Comments 7
Вокруг сочетания дубля большой буквы «и» сейчас столько хайпа, что становится абсолютно непонятно, что порой тебе хотят донести. Вот это вот, «Оптимизация архитектуры искусственного интеллекта...» — это всё таки что «ближе к ИИ» или это наконец перестали использовать софт 40-летней давности, засучили рукава и начали заниматься нормальной АСУ ТП, испоьзуя современные подходы к актуальному железу? Статью читаешь — прям ИИ на каждом шагу у нас уже давно, спотыкаешься, прям необходимость оптимизации возникла. Как так получилось, что обычные свёрточные нейросети (известные ещё с прошлого века) вдруг стали «ИИ»?
С блокчейном такая же фигня, кстати. Биткоин падает, казалось бы поток статей должен снизиться. Ан нет жеж — пишут и пишут. Кому надо уже давно все поняли какую положительную роль технология может оказать в распределённых базах данных. Но нет же, куча статей каждый день, в которых нам рассказывают как это круто. Прямо как инопланетная фиговина — впечатляюще, только непонятно как это использовать прямо сейчас. И зачем использовать.
С блокчейном такая же фигня, кстати. Биткоин падает, казалось бы поток статей должен снизиться. Ан нет жеж — пишут и пишут. Кому надо уже давно все поняли какую положительную роль технология может оказать в распределённых базах данных. Но нет же, куча статей каждый день, в которых нам рассказывают как это круто. Прямо как инопланетная фиговина — впечатляюще, только непонятно как это использовать прямо сейчас. И зачем использовать.
В середине 2000х случилось несколько прорывов. Решена проблема обучения многослойных нейросетей, и распараллеливание вычислений на GPU. Сверточные и LSTM сети наконец заработали, и глубокое обучение можно было применять практически. Что дало огромный толчок исследованиям в области специализированного ИИ. Особенно в распознавании речи и изображения.
Главное, что хотят донести — это экспертный взгляд на весь этот сформированный хайп. Если совсем об этом молчать, то у людей не будет откладываться «на корочке», что ВОТ ОНО. Это все рядом и реальность. Мне так кажется.
В историческом масштабе считай только началось — первая глубокая свёрточная архитектура VGG 2014 год. Хайп, все говорят об этом, порог вхождения стал ниже — скачал tensorflow и погнали. Любой бакалавр защищается с работой по нейросетям. Но нейронные сети это только метод решения задач, только один из компонентов системы обработки. Вы можете применять его или какой-то другой, был бы сбор данных организован толково.
Прорыва нет. Сначало упёрлись в архитектуру X86, теперь в нейронные сети. Вот и вытаскивают все соки с них. Нет, чтоб сесть и тихонько задуматься, что же всё таки нужно сделать. Похоже тупик в изобретении настоящего интеллекта заставляет кидаться на всё подряд.
Sign up to leave a comment.
Оптимизация архитектуры искусственного интеллекта: гонка началась