Inteligența artificială în 2018: cât de deștepte devin computerele

Anul 2018 va fi dedicat dezvoltării tuturor tehnologiilor bazate pe inteligență artificială deja disponibile. Deep learning, unul dintre cele mai importante subdomenii de cercetare, este foarte promițător. Cătălin Emilian, Country Manager RTB House, companie expertă în soluții de retargeting bazate pe inteligență artificială, a vorbit despre ce ne rezervă anul 2018 din acest punct de vedere, comparativ cu 2017:

“Scopul inteligenței artificiale este de a face computerele la fel sau poate chiar mai deștepte decât oamenii. În acest context, deep learningul, una dintre cele mai inovatoare ramuri ale acestui domeniu complex, câștigă din ce în ce mai mult teren. Se bazează pe tehnici de învățare digitale care imită modul de funcționare a creierului uman în procesarea datelor și luarea deciziilor. În 2017, a devenit un must-have în domeniul auto și în cel al sănătății, dar și în advertising”.

În publicitate, tehnologiile bazate pe deep learning permit o definire mai amplă și complexă pentru potențialul de cumpărare al clientului, fără să fie necesară expertiza umană. De exemplu, cercetările RTB House arată că inteligența artificială poate determina o rată de conversie cu 35% mai bună decât marketerii care se bazează pe cunoștințe și intuiție. Algoritmii deep learning pot avansa lucrurile chiar mai mult de atât, anticipând obiceiurile unice de cumpărare pentru fiecare utilizator. Aceștia simplifică experiența clientului prin afișarea reclamelor personalizate. “Utilizatorii nu primesc doar reclame pentru produsele pe care le-au văzut, dar și pentru unele pe care nu le-au văzut pe site, dar sunt de interes pentru ei sau chiar produse la care poate nu s-ar fi gândit”, a completat Cătălin Emilian.

Din ce în ce mai multe branduri văd beneficiile implementării soluțiilor bazate pe inteligență artificială și deep learning în produsele lor. În 2018, previziunile indică o exploatare mai mare a acestor tehnologii. Dacă în 2017 eforturile s-au concentrat pe “supervised learning”, o premisă bazată pe oferirea de instrucțiuni de la om către computer și luarea în calcul a exemplelor, datelor și răspunsurilor deja existente, în 2018 se va face trecerea la metode mai sofisticate. Una dintre ele ar fi “transfer learning”, ce presupune ca mașinăriile să învețe din simulări. Acest proces este mai rapid, mai ușor și mai ieftin, iar computerele învață să ia decizii bazându-se pe concluzii logice, analogii și deducții făcute de ele.

De exemplu, potrivit modelului de învățare de bază, pentru ca un autoturism autonom să învețe să ia decizii “umane”, ar trebui să primească date obținute în urma a milioane de kilometri circulați de un om. Grație tehnologiei “transfer learning”, nu ar fi nevoie de un șofer uman, întrucât datele pot fi obținute din sute de mii de simulări, ca într-un joc de tipul NFS. Mașina poate învăța singură cum să conducă și cum să aplice asta în viața reală.

O altă abordare implică “reinforced learning”, iar scopul ei este de a învăța computerul să ia cele mai bune decizii în funcție de feedbackul primit din exterior. De exemplu, tehnica s-ar aplica platformelor care licitează pentru spațiul publicitar. Sistemele care permit acest lucru sunt foarte complicate, iar inclusiv specialiștii întâmpină dificultăți în obținerea rezultatelor dorite la cel mai rezonabil preț. O mașinărie se va lovi de probleme similare în primă fază, dar spre deosebire de un om, se poate perfecționa fără oprire într-un mediu artificial. Poate învăța mult mai repede decât o ființă umană, iar apoi, bazându-se pe rezultatele simulărilor, poate determina cum să parieze cel mai eficient și să câștige licitația.

După cum a fost specificat și anterior, algoritmii deep learning învață la fel ca oamenii. Spre deosebire de aceștia, pot analiza cantități inimaginabile de date, fără să obosească și fără să comită prea multe erori. Din acest motiv, inteligențele artificiale vor depăși oamenii în majoritatea domeniilor, dar acest lucru nu înseamnă că le vor lua joburile.

Potrivit World Economic Forum, 65% din copiii care intră la școală azi vor avea joburi care în prezent nu există. Dezvoltarea actuală a inteligențelor artificiale determină din ce în ce mai multe companii să caute specialiști în IT, analiști, programatori. Anul 2018 va cunoaște, cel mai probabil, o creștere a ofertelor de joburi în acest domeniu.

Unele scenarii par sumbre, dar scopul real al inteligențelor artificiale este de a ne eficientiza munca. Prin urmare, utilizarea lor e o necesitate pentru companiile care vor să fie competitive la nivel global, mai ales pentru analizarea și procesarea cantităților imense de date. În cazul corporațiilor, este nevoie de automatizare pentru procesarea eficientă a datelor. Așadar, se așteaptă o creștere remarcabilă a companiilor care oferă servicii de acest tip, precum și lansarea de startupuri care oferă soluții bazate pe algoritmi self-learning.

În 2017, inteligența arficială a devenit parte a vieții noastre de zi cu zi, precum și subiect de dezbatere publică. Anul 2018 va spori eforturile de dezvoltare a tehnologiilor care să simplifice munca oamenilor.