المحتوى
Q:
لماذا يتحدث الناس عن "نقطة التحول" للتعلم الآلي؟
أ:
ينبه عدد كبير من الخبراء الآخرين إلى فكرة أن التعلم الآلي من المقرر أن ينفجر في غضون السنوات القليلة المقبلة كصناعة ناشئة. كعنصر معين من عمل الذكاء الاصطناعي ، يعتمد التعلم الآلي على خوارزميات معقدة ومجموعات تدريب على البيانات لتطوير استجابات احتمالية معقدة يمكن تطبيقها على أي موقف أو صناعة تقريبًا. مع وضع ذلك في الاعتبار ، ينمو اعتماد تعلم الآلة في مجتمع المؤسسات نظرًا لأن الشركات تحاول أن تكون الأولى بين منافسيها الذين يطبقون تعلم الآلة بالفعل بطرق محددة.
تطبيقات الأعمال ليست سوى جانب واحد من النمو المحتمل للتعلم الآلي. تكتشف الشركات أيضًا أن التقنيات الأكثر ذكاءً والمنتجات الذكية ستطلق العنان لجيل جديد من السلع والخدمات الاستهلاكية الأكثر فاعلية.
يتحدث الناس عن "نقطة التحول" للتعلم الآلي كعاصفة مثالية للتقدم في الأجهزة والخوارزميات والبيانات. ذكرت مجلة هارفارد بيزنس ريفيو كل هذه العناصر الثلاثة في مقالة في شهر يوليو تناقش الانفجار المعلقة للتعلم الآلي. بالطبع ، ربما تكون البيانات الضخمة هي الأكثر رواجًا في الصحافة التكنولوجية. من هذه العناصر الثلاثة ، انفجرت البيانات الكبيرة بالفعل على مدى السنوات العشر الماضية. ومع ذلك ، فقد تطورت الخوارزميات نفسها أيضًا بشكل كبير.
مكون آخر يتحدث عنه الكثير من الناس هو الأجهزة التي تقود تطبيقات تعلم الآلة على نطاق واسع.
في الأساس ، تتجه الشركات نحو عملية تطوير لوحات الدوائر الخاصة بالتطبيقات وشرائح المعالجات المصممة للتعامل مع تعلم الآلة ، بدلاً من تجهيز تقنيات لوحات الدوائر التقليدية للتعامل مع العدد الكبير من المدخلات والحسابات المشاركة في اتخاذ القرارات الاحتمالية. بعض التقنيات المرجعية مثل Googles Tensor Processing Unit أو TPU وغيرها من المنتجات المصممة خصيصًا لتمكين حساب تعلم الآلة ، على سبيل المثال ، من خلال استخدام صفائف بوابة المنطق القابلة للبرمجة.
تتحد كل هذه الاتجاهات لتقديم طلب متزايد على أنظمة ومهارات التعلم الآلي التي يوليها المسؤولون التنفيذيون وغيرهم كثيرًا من الاهتمام لأنها تفكر في مستقبل تكنولوجيا الأعمال في عام 2018 وما بعده.