В XXI веке машинное обучение основательно закрепилось как основное направление искусственного интеллекта. Машины получили доступ к огромному количеству данных, «обучение» на которых позволило существенно улучшить ранние разработки, достигнув человеческой эффективности по множеству направлений. В настоящее время это наиболее перспективный инструмент для бизнеса, основанный на искусственном интеллекте.
С развитием раздела машинного обучения под названием Deep Learning (подробно о том, что это такое, мы поговорим в четвёртом модуле) в 2000-ых и 2010-ых годах, системы машинного обучения начали преуспевать в таких задачах, как распознавание лиц, распознавание речи, распознавание объектов, перевод, и многих других. В отличие от программ с закодированными вручную инструкциями для выполнения конкретных задач, машинное обучение позволяет системе научиться самостоятельно распознавать шаблоны и делать прогнозы.
Среди ключевых новостей и успехов ИИ и машинного обучения в частности, можно отметить:
· 1997 Суперкомпьютер Deep Blue компании IBM обыграл чемпиона мира по шахматам.
· 2005 Состоялось соревнование DARPA Grand Challenge между беспилотными автомобилями, где ИИ успешно преодолел трассу.
· 2006 Команда Google Translate запустила статистический машинный перевод.
· 2011 40 лет DARPA CALO привели к созданию облачного персонального помощника Apple Siri.
· 2011 IBM Watson победил в телевизионной игре Jeopardy!
· 2011-2015 На соревновании ImageNet по классификации миллиона изображений доля неверно классифицированных изображений упала с 25% до 3.5%. При этом доля ошибок у людей составляет 5%.
· 2012 Компания Google X Lab: распознавание видеокадров с котами.
· 2014 Система DeepFace компании Facebook распознает лица с точностью 97%.
· 2015 Илон Маск и Сэм Альтман инвестируют 1 млрд. долларов в фонд исследовательской компании OpenAI, занимающейся ИИ.
· 2016 Команда Google Translate запустила нейронный машинный перевод.
· 2016 Программа AlphaGo компании Google DeepMind обыграла чемпиона мира по игре го.
· 2017 Искусственный интеллект выиграл в Dota2 у профессиональной команды игроков, используя нестандартную агрессивную стратегию.
· 2018 В городе Чандлер, штат Аризона, США, начали работать 100% беспилотные такси Waymo (холдинг Aphabet Inc., владеющий Google) без инженеров-испытателей за рулем.
· 2019 Новая версия машинного интеллекта Libratus, смогла победить сразу пять чемпионов в покер, игравших с ней за одним столом.
Победа алгоритмов машинного обучения на момент 2016 года в игру го особенно примечательна. Ранее мы обсуждали генетические алгоритмы как способ решения любых задач оптимизации. Однако, на многих прикладных задачах генетические алгоритмы показывают не лучшее качество работы. Deep Learning, и, в частности, его связь с разделом машинного обучения под названием обучение с подкреплением (англ. Reinforcement Learning, с ним мы тоже познакомимся в четвёртом модуле), смогли решить ранее неприступную задачу. Подробнее о победе над человеком в игру го вы узнаете в следующем видеоролике. Обратим внимание на скорость развития технологии: для 2016 года это был настоящий прорыв, а сейчас - кажется уже чем-то само собой разумеющимся.
AlphaGo: победа над человеком в игре Go.
✔ Не забываем ставить лайк и подписываться на мой канал: https://dzen.ru/lecturer_abramenkova?share_to=link
Впереди много познавательного!
✔ Будем дружить https://vk.com/lecturer_abramenkova
Благодарю каждого за репост!)