İçerik
- Oyun Oynama ve Ötesi
- Kanser Tedavisinde Daha Hassas
- Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
- Sinirbiliminde İlerleme
- AI ve Kişiselleştirilmiş Pazarlama
- Gündelik Arayüzler
- İş zekası
Kaynak: Agsandrew / Dreamstime.com
Paket servisi:
Yeni AI formları hayatımızı çok ilginç şekillerde değiştirecek (ve zaten başlıyor).
Dünyamızın hızla değiştiğini biliyoruz - ancak gazetede veya televizyonda çok fazla duymayacağınız, bununla birlikte yaşamlarımız üzerinde çarpıcı bir etkisi olan birçok somut teknoloji ilerlemesi var.
Bu büyük yeni hikayelerden bazıları, yapay sinir ağı ile ilgilidir - yapay zeka araştırmalarında, eğlenceden ilaca kadar birçok alanda her türlü ilerlemeye yol açan nispeten yeni bir fenomen.
Yapay sinir ağları, teknolojilerin, girdilere dayalı çıktılar üretmek için, bireysel insan nöronlarına ve nöron gruplarına karşılık gelen küçük birimleri kullanarak, insan beyninin biyolojik çalışmasını modelleyebileceği fikrine dayanır.
Yapay sinir ağı fikri, 1940'larda ortaya çıkan “bağlantıcılık” felsefesine dayanır ve çok sayıda işbirliği yapan nörolojik birimin, genel davranış ve bilişi nasıl etkileyebileceğini kurar. Bunu söylemenin bir başka yolu, insanlar olarak, bu yapay nöronların çoğunu bir araya getirerek ve kendi biyolojik düşünce süreçlerimize çok benzeyen şekillerde birlikte çalışmasını sağlayarak daha iyi modeller oluşturabileceğimizi keşfettik.
Peki yapay ağlar masaya ne getiriyor? Aslında çok fazla. Hane halkı adı veya tanıdık bir marka olmasa da, hatta ilköğretim veya lise müfredatının büyük bir kısmı olsa da, yapay sinir ağları üzerinde çalışmak birçok alanda yaygınlaşmaktadır. (From Ada Lovelace'den Derin Öğrenmeye kadar bilgisayardaki ve AI geçmişindeki kilometre taşları hakkında daha fazla bilgi edinin.)
Oyun Oynama ve Ötesi
Geçenlerde bir bilgisayarın “Go” oyununda satrançtan çok daha karmaşık bir oyunda bir insan oyuncuyu yenebildiğini duymuş olabilirsiniz. Bunu sezgisel olarak anlıyoruz ki, daha güçlü yapay zeka yolunda ileri bir adım daha ileriye gidiyoruz - 1990'lı yıllarda satranç oynayan bilgisayarların üstünlüğünü öğrendik, bu mantıklı bir ilerleme gibi görünüyor.
Go'da insanları yenebilen yapay sinir ağları tarafından desteklenen yapay zeka varlıklarının ortaya çıkması önemlidir - ama bilmeyeceğiniz şey, bu oyun oynama biçimine katkıda bulunan bir şirketin de IBM'in yeni temelleri denemekte olduğudur. Yapay sinir ağlarını daha yetenekli ve daha hızlı hale getirecek AI teknikleri. Haber, geçtiğimiz ay IBM’in MIT’le ortak bir projede 240 milyon dolar düşeceğini, ANN’nin ve ilgili teknolojilerin öncekinden daha da ileri gitmesinin gücünü iki katına çıkaracağını söyledi.
Kanser Tedavisinde Daha Hassas
Kanser, Batı'nın tıbbi sözlüğündeki en kafa karıştırıcı hastalıklardan biridir - ama şimdi, bilim adamları birçok farklı türde tümörün tedavisine yeni yol açmaya yaklaşırken yapay sinir ağları tarafından çok yeni türlerde kanser araştırmaları desteklenmektedir.
Hata Yok, Stres Yok - Hayatınızı Yok Etmeden Hayat Değiştiren Yazılım Yaratma Adım Adım Kılavuzunuz
Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.
Yapay sinir ağlarının meme, prostat, akciğer ve diğer kanser türlerinin teşhisinde ve tedavisinde yardımcı olmalarının en temel yollarından biri, büyük veri setlerini kullanma ve ileriye yönelik bir yolu belirleme yeteneğidir - kanser vakalarının sınıflandırılması. veya gen ekspresyonu ile ilgili verilerle çalışmak, yeni kanser tedavilerinin bir spektrumunu, yaşamları kurtarmaya çalışmak için AI'dan türetilmiş bakış açıları kullanır.
Sinirbiliminde İlerleme
Yapay sinir ağları kanser araştırmalarında sadece faydalı değildir - aynı prensipler her türlü klinik veriyi alabilir ve daha eyleme geçirilebilir formlara rafine edebilir.
Fakat yapay sinir ağları ve sinirbilim arasında özel bir ilişki var - çünkü insan beynini simüle eden bu yapı taşlarını bir araya getirirken bile, insan beyninin nasıl çalıştığı hakkında - hastalara hizmet için yeni modern tesisleri destekleyen - daha fazla şey öğreniyoruz. yeni yollarla.
Bilim adamları içeri girip ANN sistemleri oluşturdukça, nöronların sinapslar arasında nasıl dürtü gösterdiğine bakıyorlar. İnsan beyninin parçalarını oluşturan sinir ağlarını gruplandırıyor ve sınıflandırıyorlar. Bitlerde ve parçalarda, biyolojik beynin çalışmasını tamamen simüle etmek ve bu sonuçları özerk bir teknolojiden türetilmiş insan düşüncesine benzeyen bir şeye dönüştürmek için ileri yapay zeka araştırmalarının genel hedefine doğru çalışıyorlar. İnsanlar yapay sinir ağları kullandıkça, beyinde ne olduğu, rüya gördüğümüzde ne olduğu, birinin inmesi durumunda ne olduğu hakkında daha fazla şey öğrenecekler - ve bunların hepsi nörobilimin farklı alanlarındaki genişlemeyi körükleyecek. AI'yı geliştirirken, kendimize dair anlayışımızı da geliştiriyoruz.
