» » » Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи

Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи

Книгу Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи читаем онлайн бесплатно и без регистрации! Читать онлайн вы можете не только на компьютере, но и на андроид (Android), iPhone и iPad. Наслаждайтесь!

354 0 13:01, 19-06-2019
Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи
19 июнь 2019
Автор: Эрик Бриньолфсон Эндрю Макафи Жанр: Книги / Домашняя Год публикации: 2019 Добавить книгу Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи в приложение ЧИТАТЬ КНИГУ ОФЛАЙН в приложении android Добавить книгу Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи в приложение Добавляйте книги в android приложение “Bukvateka” прямо с сайта и читайте offline. Cкачать на телефон книгу Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи в приложение "Bukvateka" бесплатно. ᐅ Смотрите видео инструкцию
0 0

Книга Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее - Эндрю Макафи читать онлайн бесплатно без регистрации

В этой книге описывается, как в цифровую эпоху изменился баланс сил – баланс разума и машины, продуктов и платформ, ядра и толпы. По мере развития технологий расширяются и возможности человека. Понимание того, какие принципы и тренды стоят за современной цифровой революцией поможет каждому из нас проложить собственный путь в будущее. Эта книга для тех, кто интересуется технологиями, трендами, будущим. На русском языке публикуется впервые.
1 ... 24 25 26 27 28 29 30 31 32 ... 105
Перейти на страницу:

В октябре 2016 года группа из Microsoft Research объявила, что сконструированная ею нейронная сеть достигла «уровня распознавания разговорной речи, сравнимого с человеческим»[220]. Такая фраза была в названии их статьи. Их система работала точнее, чем профессиональные люди-транскрибаторы[221], причем справлялась как с аудиозаписями по установленным темам, так и с обычными разговорами между друзьями и членами семьи. Комментируя этот результат, профессор Джеффри Паллум написал: «Должен признаться, я никогда не думал, что доживу до такого дня. В 1980-х я считал, что полностью автоматическое распознавание связной речи (слушание и точная запись сказанного) слишком трудно для машин… Специалисты достигли этого, не опираясь на какой-либо синтаксический анализ[222]: они проделали чисто техническую работу с помощью статистического моделирования, основанного на гигантском объеме исходных данных… Я не только не думал, что когда-либо это увижу, – я уверенно поставил бы на обратное»[223].

Легендарный ученый Фредерик Йелинек, работавший в области информатики, точно подметил причину масштабного сдвига внутри сообщества разработчиков искусственного интеллекта от подхода, основанного на правилах, к статистическому подходу. В середине 1980-х он сказал: «Каждый раз, когда я увольняю лингвиста, качество распознавания речи улучшается»[224]. К середине 2010-х в самых успешных группах, работавших над задачами преобразования речи в текст, лингвистов не было, и результаты удивили мир. Мы уверены, что нас еще ждут новые сюрпризы.

Мы согласны с CEO[225] компании Salesforce и пионером индустрии высоких технологий Марком Бениоффом в том, что мы двигаемся к «миру с лидерством искусственного интеллекта»[226]. Как и мы, он видит бесчисленные возможности в перспективе заменить людей, принимающих решения, чем-то намного более эффективным. Марк Бениофф пишет: «Многие бизнесы по-прежнему принимают важные решения, опираясь на интуицию, а не на информацию… В ближайшие несколько лет это изменится, так как искусственный интеллект становится все более распространенным и потенциально делает каждую компанию и каждого работника умнее, быстрее и производительнее»[227]. Несколько лет назад такой прогноз показался бы ужасным преувеличением, сегодня же он выглядит беспроигрышной ставкой.

Резюме

• Основанный на правилах, или символический, подход к искусственному интеллекту сейчас пребывает в спячке. Кажется очень маловероятным, что он выживет за пределами узких областей, а возможно, и совсем исчезнет.

• Машинное обучение – искусство и наука создания программных систем, которые могут обнаруживать закономерности и формулировать выигрышные стратегии после просмотра множества примеров, – в итоге выполняет свои давние обещания и уже приносит определенную пользу.

