O perspectivă asupra a 26 de tehnici de analiză a datelor mari: partea 1
O perspectivă asupra a 26 de tehnici de analiză a datelor mari: partea 1
Tehnologia este peste tot în jurul nostru și suntem cu toții fascinați de conceptul că lucrurile se întâmplă automat. Totul se reduce să facem lucrurile mai convenabil și să lăsăm mașinile să ne facă treaba, astfel încât să putem investi acel timp în altă parte pentru a lucra la ceva mai productiv. Treptat, am economisit atât de mult timp și ne-am obișnuit cu tehnologia, încât acum a înlocuit câteva dintre sarcinile noastre.
Șoferi de roboți, unde sunt?
Apropo de mașini care îndeplinesc sarcini umane, în urmă cu câțiva ani visam să avem mașini autonome (pilot automat AI) și încă mai așteptăm să iasă pe drumuri. Ce s-a întâmplat cu acea inițiativă? Mai lucrăm la asta sau execuția ideii nu a funcționat corect? Sau situațiile rutiere nedefinite și bruște au jucat un rol vital în implementarea ideii? Știm că pentru a duce o idee la nivelul de execuție, mulți dintre factorii secundari joacă un rol important, deoarece nu totul merge întotdeauna conform predicției noastre, altfel ar fi o situație ideală și nimeni nu ar trebui să se confrunte cu obstacole bruște. .
AI ( Inteligenta Artificiala ) este un sistem care a ajuns la limita in care a depasit asteptarile omului obisnuit si a atins noi culmi in fiecare zi. Se dovedește în mod continuu succes făcându-ne viața mai simplă și treptat intervenția umană din ce în ce mai mică. Totul vine cu ponderi pozitive, precum și negative. Inteligența artificială are capacitatea de a interpreta datele, de a învăța din ele și de a folosi acele învățăminte pentru a atinge obiective specifice pre-decise cu câteva adaptări ici și colo.
Posibile obstacole
AI poate identifica un om într-o imagine, dar nu are un concept despre ceea ce este un om; dincolo de asta este o colecție de câteva imagini și texturi. De exemplu, o companie a creat un pilot automat AI care a fost proiectat pentru circulația pe autostradă, dar a încercat să testeze vehiculul și pe străzile orașului.
Vehiculul primise comanda să circule pe autostradă, așa că putea recunoaște doar vehiculele grele din spate așa cum trebuia, totuși, în timp ce circula pe o stradă a orașului, un vehicul greu venea de pe strada diagonală și AI nu a putut identifica acel camion ca vehicul greu. A identificat camionul ca fiind un semn rutier și a crezut că este sigur să conduci pe dedesubt. E mai rău decât a pune un copil la volan în cărțile noastre.
De asemenea, au mai avut loc câteva incidente în timpul testării curselor cu pilotul automat AI și am identificat că, indiferent cât de actualizată ar fi tehnica, va necesita asistența unui om la un moment dat.
Nu putem controla lucrurile bruște care se întâmplă pe drumuri care pot aduce sau nu ceva în fața mașinilor cu conducere autonomă pe care nu le poate identifica ca atare. Pentru a implementa cu succes ideea de mașini autonome este atractiv, totuși, fie trebuie să creăm rute controlate și echilibrate, fie să oprim nivelul de automatizare într-un stadiu sigur, fie este posibil să avem nevoie de o IA mai flexibilă în comparație cu ceea ce avem acum.
Citește și: Diferența dintre inteligența artificială și învățarea automată
Avem cu adevărat nevoie de șoferi roboți?
Ei spun că „Necesitatea este mama invenției”, dar, în realitate, avem nevoie de o mașină care să poată identifica toate obiectele de pe drum în același mod în care o facem noi oamenii, sau doar încercăm să facem un experiment dacă acest lucru poate fi Terminat? Avem de fapt nevoie de o mașină complet automatizată care să nu aibă nevoie de nicio atingere umană sau întrerupere? Sau marile întrebări în sine, suntem încă pregătiți pentru asta?
Dacă v-a plăcut acest articol și doriți să vă împărtășiți opiniile despre inteligența artificială care va fi următoarea eră, vă rugăm să faceți acest lucru în secțiunea de mai jos
O perspectivă asupra a 26 de tehnici de analiză a datelor mari: partea 1
Mulți dintre voi cunoașteți Switch care va fi lansat în martie 2017 și noile sale funcții. Pentru cei care nu știu, am pregătit o listă de funcții care fac din „Switch” un „gadget obligatoriu”.
Aștepți ca giganții tehnologiei să-și îndeplinească promisiunile? vezi ce a ramas nelivrat.
Citiți blogul pentru a cunoaște diferitele straturi din Arhitectura Big Data și funcționalitățile acestora în cel mai simplu mod.
Citiți asta pentru a afla cum devine populară inteligența artificială în rândul companiilor la scară mică și cum crește probabilitățile de a le face să crească și de a le oferi concurenților avantaje.
CAPTCHA a devenit destul de dificil de rezolvat pentru utilizatori în ultimii ani. Va fi capabil să rămână eficient în detectarea spam-ului și a botului în viitor?
Pe măsură ce Știința Evoluează într-un ritm rapid, preluând multe dintre eforturile noastre, crește și riscurile de a ne supune unei Singularități inexplicabile. Citiți, ce ar putea însemna singularitatea pentru noi.
Ce este telemedicina, îngrijirea medicală la distanță și impactul acesteia asupra generației viitoare? Este un loc bun sau nu în situația de pandemie? Citiți blogul pentru a găsi o vedere!
Poate ați auzit că hackerii câștigă mulți bani, dar v-ați întrebat vreodată cum câștigă acești bani? sa discutam.
Recent, Apple a lansat macOS Catalina 10.15.4 o actualizare suplimentară pentru a remedia problemele, dar se pare că actualizarea provoacă mai multe probleme care duc la blocarea mașinilor Mac. Citiți acest articol pentru a afla mai multe