Ведущий исследователь в области искусственного интеллекта Ян Лекан (Yann LeCun) опубликовал научную статью, в которой предсказывает создание гигантских «нейронных сетей», которые смогут распознавать фотографии и отвечать на обычные запросы людей на их же языке.
Используя большие сети компьютерных процессоров, такие системы чем-то напоминают сети нейронов в человеческом мозге и в некотором роде даже превосходят людей. Кроме того, они смогут полноценно обучаться уже в ближайшей перспективе.
Лекан поделился информацией о последних разработках в области обучения нейронных сетей – так называемого «глубокого обучения». Оно выходит за рамки интернета, переходя в устройства, которые могут работать в физическом мире – роботы и самоуправляемые автомобили.
Учёные считают, что использование алгоритмов глубокого обучения позволит роботам выявлять и обходить препятствия по мере движения по миру – сегодня эти принципы применяются в самоуправляемых автомобилях, которые демонстрируют чрезвычайную эффективность.
В частности, Google активно интересуется возможностью использовать техники глубокого обучения на своих самоуправляемых автомобилях. Кроме того, данные методики применяются в десятках сервисов.
Глубокое обучение может дойти до совершенства ещё до конца десятилетия. Соответствующие алгоритмы могут задействовать чрезвычайно мощные сети машин, доступных компаниям и исследователям сегодняшнего дня. Они станут инструментами для обучения систем, позволяя анализировать гигантские объёмы данных.
Кроме того, глубокое обучение интересно тем, что трансформирует многие направления исследований. В прошлом учёные использовали отдельные техники для распознавания речи, изображений, перевода и робототехники.
Сейчас же один набор техник обслуживает все эти области. В результате, все они внезапно развиваются с высокой скоростью.
Кстати, именно Ян Лекан возглавил Центр по изучению искусственного интеллекта в Париже, Франция, который компания Facebook открыла буквально на днях.