Video: Machine Learning Tutorial Python - 4: Gradient Descent and Cost Function (Tháng Chín 2024)
Trí tuệ nhân tạo và học máy là những chủ đề nóng tại mỗi hội nghị công nghệ mà tôi tham dự, và hội nghị DLD NYC gần đây cũng không ngoại lệ.
Ramin Assadollahi thuộc ExB Group, một công ty của Đức chuyên về điện toán nhận thức trong chăm sóc sức khỏe, tập trung vào nhiều cách khác nhau mà các kỹ thuật máy tính mới có thể giúp chúng ta học "cách chữa bệnh bằng phần mềm". Giải quyết nhiều thuật ngữ được đưa ra ngày hôm nay, ông lưu ý rằng AI không phải là điện toán nhận thức, điện toán nhận thức không phải học máy và dữ liệu lớn là một vấn đề hoàn toàn riêng biệt.
Assadollahi tập trung vào những cách AI có thể cải thiện lĩnh vực y học. Ông lưu ý rằng một nhà nghiên cứu bệnh học nhìn vào dữ liệu mô thường thấy 200.000 mẫu trong suốt cuộc đời làm việc của mình, nhưng với các thẻ đồ họa hiện đại và học tập sâu, một hệ thống máy tính có thể xử lý nhiều trong hai tuần. Ông nói rằng với 100 mẫu, một hệ thống có thể tốt như con người. Tương tự, ông nói, một hệ thống máy tính có thể ăn 28.000 bài viết kỹ thuật mỗi ngày, trong khi một người chỉ có thể đọc khoảng 4.000 bài viết như vậy trong toàn bộ cuộc đời làm việc của mình.
Ông nói rằng một AI có thể hiểu các tế bào đơn lẻ ở cấp độ phân tử có thể giúp thiết kế các loại thuốc tốt hơn và phần mềm có thể giúp tìm ra loại thuốc nào phù hợp với các loại khác có thể là cứu cánh, vì các tương tác thuốc bất lợi giết chết 100, 00 người mỗi năm. Công ty của ông đang giải quyết toàn bộ các bác sĩ, nhà nghiên cứu, dược sĩ và bệnh nhân liên tục về sức khỏe, tập trung vào việc "phá vỡ các silo". Nhìn chung, ông nói AI sẽ không giết chết việc làm, vì số người tham gia chăm sóc đang tăng lên. Nó sẽ không thay thế bác sĩ, ông nói, nhưng thay vào đó sẽ cho phép bác sĩ dành nhiều thời gian hơn với bệnh nhân.
David Kenny, người hiện đang điều hành nhóm Watson cho IBM, đã nói về dữ liệu lớn và tiềm năng học hỏi sâu trong nhiều ứng dụng. Kenny là Giám đốc điều hành của Công ty Thời tiết trước khi IBM mua lại công ty đó; đó là nhà cung cấp dữ liệu thời tiết lớn nhất thế giới. Ông nói rằng TWC đã phát triển một ứng dụng được thiết kế để lập bản đồ bầu khí quyển theo cách Google cố gắng lập bản đồ trái đất, bằng cách sử dụng kết hợp công nghệ IoT (Internet of Things), thông tin thời tiết và điện toán đám mây để thu thập thông tin thời tiết ở 2, 2 tỷ địa điểm.
Tại Watson, ông nói, ông quan tâm đến ba lĩnh vực lớn về thuật toán và phần mềm: tương tác giữa người với người, như thị giác, tầm nhìn và lời nói; học sâu và học máy để hỗ trợ các tương tác đó; và lý luận. Ông nói rằng Watson liên quan đến hàng ngàn người trên khắp IBM từ phòng thí nghiệm nghiên cứu đến bán hàng và dịch vụ.
Theo một số cách, Kenny cho biết, Watson khác với các doanh nghiệp đột phá khác, bởi vì nó đòi hỏi nhiều kiến thức và các công ty được thành lập có kiến thức có thể tăng tốc nhanh hơn so với các công ty khởi nghiệp. Ông cho biết dịch thuật và tương tác giữa con người đã được cải thiện nhưng vẫn có cách để đi và rằng rất nhiều thứ mà mọi người sử dụng Watson để tạo ra các "bot" đàm thoại.
Ông nói rằng việc hiểu các cuộc hội thoại là khó khăn vì các tông màu, giọng nói và sắc thái khác nhau mà mọi người sử dụng khi giao tiếp. "Mỗi tháng nó trở nên tốt hơn", ông nói, với phần mềm được sử dụng để hiểu lời nói hiện có tỷ lệ lỗi 6, 9%, giảm từ 10% ba tháng trước. Trong so sánh, ông nói, tỷ lệ lỗi của con người là 4 phần trăm. Ông nói rằng ông lạc quan rằng phần mềm có thể đạt tới tỷ lệ lỗi của con người trong vòng một năm.
Kenny tuyên bố IBM có cách tiếp cận khác so với đối thủ cạnh tranh. Các công ty khác thường làm việc về AI tập trung nhưng IBM đang làm việc với một số khách hàng muốn xây dựng các phiên bản Watson riêng của họ, sử dụng tài sản trí tuệ của riêng họ hoặc "biểu đồ tri thức". Ông lưu ý rằng 80 phần trăm dữ liệu của thế giới không có trên Internet những thứ như tia X, hồ sơ sức khỏe và tài khoản ngân hàng.
