45becd0072
|
||
|---|---|---|
| .. | ||
| README.md | ||
| assignment.md | ||
README.md
Obrázek od Dmitry Soshnikov
S postupem času se výpočetní zdroje staly levnějšími a dostupnost dat se zvýšila, což umožnilo přístupům založeným na neuronových sítích dosahovat skvělých výsledků v konkurenci s lidskými schopnostmi v mnoha oblastech, jako je počítačové vidění nebo porozumění řeči. V posledním desetiletí se termín Umělá inteligence často používá jako synonymum pro neuronové sítě, protože většina úspěchů AI, o kterých slyšíme, je založena právě na nich.
Můžeme pozorovat, jak se přístupy měnily, například při tvorbě počítačového programu hrajícího šachy:
- Rané šachové programy byly založeny na vyhledávání – program se explicitně snažil odhadnout možné tahy soupeře pro daný počet následujících tahů a vybral optimální tah na základě nejlepší pozice, kterou lze dosáhnout během několika tahů. To vedlo k vývoji tzv. alpha-beta ořezávacího vyhledávacího algoritmu.
- Strategie vyhledávání fungují dobře ke konci hry, kdy je vyhledávací prostor omezen malým počtem možných tahů. Na začátku hry je však vyhledávací prostor obrovský a algoritmus lze zlepšit učením z existujících zápasů mezi lidskými hráči. Následné experimenty využívaly tzv. case-based reasoning, kde program hledal případy v databázi znalostí, které jsou velmi podobné aktuální pozici ve hře.
- Moderní programy, které porážejí lidské hráče, jsou založeny na neuronových sítích a posilovaném učení, kde se programy učí hrát výhradně tím, že dlouho hrají samy proti sobě a učí se ze svých vlastních chyb – podobně jako lidé, když se učí hrát šachy. Počítačový program však může odehrát mnohem více her za mnohem kratší dobu, a tím se učí mnohem rychleji.
✅ Udělejte si malý průzkum o dalších hrách, které byly hrány AI.
Podobně můžeme vidět, jak se přístup k vytváření „mluvících programů“ (které by mohly projít Turingovým testem) změnil:
- Rané programy tohoto typu, jako například Eliza, byly založeny na velmi jednoduchých gramatických pravidlech a přeformulování vstupní věty do otázky.
- Moderní asistenti, jako Cortana, Siri nebo Google Assistant, jsou hybridní systémy, které využívají neuronové sítě k převodu řeči na text a rozpoznání našeho záměru, a poté používají určité formy logického uvažování nebo explicitní algoritmy k provedení požadovaných akcí.
- V budoucnu můžeme očekávat kompletní model založený na neuronových sítích, který bude schopen samostatně zvládnout dialog. Nedávné rodiny neuronových sítí GPT a Turing-NLG ukazují v této oblasti velký úspěch.
Obrázek od Dmitry Soshnikov, fotografie od Marina Abrosimova, Unsplash
Nedávný výzkum v oblasti AI
Obrovský nárůst výzkumu neuronových sítí začal kolem roku 2010, kdy se začaly objevovat velké veřejné datové sady. Obrovská sbírka obrázků nazvaná ImageNet, která obsahuje přibližně 14 milionů anotovaných obrázků, dala vzniknout ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge.
Obrázek od Dmitry Soshnikov
V roce 2012 byly Konvoluční neuronové sítě poprvé použity pro klasifikaci obrázků, což vedlo k výraznému snížení chybovosti klasifikace (z téměř 30 % na 16,4 %). V roce 2015 architektura ResNet od Microsoft Research dosáhla úrovně přesnosti srovnatelné s člověkem.
Od té doby neuronové sítě prokázaly velmi úspěšné chování v mnoha úlohách:
| Rok | Dosažení úrovně srovnatelné s člověkem |
|---|---|
| 2015 | Klasifikace obrázků |
| 2016 | Rozpoznávání konverzační řeči |
| 2018 | Automatický strojový překlad (z čínštiny do angličtiny) |
| 2020 | Popisování obrázků |
V posledních několika letech jsme byli svědky obrovských úspěchů s velkými jazykovými modely, jako jsou BERT a GPT-3. To se stalo především díky tomu, že je k dispozici velké množství obecných textových dat, která nám umožňují trénovat modely tak, aby zachytily strukturu a význam textů, předtrénovat je na obecných textových kolekcích a poté tyto modely specializovat na konkrétnější úkoly. O zpracování přirozeného jazyka se dozvíme více později v tomto kurzu.
🚀 Výzva
Prozkoumejte internet a určete, kde je podle vás AI nejefektivněji využívána. Je to v mapovací aplikaci, nějaké službě převodu řeči na text nebo ve videohře? Zjistěte, jak byl tento systém vytvořen.
Kvíz po přednášce
Přehled a samostudium
Projděte si historii AI a ML přečtením této lekce. Vyberte si prvek ze sketchnotu na začátku této lekce nebo této a prozkoumejte jej podrobněji, abyste pochopili kulturní kontext, který ovlivnil jeho vývoj.
Úkol: Game Jam
Prohlášení:
Tento dokument byl přeložen pomocí služby pro automatický překlad Co-op Translator. Ačkoli se snažíme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho původním jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Neodpovídáme za žádná nedorozumění nebo nesprávné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.