Una
de las aplicaciones de la Inteligencia artificial será predecir las tendencias
futuras. El almacén de datos es el pasado,
el algoritmo es el presente, y la salida es la predicción. La automatización está
disminuyendo drásticamente la pérdida de clientes y aumentar el ahorro de
costes por diez veces (se entiende que eso implica despidos de personal de atención
al cliente, o cajeros o transportistas, etc.)
¿Dónde
será el futuro de la inteligencia artificial Take Us?
http://www.huffingtonpost.co.uk/vince-lynch/where-will-the-future-of-_b_14900438.html
22/02/2017 17:40
Vince
Lynch
CEO
de IV.AI, primera
agencia de inteligencia artificial del mundo, que cuenta con oficinas en los
EE.UU. y, más recientemente, de Londres.
La
predicción de tendencias de
la pena de un año en un campo tan explosiva como la inteligencia artificial es
un poco como adivinar lo que un ser humano haría si usted les dio cada
superpotencia todos a la vez. Iban a calentar su café con leche uso de rayos
láser en los ojos o robar un banco con un pepino? A veces los proyectos de
aprendizaje automático se puede sentir un poco así; donde hemos de señalar este
conjunto de algoritmos y astuto monstruo de potencia de cálculo? El dicho era "predecir el futuro mediante la creación es que, ahora
que el pasado almacén (de datos), elegimos el
algoritmo adecuado en el presente (AI) y observar una salida de caja de
negro en un futuro no muy lejano. Es apropiado que estamos en un lugar donde son posibles las predicciones, que es donde empezamos.
La primera documentación del concepto de "predecir
el futuro" estaba en Dennis Gabor de "Inventar el futuro" en
la que en realidad dijo:
El
pensamiento racional, incluso con la asistencia de todos los equipos electrónicos
imaginables, no puede predecir el futuro. Todo lo que puede hacer es trazar el espacio de probabilidad tal como aparece en el presente y lo
que será diferente mañana.
A menudo, la
génesis de una idea tiene más verdad, porque el cerebro humano (motor de
recomendación) es bastante bueno cuando ignoramos nuestro editor interno.
Ahora, vamos a echar un vistazo a la situación actual de la máquina de aprendizaje, ingieren algunos datos y ver lo que
podemos predecir:
1.
El aprendizaje automático mantendrá el aprendizaje y nos enseñará más de lo que
pensábamos que podríamos llegar a saber.
Como una
gran cantidad de industrias que nunca se consideró AI empiecen a aplicarse los
modelos ML (aprendizaje automático) para su negocio, los
algoritmos se harán más refinado y los primeros usuarios verán un ahorro de costes exorbitantes. Ya se está
empezando con la educación del consumidor y servicio al
cliente, donde los datos históricos aplicados al algoritmo de derecho
nos enseña valiosas lecciones sobre preguntas frecuentes,
por lo que los consumidores pueden pasar menos tiempo esperando y más tiempo
haciendo. Este método está disminuyendo drásticamente
la pérdida de clientes y aumentar el ahorro de costes por diez veces.
Modelos de aprendizaje automático continuarán para hacer frente a las tareas
repetitivas y estructurados para agregar la eficiencia en los sistemas híbridos
humanos / AI basados en estrategias sólidas.
2. El bombo de la IA se diluya y el verdadero
trabajo de resolución de problemas se iniciará . El primer impulso de la corriente principal era
permitir que su imaginación vuele con la promesa de "nueva inteligencia
accesible por todos". Ahora que las expectativas que se han gestionado
(sí, el sexo con robots es Westworld ficción ...),
podemos llegar hasta el negocio de bienes de mejorar negocio con la ayuda de la
inteligencia aumentada. El aprendizaje automático no es
una panacea, pero puede ser una poderosa herramienta cuando se combina
con el tornillo derecho. Inteligencia aumentada es la IA de la hora, porque un
enfoque híbrido que el aprendizaje de la máquina parejas y la intervención
humana está impulsando los resultados iniciales de los nuevos adoptantes.
Técnicamente, es el aprendizaje supervisado y es el primer paso antes de
empezar a trabajar con aprendizaje no supervisado o incluso modelos de conjunto
para el caso. Estamos en una nueva posición emocionante (sin eufemismo
destinado) donde las nuevas mentes están entusiasmados con la IA y tratando de
averiguar cómo se puede encontrar un caso de uso para sus actividades diarias.
