Главные тенденции AI и ML, которые изменят мир в 2024 году
Сфера искусственного интеллекта в 2024 году характеризуется быстрым ростом, вниманием к этике и слиянием технологий. Влияние машинного обучения охватывает множество областей, от здравоохранения до квантовых вычислений. Важно использовать эти технологии ответственно, учитывая этические аспекты. Будущее искусственного интеллекта обещает захватывающие возможности.
Путь человеческих потребностей проходит множество миль. Мы зависим от определённых ресурсов, чтобы поддерживать связь практически со всеми, с кем мы встречаемся. Эта потребность в связи породила инновации и основные области в сфере технологий. От изобретения колеса до автоматизации, люди никогда не переставали развивать свои инновационные способности. В этой статье рассматривается одна такая технология, которая развилась для того, чтобы состязаться с человеческим интеллектом. Речь идет об искусственном интеллекте (ИИ).
"Все искусственное нуждается в естественной помощи"
Применение искусственного интеллекта начинается с того, что мы даём ему определённую статистику и данные, чтобы он выполнял задачи, которые мы ему явно поставили. Однако недавние инновации в этой области сделали такое применение слишком базовым; появилось Машинное Обучение. Машинное Обучение - это искусственный интеллект, которому было обучено использовать статистические алгоритмы для обобщения невидимых данных и выполнения задач без явных инструкций.
В постоянно меняющемся мире технологий машинное обучение стоит как ключевая сила, стимулирующая инновации и перестраивающая отрасли. По мере того, как мы вступаем в 2024 год, мир машинного обучения продолжает раскрываться с новыми возможностями и вызовами. В этом блоге мы рассмотрим эти новые тенденции, которые формируют будущее машинного обучения.
Здесь будут выделены тренды для создания новой эпохи. Это включает в себя увеличение применения вычислений в системах машинного обучения, улучшение эффективности и снижение задержек в обработке данных, а также улучшение безопасности и конфиденциальности в приложениях машинного обучения.
В постоянно меняющемся мире технологий машинное обучение стоит как ключевая сила, стимулирующая инновации и перестраивающая отрасли. По мере того, как мы вступаем в 2024 год, мир машинного обучения продолжает раскрываться с новыми возможностями и вызовами. В этом блоге мы рассмотрим эти новые тенденции, которые формируют будущее машинного обучения.
Здесь будут выделены тренды для создания новой эпохи. Это включает в себя увеличение применения вычислений в системах машинного обучения, улучшение эффективности и снижение задержек в обработке данных, а также улучшение безопасности и конфиденциальности в приложениях машинного обучения.
Мультимодальный ИИ
Сегодня каждый бизнес хочет воспользоваться преимуществами искусственного интеллекта и сделать это с различными типами контента - не только текстом, но и кодом, видео, аудио, изображениями (и, безусловно, многим другим). Это называется Мультимодальным искусственным интеллектом. То есть модели искусственного интеллекта могут обрабатывать разные типы входных данных и предоставлять полезные и актуальные ответы на них. Например, Gemini, первая нативная мультимодальная модель, становится игровым изменением, устанавливая новые стандарты, по которым будут оцениваться другие модели, как сказал вице-президент аналитики Gartner Чираг Декате. Это один пример того, как машинное обучение было автоматизировано.
Интеграция машинного обучения в мультимодальные модели искусственного интеллекта, такие как Gemini, демонстрирует автоматизированные возможности обучения таких систем. Этот автоматизированный подход к обучению позволяет моделям искусственного интеллекта обрабатывать различные типы входных данных, что делает их ценным активом для бизнесов, ищущих решения искусственного интеллекта для различных типов контента.
Интеграция машинного обучения в мультимодальные модели искусственного интеллекта, такие как Gemini, демонстрирует автоматизированные возможности обучения таких систем. Этот автоматизированный подход к обучению позволяет моделям искусственного интеллекта обрабатывать различные типы входных данных, что делает их ценным активом для бизнесов, ищущих решения искусственного интеллекта для различных типов контента.
Агентный ИИ
Агентный ИИ представляет собой значительный сдвиг от пассивного ИИ к активному. Машинное обучение играет ключевую роль в развитии агентов ИИ, позволяя им распознавать образцы и принимать обоснованные решения. Агенты ИИ - это сложные системы, обладающие инициативой, автономностью и способностью действовать самостоятельно. В отличие от традиционных ИИ-систем, которые в основном реагируют на ввод пользователя и следуют заранее определенному программированию, агенты ИИ разработаны для понимания своего окружения, установления целей и принятия мер для их достижения без прямого вмешательства человека. В мониторинге окружающей среды агенты ИИ могут быть обучены собирать данные, анализировать образцы и принимать профилактические меры против угроз, таких как ранние признаки лесных пожаров. Точно так же финансовые агенты ИИ могут проактивно управлять портфелями с использованием адаптивных стратегий, реагируя на изменяющиеся рыночные условия в реальном времени.
