A gépi tanulást hamarosan nem csak a chatbotok, az ijesztően releváns közösségimédia-hirdetések és a jól személyre szabott Netflix-műsorajánlók jelentik majd az emberiség számára. A mindennapi élet része lesz és egyre gyakrabban találkozunk majd nem csak a kifejezéssel, de a technológia alkalmazásával is.
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egyik eleme, azt jelenti, amikor egy számítógép önállóan tanulja és javítja egy adott feladat elvégzését, például kézzel írott karakterek felismerését vagy egy repülő robotpilótájának alkalmazkodóképességét. A lényege, hogy a gép nagy mennyiségű adat elemzése után a rendelkezésre álló információk segítségével következtet, majd a következtetéseket újra és újra kiértékeli, hogy egyre pontosabb lehessen.
Az Egyesült Államokban működő Sandia laboratórium például azt vizsgálta gépi tanulás segítségével, hogy egy tervezési vagy gyártási folyamatban hogyan változnak egy ötvözet tulajdonságai, amikor egyes fémek mennyiségét csökkentik vagy növelik. A gépi tanulás segítségével egy hagyományos számítógépes szimulációhoz képest
42 ezerszer gyorsabban
tudták lefuttatni az elemzést. Az eredmény mindössze 5 százalékkal tért el a standard szimulációétól, ez pedig rendkívül kedvezőnek tekinthető, hiszen a kutatók egy év helyett 15 perc alatt, viszonylag enyhe hibahatárral juthatnak eredményhez.
A Világgazdasági Fórum kutatása szerint 2025-re a gépek több feladatot fognak ellátni, mint az emberek. Szakértők szerint
2022-re a mesterséges intelligencia 133 millió új munkahelyet teremthet, 2030-ra pedig 15 milliárd dollárral növelheti a világ GDP-jét.
A vállalati digitális intelligenciára szakosodott ABBYY magyarországi K+F központjának vezetője úgy véli, hogy a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás alapjaiban fogja megváltoztatni azt, hogyan gondolkodunk a világról.
Nemcsak új munkahelyek, de új technológiák is létre fognak jönni a gépi tanulásban és neurális hálózatokban rejlő potenciál által. Az emberek tovább és jobban, boldogabban fognak élni, több lesz a szabadidejük, kevesebb lesz a baleset és gyorsabban kaphatnak majd orvosi ellátást is
– mondta Máhr Tamás.
Az alkalmazási területek között már most megtalálható az orvostudomány, az űrkutatás, az önvezető autók és a virtuális asszisztensek, csak arra van szükség, hogy néhány év alatt elterjedjen a technológia. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás rohamos terjedését elősegíti, hogy a piac legerősebb szereplői nyílt forráskódúvá, bárki számára elérhetővé és használhatóvá teszik a technológiát: a Google, az Amazon és a Facebook is rendelkezik nyílt forráskódú könyvtárakkal.
Az egyik legátfogóbb és leggyorsabb nyílt könyvtár a NeoML nevet viseli:a keretrendszer néhány napja kapott frissítést, mostantól akár tízszer gyorsabban végrehajthatók a klasszikus algoritmusok és 30 százalékkal gyorsabban lehet vele neurális hálózatokat képezni és azokkal következtetni, mint az előző verzióban.