http://en.wikipedia.org/wiki/Jeremy_Howard_%28entrepreneur%29
Maskiner kan nu på ett mycket mer raffinerat sätt än tidigare lära sig höra, se, läsa. De kan visserligen skriva meningar för att beskriva bilder men människor föredrar fortfarande en människas sätt att beskriva en bild än datorernas sätt. Men det går inte att komma ifrån att det gjorts fler landsvinningar inom detta område de sista fyra månaderna än vad som gjorts hela tiden sedan den första schackdatorns tid.
Deep learning påminner om ett mänskligt sätt att lära sig, men utgår ifrån maskinernas fall ifrån ett antal algoritmer som går att använda till allt möjligt för att lära sig inom många olika områden.
http://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
Datorer klassificerar bilder snabbare och mer exakt jämfört med hur många fel en människa gör när de försöker sortera samma hög av bilder. Takten har också blivit vansinnigt mycket snabbare. Det som förut tog ett team på fem personer, sju år att sortera. Kan nu göras av en person, på 15 minuter med hjälp av att människan snabbt visar datorn olika sätt att klassificera bilderna. Visserligen kommer inte människor att ersättas av maskiner dag ett, men Jeremy tar upp frågan, vad gör vi i framtiden om maskiner kan ta över ytterligare av tjänsteyrken som idag görs av människor? Vilket kommer vårt nya yrkesområde att vara då?
Jeremy framhåller även att just nu ser vi exponentiell tillväxt i hur snabbt maskinerna kan lära sig och hur snabbt denna teknologi skulle kunna appliceras på alla möjliga områden. Bland annat kan de lära sig diagnosticera och ge prognos utifrån bilder på cancer. De har en högre precision inom detta område än vad expertläkare har, just för att en dator så snabbt kan jämföra med alla bilder i dess minne.
Nu utgår ju Jeremy ifrån att den nya utvecklingen som vi ser inom datateknologi och "självlärande datorer" utifrån den här algoritmen Deep learning att utvecklingen ska fortsätta i samma takt som de sett de sista månaderna. Men om han har rätt, kommer vi då att se ett nytt Skynet?
Enligt Jeremys antaganden så kommer den revolution vi nu ser inom maskin-inlärning att vara en än större revolution än den förändring samhället gick igenom vid den industriella revolutionen. Det är ett paradigmskifte vi står inför nu när man kan fundera över vad all den nya teknologin kan användas till och hur många områden det egentligen kan appliceras på. Här är ytterligare en bild över vad maskiner just lärt sig att göra:
Kommer vi att skapa en äkta AI eller kommer maskinerna alltid vara beroende av att vi lär dem? Eller är det dags att ta på sig foliehatten och stänga av sin dator och återgå till att snegla misstänksamt på brödrosten utifall att den kanske funderar på att ta över världen...?
