Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение. Джимшер Бухутьевич Челидзе

мозг-компьютер», – говорит доктор Сиднейского университета Махьяр Ширванимогаддам. Пример такой разработки – электронный чип для парализованных и людей с нарушениями ЦНС, который создаёт стартап Илона Маска.

      При этом у 6G есть одно большое преимущество – для его внедрения можно модернизировать уже имеющиеся вышки 5G, в то время как для самого 5G пришлось строить новые базовые станции.

      На данный момент считается, что 6G может быть введён в начале 2030-х годов.

      Нейросети, машинное и глубокое обучение (ML & DL), системы распознавания речи и текста

      Вот мы и подобрались к будущему – нейросетям, искусственному интеллекту, восстанию машин и прочим страшилкам.

      Нейросети – пожалуй, самая интересная технология. При поддержке интернета вещей, 5G и больших данных она принесёт в нашу жизнь революционные изменения.

      При этом искусственный интеллект – это любой математический метод, который позволяет имитировать человеческий интеллект.

      Ох, как наши любимые рекламщики и маркетологи довольны… Теперь любую, самую простую нейросеть можно гордо назвать «Искусственным Интеллектом».

      Но искусственный интеллект ещё разделяют на сильный и слабый. В 2019 году учёные из МФТИ приблизились к созданию сильного ИИ – аналога человеческого сознания. Это способность не просто отличить ручку от карандаша или кошку от собаки (по такому принципу работают все нейросети, это слабый ИИ), но и ориентироваться в меняющихся условиях, выбирать конкретные решения, моделировать и прогнозировать развитие ситуации.

      Еще один пример появление сильного ИИ по QR и ссылке ниже

      Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком

      Сильный ИИ будет незаменим в системах интеллектуального транспорта и грузоперевозок, когнитивных ассистентах. Но это будущее, а что есть сейчас?

      Сейчас есть обучаемые нейросети. Искусственная нейронная сеть – это математическая модель, созданная по подобию нейросетей, составляющих мозг живых существ. Такие системы учатся выполнять задачи, рассматривая их без специального программирования под конкретное применение. Это можно встретить в Яндекс Музыке, автопилотах Теслы, в системах рекомендации для врачей и управленцев.

      И здесь 2 главных тренда:

      – машинное обучение (ML – machine learning);

      – глубокое обучение (DL – deep learning).

      Машинное обучение – это статистические методы, позволяющие компьютерам улучшить качество выполняемой задачи с накоплением опыта и дообучения. То есть речь идёт как раз о том, как работают нейронные сети живых организмов.

      Глубокое обучение – это не только обучение машины с помощью человека, который говорит, что верно, а что нет, но и самообучение систем. Это одновременное использование различных методик обучения и анализа данных.

      Но как обучают эти нейросети? В чём магия?

      А собственно,