Я надеюсь, что вы отлично провели время и что вы так же увлечены 2018 годом, как и я. Я наслаждался возможностью немного отдохнуть с семьей за последние несколько недель, но также было здорово вернуться к подкасту, моим исследованиям и другим проектам!

Прежде чем мы перейдем к тому, что будет дальше, краткое размышление о 2017 году… Прошлый год был захватывающим для команды TWiML. Было очень приятно провести с вами 75 интервью, встретиться с вами на 16 мероприятиях, поучиться вместе с вами на 4 онлайн-встречах, отправить вам множество стикеров TWiML и оставить ваши отзывы, вопросы и комментарии в Твиттере, Facebook, наш веб-сайт и Slack-канал нашей встречи.

Вы помогли нам войти в число 40 лучших подкастов о технологиях на Apple Podcasts (мы видели, что он достиг 33-го места!), и превзойти 1 миллион прослушиваний — две вехи, которыми мы действительно гордимся!

Мы не могли бы мечтать о лучшем сообществе, и наша команда стремится предоставить вам еще лучший контент и программы в 2018 году.

Что ждет ИИ в 2018 году

Говоря о 2018 году… У меня смешанные чувства по поводу постов с предсказаниями. Они могут быть забавными, но так часто они корыстны. Так что это не один. Скорее, это скорее пост о том, что у меня на радаре в 2018 году.

Вот несколько вещей, о которых вы должны услышать больше от меня и в подкасте в следующем году.

  • Искусственный интеллект в облаке. Поставщики облачных услуг продолжают создавать эффективные предложения искусственного интеллекта. При этом с каждым месяцем они делают ML/AI все более доступным. Вот почему я ожидаю, что облачные технологии ML/AI будут продолжать расти, и поэтому я планирую изучить эту область в своем исследовании и в подкасте в 2018 году.
  • Обучение с подкреплением. Сбор помеченных обучающих данных для контролируемого обучения требует очень много времени и денег. Это одна из причин, почему обучение с подкреплением так интересно — оно позволяет интеллектуальным агентам учиться без присмотра в смоделированных средах. Мы уже довольно много занимались RL в сериале, и я ожидаю, что в 2018 году мы углубимся еще больше.
  • Метаобучение. Люди, даже малыши, могут разумно адаптироваться к большому количеству новых, невидимых ситуаций. Обучая системы обучаться, метаобучение и связанные с ним идеи, такие как обучение с использованием нескольких, однократных и нулевых действий, направлены на то, чтобы добиться того же для интеллектуальных агентов. Это будет важно по той же причине, что и RL.
  • Капсульные сети. Светило глубокого обучения Джеффри Хинтон считает, что CNN мертвы, а капсульные сети — это следующее большое достижение в области ИИ. CapsNets использует то, что Хинтон называет «обратной графикой» и капсулами, чтобы преодолеть некоторые из ключевых проблем сверточных сетей, и они оказались более эффективными при выявлении перекрывающихся и искаженных изображений. Я с нетерпением жду возможности покопаться в CapsNets в этом году.
  • Ускорение искусственного интеллекта. Хотя в настоящее время в обучении глубокому обучению преобладают графические процессоры, ожидается, что в 2018 году и позже появится ряд новых аппаратных архитектур. Я планирую исследовать их в какой-то момент в этом году и обязательно поделюсь своими открытиями.
  • Алгоритмическая справедливость и этика. Это еще одна тема, которую мы немного затронули, но недостаточно. По мере того, как мы передаем все больше власти алгоритмам для принятия решений, влияющих на жизнь, мы как поле обязаны действительно понимать последствия того, что мы строим и как мы это строим.

В 2018 году, безусловно, есть еще что исследовать, но это лишь некоторые из тем, о которых я думаю в первую очередь, когда мы приближаемся к новому году.

Что у тебя на уме? О чем вы хотите узнать больше? Что должно быть в моем поле зрения, когда я планирую свой календарь исследований и контента на год?

Подпишитесь на нашу Информационную рассылку, чтобы получать ее еженедельно на свой почтовый ящик.

Первоначально опубликовано на сайте twimlai.com 10 января 2018 г.