Anul 2018 va fi dedicat dezvoltarii tuturor tehnologiilor bazate pe inteligenta artificiala deja disponibile. Deep learning, unul dintre cele mai importante subdomenii de cercetare, este foarte promitator. Catalin Emilian, country manager RTB House, companie experta in solutii de retargeting bazate pe inteligenta artificiala, a vorbit despre ce ne rezerva anul 2018 din acest punct de vedere, comparativ cu 2017:

“Scopul inteligentei artificiale este de a face computerele la fel sau poate chiar mai destepte decat oamenii. In acest context, deep learningul, una dintre cele mai inovatoare ramuri ale acestui domeniu complex, castiga din ce in ce mai mult teren. Se bazeaza pe tehnici de invatare digitale care imita modul de functionare a creierului uman in procesarea datelor si luarea deciziilor. In 2017, a devenit un must-have in domeniul auto si in cel al sanatatii, dar si in advertising”.

Inteligenta artificiala in advertising

In publicitate, tehnologiile bazate pe deep learning permit o definire mai ampla si complexa pentru potentialul de cumparare al clientului, fara sa fie necesara expertiza umana. De exemplu, cercetarile RTB House arata ca inteligenta artificiala poate determina o rata de conversie cu 35% mai buna decat marketerii care se bazeaza pe cunostinte si intuitie. Algoritmii deep learning pot avansa lucrurile chiar mai mult de atat, anticipand obiceiurile unice de cumparare pentru fiecare utilizator. Acestia simplifica experienta clientului prin afisarea reclamelor personalizate. “Utilizatorii nu primesc doar reclame pentru produsele pe care le-au vazut, dar si pentru unele pe care nu le-au vazut pe site, dar sunt de interes pentru ei sau chiar produse la care poate nu s-ar fi gandit”, a completat Catalin Emilian.

Din ce in ce mai multe branduri vad beneficiile implementarii solutiilor bazate pe inteligenta artificiala si deep learning in produsele lor. In 2018, previziunile indica o exploatare mai mare a acestor tehnologii. Daca in 2017 eforturile s-au concentrat pe “supervised learning”, o premisa bazata pe oferirea de instructiuni de la om catre computer si luarea in calcul a exemplelor, datelor si raspunsurilor deja existente, in 2018 se va face trecerea la metode mai sofisticate. Una dintre ele ar fi “transfer learning”, ce presupune ca masinariile sa invete din simulari. Acest proces este mai rapid, mai usor si mai ieftin, iar computerele invata sa ia decizii bazandu-se pe concluzii logice, analogii si deductii facute de ele.

Emilian, RTB House: Chrome...
Citeste si: Emilian, RTB House: Chrome elimina parte din reclame. Ce solutii ai?

De exemplu, potrivit modelului de invatare de baza, pentru ca un autoturism autonom sa invete sa ia decizii “umane”, ar trebui sa primeasca date obtinute in urma a milioane de kilometri circulati de un om. Gratie tehnologiei “transfer learning”, nu ar fi nevoie de un sofer uman, intrucat datele pot fi obtinute din sute de mii de simulari, ca intr-un joc de tipul NFS. Masina poate invata singura cum sa conduca si cum sa aplice asta in viata reala.

O alta abordare implica “reinforced learning”, iar scopul ei este de a invata computerul sa ia cele mai bune decizii in functie de feedbackul primit din exterior. De exemplu, tehnica s-ar aplica platformelor care liciteaza pentru spatiul publicitar. Sistemele care permit acest lucru sunt foarte complicate, iar inclusiv specialistii intampina dificultati in obtinerea rezultatelor dorite la cel mai rezonabil pret. O masinarie se va lovi de probleme similare in prima faza, dar spre deosebire de un om, se poate perfectiona fara oprire intr-un mediu artificial. Poate invata mult mai repede decat o fiinta umana, iar apoi, bazandu-se pe rezultatele simularilor, poate determina cum sa parieze cel mai eficient si sa castige licitatia.

Viitorul omului intr-o lume automatizata

Dupa cum a fost specificat si anterior, algoritmii deep learning invata la fel ca oamenii. Spre deosebire de acestia, pot analiza cantitati inimaginabile de date, fara sa oboseasca si fara sa comita prea multe erori. Din acest motiv, inteligentele artificiale vor depasi oamenii in majoritatea domeniilor, dar acest lucru nu inseamna ca le vor lua joburile.

Potrivit World Economic Forum, 65% din copiii care intra la scoala azi vor avea joburi care in prezent nu exista. Dezvoltarea actuala a inteligentelor artificiale determina din ce in ce mai multe companii sa caute specialisti in IT, analisti, programatori. Anul 2018 va cunoaste, cel mai probabil, o crestere a ofertelor de joburi in acest domeniu.

Paunescu, MDS: Serviciile...
Citeste si: Serviciile cloud trezesc inca teama intre IMM-urile romanesti

Unele scenarii par sumbre, dar scopul real al inteligentelor artificiale este de a ne eficientiza munca. Prin urmare, utilizarea lor e o necesitate pentru companiile care vor sa fie competitive la nivel global, mai ales pentru analizarea si procesarea cantitatilor imense de date. In cazul corporatiilor, este nevoie de automatizare pentru procesarea eficienta a datelor. Asadar, se asteapta o crestere remarcabila a companiilor care ofera servicii de acest tip, precum si lansarea de startupuri care ofera solutii bazate pe algoritmi self-learning.

In 2017, inteligenta arficiala a devenit parte a vietii noastre de zi cu zi, precum si subiect de dezbatere publica. Anul 2018 va spori eforturile de dezvoltare a tehnologiilor care sa simplifice munca oamenilor.