Tehnologiile se dezvoltă mai rapid ca niciodată în aceste zile. Unele dintre ele au potențialul de a schimba radical societatea noastră: precum conducerea autonomă, blockchain, imunoterapia și inteligența artificială.
Machine Learning și viitorul său
Cea mai importantă realizare a învățării automate este recunoașterea modelelor. În acest scop, software-ul este alimentat cu mii de imagini, elemente de text sau mușcături de sunet împreună cu interpretarea corectă. Din aceasta, software-ul „învață” atribuirea corectă și apoi poate aplica acest model la seturile de date viitoare.
Cea mai avansată variantă a învățării automate este învățarea profundă, care se bazează pe așa-numitele rețele neuronale. La nivel de software, ele emulează structura creierului uman sau, mai precis, rețeaua de neuroni din sistemul nervos.
În acest fel, AI ar trebui să poată analiza seturi de date care anterior erau dificil de colectat. Acest lucru se aplică în special datelor senzoriale, de exemplu atunci când vine vorba de interpretarea expresiilor faciale umane sau a posturilor corpului.
Beneficiile inteligenței artificiale
AI este folosit acum în aproape toate domeniile tehnologice. Domeniile deosebit de importante sunt:
- Medicină: AI ajută la stabilirea unor diagnostice mai bune, de exemplu prin interpretarea imaginilor cu raze X mai precis decât ar putea ființa umană.
- Recunoașterea imaginilor: obiectele din imagini pot fi identificate, clasificate și optimizate folosind AI. Un exemplu binecunoscut în acest sens este Google Lens.
- Recunoașterea vorbirii: limba vorbită este convertită în text folosind AI. AI este folosit și în programe de traducere precum DeepL. Textul din imagini este, de asemenea, „citit” folosind AI, astfel încât documentele PDF, de exemplu, să devină căutate.
- Tehnologia video: AI poate clasifica automat videoclipurile și poate recunoaște obiecte sau chiar oameni din ele. De exemplu, infractorii pot fi identificați mai rapid pe videoclipurile de supraveghere.
- Industrie: Multe procese de fabricație și logistică internă pot fi automatizate folosind AI. Algoritmii de testare bazați pe inteligență artificială reduc rata de eroare în producție și astfel cresc rata de ieșire.
- Instituții financiare: AI și-a găsit drum atât în sectorul investițiilor, cât și în cel al asigurărilor, unde își asumă numeroase funcții de analiză.
- Tehnologia auto: așa cum este descris mai sus, AI formează coloana vertebrală a conducerii autonome.
Calculator cuantic
Calculatoarele convenționale sunt supuse unei singure limitări: cunosc doar stările 1 și 0. Dacă ar fi posibil să distingem mai mult decât două stări, puterea de calcul ar crește semnificativ.
Cercetătorii încearcă să implementeze această idee folosind computere cuantice. Acestea funcționează cu biți cuantici, numiți și „qubiți”. Qubiții sunt capabili să reprezinte suprapuneri ale stărilor 0 și 1, precum și diferite niveluri intermediare.
În teorie, computerele cuantice sunt foarte puternice datorită acestor proprietăți. Cu toate acestea, încă se luptă în prezent cu o rată de eroare ridicată.Odată rezolvată această problemă, computerele cuantice pot chiar să spargă coduri criptografice. În 2019, Google a raportat că computerul său cuantic a rezolvat o problemă în puțin peste 3 minute, care ar fi durat în mod normal 10.000 de ani cu un supercomputer convențional.
Toate companiile IT de top cercetează acum computerele cuantice.Aici ar trebui menționate Amazon Braket, Microsoft Azure Quantum, Google Quantum AI și IBM Quantum Computing.