Source: Big Digest de données

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Cet article décrit les perspectives de l'influenza aviaire dans l'avenir.

Toutes les quelques semaines, il y aura un article à venir prophétie AI hiver publié. En général, l'argument sera un peu similaire, il n'y a rien, mais ces points:

• La capacité du public en termes de profondeur de l'apprentissage a été la plus-commercialisation;
• Contrairement au rapport dit, alors que nous sommes encore loin de l'intelligence artificielle de universelle;
• AI hiver est semblable à la bulle précédente spéculation déclenchée.

Bien que mentionné ci-dessus est dans une certaine mesure, mais ces arguments manquent un élément important: Années 80, nous avions été témoin, ce qui dans l'apprentissage de la machine et AI financement de la stagnation progressive de l'hiver, la même situation ne sera pas susceptible de se produire à nouveau .

Oui, nous n'avons pas atteint AGI ou la conduite entièrement automatisée

Au cours des dernières années, comme l'un des véhicules de conduite automatique sur le marché une poignée de sociétés technologiques sera, Starsky Robotics a occupé le marché grand public, ils ont une démo démo, un financement adéquat et une équipe talentueuse.

Toutefois, en Mars de cette année, Starsky Robotics fermeture soudaine . Fondateur Stefan-Seltz Axmacher rapport après illustre très clairement la raison fondamentale: " apprentissage machine sous surveillance ne peut pas répondre aux attentes du hors hype. "

Il faisait allusion, bien sûr, est la spéculation des fondateurs, des journalistes et des fans qui promettent trop élevé, comme de l'AGI et de la technologie automobile automatique seulement quelques mois. Comme Akers Mach Selz (-Seltz Axmacher) a rapporté, « Au contraire, le consensus parmi les chercheurs est que, Nous les véhicules entièrement autonomes, ainsi que la distance d'au moins 10 ans d'absence. "

Dans le passé, la recherche de cause passionnante des engagements excessifs, suivis par les investisseurs déçus, ainsi que des ingénieurs d'abandonner la technologie, a conduit à un temps de cycle similaire AI hiver, Cependant, ce qui est différent.

Cette fois-ci, en dépit de l'apprentissage en profondeur des plus ambitieux engagement n'a pas été atteint, mais certaines choses se sont passées: l'apprentissage de la machine est devenue économiquement rentable .

Au-dessus des produits d'apprentissage de la machine

Regardez App le plus populaire du monde:

• Netflix, YouTube, Facebook, Amazon, Instagram, Spotify et vibrato, toutes ces entreprises sont fortement tributaires de moteur de recommandation apprentissage automatique sous tension.
• Snapchat, Instagram, et le vibrato utilisent le modèle de vision par ordinateur permet aux utilisateurs de créer, éditer et classer le contenu visuel.
• les utilisateurs Messenger et Gmail sont enrichis avec le traitement de l'information PNL - filtrage de spam, la classification des messages de réponse de recommandation.
• cartes Goolge, Uber et Lyft comptent sur l'apprentissage de la machine pour prédire le calcul précis de l'ETA (heure estimée d'arrivée).

La liste comprend la quasi-totalité des applications les plus populaires de téléphonie mobile.

Ce sont la plupart des produits phare de l'entreprise de valeur, ces entreprises ne sont pas non arriver à un grand nombre de machines dans le monde d'apprendre à investir dans la recherche et le développement. Si vous pensez que l'une de ces entreprises ne construira le système Skynet parce qu'ils ne peuvent pas arrêter d'investir dans l'apprentissage de la machine, alors vous avez tort.

des produits d'apprentissage machine ne se limite pas aux géants de la technologie . Il y a beaucoup de start-ups ont également été basées sur les produits d'apprentissage de la machine sur le marché:

• Onfido grâce à l'apprentissage de la machine pour fournir des services d'identification pour les 1500 organisations mondiales financières.
• Ezra en utilisant la technologie de vision par ordinateur pour fournir le dépistage du cancer systémique, opère dans trois états, et continue de croître.
• AI Dungeon exploiter un apprentissage de la machine, ce qui permet jeu d'aventure basé sur le texte OpenAI du développement GPT-2. Ils ont plus d'un million de joueurs.

Dans presque tous les secteurs (médical, agricole, les jeux, les finances, la sécurité, etc.), il y a certaines entreprises ont avec succès des produits d'apprentissage de la machine sur le marché.

L'apprentissage machine n'est plus seulement un pari.

La raison pour laquelle les dernières décennies du cycle de battage raison de l'effondrement de l'investissement fera l'IA est AI et l'apprentissage de la machine était, en substance semblable au jeu.

Fondateur et chercheurs qui parient l'avenir de l'apprentissage de la machine peut apporter une grande application commerciale. Lorsque ces paris ne peuvent pas être récompensés, le marché va s'effondrer.

Maintenant, l'apprentissage machine n'est plus seulement une proposition spéculative, et il est devenu une entreprise largement utilisé, la technologie commercialement viable qui peut prendre en charge certains des plus populaires du monde (et le meilleur profit) de. Google ne sera pas Starsky Robotics et OpenAI ces deux représentent le projet le plus ambitieux de l'histoire de la technologie est dissous dans le cerveau du mal Google ou cesser d'investir tensorflow.

Ces prédictions singularité technique arriveront avant Noël aux journalistes peut-être tort, mais ceux-ci ne causera pas un autre hiver AI.

connexes:

https://towardsdatascience.com/there-wont-be-an-ai-winter-this-time-332a4b6d6f07

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