Intel ha parlato di come, a suo avviso, si svilupperanno le tecnologie di intelligenza artificiale nei prossimi anni. L'azienda prevede l'uso diffuso dell'IA cognitiva, che sarà in grado di andare oltre i limiti dei moderni algoritmi di intelligenza artificiale, ad esempio, non solo riconoscendo testo o parlato, ma anche comprendendoli.
Secondo Intel, nei prossimi anni si svilupperanno entrambe le aree esistenti dell'intelligenza artificiale, ad esempio quelle associate al riconoscimento vocale o delle immagini, e appariranno algoritmi di intelligenza artificiale con capacità fondamentalmente nuove. Le auto diventeranno più intelligenti. Ovviamente, il processo di deep learning dell'intelligenza artificiale continuerà a migliorare, diventare più veloce ed efficiente. Allo stesso tempo, sarà possibile il deep learning end-to-end.
Si presume che l'IA cognitiva sarà in grado di comprendere non solo la lingua stessa, ma anche il significato delle parole e il contesto del discorso; utilizzare dati da più fonti; adattarsi rapidamente a nuove circostanze e compiti; imparare dai risultati del proprio lavoro; collegare qualcosa come il buon senso al ragionamento, e così via.
Le abilità dell'IA cognitiva antropocentrica sopra elencate possono essere raggiunte utilizzando sistemi neurosimbolici basati su conoscenze strutturate, esplicite e comprensibili.
Intel ha spiegato la differenza tra IA convenzionale e cognitiva usando l'esempio della definizione di malattie infettive dei polmoni. L'IA convenzionale determinerà la malattia solo sulla base dei dati che ha ricevuto durante l'allenamento, quando i database con le corrispondenti immagini mediche sono stati passati attraverso la rete neurale. A sua volta, l'IA cognitiva apprende continuamente, conduce osservazioni, studia la storia medica e fa diagnosi. In effetti, esegue il compito nel modo in cui una persona si avvicinerebbe ad esso e non scegliendo solo l'opzione più probabile dalle immagini.
Proprio lì, Intel parla di un sistema di conoscenza a tre livelli per l'IA. Il primo è qualcosa come l'intuizione e le conclusioni che vengono prima, nell'IA moderna questa è la rete neurale stessa. Il secondo livello implica qualcosa come la riflessione, un'analisi più profonda. Nel caso dell'IA si parla di utilizzo di database aggiuntivi. Infine, il terzo livello è l'accesso a fonti esterne, grandi librerie di dati che possono essere localizzate ovunque.
Pertanto, risulta ottenere un risultato migliore quando si lavora con l'IA. Nel caso di compiti medici, la diagnosi è più accurata, poiché il sistema tiene conto di molti fattori e "pensa" a diverse opzioni, estraendo conoscenze da un numero maggiore di fonti. Di conseguenza, il trattamento è più efficace.
2022-03-03 16:15:49
Autore: Vitalii Babkin