¿Cuáles son los principales avances tecnológicos en 2017 en el campo de la inteligencia artificial?

El mercado de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) está floreciendo. Hay un aumento significativo en los avances en la tecnología de IA. La era de la IA llegará pronto.

Estos son algunos de los últimos avances que ocurrieron en los últimos dos años en la tecnología de inteligencia artificial.

  • Ella es sophia

La primera IA que recibe la ciudadanía de un país. Ella recibió esta ciudadanía de Arabia Saudita.

  • Este es “Kuri”.

Creado por la startup de robótica Mayfield Robotics, Kuri es parte de la primera generación de robots sociales para el hogar, y una de las cosas que lo hace diferente de los robots como Jibo es que es móvil: mientras Jibo se sienta en tu mostrador, Kuri te sigue.

  • Facebook abandonó un experimento después de que dos programas artificialmente inteligentes parecieran chatear entre ellos en un idioma extraño que solo ellos entendieron.

Los dos chatbots llegaron a crear sus propios cambios al inglés que les facilitaban el trabajo, pero que seguía siendo un misterio para los humanos que supuestamente los cuidaban.

  • La IA de Microsoft ahora puede entender el habla mejor que los humanos

El reconocimiento de voz avanzó mucho en 2016, con asistentes virtuales como Echo, Alexa, Siri, cortana que se hicieron muy populares. Su sistema utilizaba redes neuronales convolucionales y recurrentes, entrenadas en 2.000 horas de datos, para lograr esta victoria.

  • La IA mejora el diagnóstico de cáncer

Ha habido importantes avances de IA en la asistencia sanitaria. Por ejemplo: IBM Watson puede detectar problemas de salud que su médico no puede detectar.

  • Auge de la IA de China

Este también puede ser el año en que China comience a verse como un jugador importante en el campo de la IA. Baidu y WeChat, abrieron nuevos laboratorios para la investigación de IA y cosecharon las recompensas en términos de mejoras en tecnologías como el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural, así como un negocio de publicidad mejor optimizado.

  • El piloto automático de Tesla lleva al hombre con un coágulo de sangre al hospital

Muchas noticias sobre el piloto automático de Tesla, una función de conducción semiautónoma que incluye ajuste de velocidad, cambio de carril y frenado automático, se han centrado en la fatalidad que ocurrió cuando el Tesla Model S de Joshua Brown, involucrado en este modo, se estrelló en un 18 -Wheeler cruzando su camino. Pero Elon Musk, CEO de Tesla, continúa enfatizando el punto de que los autos son más seguros con Autopilot que sin él.

  • AlphaGo vence al campeón mundial en el juego Go

En enero de 2016, DeepMind de Google logró una gran victoria en el aprendizaje profundo: AlphaGo, una división de la compañía, dominó el antiguo juego chino Go.


Nota-

  • Pocas imágenes tomadas de Google
  • Pocos hechos tomados de noticias, consejos y consejos para profesionales de la tecnología

-Agradeciendote

(Prajjwal Pathak)

Mi lista personal será:

  1. AlphaGo Zero AlphaGo Zero – Wikipedia
  2. La revolución de GAN Esta foto es una falsificación total hecha por AI Sus creadores nos dicen cómo se hace y una pequeña comprobación [1711.10337] ¿Son iguales las GAN creadas? Un estudio a gran escala
  3. Redes de cápsulas (si resultan funcionar bien en el futuro) Las redes de cápsulas pueden reemplazar las redes neuronales en IA
  4. Trabajo de traducción automática por Einstein y FAIR: [1710.11041] Traducción automática neuronal sin supervisión, investigación de Salesforce
  5. Conjuntos de datos médicos como: Medical Image Net y NIH Clinical Center proporcionan uno de los conjuntos de datos de rayos X de tórax más grandes disponibles públicamente a la comunidad científica
  6. SENets / Densenets / Mask RCNN y otras técnicas de clasificación / segmentación de imágenes. https://arxiv.org/pdf/1703.06870 … hujie-frank / SENet
  7. Lanzamiento de PyTorch y Tensorflow-eager. (Muerte de Theano) Convergencia de marcos.
  8. Progreso de Meta Learning. Aprendiendo a aprender
  9. Progreso de imágenes médicas y aprendizaje automático. Los algoritmos de IA se han acercado a los médicos en muchas tareas en el laboratorio. [1711.06504v1] Detectando fracturas de cadera con un rendimiento a nivel de radiólogo utilizando redes neuronales profundas, un algoritmo detecta problemas cardíacos mejor que un médico experto, detección de neumonía a nivel de radiólogo en radiografías de tórax con aprendizaje profundo, [1710.08531] Benchmark of Deep Learning Modelos en grandes conjuntos de datos MIMIC de salud. Aquí también tenemos dos contribuciones de ParallelDots: Precisión de nivel de radiólogo usando aprendizaje profundo para la detección de HEMORRAGIA en tomografías computarizadas, [1711.07312] Detección de caries en radiografías de mordida usando aprendizaje profundo.
  10. Algoritmos de razonamiento. La disponibilidad de un conjunto de datos de diagnóstico para el lenguaje compositivo y el razonamiento visual elemental y sus trabajos han desencadenado un nuevo conjunto de métodos que pueden razonar, no solo detectar.

Hay varios. El artificial en sí es una enorme dinámica. Evoluciona cada día que pasa y mejora. Esta es una de mis lecturas favoritas de todos los tiempos. Estos 18 investigadores de inteligencia artificial revelan los profundos cambios que vienen a nuestras vidas. Ellos son los dueños de sus campos.

De hecho, temas como estos serán discutidos en la Conferencia Anual de Tecnología de NASSCOM 2017. Se lo recomiendo a cualquiera que tenga talento para la tecnología. ¡Gracias!