Искусственный интеллект ускоряет работу смартфонов и может стать основной особенностью устройств, которые появятся в 2018 году. Многие из смартфонов, запущенных в прошлом году, включают аппаратное и программное обеспечение, ориентированное на ИИ, и в этом году эта тенденция сохранится.
Давайте для начала разберемся в том, чем отличается машинное обучение от искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение — термины, которые часто упоминаются в технологической индустрии за последние несколько лет, но что именно они означают? Любой, кто, по крайней мере, знаком с научной фантастикой, вероятно, имеет представление об искусственном интеллекте.
Эти два термина часто смешиваются и используются неправильно, особенно отделами маркетинга, которые хотят продать что-то по более высокой цене, чем есть на самом деле. Фактически искусственный интеллект и машинное обучение — очень разные вещи, со множеством разных последствий для того, что компьютеры могут делать и как они взаимодействуют с нами.
Машинное обучение — компьютерная парадигма, которая ведет к росту «больших данных» и искусственного интеллекта. Оно основано на развитии нейронных сетей и глубоком обучении. Зачастую, этот процесс описывается как подражание тому, как люди учатся, но это небольшое заблуждение. Машинное обучение фактически включает в себя статистический анализ и итеративное обучение.
Вместо создания традиционной программы, состоящей из логических операторов и деревьев решений (если …, то…), нейронная сеть построена специально для обучения через параллельную сеть нейронов, каждая из которых предназначена для определенной цели.
Характер какой-либо конкретной нейронной сети может быть очень сложным, но ключом к тому, как они работают, является применение весов (или важных факторов) ко входному атрибуту. Используя сети разных весов и слоев, можно получить вероятность или оценить, что ваш вход совпадает с одним или несколькими указанными выходами.
Проблема с таким типом расчета, как и регулярное программирование, связана с тем, как и какой именно ставит вопрос человечек, то есть программист. Регулировка всех этих весов для точной настройки точности вывода может занять слишком много часов тяжелой работы, чтобы сделать ее выполнимой. Нейронная сеть переходит в область машинного обучения после введения корректирующей обратной связи.
Контролируя выход, сравнивая его со входом и постепенно меняя вес нейронов, сеть может быть обучена для повышения точности. Важная часть здесь заключается в том, что алгоритм машинного обучения способен учиться и действовать без программистов, указывая каждую возможность в наборе данных. Вам не нужно заранее определять все возможные способы. Обучение сети может осуществляться по-разному, но все варианты связаны с грубой силой — очень большие объемы данных сортируются за очень короткое время.
После обучения алгоритм машинного обучения способен сортировать новые входы через сеть с высокой скоростью и точностью в реальном времени. Это делает его важной технологией для компьютерного видения, распознавания голоса, обработки языков и исследовательских проектов. Нейронные сети в настоящее время являются самым популярным способом глубокого обучения, которое часто называют Deep Learning, но есть и другие способы достижения машинного обучения.
Общий искусственный интеллект, как следует из названия, шире и более способный. Он может обрабатывать более широкий круг задач, понимать почти все данные и, следовательно, может думать лучше, как люди. Общий искусственный интеллект (ИИ) мог теоретически учиться сверх первоначального набора знаний, что потенциально приводило к невероятному увеличению его способностей.
Машинное обучение, как часть более сложной системы, имеет важное значение для достижения программного обеспечения и машин, способных выполнять задачи, которые характерны и сопоставимы с человеческим интеллектом.
Уже есть приложения для машинного обучения и искусственного интеллекта. Мы все еще далеки от общего ИИ, но, если вы использовали Google Assistant или Amazon Alexa, вы уже взаимодействовали с прикрепленной формой AI. Машинное обучение, используемое для обработки языка, является одним из ключевых факторов для современных интеллектуальных устройств, хотя они, конечно, недостаточно умны, чтобы отвечать на все ваши вопросы.
Многие из крупнейших технологических компаний уже предлагают свое видение того, как смартфоны должны использовать искусственный интеллект. Давайте более подробно посмотрим на самые интересные функции в смартфонах, которыми уже сейчас каждый из нас может воспользоваться.
В дополнение к новому чипу Apple выпустила iPhone X с Face ID. Его фронтальная камера «TrueDepth» может создавать 3D-карту «лицом к лицу» и использовать эту информацию для идентификации человека, пытающегося войти в устройство, а также аутентифицировать приложения и службы, такие как Apple Pay. Эта информация хранится на чипе с нейронными двигателями для повышения энергоэффективности и безопасности.
