Obsah
Jaká je největší adaptace lidského druhu?
Rozhodně ne naše působivá postava, vlněné kabáty nebo úžasné čichové schopnosti. Všechno to sál. Naše největší vlastnost je rozpoznávání vzorů. Ve skutečnosti je to tak silné, že často čteme vzorce, kde žádné neexistují. (Viz: astrologie.)
Historicky naše schopnost rozpoznat vzorce umožňuje usuzovat, když bylo nebezpečí v blízkém čase, abychom jednali. Rovněž nám dovolí vyvinout jazyky složitější než řada chrochtání a asociací. Dalo by se dokonce říci, že je to základ moderní vědy.
Vzestup strojů
V dávných dobách byly stroje notoricky špatné v rozpoznávání vzorů - opravdu se mohly řídit pouze sadou předem naprogramovaných pokynů. Vzestup strojového učení přinesl systémy a zařízení, která mohou skutečně interpretovat data a používat je ke zlepšení sebe sama.
Strojové učení se již dotýká téměř všech aspektů našeho života a mění je k lepšímu. Stejně dobře jako my v detekci vzorů, stroje jsou daleko, mnohem lepší - a toto rozpoznávání vzorů přichází velmi užitečným způsobem v široké škále způsobů, od rozpoznávání řeči po očekávání akciového trhu.
Co tedy můžeme v této oblasti očekávat v roce 2019?
Vytvoření digitálního fyzického
Společnosti silně investované do strojového učení i do malých počítačů čistí cestu pro budoucnost ML. Arm je v popředí tohoto úsilí. Její technologie zlepšuje vše od lékařské péče s první reakcí až po snapping selfies.
Zvažte Corti
Corti je specializované malé zařízení o velikosti domova Google. Jeden z nich však v obývacím pokoji nenajdete brzy.
Tento nástroj se v současné době nasazuje do středisek reakce na mimořádné situace po celém světě. Poslouchá lékařská tísňová volání a pomáhá operátorovi poskytovat nejlepší radu.
Je to nejdůležitější cíl? Identifikovat incident zástavy srdce před lidmi na lince.
Srdeční infarkty zabíjejí více lidí než cokoli jiného, přesto jsme stále notoricky špatní, když jsme se drželi signálů. Tento nedostatek povědomí může zpozdit zásah v situacích, kdy i několik minut může mít vážný dopad na míru přežití oběti. Ve skutečnosti, za každou minutu, kdy je CPR opožděno, šance na přežití klesá až o 10 procent.
Toto zařízení ML má prokazatelně rychlejší identifikaci srdeční zástavy, s úžasnou mírou přesnosti 93%, což je více než 73 procent typických pro lidského operátora. Jeho rozšířené použití může zachránit tisíce životů.
Strojové učení je nutně řešeno na zařízení, spíše než připojeno k databázi v cloudu. V situacích ohrožujících život musí provozovatel poskytnout okamžité rady na záchranu života, bez ohledu na škytání na internetu. Z důvodu ochrany osobních údajů je také zařízení ML připojené k internetu v lékařských situacích trochu složitější.
Corti není pouhým trikem; jeho zaměření se rozšiřuje o předávkování drogami a diagnózu mrtvice pomocí technik, jako je hlasová analýza.
Corti je poháněn dvoujádrovým jádrem Nvidia TX2: Arm v8 (64bitové) + čtyřjádrovým jádrem Cortex-A57 (64bitové).
Více známé zaměření
Pokud vaše strojové učení způsobilo, že vaše srdce závodilo příliš mnoho, je tu čistší sociální čistší patra.
V roce 2018 začal Instagram zavádět své funkce Focus, což uživatelům umožňuje vytvářet profesionálně zaměřené selfie a snímky, které identifikují obličeje a rozostřují pozadí.
I když to není přesně zastavení infarktu, tato funkce nabízí intuitivní a známý zážitek a je to možné s hardwarovými a softwarovými vylepšeními, která přicházejí se strojovým učením.
Ať už používáte režim selfie nebo standardní fotoaparát orientovaný proti směru jízdy, Focus používá síť segmentace obrazu k automatickému vylepšení předmětu snímku a rozmazání pozadí a vytvoří tak profesionálně vypadající snímek. Jak si můžete představit, jedná se o složitou techniku, která vyžaduje rychlé a efektivní zpracování další významné zpracování, a proto byla selektivně nasazena na vyšší platformy podporující nezbytné optimalizace. A díky silné spolupráci s Armem a týmem Compute Library to zahrnuje také řadu zařízení s GP Mali Arm Mali.
Tak co bude dál?
V roce 2019 budou společnosti jako Arm posilovat zařízení po celém světě a zvyšovat schopnosti strojového učení. Můžeme očekávat zlepšení téměř ve všech průmyslových odvětvích, od přesně zaměřené ochrany proti škůdcům v zemědělství až po pokročilejší funkce pro autonomní vozidla. Vaše inteligentní zařízení se pravděpodobně zlepší v úkolech, jako je rozpoznávání řeči, se zvýšenou schopností detekovat věci, jako je skloňování a tón.
Dávejte pozor na rameno, pokud chcete zjistit, kam v roce 2019 směřuje strojové učení na stroji. S trendem strojového učení v hokeji bude to vzrušující rok.