Nosotros tenemos en parte la espuma máquina de publicidad que agradecer por
este aumento de interés y, si sólo se puede evitar la flagrante 'AI Lavado' que
se está produciendo, vamos a ver un crecimiento exponencial; crecimiento
enfocada.
3.
chatbots aprenderán a conocer su lugar en el poderoso vestíbulo de aprendizaje
automático como mecanismos para la recolección de datos . Los desarrolladores detener la
construcción de árboles de decisión basados en texto aburridos y empezar a
considerar el punto. El lanzamiento inicial decepcionante de los robots que
carecía de la comprensión hará a un lado como constructores se lamen las
heridas y iterate. El hecho de que se puede hacer algo, no significa que usted
debe. Los desarrolladores han estado tratando desesperadamente de meter hilos
de conversación específicos de conocimiento en los viajes de bots, pero se
olvidaron de que estaban hablando con los seres humanos. Los seres humanos
tienen dos pulgares oponibles (a menudo) y el amor no es más que un reto
intelectual de otra persona, especialmente un chatbot excesivamente confiado.
Cuando nuestra empresa IV.AI construyó la reina roja para Sony Pictures, se
utilizó la IA en la que comienzan a construir los rasgos de carácter y un
paquete de animación usando reconocimiento de imágenes para hacer el viaje
visualmente estimulante. Usted no va a
ser más inteligente que un ser humano que quiere demostrar que estás
equivocado, así que no intente. Utilizar otras cuerdas en su arco y otras
realidades de la existencia como la hora de disputar su público y deleitar sus
sentidos.
4.
Vamos a empezar a ver la pérdida de empleos debido a las eficiencias que las
unidades de AI .
Budweiser enviado
50.000 latas de cerveza a más de 120 millas en un camión autónomo. Todos
los días estamos viendo el impacto real con nuestros clientes de servicio al
cliente. Impacto significativo donde AI está impulsando
la eficiencia 12X con algunos modelos, lo que equivale a un 40% de ahorro de personal. ¿De dónde proceden estas personas van a trabajar?
Debemos
esperar para ver las pérdidas de empleo de las habilidades duras donde las
máquinas se suman la eficiencia y por lo tanto disminuyen la demanda de un
cerebro humano para manejar la tarea. El impacto práctico que hemos visto con
frecuencia se registra como positiva con el personal que aprecian saltarse las
tareas cotidianas estructurados para centrarse en la interacción intuitiva
agradable con los clientes, pero hay que tomar la satisfacción en el trabajo y la tasa de empleos creados no será igual a las pérdidas y los
pasos. La Casa Blanca Obama dio a conocer un informe sobre el estado de
la industria que llegó a la conclusión de que la IA en última instancia conducir a los salarios medios más altos y menos
horas de trabajo, apoyando así el beneficio de la IA en la fuerza de trabajo.
5.
Aprendizaje por refuerzo, la encontrará de pies . Todo geek de aprendizaje de máquinas
en el mundo temblaba de emoción mientras AlphaGo venció Lee Sedol, uno de los
principales Van los jugadores. Aprendizaje por refuerzo es una prueba A / B en
Adderall. Esto permite que una máquina de aprender sin ejemplos (cómo-a) o la
instrucción. Imagine que su primer beso; un refuerzo conjunto activado el
aprendizaje de los labios de ordenador podría encontrar la manera de navegar
por un beso por ensayo y error con el objetivo de lograr un resultado positivo:
el beso perfecto. Este enfoque, junto con las redes neuronales profundos nos
permite abordar problemas complejos. ¿Qué tan complejo?
Veamos un
número. John Tromp, uno de los creadores de las normas Tromp-Taylors
Go, calcula que el número exacto de las posiciones jurídicas en un juego
de 19x19 es de 208 168 199 381 979 984 699 478 633 344 862 770 286 522 453 884
530 548 425 639 456 820 927 419 612 738 015 378 525 648 451 698 519 643 907 259
916 015 628 128 546 089 888 314 427 129 715 319 317 557 736 620 397 247 064 840
935 y Lee Sedol aún así ganó uno de sus cuatro partidos con la máquina, la cual
viene a demostrar que, incluso cuando lo hacemos bien, todavía tenemos espacio
para crecer.
Y los
robots! Ni siquiera menciono robots. Que tonto. Sin embargo, todos estamos
fuera de tiempo. El aprendizaje automático está
entrando en un gran verano después de que muchos inviernos AI y esta
vez, se mantiene más promesa que nunca, ya que más personas vierten sus
hermosas ideas en el espacio.
Siga Vince Lynch en
Twitter: www.twitter.com/theAIagency
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