Obsah
Aká je najväčšia adaptácia ľudského druhu?
Určite to nie sú naše pôsobivé postavy, vlnené kabáty alebo úžasné čuchové schopnosti. Všetci sme sať. Našou najväčšou črtou je rozpoznávanie vzorov, V skutočnosti je to také silné, že často čítame vzorce, kde žiadne neexistujú. (Pozri: astrológia.)
Z historického hľadiska si naša schopnosť rozoznávať vzorce usudzuje, keď bolo nebezpečenstvo blízko, aby sme mohli konať. Umožňuje nám tiež rozvíjať jazyky komplikovanejšie ako séria chrochtaní a asociácií. Dalo by sa dokonca povedať, že je to základ modernej vedy.
Vzostup strojov
Za starých čias boli stroje notoricky zlé pri rozpoznávaní vzorov - skutočne sa mohli riadiť iba súborom vopred naprogramovaných pokynov. Vzostup strojového učenia priniesol systémy a zariadenia, ktoré v skutočnosti dokážu interpretovať údaje a použiť ich na zlepšenie.
Strojové učenie sa už dotýka takmer všetkých aspektov nášho života a mení ich k lepšiemu. Rovnako dobré, ako v oblasti odhaľovania vzorov, stroje sú ďaleko, oveľa lepšie - a táto detekcia vzorov prichádza veľmi užitočným spôsobom v širokej škále spôsobov, od rozpoznávania reči po očakávania na akciovom trhu.
Čo teda môžeme očakávať v tejto oblasti v roku 2019?
Vytvorenie digitálnej fyziky
Spoločnosti intenzívne investované do strojového učenia a malosériového výpočtového systému sú cestou do budúcnosti ML. Arm je v popredí tohto úsilia. Jej technológia zlepšuje všetko od lekárskej starostlivosti o prvú reakciu až po snapies selfies.
Zvážte Corti
Corti je špecializované malé zariadenie o veľkosti domova Google. Jeden z nich však v obývacej izbe nenájdete v dohľadnej dobe.
Tento nástroj je v súčasnosti nasadený v centrách reakcie na núdzové situácie na celom svete. Počúva lekárske tiesňové volania a pomáha operátorovi poskytovať najlepšie rady.
Je to najdôležitejší cieľ? Identifikovať incident zástavy srdca pred ľuďmi na trati.
Infarkty zabíjajú viac ľudí ako čokoľvek iné, stále sme však notoricky zlí pri zdvíhaní oznamovacích znamienok. Táto nedostatočná informovanosť môže oddialiť zásah v situáciách, keď aj niekoľko minút môže mať vážny vplyv na mieru prežitia obete. V skutočnosti za každú minútu oneskorenia KPR klesá šanca na prežitie až o 10 percent.
Toto zariadenie ML má preukázané skúsenosti s rýchlejšou identifikáciou zástavy srdca, s neuveriteľnou mierou presnosti 93 percent - väčšou ako 73 percent typická pre človeka. Jeho rozsiahle používanie môže zachrániť tisíce životov.
Strojové učenie sa nevyhnutne spracúva na zariadení a nie je pripojené k databáze v cloude. V situáciách ohrozujúcich život musí operátor poskytnúť okamžité poradenstvo na záchranu života bez ohľadu na čkanie na internete. Z dôvodu ochrany osobných údajov je zariadenie ML pripojené na web v lekárskych situáciách trochu zložitejšie.
Corti nie je iba trikový poník; jeho zameranie sa rozširuje o diagnostiku predávkovania a mozgovej príhody pomocou techník, ako je hlasová analýza.
Corti je poháňaný dvojjadrovým jadrom Nvidia TX2: Arm v8 (64-bit) + štvorjadrom Cortex-A57 (64-bit).
Zoznámenejšie zameranie
Ak vám toto strojové učenie priveľa preteká v srdci, tu je čistší prostriedok na čistenie podnebia.
V roku 2018 začal Instagram zavádzať svoju funkciu Focus, ktorá používateľom umožňuje vytvárať profesionálne zamerané autoportréty a zábery, ktoré identifikujú tváre a rozmazávajú pozadie.
Aj keď to nie je presne zastavenie infarktu, táto funkcia ponúka intuitívny a známy zážitok a je to možné pomocou hardvérových a softvérových vylepšení, ktoré sú dodávané so strojovým učením.
Či už používate režim selfie alebo štandardný fotoaparát smerujúci dozadu, Focus používa sieť segmentácie obrázkov na automatické naladenie predmetu obrázka, zatiaľ čo rozmazáva pozadie a vytvára tak profesionálne vyzerajúci záber. Ako si viete predstaviť, jedná sa o zložitú techniku, ktorá vyžaduje rýchle a efektívne spustenie podstatného dodatočného spracovania, a preto bola selektívne nasadená na platformy vyššej kategórie podporujúce potrebné optimalizácie. A vďaka silnej spolupráci s Armom a tímom Compute Library to zahŕňa aj niekoľko zariadení s GP Mali Arm Mali.
Čo bude ďalej?
V roku 2019 budú spoločnosti ako Arm posilňovať zariadenia po celom svete so zvyšujúcimi sa schopnosťami strojového učenia. Môžeme očakávať zlepšenia takmer vo všetkých odvetviach, od presne zameranej ochrany proti škodcom v poľnohospodárstve po pokročilejšie funkcie pre autonómne vozidlá. Vaše inteligentné zariadenia sa pravdepodobne zlepšia pri úlohách, ako je rozpoznávanie reči, so zvýšenou schopnosťou odhaliť veci, ako sú skloňovanie a tón.
Dajte si pozor na ruku, ak chcete zistiť, kam smeruje strojové učenie na zariadení v roku 2019. S trendom strojového učenia sa v hokeji bude to vzrušujúci rok.
