Uczenie maszynowe to rozwijająca się dziedzina badań i inwestycji. Uczenie maszynowe to hasło, które staje się coraz bardziej popularne wraz z wprowadzeniem tej technologii. Ludzie zaczynają zwracać uwagę na zmieniający się krajobraz technologiczny i chcą dowiedzieć się, w jaki sposób integracja uczenia maszynowego może przynieść korzyści ich firmom.

Uczenie maszynowe to technologia, która ostatnio przyciągnęła uwagę milionów. To niesamowite, jak uczenie maszynowe wpływa na tak wiele sektorów w różnych branżach. Od czasu pojawienia się uczenia maszynowego podstawy branży zaczęły zmieniać się na lepsze. Teraz każda firma, niezależnie od branży, chce zastosować tę futurystyczną technologię.

W 2019 roku ta gałąź technologii bardzo się rozwinęła. Ogromna liczba zmian, jakie zaobserwowaliśmy w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), zaskoczyła nas. Był to rok dostrajania modeli językowych i struktur, takich jak BERT Google i GPT-2 OpenAI.

W 2019 roku zostały bardzo dobrze przyjęte przez społeczność open source. Obniżyły także bariery dostępu do uczenia maszynowego, ponieważ coraz więcej osób ze społeczności stara się wejść w tę dziedzinę w 2020 roku.

Oto nasze typy trendów na ten rok.

Dane i SaaS dla analityki biznesowej

Ponieważ przechowywanie danych staje się tańsze i łatwiejsze, coraz więcej firm dostrzeże korzyści z wdrożenia uczenia maszynowego. Im niższy koszt wdrożenia – nie tylko z przyczyn finansowych – tym większe prawdopodobieństwo, że firmy będą korzystać z tej technologii. Pamięć Data Lake (jezioro danych) zyskuje również popularność w świecie biznesu i to z dobrych powodów. Możliwość przechowywania nieustrukturyzowanych danych do czasu, aż będą gotowe do użycia, jest korzystnym podejściem dla firm. Jeziora danych często wykorzystują pamięć masową w chmurze, dzięki czemu przechowywanie danych jest przystępne cenowo i skalowalne.

Co więcej, gdy jezioro danych jest powiązane z platformą lub narzędziami Software as a Service (SaaS), proces jest usprawniony. Nagle ci, którzy nie mają wykształcenia w zakresie sztucznej inteligencji lub algorytmów uczenia maszynowego, nadal mają dostęp do tych możliwości. Chociaż może to wyrównać szanse i zdemokratyzować Business Intelligence, może to być również upadek firm, które są zbyt chętne do zaangażowania się.

Algorytmy ML coraz dokładniejsze

W miarę jak trendy w uczeniu maszynowym zmieniają się z testowania i indywidualnych przypadków użycia na powszechne zastosowanie, algorytmy będą się nadal doskonalić. Ze względu na naturę uczenia maszynowego, im więcej danych mają dostęp algorytmy, tym bardziej będą się one dostosowywać. Zastosowania w świecie rzeczywistym zapewnią lepszy potencjał testowania niż w laboratorium technologicznym czy ośrodku badawczym.

Dzięki doświadczeniu na poziomie branżowym, aplikacje uczenia maszynowego będą rozwijać się i upadać, w miarę jak firmy będą uczyć się, gdzie mogą odnieść największe korzyści. Jak w przypadku każdej nowej technologii, istnieją zalety i wady, a dostosowywanie będzie wymagało czasu, prób i błędów.

Rozmowy na temat etyki sztucznej inteligencji już się rozpoczęły i będą kontynuowane. Potęga uczenia maszynowego może mieć niezamierzone konsekwencje, takie jak dyskryminacja danych. Na szczęście, świadomość i rozpoznanie tych problemów mogą prowadzić do korzystnych rozwiązań. Prywatność danych to kolejny gorący temat w świecie technologii. Najnowsze trendy w uczeniu maszynowym doprowadziły do ulepszonego marketingu ukierunkowanego, ale niektórzy nie są przekonani, czy ta personalizacja jest warta ukierunkowanych rezultatów, ponieważ użytkownicy muszą poświęcić część prywatności. Wraz ze wzrostem liczby wdrożeń uczenia maszynowego rosną rozmowy na temat ich implementacji i zastosowania.

Uczenie maszynowe w asystentach głosowych

Uczenie maszynowe może teraz wykonywać zadania ludzkie, oferując inteligentnego osobistego asystenta głosowego. Pomaga szybko i łatwo wykonać znaczące i skomplikowane zadanie, jednocześnie zwiększając produktywność. Są to rozwijające się obszary badań i inwestycji. Pomaga branżom zwiększać produktywność, jednocześnie zapewniając organizacjom spersonalizowaną pomoc głosową w uczeniu maszynowym.

