Le 7 tendenze principali dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nel 2022
Pubblicato: 2021-01-10Attualmente, l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale sono domini popolari e all'avanguardia nell'informatica. L'ambito futuro della scienza dei dati è luminoso e ogni giorno gli scienziati stanno toccando nuovi orizzonti di innovazione e portando avanti la definizione di ciò che è possibile. Esploriamo le tendenze attuali che sono in corso in questo campo.
Cosa sono l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale?
Il diagramma seguente chiarirà la relazione tra i due campi:
Fonte immagine: versodatascience.com
Pertanto, l'apprendimento automatico è davvero un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale.
Quest'ultimo si occupa di modellare macchine per pensare, ragionare e agire come esseri umani. Per prendere decisioni come un essere umano. L'apprendimento automatico, d'altra parte, è un'applicazione dell'intelligenza artificiale che si occupa dello sviluppo di programmi per computer in grado di utilizzare i dati e apprendere da soli. Pertanto, mentre l'IA mira all'intelligenza/saggezza, l'apprendimento automatico mira alla conoscenza.
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Le ultime novità in fatto di machine learning e intelligenza artificiale
Allontanarsi dai metodi di apprendimento supervisionato
In precedenza, gli sforzi erano incentrati su algoritmi di apprendimento supervisionato che prevedevano eventi futuri applicando le conoscenze acquisite in passato a nuovi dati attraverso l'uso di esempi etichettati. Ora, l'attenzione si sta spostando su altri domini come l'apprendimento semi-supervisionato, l'apprendimento attivo, l'adattamento del dominio e i modelli generativi. Nuovi modelli come il modello di rendering neurale sono stati sviluppati per combinare previsione e generazione. Ciò è avvenuto in un'unica rete e ha incoraggiato l'apprendimento semi-supervisionato in cui i dati etichettati e non etichettati vengono utilizzati per la formazione.
Il deep learning trova nuove applicazioni
Gli scienziati hanno ora ampliato le applicazioni dell'apprendimento profondo per includere le scienze dei materiali, l'ingegneria delle proteine, la fisica delle alte energie, i sistemi di controllo e le previsioni dei terremoti. L'apprendimento è stato combinato con la conoscenza del dominio e i vincoli.
L'IA sta migliorando nel rilevamento delle emozioni
L'Università di Alberta ha sviluppato una tecnologia in grado di rilevare il linguaggio depressivo nei post sui social media con maggiore precisione e con molto meno bisogno di dati. Gli esperimenti di deep learning passati e i tentativi di rilevare il linguaggio depressivo erano costosi e noiosi. La ricerca dell'Università, guidata da Nawshad Farruque, riduce la necessità di grandi quantità di dati.
Ha fornito molti esempi tratti dai forum sulla depressione per insegnare al modello come riconoscere veramente il linguaggio depressivo. Sta anche lavorando per acquisire note di suicidio e lettere d'amore con un linguaggio simile per promuovere una maggiore precisione nei risultati.
Con questo lavoro, Farraque spera di rilevare la depressione il prima possibile in modo che le persone colpite possano essere indirizzate alle risorse necessarie. Un giorno, spera, possa essere integrato nella politica di autolesionismo e suicidio di Twitter e migliorare gli algoritmi di depressione esistenti di Facebook.
L'apprendimento automatico viene utilizzato per la conservazione dell'arte
Nei Paesi Bassi, i ricercatori della TU delft stanno lavorando per ricostruire digitalmente le opere d'arte utilizzando metodi di apprendimento automatico. Hanno sviluppato una rete neurale convoluzionale (CNN) per ricostruire su carta un disegno sbiadito di Vincent Van Gogh. Per addestrare il modello, hanno utilizzato un set di dati che conteneva riproduzioni di qualità diversa del disegno originale. Queste riproduzioni sono state eseguite in tempi diversi nel corso del secolo scorso.
Sebbene gli sforzi si concentrino sulla conservazione e sulla ricostruzione delle opere d'arte, il campo di gioco può essere ampliato per includere anche immagini e documenti degradati. Inoltre, al momento il modello ha utilizzato solo informazioni visive. In futuro, i ricercatori stanno lavorando per tenere conto anche delle informazioni chimiche, aumentando così la complessità ma anche migliorando le prestazioni e i risultati del modello.
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L'apprendimento automatico viene utilizzato per la stima dell'età
In un'altra impresa quasi sovrumana, i ricercatori dell'Università di Kwazulu-Natal, in Sud Africa, hanno sviluppato una rete neurale convoluzionale per stimare l'età delle persone. Questo viene fatto prendendo le loro immagini in ambienti casuali e di vita reale. In passato, questa stima dell'età veniva effettuata fotografando le persone in ambienti controllati come un laboratorio o uno studio fotografico. Con il cambiamento del modus operandi, anche i risultati sono cambiati in meglio.
Il miglioramento della precisione è risultato essere dell'8,6% migliore rispetto ai migliori risultati precedenti.
Maturazione dell'educazione all'IA
A causa della popolarità e della natura, l'istruzione AI e ML è molto richiesta. Piattaforme di apprendimento online come upGrad lo stanno coniando con corsi online specializzati insegnati dall'università per tutti. Ciò ha portato a un aumento dell'interesse e dell'adozione di AI e ML, sia a livello personale che professionale.
L'emergere del Machine Learning nel cloud
Portare l'apprendimento automatico nel cloud renderà facile per le aziende sperimentare e spingere i confini delle capacità di apprendimento automatico. Non è sempre facile implementare e ampliare i progetti di machine learning con hardware e software esistenti. Portare l'apprendimento automatico nel cloud non solo lo sta democratizzando, ma sta anche aprendo a molte aziende opportunità per diventare guidate dall'intelligenza artificiale e dal machine learning. Se desideri ottenere il massimo da questa nuova grande novità, allora il nostro corso Advanced Certification in Machine Learning in the Cloud è la strada da percorrere.
Aumentano anche gli scandali
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico sono strumenti potenti. E con il potere arriva la responsabilità. In un mondo ideale, tutti si sforzerebbero di utilizzare questi strumenti per il miglioramento dell'umanità, ma non viviamo in un mondo ideale.
Ad esempio, Cambridge Analytica è accusata di aver utilizzato le informazioni personali dei profili Facebook delle persone per costruire un sistema che prendesse di mira gli elettori statunitensi. Sulla base del loro profilo psicologico, il sistema mostrava pubblicità politiche personalizzate. Un ex manager di Facebook ha anche avvertito che le informazioni su centinaia di milioni di utenti potrebbero essere nelle mani di società private senza che gli utenti ne siano a conoscenza.
A causa del coinvolgimento di Facebook e delle precedenti preoccupazioni sulla sua politica di sicurezza dei dati, il caso non sarà dimenticato molto facilmente. Potrebbe anche aumentare la paranoia delle persone sulla condivisione dei dati su Internet e sul lato non etico delle tecnologie basate sui dati.
I 7 sviluppi di cui sopra comprendono la direzione in cui si stanno dirigendo AI e ML nel loro insieme. Gli sviluppi specifici varieranno, ma alla loro radice significheranno tutti progresso, avanzamento, domande sulla privacy e sul potere della tecnologia. Se sei interessato a lavorare su cose come addestrare un agente a giocare a tic tac toe, addestrare un chatbot, ecc. dovresti controllare il nostro corso Advanced Certification in Machine Learning e Cloud di upGrad e IIT-Madras.
