Microsoft: Как ездить на поезде ИИ

Благодаря исследованиям последних десяти лет было установлено, что искусственный интеллект на данном этапе не так уж и мифичен, а должен рассматриваться как технология, повышающая интеллект человека.

Например, вычислительная скорость понимания вещей выше, чем у людей, интеллектуальная ценность данных и понимание мира при слиянии различных данных, которые могут хорошо помочь людям, и самое главное, что искусственный интеллект может быть используется для общения между людьми и различными вещами более естественными взаимодействиями.

Фактически в эпоху начальных вычислений уже появился прототип робота.

С одной стороны, искусственный интеллект сильно зависит от данных, без которых невозможно сделать машины или алгоритмы разумными. С появлением Интернета и Интернета вещей сбор данных стал очень простым, а в виде хранилища облачных вычислений можно генерировать огромные объемы данных.

С другой стороны, это вычислительная мощность.Получив чрезвычайно высокую вычислительную мощность с помощью кластера, построенного на GPU, можно добывать массивные данные. Вышеупомянутый слой алгоритма претерпел десятилетия эволюции, проверяя алгоритм с помощью данных, а затем улучшая алгоритм.Такое постоянное улучшение также привело к значительному прогрессу.

Есть три вещи, которые неотделимы от искусственного интеллекта.

Прежде всего, у нас должна быть хорошая платформа искусственного интеллекта, и мы должны подумать о том, как создать связанные инструменты, самую низкую вычислительную мощность, вышеперечисленные уровни структуры и т. д., и объединить их для создания простой в использовании платформы.

Данные также являются важным элементом, особенно данные, относящиеся к вашему собственному полю или целевым пользователям.

Самое сложное — правильно выбрать отрасль и внедрить искусственный интеллект в отраслевые решения.

Microsoft надеется сделать искусственный интеллект универсальным инструментом, способным удовлетворить потребности разных пользователей.По сути, мы сделали три вещи.

Для тех, кто работает на уровне приложений или в разработке приложений и хочет интегрировать возможности искусственного интеллекта в приложения и прикладные решения, мы предоставляем набор когнитивных услуг Cognitive Services. Он содержит различные интеллектуальные API, которые можно легко встроить в приложения. Кроме того, существует относительно жесткий спрос в области искусственного интеллекта — чат-роботы, для которых мы также предоставляем Bot Framework (робот-фреймворк), с помощью которого можно построить простого чат-робота с помощью нескольких строк кода и ввести определенный набор данных Затем обучение может быть проведено с клиентами и применено к требуемым сценариям.

Если необходимые данные собраны и начаты форматирование и инициализация функций данных, на этом этапе требуется использовать зрелую модель для изучения ценности данных. Вам может помочь Машинное обучение Azure. Оно имеет графический инструмент с удобным интерфейсом и сотнями встроенных алгоритмов. Вам нужно только импортировать данные, чтобы начать извлекать требуемое значение данных.

Когда компьютеру или роботу требуется спонтанно находить характерные точки данных, он может войти только в область глубокого обучения.Здесь мы предоставляем набор инструментов глубокого обучения Алгоритмы искусственного интеллекта в Azure.

Искусственный интеллект — очень широкая категория, и при его использовании нужно знать, как попасть в соответствующее приложение. Мы делим искусственный интеллект на два этапа: восприятие и познание. Взяв за основу людей, восприятие должно быть на этапе до начальной школы. В настоящее время речь идет больше о понимании общества, изучении языка и изучении знаний. Позже, на когнитивном этапе, вы научитесь анализировать проблемы и развивать дивергентное мышление.

С точки зрения отраслевого применения и структуры алгоритма «слушание» и «видение» на этапе восприятия достигли очень хорошего уровня. На когнитивном этапе, включая обработку естественного языка и взаимодействие человека и машины, еще есть место для дальнейшего развития.

С точки зрения простоты разработки Microsoft предоставляет ряд API-интерфейсов когнитивных служб, включая зрение, речь, язык, граф знаний, поиск и многое другое. Все эти службы могут быть интегрированы в приложения через API.

Служба машинного обучения Azure полностью управляема, не требует установки программного обеспечения, управления оборудованием, просто используйте наш веб-сайт, простое перетаскивание мышью, вы можете подключить интерфейс данных, не нужно программировать для общих задач. Различные алгоритмы, основанные на оптимальной реализации, предустановлены внутри, а язык R или Python можно использовать для изменения существующих параметров алгоритма для достижения индивидуальной настройки. От обучения модели и оптимизации до окончательного выпуска — все это можно сделать одним щелчком мыши.

Такие области, как беспилотные мини-маркеты, медицинские консультации и распознавание изображений, должны использовать решения для глубокого обучения, поэтому создание среды для глубокого обучения стало основной задачей. Microsoft также предлагает решение в этом отношении, чтобы помочь пользователям создавать сквозные модели искусственного интеллекта и интеллектуальные приложения. Мы предоставляем поддержку от хранения и обработки данных до фреймворков глубокого обучения.