neuronové sítě

Jedním ze stále nedořešených problémů, které brání rozšíření sériové výrobě „inteligentních“ robotů, je nedostatečně rozvinuté rozpoznávání obrazu. Robot si kupříkladu musí být vědom svého „těla“ a především umělých končetin jako jsou ruce.

Když řídíte auto, váš mozek zpracovává enormní množství vizuálních stimulů, které následně aplikuje na vytváření rychlých rozhodnutí typu zabrzdění nebo předjetí vozidel. Mozek potřebuje vaše oči k tomu, aby věděl, co udělat; klíčové je ale také rozdělování důležitých informací. Při řízení je vašemu mozku celkem jedno, že jsou na nebi mraky nebo jakou barvu předjížděný automobil má.

V současnosti je čtení mysli věc zhola nemožná – klíčové slovo je ale ono „v současnosti“.

Deepfake videa jsou dezinformačním nebezpečím, s jakým se lidstvo dosud nemuselo potýkat. Umělá inteligence bude nejlepším nástrojem v boji proti nim.

Digitalizace zdravotnictví postupuje pomalu, bohužel v Česku je tento stav znásoben nedostatkem personálu i financí.

Malé bezpilotní letouny jsou mezi lidmi stále populárnější. To ale bohužel vede i k jejich potenciálnímu zneužití v rukou zločinců, podvodníků nebo, v nejhorším případě, teroristů.

Drony jsou užitečné nejen pro vojenské účely, ale také třeba pro logistiku nebo v případě humanitární katastrofy.

Sofistikované systémy umělé inteligence, obzvláště ty založené na neuronových sítích, už z podstaty věci simulují lidský mozek. Vědci se dlouhodobě pokouší tuto podobnost ještě zvýraznit a stvořit tak „umělý mozek“.

Ačkoliv koronavirus je teď v hlavách většiny populace, ekologický problém planety se tím o mnoho nezměnil – sucho bude i v našich končinách velkým problémem.

Nová služba StyleSnap vezme barvy a vzorce z fotografie a poté podle nich vytvoří doporučení na Amazonu.

Systém využívající LIDAR snímače a neuronové sítě bude nezávisle posuzovat výkonu gymnastů a gymnastek.

Britská společnost DeepMind, která se zaměřuje na vývoj umělé inteligence a v současnosti spadá pod doménu Alphabetu – tedy Googlu – sestavila dvě různé AI, která měly zvládnout vypočítat běžný středoškolský test matematiky. Neprospěly zrovna s vyznamenáním.

Prakticky všechna odvětví v současnosti procházejí digitální transformací. Je přitom snadné propadnout pocitu, že člověku někde ujíždí vlak. V záplavě nových technologií není jednoduché najít ty podstatné. Přinášíme realistický pohled na to, jaké technické inovace budou v letošním roce nejvíce relevantní z pohledu českých společností.

Prakticky všechna odvětví v současnosti procházejí digitální transformací. Je přitom snadné propadnout pocitu, že člověku někde ujíždí vlak. V záplavě nových technologií není jednoduché najít ty podstatné. Přinášíme realistický pohled na to, jaké technické inovace budou v letošním roce nejvíce relevantní z pohledu českých společností.

Podle Světové organizace duševního vlastnictví (WIPO), která spadá pod OSN, má vývoj umělé inteligence a souvisejících technologií jasné lídry. Evropské státy mezi nimi bohužel nejsou.

Konkrétní jazyk specificky určený pro umělou inteligence, strojové učení, neuronové sítě a tak dále zatím neexistuje, avšak jasné preference tu jsou.

Strojové učení patří mezi nejperspektivnější podobory AI, i proto, že už dnes nám poskytuje hmatatelné výsledky, obzvláště ve zdravotnické informatice, u algoritmů samořiditelných automobilů nebo chytré analytice.

Pomocí metod hlubokého učení aplikovaných do kontrastních mikroskopických obrázků se japonským výzkumníkům podařilo identifikovat původ a druh různých rakovinotvorných buněk s přesností na 96 %.

Jednoduchý a široce podporovaný, Keras dělá z hlubokého učení snadnou záležitost.

Byť se některé vědecké studie mohou zdát poněkud zbytečné, často ve skutečnosti představují příklad využití technologie pro budoucí nasazení v podnikové sféře. Nejinak je tomu i v tomto případě.

Ač je umělá inteligence nyní skutečně na vrcholu mediálního očekávání, nejde jen o iluzi vytvořenou samotným IT průmyslem. Blížící se změny jsou reálné.

Kognitivní psychologové z Kalifornské univerzity v Los Angeles (UCLA) přišli s fascinujícím experimentem, který názorně demonstroval problémy, kterými trpí hlubokého učení.