Өз ЖИ-ді жаттықтыр
ЖИ-ке оқу қажеттілігінің артуымен және машиналық оқытуға таланттардың жеткіліксіздігімен байланысты Google-дің Cloud AutoML деп аталатын жаңа қызметтері өз бизнесіне ЖИ-ті енгізгісі келетіндерге мүмкіндіктердің жаңа деңгейін ұсынады.
Google суреттерді танудың қарапайым жолымен тереңдетіп оқыту облысындағы автоматизацияланған алгоритмдерді құру бойынша машиналық оқытуда өз жетістіктерін қолданады.
Мұндай қызметтің қанша тұратыны әзірге белгісіз, бірақ мұндай қызметтердің пайда болуының өзі математика мен программалауға деген терең білімнің қажеттілігін жояды. Шыны керек, әзірге мұндай қызметтердің қаншалықты жетілгендігі белгісіз және мұндай ЖИ-ке қандай қызметтерді сеніп тапсыруға болатыны беймәлім.
Қазіргі уақытта Силиконды дала мен Қытай ірі компаниялары арасындағы ЖИ-ті жаттықтыруға қабілетті машиналық оқытуда таланттарды тарту бойынша үлкен бәсекелестік байқалады. Мұндай мамандардың орта жалақысы жылына 400 мың $ жоғарыны құрайды. Соңғы уақытта әсіресе қытайлық мамандардың Силиконды даладан үйлеріне қайта оралуы байқалады. Мұндай қаражаттарды компаниялардың шығаратыны, егер Қытай үкіметінің ЖИ-ті дамыту мен оны өмірдің барлық аспектілеріне, экономикасына енгізу бойынша агрессивті жоспарларын ескерсек, бұл таңқаларлық емес.
Wired iPhone Siri-ге орнатылған және басқа да ұқсас жасанды интеллекттер сіздің қойған сұрағыңызды алыста орналасқан ақпараттар орталығына жібереді, ал олар өз кезегінде жауап қайтарады деп хабарлайды. Мұндай қызметтерге қызмет көрсететін барлық есептеу қуаты бұлттарда орналасады. Сондықтан машиналық оқыту бойынша күрделі алгоритмдерді өңдейтін смартфондардың үлкен есептеу мүмкіндігі болмайды.
Смартфондармен қолданылатын қарапайым орталық процессорлар қарапайым арифметикалық, логикалық, басқарушылық, енгізу және шығару операциялары арқылы программалық қамтамасыз етудің барлық бұйрықтарын орындайды.
Applied Brain Research ЖИ-н жасаушы канадалық стартап өкілінің айтуы бойынша жуырда бәрін ауыстыратын микрочиптер пайда болуы мүмкін. ‘neuromorphics’ микрочип түрін өндірушілердің бірнешеуімен жасалған микрочип кең көпшілікке шығарылады деп күтілуде. Олар адам миындағы секілді микрочип нейрондары кірген электрлік белгілерді өңдей алады және әрбір нейрон келіп жатқан электрлік белгіні келесі қандай нейронға жіберу керектігін білер еді.
Бұл микрочиптердің ең басты артықшылығы ЖИ алгоритмдерін өңдеуде өте аз қуатты қолдана білуі болып табылады. Салыстыру үшін, IBM-нің нейроморфты микрочипінің жаңа түрі транзистрлердің 5 еселік тығыздығы кезінде Intel-дің қарапайым микрочипіне қарағанда 2000 есе аз қуат пайдаланады.
Физикалық мүмкіндіктеріне қарамастан алгоритм жазу басты мәселе болып қала береді. Ол жалпылама қолдану үшін ЖИ қосымшаларын жұмысқа кірістіре алар еді. Дамытушыларға өз алгоритмдерін сынап көруге мүмкіндік беру үшін, қазіргі уақытта бәрін қамтитын алгоритмді жасауда қалаған адамның қатысуына қолжетімді компилятор жасалып жатыр және ол нейроморфты микрочиптің жаңа түріне өмір береді.
Жуырда кез-келген дамытушы (девелопер) Python программалық тілінде өз алгоритмін жаза алады және жетілген нейро желілер жасап, жаңа микрочиптің барлық мүмкіндіктерін қолданып көре алады.
Қызық, соңғы уақытта жалпы қолданысқа арналған жаңа өнертабыстарды домалатып шығару құбылысы байқалуда. Девелоперлердің өз жеткен жетістіктерін қолданып, жоба жасаулары үшін стартаптардың әрі қарай дамуына мүмкіндік беретін секілді, яғни прогресс бір зертханада істелмеуі керек сияқты, әлемдегі барлық таланттар істерін қолға алып, алға және жоғары тартулары үшін жасалуда.
Осыдан сұрақ туындайды: бұл адамгершілік тұрғыдан жасалуда ма, әлде олардың өздерінде идея, уақыт жеткіліксіздігі байқалады ма, әлде бұл қызметтердің жаңа түрлері нарығында тезірек тауаша (ниша) алу ма ?
