Думал, что сеть запатентованная Технология приносит равенство в AI и данных отраслях

Доверительное управление вашими инвестициями

Искусственный интеллект есть везде

Задумывались ли вы, как в один прекрасный день вы искали “лучший смартфон 2018 года” на Google и на следующий день вы были засыпаны объявления от компаний, смартфон? Или как смотреть видео на лучшие в мире пляжи на YouTube, неизбежно приводит к многочисленным объявления праздник показываются на сайтах в данный момент вы читаете?

Как вы могли уже понять, там не миллионы работников, занятых на YouTube, который лично следит за вас и предлагаем Вам самое захватывающее видео или людьми, контролирующими свой поиск на Google, чтобы показать вам наиболее релевантных объявлений. Это все делается с помощью компьютера кодирование и алгоритмы, или в других терминах, с помощью искусственного интеллекта, или ИИ.

Общие и узкие интеллекта

Сейчас, когда многие люди слышат о AI, они автоматически представить:

  • а) интеллектуальные роботы, которые могут сделать нашу жизнь легче, помогая нам автоматизировать многие рутинные задачи и наши личные помощники;
  • б) роботов, которые в какой-то момент стали слишком умны для нас, чтобы управлять ими, и наконец поворот на людей и начнем завоевывать мир (мысли, которые, скорее всего, вдохновленную “Терминатором”).
  • Эти мА есть то, что называется общей разведки. Это означает, что, подобно людям, они владеют много различных и уникальных задач – они могут решать сложные математические задачи, идентифицировать животных, анализировать погоду, говорят, и больше. Возможности безграничны.

    Но наши нынешние ИИ-далеко не умные машины, изображенные в фантастических фильмах. ИИ мы сегодня имеем узкий интеллект, что означает, что они исключительно владеют только конкретную задачу, но не могу ничего делать.

    ИИ в нашей жизни

    Некоторые примеры искусственного интеллекта в нашей повседневной жизни включает:

    • Гугл поисковик, который невероятно эффективен в показаны наиболее соответствующие результаты поиска входного сигнала;
    • Электронная почта-платформ, которые являются невероятно эффективным средством обнаружения спама и автоматически перемещать их на категории “спам”;
    • Амазон точно знает, что когда вы купите новый горшок, тогда Вы также можете быть заинтересованы в новую поваренную книгу, фартук и набор столовых приборов; и так далее.

    Как вы могли заметить, AI-это уже часть нашей повседневной жизни. Но как эти платформы известны все эти вещи? Откуда им знать Ваши предпочтения и что вам показать? Как ИИ станет настолько эффективным?

    Обучение мА

    Искусственный интеллект начинает довольно похожи на людей – не очень эффективно делает ничего. Чтобы заставить его работать, как мы хотим, ИИ должен быть обучен. Он должен учиться, делать определенные связи, распознавать образы и принимать решения на основе собранной информации.

    Для этого люди должны кормить огромное количество обучающих данных для ИИ, так что он может начать обучение и установление связей.

    Например, если вы захотите создать искусственный интеллект, который будет невероятно эффективной в признании бананы на картинках, то тебе придется дать ИИ миллионы фотографий бананов. Алгоритм начинает анализировать эти фотографии и делает определенные соединения. Увидев такие характеристики, как желтый цвет, пышные, едят приматов, и так далее, повторяя узоры снова и снова, он приходит к выводу, что каждый банан-это так. Когда он должен выявить банан на случайную картинку, он сразу же начинает искать желтую объекта пышные.

    Базовый уровень, что сделать искусственный интеллект эффективным, он должен огромное количество обучающих данных. Гигантские компании, такие как Google, Facebook и Amazon имеют большой объем информации для работы, именно поэтому этих компаний платформах настолько эффективны.

    Проблемы с подготовкой данных ИИ

    Но появляются проблемы, когда дело доходит до более мелких компаний и организаций. В то время как Facebook может похвастаться более чем 1,4 млрд активных пользователей ежедневно, а Google обрабатывает почти 2,5 миллионов запросов каждую минуту, небольших организаций и предприятий, редко какие-либо данные, которые будут использоваться для обучения ИИ. Это означает, что только организации способны развивать искусственный интеллект в этом случае большие многомиллиардных корпораций, крупных компаний данных, и правительственных научно-исследовательских учреждений.

    Просто найти достаточно данных, чтобы иметь возможность тренироваться AI-это трудная задача, по себе, не говоря уже о поиске подходящего данных для искусственного интеллекта, особенно когда вы не имеете миллионы долларов, лежащие вокруг или базы пользователей в несколько миллионов.

    AI и промышленности данные монополистической

    Другая проблема в том, что эти организации, которые не имеют достаточного количества данных для обучения ИИ не особо спешат делиться информацией о своих алгоритмов и каковы их намерения за разработки своих алгоритмов. Оставив обычного пользователя в неведении о том, как используется их личная информация, как эти сложные алгоритмы работы и то, что делается с результатами.

    Эти крупные интернет-компании знают о Вас больше, чем вы думаете, и, откровенно говоря, больше, чем вы могли бы. У вас нет способа знать точно, что Facebook делает с вашей личной информацией, или том, как Google использует вещи, которые вы искали в своем движке.

    Хотя объем данных, созданных каждым годом растет в геометрической прогрессии, выделения это непропорционально – несколько крупных организаций имеют доступ к огромным массивам данных, в то время как большинство не имеет почти ничего, чтобы работать.

    В настоящее время, с развитием технологий ИИ не ограничиваются наши возможности для создания умных и функциональных алгоритмов, но за счет наличия полезных данных для этих алгоритмов.

    Большинство, если не все, изменяющих мир инноваций начали с малого, но с искусственным интеллектом находят способ реализовать идею, может оказаться практически невозможно, не имея доступа к огромным массивам информации.

    Может, кто-то придумывает новый способ для создания самоуправляемых автомобилей, что позволит устранить имеющиеся проблемы, мы сталкиваемся в настоящее время в этой отрасли, но без возможности собирать миллиарды миль вождения данных, что такое изобретение невозможно.

    Думал, что сеть является изменение текущего неравные парадигмы

    Думал, что это АИ и блокчейн компании изменение тока, необоснованной ситуации с ИИ и рыночных данных путем создания прозрачной и децентрализованной платформы. Он создает богатую экосистему, где сообщество алгоритмов и данных. Пользователи могут покупать и продавать информацию, разработать алгоритмы и продавать доступ другим пользователям, нужно создать место, где даже небольшие компании имеют доступ к данным, которые они могут использовать, чтобы вводить новшества и развиваться дальше в области искусственного интеллекта.

    “В нынешней парадигме, каждый фрагмент данных проходит через серверы, хранится в центрах обработки данных, а также составлен и просеивают через большой анализа данных и алгоритмы ИИ.”, - поясняет генеральный директор подумал, профессор Эндрю Хакер. “Мысль вводит новую парадигму – Платформа, которая сочетает анализа данных и искусственного интеллекта, чтобы изменить мир создает, обрабатывает, интерпретирует и имеет практически безграничное количество создаваемой информации”.

    Мысль опирается на Гаррисберг Университет науки и технологии и получил патент на инновационный способ использования данных. Мысль врезать каждый бит данных с искусственным интеллектом, что делает традиционно "пустой" информации, которые становятся ценны только в контексте приложения, умный и способен действовать самостоятельно.

    Профессор Хакер продолжает, “в парадигме думал, что нет разницы между данными и прикладном уровне; они являются одним и тем же. В мыслях, данные умен и примет меры, как только он будет создан.”

    Думал умный патентных данных применяется для создания тары, так называемые нюансы, которые хранят информацию, а также часть кода приложения, что делает его способным функционировать самостоятельно. Нюансы могут общаться друг с другом и работать вместе, чтобы реализовать свои цели. Не данные придется пройти через длительный процесс, чтобы быть проанализированы. Вместо этого, она может анализировать и классифицировать себя.

    “Мысль построила основательный, сетью преобразования информации с данными, как товар. Экосистемы размещаются данные приложения для исследователей в области искусственного интеллекта и когнитивных вычислений, в различных отраслях промышленности, таких как здравоохранение, транспорт, правительство, СМИ, коммунальных услуг и финансов. Экосистемы обусловлена монетизации датчик на основе данных аналитически и богатых наборов данных”, - объясняет профессор Хакер.

    Заключение

    Сейчас только крупные организации имеют доступ к достаточному количеству ценных данных, чтобы действительно создать искусственный интеллект, в то время как меньшие ребята, вышедшие из игры, в результате чего многие потенциальные новаторской идеи неразвитой.

    Но, сделав AI и данных более доступной для обычных людей, которые не имеют роскошь иметь миллиарды долларов, которые лежат вокруг, думал, может открыться области ИИ на более мелкие группы, которые могут иметь невероятные идеи. Он призывает к дальнейшему развитию и предоставляет средства, чтобы сделать эти идеи случиться.

    Предварительная мысль - ICO-это жить сейчас и продлится до 13 марта. Главная ИКО начинается 14 марта. Для участия в ICO и узнать больше о мысли, пожалуйста, посетите https://thought.live и чтобы держать руку на курсе последних новостей присоединяйтесь к чат телеграмма мысль в https://t.me/thoughtcommunity

     

    1 2 3 425
    Close Menu
    Закрыть