Konwersacja

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) stale rośnie i poczyniło imponujące postępy, które pozwalają maszynom konstruować informacje tekstowe na podstawie losowych danych wejściowych. W rzeczywistości NLP może pisać wiersze, opowiadania i artykuły prasowe, które są niepokojąco przekonujące. Oczekuje się, że nadchodzące postępy umożliwią firmom zaspokajanie specyficznych potrzeb klientów poprzez odpowiadanie na pytania dotyczące produktów lub usług firmy.

Polityka i fake newsy

Technologia Deep Fake (głębokich podróbek) stale ewoluuje, a firmy i rządy przygotowują się na potencjalnie mylący wpływ takich technologii na populacje. Na przykład uczenie maszynowe osiągnęło punkt, w którym może słuchać danych audio od kogoś, a następnie tworzyć subtelne wzorce mowy, które ściśle odpowiadają dźwiękowi i wzorcom mowy prawdziwej osoby.

Co więcej, uczenie maszynowe staje się coraz bardziej biegłe w analizowaniu setek zdjęć jednej osoby. Po analizie obrazów sztuczna inteligencja może następnie zrekonstruować wideo tej osoby. Rezultat tych dwóch technologii nazywany jest Deep Fake. W połączeniu fałszywe audio i wideo pozwolą sztucznej inteligencji tworzyć pozornie autentyczne wiadomości od celebrytów, liderów rządów, a nawet zwykłych ludzi. Ponadto oczekuje się, że technologia będzie całkowicie przekonująca w ciągu najbliższych 12 miesięcy.

Oczekuje się, że takie fałszywe media będą dostarczane ludziom za pośrednictwem mediów społecznościowych, ponieważ serwisy społecznościowe są obecnie słabo wyposażone w narzędzia do wykrywania i zwalczania głębokich podróbek, o ile wydają się spełniać warunki świadczenia usług firmy. Nawet gdy takie media zostaną ostatecznie odkryte i usunięte, docelowa publiczność prawdopodobnie będzie już pod wpływem w jednym lub drugim kierunku.

Czas na głębokie uczenie

Jednym z interesujących trendów w sztucznej inteligencji jest rosnąca popularność głębokiego uczenia (deep learning), które jest częścią uczenia maszynowego (ML) wykorzystującego sieci neuronowe. Zazwyczaj większość innych typów uczenia maszynowego wymaga od samych naukowców znacznej ilości danych na temat samego algorytmu, zanim ten zacznie rozwiązywać problemy. W przypadku głębokiego uczenia można po prostu pokazać wiele zdjęć kotów, a model zacznie rozpoznawać kota na podstawie wzroku, co jest znacznie łatwiejsze i dokładniejsze. Dlatego głębokie uczenie jest bardziej biegłe w „uczeniu nienadzorowanym”, czerpiąc wiedzę z danych, które w przeciwnym razie byłyby bezużyteczne, a które mogą być całkowicie nieustrukturyzowane lub nieoznaczone.

Ta zdolność do szybszego rozwiązywania złożonych problemów i analizowania obrazów na podstawie wzroku zamiast opisu ma kilka przydatnych zastosowań – w szybkiej i dokładnej diagnostyce w służbie zdrowia przy użyciu skanów i odczytów stanu zdrowia, w wykorzystywaniu czujników audio do identyfikowania maszyn wymagających konserwacji lub zapewnianiu głębszej personalizacji dla firm handlowych.

Jednakże, poza garstką czołowych firm, głębokie uczenie było tradycyjnie zbyt trudne do wdrożenia dla większości firm, ale oczekuje się, że wszystko to zmieni się w 2020 roku. W przyszłym roku organizacje zaczną wykorzystywać głębokie uczenie na swoją korzyść, czerpiąc z niego korzyści i używając go do osiągania swoich celów.

Zmiany technologiczne już się rozpoczęły na całym świecie. Im bardziej firmy będą próbowały się im opierać, tym bardziej będą opóźnione w wyścigu. Nawet jeśli klienci nadal będą od nich kupować produkty, istnieje szansa, że tradycyjnie działające przedsiębiorstwa padną ofiarą cyberataków, które wykorzystają najnowsze technologie. Jedynym sposobem na utrzymanie się na rynku jest zaakceptowanie tego, co nadchodzi i przepłynięcie przez fale postępu technologicznego.