Naukowiec Computer Vision z DeepMind – Mateusz Malinowski

Gartner opublikowała tak zwany hype cycle 2017, po polsku pewnie to brzmi jako cykl szumu albo cykl dojrzałości technologii. Hype cycle został wymyślony przez Gartner w 1995 roku i składa się z pięciu faz: najpierw pierwsze informacje na temat technologii, druga faza to dużo szumu i wielkie oczekiwania, trzecia faza rozczarowania, bo wykrywają się pewne ograniczenia, czwarta faza naprawa tych ograniczeń i znów oczekiwania. Piąta i ostatnia faza stabilizacja. Mówi się, że wtedy technologia dojrzała i oczekiwania są połączone z możliwościami.

Cycle Hype | Gartner | 2017
Cycle Hype | Gartner | 2017

Dla przykładu, na samym początku, czyli w fazie jeden jest tak zwany smartdust, po polsku to zabrzmi jako “inteligentny kurz”. W dużym uproszczeniu, wobraź sobie ziarno piasku, a teraz pomyśl, że tam jest mini-procesor, bateria i sensory. Bateria jest ładowana poprzez słońce lub inne naturalne źródła energie. Takie cząstki mogą robić wiele różnych rzeczy, obserwować otoczenia, mierzyć różne parametry i nawet szpiegować. Stanisław Lem, jeszcze w roku 1964, pisał w “Niezwyciężony” podobną wizję. Teraz o tym mało się mówi, ale wiele się robi w miejscach, o których też mało się mówi :).

Dla przykładu. Pamiętasz o swoich uczuciach kilka czy kilkanaście lat temu, kiedy po raz pierwszy wyszedł w publiczność ekran dotykowy. Wtedy to zrobiło wrażenie. Natomiast jest stosunkowa stara technologia, która już była znana co najmniej w latach 70-tych. ubiegłego stulecia. Podobnie do smartdust jest 4D printing, który też jest w pierwszej fazie. Jednym słowem 4D printing można wytłumaczyć jako – “transformer”. Wyobraź sobie, że został wydrukowany jakiś obiekt, który może transformować w inny obiekt z czasem. To ma wiele obszarów zastosowań w biznesie. Ale temat rzeka, podziel się swoją opinią czy chcesz więcej dowiedzieć się na temat technologii przyszłości jak smartdust lub 4D Printing?

Wracając do cyklu dojrzałości (hype cycle). Zwykle technologia przesuwa się w czasie od lewej strony do prawej, czyli od fazy numer 1 do fazy numer 5. Dla każdej technologii to potrzebuję różną ilość czasu od kilka lat do 10 (czy nawet więcej). Machine learning po raz pierwszy pojawił się w cyklu dojrzałości 3 lata temu (przed tym były tematy powiązane takie jak data science lub bigdata). Przez trzy lata (włączając rok 2017) machine learning jest cały czas jest w fazie numer 2 (czyli dużo szumu). Ciekawostką jest, że 3 lata temu machine learning był bliżej fazy trzeciej niż w roku 2017.

A co to oznacza w praktyce? Kilka wniosków. To, że jesteśmy na etapie, kiedy ilość szumu rośnie. Temat jest bardzo nagrzany i zawiera sporo magii. Kolejny wniosek jest taki, że oczekiwania rosną znacznie szybciej niż biznes jest gotów je wykorzystać. Stąd płynie kolejny wniosek, że po fazie drugiej jest faza trzecia – czyli rozczarowania wynikające z błędnego rozumienia możliwości. Postaram się pomóc Ci przejść z fazy drugiej w fazę trzecią z najmniejszą stratą jak materialną tak i moralną i przygotuję na to osobny odcinek. Już mam kilka pomysłów jak to można zrobić, ale chętnie posłucham Twoje przemyślenia na ten temat.

Naukowiec Computer Vision

Gościem dzisiejszego odcinku jest naukowiec z DeepMind – Mateusz Malinowski. W drugim odcinku podcastu już wspomniałem o turing test, również o tym rozmawialiśmy w innych odcinkach podcastu, np. w 10-ym z Aleksandrą Przegalińską. Natomiast Mateusz kilka lat temu zdefiniował Visual Turing Test, który nabiera coraz większą popularność i ważność.

Mateusz Malinowski | Naukowiec Computer Vision
Mateusz Malinowski

Czytaj dalej Naukowiec Computer Vision z DeepMind – Mateusz Malinowski

Share

Sztuczna inteligencja w MIT

Dzisiaj będziemy mówić o sztucznej inteligencji, ale trochę z innej strony.

Aleksandra Przegalińska
Aleksandra Przegalińska. Źródło. Autor:  Albert Zawada.

Aleksandra Przegalińska jest doktorem filozofii, a teraz prowadzi badania w MIT. Żyjemy w bardzo ciekawych czasach, cytując Olę:

„Myślę że jesteśmy na etapie wykuwania jakiegoś nowego paradygmatu, jeżeli o to chodzi, bo rzeczywiście doszliśmy do ściany”.

Poznasz również opinie Oli  na temat, czy Test Turinga już jest zaliczony, czym jest dolina niesamowitości i jak wyglądają najnowsze tematy w tym obszarze.  Również o tym, co to jest microtargeting, co potencjalnie pomogło Donaldowi Trumpowi, prezydentowi Stanów Zjednoczonych, wygrać wybory. Zapraszam wysłuchania…

Czytaj dalej Sztuczna inteligencja w MIT

Share

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Podcast #2

Czemu teoria o sztucznej inteligencji była już obecna w latach 50 ubiegłego stulecia, a dopiero teraz to zaczęła nabierać obrotów. O tym będzie rozmowa dzisiaj…

Czy wiesz, że już może za 35 lat komputer może być znacznie mądrzejszy niż najmądrzejszy  człowiek na Ziemi? Czy to jest pytanie z fantastyki naukowej? Jeszcze 10 lat temu, odpowiedź była zdecydowanie tak… a teraz, wygląda coraz bardziej realistyczne. Czytaj dalej Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Podcast #2

Share