AI ve Kişiselleştirilmiş Pazarlama
Yapay sinir ağları tarafından desteklenen bir başka atılım, pazarlamacıların, belirli bir tüketicinin ne istediğini ve neye ihtiyaç duyduğunu çözme becerisinin yetersiz olmasıdır.
Bu tür şeylerle bir web sitesi önerme motorunda, Pandora yayınınızda veya başka bir yerde karşılaşmış olabilirsiniz. Hedefli reklamlar çok ürkütücü görünüyorlar - isteyebileceğiniz veya ilgilendiğiniz şeyler hakkında bilgi alıyorsunuz, ancak hiç kimseye bahsetmediğiniz. Bütün bunlar genellikle insan karar vericileri tarafından yönlendirilmek yerine, kendi başlarına bağlantılar kurabilen yapay sinir ağları ve makine öğrenme algoritmaları tarafından yönlendirilir. Kesinlikleri esrarengiz ve zaman geçtikçe daha iyi olacak. (Öneri Sistemlerinin Çevrimiçi Alışveriş Yapma Şeklimizdir.)
Gündelik Arayüzler
Bilim adamlarının yapay sinir ağları ile yaptıkları atılımlar hakkında düşünmenin ilginç bir yolu - Gizmodo'dan internette her gün oyunda YSA'nın sonuçlarını nasıl gördüğümüz hakkında konuştuğu bir yazı - bu makalenin işaret ettiği önemli şeylerden biri: Yapay sinir ağlarının kullanımının en umut verici sınırlarından birinin görüntü tanıma olduğu söylenebilir.
Bu yapay zeka araçlarının erken kullanımında, bilim adamları bilgisayarların kedilerden bireysel insan yüzlerine kadar her şeyin resimlerini tanımalarına nasıl yardımcı olacaklarını buldular. Ve bu zaten birçok şekilde uygulanmaktadır - mesajlaşma platformlarınızda, profilinizde ve hatta yerel havaalanınızda.
Biyometri alanı, bir bireyi tanımlamak için görüntü tanıma özelliğini kullanabileceğiniz fikrinden çok şey kazanmıştır. Ve elbette, pazarlama, görüntü tanımanın da bir sonucu olarak, bir insan kullanıcısına hitap edecek bu bağlantıları bir araya getirmeye yardımcı oluyor. Ancak daha geniş bir düzeyde, veriler için resimlere maden yapabilmek, her türlü faydalı uygulamaya sahiptir - böylece bir noktada, artık bilgisayarlara kelimelerle beslenmeyeceğiz - onlara resimler verebileceğiz. ne aktarmaya çalıştığımızı onlara gösterin - ve herkesin bildiği gibi, bir resim 1000 kelimeye bedeldir.
Gizmodo parçasından bir başka ilginç nokta ise, doğal dil işlemenin aynı zamanda bir YSA çalışmasının ürünü olmasıdır. Bunu bir süredir kullanıyor, ister Siri, ister dikte araçlarıyla veya başka bir biçimde; bilgisayarların fonetiği bozma ve onları dönüştürme biçimlerinin yapay sinir ağları ile ilgili erken araştırmalarla ilgisi var.
İş zekası
Bireysel müşterileri tespit etmek ve kişisel bilgilerini pazarlama amacıyla ayırmak yerine, işletmeler yapay sinir ağları ve makine öğrenimini de çok önemli şekillerde kullanıyor.
Bir işletme bir organizmadır - ve önemli boyuttaki herhangi bir işletmenin hem gün hem de uzun vadede çok fazla yöne ihtiyacı olacaktır.
Yazılımlar yeterince gelişmiş, yeterince gelişmiş hale geldiğinde, tedarikçiler işletmelerin elle yaptıkları her şeyi otomatikleştirmelerine yardımcı olmak için farklı kurumsal yazılım platformları oluşturmaya başladı. Salesforce otomasyonu, teknoloji sayesinde satış ekiplerinin gücünü arttırıyor. Müşteri ilişkileri yönetimi araçları, hedef kitleye daha iyi bağlantılar kurulmasına yardımcı olur. Tedarik zinciri yönetimi araçları gerekli hammaddeleri iş yerlerine götürür. Ve genel iş zekası araçları tüm ham verileri alır ve yöneticilerin kullanabileceği eyleme dönüştürülebilir raporlar haline getirir.
Tesislerin gözden geçirilmesi ve gelecekte neler olacağını hayal etmeye çalışmak yerine, bugünün liderleri giderek daha fazla görsel panolara bakıyor ve işin daha iyi çalışmasını sağlamak için ne yapmaları gerektiğini açıkça görüyorlar. Tüm bu şeffaflık yine yapay sinir ağlarına dayanıyor - ve bu öğrenme motorlarına uygulanan makine öğrenme ve derin öğrenme araçları - bize insan düşüncesinin bu çok önemli simülasyonuna dayanan şekillerde ihtiyacımız olan bilgiyi veriyor.
Bütün bu buluşlar buzdağının sadece görünen kısmı. Bir devrim geliyor - teknoloji ile etkileşime girme şeklimizde büyük bir deniz değişikliği. Daha akıllı ve daha yetenekli robotlar ve bilgisayarlar seslenmeye, bizim gibi görünmeye ve hareket etmeye başlayacak - ve bunun nasıl işe yaradığını bulmak bizim elimizde.