Благодаря этой 3D-информации на лице владельца телефона Apple создает «Animoj»» или анимированные аватары, которые имитируют движение и голос человека как забавную демонстрацию того, что может сделать ИИ. Нейронный движок также сохраняет анимированные изображения и позволяет им перемещаться в реальном времени с минимальной задержкой.
IPhone X также использует свое обновленное аппаратное обеспечение, предназначенное для AI, для улучшения графики его лучших функциональных возможностей.
В отличие от помощника Apple Siri, который в первую очередь является поисковой системой для голосовых команд, Bixby включает функции, позволяющие пользователям идентифицировать элементы через приложение для смартфонов.
С помощью Bixby Vision пользователи могут узнать об объектах и местах. Также голосовой помощник позволит узнать, как покупать продукты, которые они видят в реальном мире, переводить на разные языки и многие другие задачи. Пользователи могут запускать Bixby Voice, который может не только извлекать информацию, но также выполнять функции громкой связи, такие как открытие приложения или установка сигнала тревоги.
Помощник Google Assistant, который включает в себя несколько функций, активированных голосом, также используется для управления визуальной поисковой системой Google под названием «Lens». Подобно Bixby Vision, Google Lens использует камеры Pixel 2 и Pixel 2 XL в качестве инструментов идентификации. Интересной особенностью является способность программного обеспечения идентифицировать номера телефонов и веб-адреса и позволяет пользователям хранить данные на своих телефонах.
Функции ИИ от Google доступны не только для Pixel 2 и Pixel 2 XL, но и для нескольких устройств на базе Android, особенно для Android Oreo и даже устройств iOS.
Пользователи могут загружать или открывать приложение для покупок в Amazon и разрешать микрофону поддерживать голосовые активированные заказы и отслеживать заказы. Пользователи также могут контролировать свои смартфоны и другие сервисы Amazon, такие как Amazon Music и Kindle, а также различные интеллектуальные устройства, а именно: лампочки, телевизоры и камеры видеонаблюдения.
Некоторые смартфоны, такие как Huawei Mate 10 Pro и HTC U11, продаются с Alexa как предварительно загруженная функция.
Также в последнее время очень много разговоров о том, что голосовой помощник Amazon Alexa должен составить конкуренцию и на устройствах, работающих на Windows 10. То есть в скором времени голосовой помощник от Amazon будет доступен на любом ноутбуке, планшете или настольном ПК, который работает на Windows 10. Причем функциональные его возможности будут существенно расширены.
Уверен, что каждый из вас задавал себе вопрос о том, а чем искусственный интеллект полезен в смартфоне. Стоит заметить, что данная технология прежде всего поможет расширить возможности вашего телефона, улучшит обработку и понимание простого языка. Также послужит для обработки аудио, изображений и голоса, поможет спрогнозировать деятельность человека, его действия и дальнейшие шаги, но самое главное — ускорит результат поиска в базе данных, и многое другое.
Иными словами, это означает, что ваш смартфон станет еще умнее. Теперь не только будет предугадывать ваши желания, рекомендуя контент согласно вашим вкусам, но и научится понимать то, что вы ему говорите. Со временем искусственный интеллект будет быстрее отвечать на вопросы и справляться с поставленными задачами.
Еще один важный момент: обычные 64-битные процессоры не всегда подходят для вычислений, связанных с искусственным интеллектом. Именно поэтому компании сейчас пытаются встроить в свои чипы дополнительные вычислительные кластеры, которые спроектированы специально под нужды ИИ. Это означает, что совсем скоро ваше устройство сможет обрабатывать еще больше данных, молниеносно реагировать на ваши запросы и предугадывать пожелания. Это ли не фантастика!!!!
Рассматривая различные кухонные приборы, предлагаем узнать, как выбрать мультипечь, ведь это многофункциональная и удобная бытовая техника. Используя ее, вы сможете…
Как заряжать электросамокат — вопрос, с которым нужно разобраться сразу после покупки, чтобы в дальнейшем эффективно использовать популярное транспортное средство.…
Вопрос о том, какой электросамокат купить, актуален для людей, которые живут в больших городах. Маневренность, экологичность, простое управление, компактность -…
Флагманские и бюджетные, для игр, работы и учебы — разнообразие планшетов велико, а пользователи часто не понимают, какой планшет лучше…
Вопрос, какой планшет лучше купить для ребенка, возникает почти у всех родителей. Маленькие пальчики уже уверенно листают страницы электронных книг,…
Как выбрать планшет среди сотен моделей на полках магазинов и не растеряться в технических характеристиках? Этот вопрос возникает почти у…
