Hoci umelá inteligencia (AI) vznikla už v 50. rokoch minulého storočia, jej skutočný potenciál sa začal vo veľkom diskutovať až v posledných rokoch. Čo stojí za týmto obnoveným záujmom? A prečo zažíva práve strojové učenie, známy pododbor AI, taký rozmach? Pozrime sa na kľúčové faktory tohto fenoménu.
1. Explózia objemu dát
Základným „palivom“ strojového učenia sú dáta. Tento prístup spočíva v tom, že algoritmus sa učí rozpoznávať vzory a vytvárať korelácie z veľkého množstva dát.
Prečo sú dáta kľúčové?
- Ak má byť model spoľahlivý, potrebuje veľké množstvo dát. Platí, že čím viac údajov algoritmus spracuje, tým presnejšie sú jeho výsledky.
- S rastom digitálnych technológií narastá aj objem dostupných informácií. Tento fenomén označujeme ako Big Data.
Digitálna éra, v ktorej žijeme, prináša exponenciálny nárast údajov vďaka smartfónom, internetu, senzorom a ďalším technologickým nástrojom, ktoré neustále generujú nové informácie.
2. Demokratizácia algoritmov
Dáta sú spracované pomocou algoritmov – sekvencií počítačových príkazov navrhnutých na riešenie opakujúcich sa problémov.
Ako sa algoritmy sprístupnili?
- Open-source softvér: Dnes sú mnohé algoritmy strojového učenia voľne dostupné ako súčasť tzv. frameworkov.
- Čo sú frameworky?
Predstavujú „nástrojový box“ pre IT vývojárov, obsahujúci sadu bežných algoritmov, ktoré možno upraviť podľa konkrétnych potrieb. - Zdieľanie pokroku: Inovácie v jednej oblasti, ako je rozpoznávanie obrazu, často pomáhajú pokroku v iných oblastiach, napríklad v rozpoznávaní hlasu.
Frameworky umožňujú rýchlejšie a jednoduchšie vývojové procesy, keďže vývojári nemusia všetko programovať od základov.
3. Nárast výpočtového výkonu
Vytvorené algoritmy potrebujú obrovský výpočtový výkon na to, aby fungovali efektívne. Dve kľúčové technologické inovácie tento problém vyriešili:
- GPU (grafické procesory):
- Tieto procesory, pôvodne navrhnuté na grafické účely, sa od konca 90. rokov ukázali ako mimoriadne efektívne na „tréning“ algoritmov strojového učenia.
- Ich schopnosť paralelného spracovania veľkého množstva dát umožnila výrazne zrýchliť proces učenia.
- Cloud computing:
- Od začiatku 21. storočia sa cloudové služby stali nevyhnutnosťou. Umožňujú programátorom pracovať na diaľku a pritom využívať robustné výpočtové zdroje potrebné pre strojové učenie.
- Príklady služieb ako Google Cloud, AWS alebo Microsoft Azure zjednodušujú prístup k vysoko výkonným systémom bez nutnosti vlastnej infraštruktúry.
Záver
Rozmach umelej inteligencie dnes poháňajú tri hlavné faktory: exponenciálny rast dát, jednoduchší prístup k algoritmom a dostupnosť výpočtového výkonu. Tieto faktory spoločne otvorili dvere k revolúcii v oblasti AI, ktorá ovplyvňuje všetky odvetvia – od zdravotníctva po dopravu či zábavu.
Firmy, ktoré vedia tieto zdroje efektívne využiť, majú príležitosť získať výraznú konkurenčnú výhodu.
