Inteligența Artificială nu a început să gândească, ci doar să intuiască variante la care omul nu s-a gândit până acum, apreciază Bogdan Ionescu, Profesor și Manager General la Centrul de Cercetare Campus, Universitatea Politehnică din București. "Nu cred în AI as a service. Inteligența artificială se construiește specific pentru anumite nevoi, apoi trebuie să intervină partea de cercetare", a spus acesta la WeLoveDigital.forum.
Forumul We Love Digital, care va fi derulat pe parcursul a 2 zile, este organizat cu sprijinul UPC, Audi, PrivacyOne in alliance with Biris Goran, Fan Courier, Porsche Finance Group România, SAP, Telekom, cărora le mulțumim pentru participare.
El a vorbit despre schimbările de paradigmă în învățarea mecanică pe parcursul ultimilor ani. Astfel, dacă în 2002 conținutul necesar era extras manual, iar rata de răspunsuri corecte ale AI-ului era de 1%, acum sunt folosite rețele neuronale în care informația este prelucrată.
La rândul său, Dan Oros, Marketing Managerul Google România, a punctat faptul că Google este prima companie care s-a autodeclarat AI first.
CITEȘTE ȘI WeLoveDigital.forum - Avocat: Este inutil să îngrășăm porcul în Ajun. Nimeni nu este pregătit în totalitate pentru GDPR. S-a ajuns la o exagerare totalăPrin AI first se încearcă exprimarea importanței pe care inteligența artificială o are pentru gigantul american. AI-ul este luat în calcul pentru majoritatea produselor Google, din faza de proiectare. Deja există foarte multe produse ale companiei care înglobează într-un fel sau altul inteligența artificială, mai ales specializarea numită învățare mecanică.
Pentru companii, dincolo de instrumentele tehnologice pe care le folosesc, foarte importantă este și calitatea angajaților și cultura organizațională. "Cultura organizației este elementul care ajută compania să livreze aceste produse care vor duce generațiile viitoare mai departe. Aceasta vine de sus în jos", a declarat Andreas Fuhrmann, Managing Partner Transearch.
Învățarea mecanică este procesul prin care inteligența artificială ajunge să înțeleagă contextul anumitor date ori să recunoască diverse ipostaze, cum este cazul în fotografie, ca urmare a procesării unei cantități foarte mari de informații.
Spre exemplu, în medicină, AI-ul poate recunoaște din timp eventualele probleme de sănătate ale pacienților dacă anterior are acces și procesează un număr mare de radiografii care arată atât țesut sănătos, cât și zone cu probleme.
Învățarea mecanică este cel mai avansat proces din cadrul largului domeniu al inteligenței artificiale. Acesta este relativ ușor de pus în practică cu tehnologia actuală, având deja aplicații practice cunoscute.
Învățarea mecanică este de trei tipuri: supervised learning, în care învățarea se face pe baza unor date președinte, unsupervised learning, învățare fără date prestabilite și reinforcement learning, atunci când algoritmul învață singur.