни структури от данните и да произвеждат последващи модели и анализ. Хибридна дисциплина, съчетаваща в себе си методи от компютърните технологии и статистиката, приложението ? днес може да се види в търсенията с Google и начина, по който работи Google Graph, в YouTube, IBM Watson, използвана e за предиктивен анализ във финансовия и здравните сектори.Блейк има опит като управляващ директор на центъра на Microsoft Research в Кеймбридж, и е част от екипа, разработил контролера Kinnect. Според него, най-добрият пример за машинно обучение, който може да видим в реалността е Amazon. „Когато сте в Amazon, системата за даване на препоръка гледа действията ви в контекста на другите потребители и предвижда поведението ви, отсявайки действията на други, които имат сходно поведение. Този тип предвиждания могат да бъдат изключително мощни”, споделя Блейк.Наскоро Ралф Хърбрич, директор на операциите, свързани с машинното обучение в Amazon сподели подробности за работата на него и екипа му и нуждата от технологията за компанията, на която той е служител. „С 20 млн.продукта, то вие просто не може да отсеете всичко правилно и трябва ръчно да проверите цените на всички продукти. Тук обаче идва на помощ машинното обучение. Ние реализираме предиктивен модел, който се опитва да намери продукт или продукти със сходно описание и поставя цените. Ето това е силата на машинното обучение”, обяснява Блейк. За да може да ви предложи компанията най-ниската цена за един продукт, изготвеният модел трябва да намери първо неговата цена, след което търси сред всички тези продукти този или сходен на него, сравнявайки цените и скоро е готов да предложи на търсещия най-добрата оферта, при което разбира се, както потребителят, който е намерил това, което търси на възможно най-изгодна цена, така и Amazon, които са осъществили продажба, са доволни.Машинното обучение се използва и в ред други области от ежедневието ни, като например Tinder, които използват алгоритми, за да свързват и дават предложения за това на потребителите на приложението им, отсявайки автоматично наличната информация за дадения човек и представящ му предложения, които са максимално адекватни спрямо неговите интереси. Машинно обучение се използва (макар и с някои условности и ограничения) и в някои видеоигри, като в Halo - за свързване на играчите със сходни характеристики и поведение в отбори, така че те да са най-полезни за съотборниците си и да продължат да се забавляват максимално дълго. Така се и осъществява баланс, който помага на Microsoft да доставят качествено преживяване на играещите и разбира се да извлекат полза от своя продукт и вложените в разработката му усилия и ресурси. Машинното обучение започва да се използва и в областта на информационната сигурност, позволяващо софтуерът за защита да бъде „приучен” да разпознава модели и поведение, характерно за зловредни програми и необичайно поведение и аномалии в мрежата, което на по-късен етап му позволява да разпознава непознати досега заплахи, с които традиционните системи за сигурност са неспособни да се справят или да засекат, тъй като на тях им е нужно предварително изготвена дефиниция на конкретната заплаха.

	Коментари
	Все още няма коментари