ИИ с открытым исходным кодом
Открытые искусственный интеллект и большие модели языка (LLM), а также другие мощные генеративные системы искусственного интеллекта - это дорогие процессы, требующие больших объемов вычислительной мощности и данных. Однако, используя открытые модели, разработчики могут строить на работе других, снижать затраты и расширять доступ к искусственному интеллекту. Открытый искусственный интеллект общедоступен, часто бесплатен, и позволяет организациям и исследователям вносить свой вклад в существующий код и строить на нем. Наблюдается удивительный рост интереса разработчиков к искусственному интеллекту, особенно к генеративным системам, в данных GitHub за прошлый год. Машинное обучение здесь позволяет разработчикам обучать модели на огромных объемах данных и получать инсайты, которые могут быть использованы для автоматизации принятия решений и улучшения производительности.
Экспоненциальный рост в области глубокого обучения
Глубокое обучение - это часть искусственного интеллекта, которая была основным двигателем множества новых прорывов в инновациях. Глубокое обучение - это модель образования, которая повышает уровень обучения студентов до высот, недоступных с использованием традиционного подхода "команды и контроля". В 2024 году мы можем надеяться на заметные достижения в применении глубокого обучения. Мозговые сети становятся все более изощренными, позволяя машинам понимать сложные шаблоны и делать более точные прогнозы. Этот тренд особенно заметен в обработке естественного языка, компьютерном зрении и распознавании речи.
ИИ и этические соображения
По мере того как искусственный интеллект становится все более распространенным, значение надежных практик в области искусственного интеллекта и этических соображений становится все более важным. В 2024 году наблюдается растущее внимание к созданию моделей искусственного интеллекта, которые являются справедливыми, прозрачными и свободными от предвзятостей. В индустрии активно работают над стратегиями и правилами, чтобы обеспечить этическое развитие искусственного интеллекта, решая проблемы, связанные с конфиденциальностью, ответственностью и социальным воздействием технологий искусственного интеллекта. Используя алгоритмы машинного обучения, модели могут смягчать предвзятости, обеспечивая тем самым более прозрачные искусственные интеллектуальные системы.
Сохранение конфиденциальности с помощью федеративного обучения
Заботы о конфиденциальности стали серьезным препятствием для широкого внедрения приложений искусственного интеллекта. Федеративное обучение - это децентрализованный подход к обучению моделей искусственного интеллекта на разных устройствах, который становится решением этой проблемы. В 2024 году федеративное обучение предполагается получить поддержку, так как оно позволяет обучать модели без централизованных данных, обеспечивая конфиденциальность пользователей, при этом всё еще пользуясь общими знаниями различных наборов данных.
Квантовое машинное обучение
Сочетание квантовой обработки и искусственного интеллекта обещает решить сложные проблемы, которые в настоящее время выходят за пределы возможностей классических компьютеров. В 2024 году мы ожидаем значительных прогрессов в алгоритмах и системах квантового искусственного интеллекта. Квантовые компьютеры могут решать задачи оптимизации, криптографии и моделирования, открывая новые возможности для приложений искусственного интеллекта.
Автоматизированное машинное обучение (AutoML)
С появлением Автоматизированного Машинного Обучения (AutoML) демократизация машинного обучения станет главной темой в 2024 году. Платформы AutoML позволяют людям, которые мало знают о технологиях, использовать машинное обучение. Эти этапы автоматизируют выбор модели, настройку гиперпараметров и конфигурацию компонентов, делая искусственный интеллект доступным для более широкой аудитории и ускоряя развитие решений искусственного интеллекта в различных областях.
Понятный искусственный интеллект
По мере усложнения систем искусственного интеллекта, становится важным понимать, как они принимают решения. Понятный искусственный интеллект (XAI) решает эту проблему, предоставляя информацию о том, как модели искусственного интеллекта делают свои выводы. В 2024 году ожидается увеличение интереса к понятному искусственному интеллекту в различных отраслях, особенно в тех областях, где доверие и ответственность играют ключевую роль, например, в финансах, здравоохранении и автономных системах.
Заключение
Мир искусственного интеллекта в 2024 году описывается значительным ростом, этическими соображениями и слиянием технологий. Влияние машинного обучения широко и затрагивает сферу здравоохранения и квантовые вычисления. Пока мы исследуем этот период развития, важно ответственно относиться к этим тенденциям, гарантируя, что технологии искусственного интеллекта вносят позитивный вклад в общество, учитывая этические заботы и вызовы. Будущее искусственного интеллекта, безусловно, захватывающее, и путешествие только начинается.
Когда цветы расцветают, их можно показывать и наслаждаться ими, или использовать там, где они нужны. Точно так же эти модели искусственного интеллекта используются разными способами в разных областях. Прежде чем создавать любое программное обеспечение или оборудование, следует испытать человеческий разум. Таким образом, все, что создано человеком, является и проклятием, и даром.
Когда цветы расцветают, их можно показывать и наслаждаться ими, или использовать там, где они нужны. Точно так же эти модели искусственного интеллекта используются разными способами в разных областях. Прежде чем создавать любое программное обеспечение или оборудование, следует испытать человеческий разум. Таким образом, все, что создано человеком, является и проклятием, и даром.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи