Un brillante ambito futuro dell'apprendimento automatico

Una forma costante di evoluzione silenziosa è l'apprendimento automatico. Pensavamo che i computer fossero il grande vantaggio che ci avrebbe permesso di lavorare in modo più efficiente; presto, l'apprendimento automatico è stato introdotto nel quadro, cambiando per sempre il discorso delle nostre vite. Il rimodellamento del mondo è iniziato insegnando ai computer a fare le cose per noi, e ora ha raggiunto lo stadio in cui anche quel semplice passaggio viene eliminato. Non è più un imperativo per noi insegnare ai computer come eseguire compiti complessi come la traduzione di testi o il riconoscimento di immagini: invece, abbiamo costruito sistemi che consentono loro di farlo da soli. È il più vicino alla magia che la comunità babbana potrà mai raggiungere!

La forma eccezionalmente potente di apprendimento automatico in uso oggi va sotto il nome di "apprendimento profondo". Su grandi quantità di dati, costruisce complesse strutture matematiche chiamate rete neurale. Costruito per essere analogo al funzionamento del cervello umano, fu nel 1930 che furono introdotte per la prima volta le reti neurali stesse. Tuttavia, è stato solo nell'ultimo decennio circa che i computer sono diventati abbastanza efficienti da utilizzare tale capacità.

Che cos'è esattamente l'apprendimento automatico?

Quindi, in termini generali, l'apprendimento automatico è il risultato dell'applicazione dell'apprendimento artificiale. Prendiamo l'esempio del tuo shopping online: ti sei mai trovato in una situazione in cui l'app o il sito Web hanno iniziato a consigliare prodotti che potrebbero in qualche modo essere associati o simili all'acquisto che hai effettuato? Se sì, allora hai visto l'apprendimento automatico in azione. Anche la combinazione di prodotti "comprata insieme" è un altro sottoprodotto dell'apprendimento automatico.

Questo è il modo in cui le aziende si rivolgono al loro pubblico e dividono le persone in varie categorie per servirle meglio, rendere la loro esperienza di acquisto su misura per il loro comportamento di navigazione.

L'apprendimento automatico si basa semplicemente su previsioni fatte sulla base dell'esperienza. Consente alle macchine di prendere decisioni basate sui dati, il che è più efficiente della programmazione esplicita per svolgere determinate attività. Questi algoritmi sono progettati in modo da offrire visibilità a nuovi dati che possono aiutare le organizzazioni ad apprendere e migliorare le proprie strategie.

Qual è il futuro dell'apprendimento automatico?

• Servizi cognitivi migliorati

Con l'aiuto di servizi di machine learning come SDK e API, gli sviluppatori sono in grado di includere e affinare le funzionalità intelligenti nelle loro applicazioni. Ciò consentirà alle macchine di applicare le varie cose che incontrano e, di conseguenza, di svolgere una serie di compiti come il riconoscimento della vista, il rilevamento del parlato e la comprensione del parlato e del dialetto. Alexa ci sta già parlando e i nostri telefoni stanno già ascoltando le nostre conversazioni: in quale altro modo pensi che la macchina si "risvegli" per eseguire una ricerca su Google sulle cospirazioni dell'11 settembre per te? Quelle capacità cognitive migliorate sono qualcosa che non avremmo mai immaginato che accadesse dieci anni fa, eppure eccoci qui. Essere in grado di coinvolgere gli esseri umani in modo efficiente è in costante alterazione per servire e comprendere meglio la specie umana.

Passiamo già così tanto tempo davanti agli schermi che i nostri cellulari sono diventati un'estensione di noi e, attraverso l'apprendimento cognitivo, è letteralmente diventato il caso. La tua macchina impara tutto su di te e quindi modifica di conseguenza i tuoi risultati. I risultati di ricerca di Google di due persone non sono uguali: perché? Apprendimento cognitivo.

• L'ascesa dell'informatica quantistica

"Quantum computing" - suona come qualcosa uscito da un film di fantascienza, no? Ma è diventato un vero e proprio fenomeno. Satya Nadella, amministratore delegato di Microsoft Corp., definisce i7t una delle tre tecnologie che daranno nuova forma al nostro mondo. Gli algoritmi quantistici hanno il potenziale per trasformare e innovare il campo dell'apprendimento automatico. Potrebbe elaborare i dati a un ritmo molto più veloce e accelerare la capacità di trarre approfondimenti e sintetizzare informazioni.

Il calcolo pesante sarà finalmente eseguito in un batter d'occhio, risparmiando così tanto tempo e risorse. L'aumento delle prestazioni delle macchine aprirà così tante porte che eleveranno e porteranno l'evoluzione al livello successivo. Qualcosa di semplice come due numeri: 0 e 1 ha cambiato il modo di fare il mondo, immaginate cosa si potrebbe ottenere se ci avventurassimo in un regno completamente nuovo di computer e fisica?

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• L'ascesa dei robot

Con l'apprendimento automatico in aumento, è naturale che il mezzo abbia una faccia su di esso: i robot! La sofisticatezza dell'apprendimento automatico non è una "piccola meraviglia" se capisci cosa intendo.

L'apprendimento multi-agente, la visione robotica, l'apprendimento auto-supervisionato saranno tutti realizzati attraverso la robotizzazione. I droni sono già diventati una normalità e ora hanno persino sostituito i fattorini umani. Con la tecnologia della velocità rapida che va avanti, anche il cielo non è il limite. Le nostre fantasie infantili di vivere nell'era dei Jetson diventeranno presto realtà. Il più piccolo dei compiti sarà automatizzato e gli esseri umani non dovranno più essere autosufficienti perché avrai un bot che ti seguirà come un'ombra in ogni momento.

Opportunità di carriera nel settore?

Ora che sei consapevole della portata dell'apprendimento automatico e di come può cambiare da solo il corso del mondo, come puoi diventarne parte?

Ecco alcune opzioni di lavoro che potresti potenzialmente pensare di scegliere:

1. Machine Learning Engineer: sono programmatori sofisticati che sviluppano i sistemi e le macchine che apprendono e applicano le conoscenze senza avere alcuna guida o direzione specifica.
2. Deep Learning Engineer – Simile agli informatici, sono specializzati nell'utilizzo di piattaforme di deep learning per sviluppare attività legate all'intelligenza artificiale. Il loro obiettivo principale è quello di essere in grado di imitare ed emulare le funzioni cerebrali.
3. Data Scientist - Qualcuno che estrae significato dai dati e li analizza e li interpreta. Richiede metodi, statistiche e strumenti.
4. Computer Vision Engineer - Sono sviluppatori di software che creano algoritmi di visione per riconoscere i modelli nelle immagini.

L'apprendimento automatico è già e cambierà il corso del mondo nel prossimo decennio. Prepariamoci con impazienza e aspettiamo ciò che il futuro attende. Speriamo che le macchine non abbiano la brillante idea di conquistare il mondo, perché non tutti noi siamo Arnold Schwarzenegger. Dita incrociate!

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