• Системы машинного обучения действуют лучше, когда становятся больше, работают на более быстром и специализированном аппаратном обеспечении, получают доступ к большему количеству данных и содержат улучшенные алгоритмы. Поскольку все эти вещи сейчас активно совершенствуются, то и машинное обучение быстро прогрессирует.

• Нейронные сети достигают наилучших результатов при контролируемом обучении, когда есть размеченные примеры. Однако в неконтролируемом обучении – основном способе, которым люди познают мир, – прогресс нейронных сетей невелик.

• Контролируемое обучение идеально подходит для автоматизации многих задач, которые сейчас выполняют люди, особенно в сферах сопоставления образов, диагностики, классификации, прогнозирования и рекомендаций. Машинное зрение, распознавание речи и другие вещи, которые некогда считались невозможными, сейчас во многих областях осуществляются на уровне, сравнимом с человеческим.

• Пока мы находимся на ранних стадиях распространения машинного обучения. Оно будет проникать в экономику и общество, особенно после того, как стало доступно любому желающему в облаке.

• Системам машинного обучения (и всем прочим формам искусственного интеллекта) по-прежнему не хватает здравого смысла.

Вопросы

1. Выполняете ли вы какую-нибудь важную работу по сопоставлению образов, диагностике, классификации, прогнозированию и рекомендациям? Рассматриваете ли вы применение машинного обучения для каких-либо из перечисленных областей?

2. Принятие каких решений и выполнение каких операций (если таковые есть) вы могли бы доверить системам искусственного интеллекта? Какие из этих решений и задач в случае автоматизации потребуют присмотра человека?

3. Вы согласились бы завтра утром поехать на работу на машине с автоматической системой вождения? Как вы думаете, будет ли вам комфортно делать это через пять лет? Почему?

4. Заполните пропуск в предложении: «Если конкуренты реализуют успешную систему машинного обучения для __________, у нас будут серьезные проблемы».

5. Какой стратегией машинного обучения вы пользуетесь? Насколько далеки вы от внедрения машинного обучения в своей организации?

1 ... 24 25 26 27 28 29 30 31 32 ... 105
Перейти на страницу:
  1. Жалоба
Отзывы - 0

Прочитали книгу? Предлагаем вам поделится своим впечатлением! Ваш отзыв будет полезен читателям, которые еще только собираются познакомиться с произведением.


Уважаемые читатели, слушатели и просто посетители нашей библиотеки! Просим Вас придерживаться определенных правил при комментировании литературных произведений.

Просьба отказаться от дискриминационных высказываний. Мы защищаем право наших читателей свободно выражать свою точку зрения. Вместе с тем мы не терпим агрессии. На сайте запрещено оставлять комментарий, который содержит унизительные высказывания или призывы к насилию по отношению к отдельным лицам или группам людей на основании их расы, этнического происхождения, вероисповедания, недееспособности, пола, возраста, статуса ветерана, касты или сексуальной ориентации. Просьба отказаться от оскорблений, угроз и запугиваний. Просьба отказаться от нецензурной лексики. Просьба вести себя максимально корректно как по отношению к авторам, так и по отношению к другим читателям и их комментариям.

Надеемся на Ваше понимание и благоразумие. С уважением, администратор сайта


Отражение - Вадим Панов Отражение - Вадим Панов

Новые отзывы

  1. Mkot13 Mkot1312 июль 21:17 Отличная детская книга!... Гейман Нил - Коралина
  2. Максим Максим28 март 22:54 Книга очень интересная, сюжет динамичный. Автор почти всегда пишет хорошо, без соплей как у некоторых "фантастов". При чтении... Битва за реальность - Алекс Орлов
  3. Onyx Onyx09 август 16:50 Эта книга не о том, что происходило на самом деле, а о том, что США выдавало за правду для своего оправдания! В общем, не тратьте... Перевороты. Как США свергают неугодные режимы - Стивен Кинцер
Все комметарии
Новинки бесплатной онлайн библиотеки