Изучение 26 методов анализа больших данных: часть 1
Изучение 26 методов анализа больших данных: часть 1
Технологии окружают нас повсюду, и мы все очарованы концепцией того, что все происходит автоматически. Все сводится к тому, чтобы сделать работу более удобной и позволить машинам делать нашу работу, чтобы мы могли вкладывать это время в другое место, чтобы поработать над чем-то более продуктивным. Постепенно мы сэкономили столько времени и привыкли к технологиям, что теперь они заменили некоторые наши задачи.
Водители роботов, где они?
Говоря о машинах, выполняющих человеческие задачи, несколько лет назад мы мечтали о самоуправляемых автомобилях (автопилот AI), и мы все еще ждем, когда они появятся на дорогах. Что случилось с этой инициативой? Мы все еще работаем над этим или реализация идеи не сработала? Или непредсказуемые и неожиданные дорожные ситуации сыграли жизненно важную роль в реализации идеи? Мы знаем, что для доведения идеи до уровня реализации большую роль играют многие второстепенные факторы, потому что не всегда все идет в соответствии с нашим прогнозом, иначе это была бы идеальная ситуация, и никому не пришлось бы сталкиваться с внезапными препятствиями. .
AI ( искусственный интеллект ) - это система, которая достигла предела, когда она превзошла ожидания обычного человека и каждый день достигает новых высот. Он постоянно доказывает свою эффективность, упрощая нашу жизнь и постепенно уменьшая человеческое вмешательство. Все имеет как положительный, так и отрицательный вес. Искусственный интеллект имеет возможность интерпретировать данные, учиться на них и использовать эти знания для достижения определенных заранее определенных целей с некоторыми адаптациями.
Возможные препятствия
ИИ может идентифицировать человека на картинке, но не имеет представления о том, что такое человек; кроме того, это набор из нескольких изображений и текстур. Например, компания создала автопилот с искусственным интеллектом, который был разработан для езды по шоссе, но они пытались протестировать автомобиль и на городских улицах.
Транспортному средству была дана команда ехать по шоссе, поэтому он мог распознавать тяжелые автомобили только сзади, как и предполагалось, однако, когда он ехал по городской улице, тяжелый автомобиль прибыл с диагональной улицы, и ИИ не смог идентифицировать этот грузовик как тяжелый автомобиль. Он идентифицировал грузовик как дорожный знак и решил, что под ним проехать безопасно. Это хуже, чем посадить ребенка за руль в наших книгах.
Аналогичным образом, еще несколько инцидентов произошло при тестировании поездок на автопилоте AI, и мы определили, что независимо от того, насколько обновлена техника, в какой-то момент потребуется помощь человека.
Мы не можем контролировать внезапные вещи, происходящие на дорогах, которые могут или не могут привести к тому, что перед самоуправляемыми автомобилями будет что-то, что оно не может идентифицировать как таковое. Однако для успешной реализации идеи самоуправляемых автомобилей нам необходимо либо создать контролируемые и сбалансированные маршруты, либо остановить уровень автоматизации на безопасном этапе, либо нам может потребоваться более гибкий ИИ по сравнению с тем, что у нас есть сейчас.
Читайте также: Разница между искусственным интеллектом и машинным обучением
Действительно ли нам нужны роботы-водители?
Они говорят, что «необходимость - мать изобретений», но на самом деле нам действительно нужна машина, которая может идентифицировать все объекты на дороге так же, как мы, люди, или мы просто пытаемся провести эксперимент, если это возможно. сделано? Действительно ли нам нужен полностью автоматизированный автомобиль, который не нуждается в вмешательстве или вмешательстве человека? Или сами большие вопросы, готовы ли мы к этому?
Если вам понравилась эта статья и вы хотите поделиться своим мнением о том, что искусственный интеллект станет следующей эпохой, сделайте это в разделе ниже.
Изучение 26 методов анализа больших данных: часть 1
Многие из вас знают Switch, который выйдет в марте 2017 года, и его новые функции. Для тех, кто не знает, мы подготовили список функций, которые делают «Switch» обязательным гаджетом.
Вы ждете, когда технологические гиганты выполнят свои обещания? проверить, что осталось недоставленным.
Прочтите блог, чтобы узнать о различных уровнях архитектуры больших данных и их функциях самым простым способом.
Прочтите это, чтобы узнать, как искусственный интеллект становится популярным среди небольших компаний и как он увеличивает вероятность их роста и дает преимущество перед конкурентами.
CAPTCHA стало довольно сложно решать пользователям за последние несколько лет. Сможет ли он оставаться эффективным в обнаружении спама и ботов в ближайшем будущем?
По мере того, как наука развивается быстрыми темпами, принимая на себя большую часть наших усилий, также возрастает риск подвергнуться необъяснимой сингулярности. Прочтите, что может значить для нас необычность.
Что такое телемедицина, дистанционное здравоохранение и их влияние на будущее поколение? Это хорошее место или нет в ситуации пандемии? Прочтите блог, чтобы узнать мнение!
Возможно, вы слышали, что хакеры зарабатывают много денег, но задумывались ли вы когда-нибудь о том, как они зарабатывают такие деньги? Давайте обсудим.
Недавно Apple выпустила macOS Catalina 10.15.4, дополнительное обновление для исправления проблем, но похоже, что это обновление вызывает больше проблем, приводящих к поломке компьютеров Mac. Прочтите эту статью, чтобы узнать больше