21-й век

Машинное обучение в 21 веке

• 2006: Джеффри Хинтон и его команда представили глубокое обучение с использованием Deep Belief Networks, что стало важным шагом вперед в повышении эффективности нейронных сетей. В том же году Amazon запустил Elastic Compute Cloud (EC2), предоставив исследователям возможность доступа к масштабируемым вычислительным ресурсам, необходимым для обработки больших моделей машинного обучения.

• 2007: Netflix запустил конкурс Netflix Prize, предлагая вознаграждение командам, которые смогут улучшить свой алгоритм рекомендаций с помощью машинного обучения, что вызвало огромный интерес к системам рекомендаций.

• 2008: Google представила Prediction API, облачный инструмент, который позволил разработчикам включать машинное обучение в свои приложения. В то же время ограниченные машины Больцмана (RBM) привлекли внимание своей способностью моделировать сложные распределения данных.

• 2009: Глубокое обучение доказало свою силу, поскольку исследователи применили его к таким задачам, как распознавание речи и классификация изображений, показав его эффективность в решении широкого спектра проблем. Термин «большие данные» также приобрел популярность, отражая растущую важность обработки огромных наборов данных.

• 2010: Началось соревнование ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), стимулирующее прогресс в области компьютерного зрения. Это соревнование привело к разработке глубоких сверточных нейронных сетей (CNN), которые значительно повысили точность классификации изображений.

• 2011: Watson от IBM победил чемпионов-людей в телевизионной викторине Jeopardy!, продемонстрировав мощь машинного обучения в обработке естественного языка и вопросно-ответных системах.

• 2012: Алекс Крижевский разработал AlexNet, глубокую CNN, которая выиграла ILSVRC и значительно повысила точность классификации изображений. Это закрепило глубокое обучение как доминирующий подход в компьютерном зрении. Проект Google Brain под руководством Эндрю Нга и Джеффа Дина обучил нейронную сеть распознавать кошек в видеороликах YouTube, что еще раз продемонстрировало мощь глубокого обучения на больших наборах данных.

• 2013: Ян Гудфеллоу представил генеративно-состязательные сети (GAN), прорыв в создании реалистичных синтетических данных путем соревнования двух сетей. В том же году Google приобрела DeepMind Technologies, стартап, ориентированный на ИИ и глубокое обучение.

• 2014: Система DeepFace от Facebook достигла почти человеческой точности распознавания лиц, продемонстрировав потенциал машинного обучения для биометрических приложений. DeepMind от Google также создала AlphaGo, которая победила чемпиона мира по игре в го в 2015 году, что стало крупным прорывом в области обучения с подкреплением.

• 2015: Microsoft выпустила Cognitive Toolkit (CNTK), библиотеку глубокого обучения с открытым исходным кодом. В этом году также были представлены механизмы внимания, которые улучшили производительность моделей в таких задачах, как машинный перевод.

• 2016: Explainable AI привлек внимание, сосредоточившись на том, чтобы сделать модели машинного обучения более простыми для понимания. Была создана AlphaGo Zero от Google, которая научилась осваивать го без человеческих данных, полагаясь исключительно на обучение с подкреплением.

• 2017: Трансферное обучение стало популярным, позволяя использовать предварительно обученные модели для различных задач с ограниченными данными. Этот метод помог улучшить производительность в различных задачах машинного обучения. Генеративные модели, такие как вариационные автоэнкодеры (VAE) и сети Вассерштейна GAN, расширили возможности генерации сложных данных.

Последние годы

2017

• Трансферное обучение приобрело известность, позволяя адаптировать предварительно обученные модели для новых задач с ограниченными данными. Это стало особенно полезным в таких областях, как компьютерное зрение и обработка естественного языка (NLP), где часто требуются огромные объемы данных.

• Были представлены новые генеративные модели, такие как вариационные автоэнкодеры (VAEs) и сети Вассерштейна GANs, обеспечивающие более эффективный синтез сложных данных. Эти достижения улучшили генерацию реалистичных изображений, видео и другого мультимедийного контента.

2018

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), новаторская модель NLP, разработанная Google, произвела революцию в области понимания естественного языка. Она стала основой для многих языковых моделей и привела к значительным улучшениям в таких задачах, как перевод, резюмирование текста и анализ настроений.

• Edge AI стал основным трендом, позволяя алгоритмам ИИ работать непосредственно на устройствах (таких как смартфоны и устройства IoT), а не полагаться на облачные серверы. Это сократило задержку и позволило использовать больше приложений в реальном времени.

2019

• GPT-2 был представлен OpenAI, большой моделью на основе трансформатора, которая могла генерировать текст, похожий на человеческий. Он продемонстрировал растущие возможности ИИ в творческих задачах, таких как письмо, повествование и создание диалогов.

• ИИ для здравоохранения показал значительные успехи, поскольку модели ИИ использовались для обнаружения заболеваний с помощью медицинских сканов, прогнозирования результатов лечения пациентов и персонализации лечения. Модели ИИ обучались на больших наборах данных из клинических испытаний и медицинских записей, чтобы помочь врачам принимать более обоснованные решения.

2020

• OpenAI представила GPT-3, самую большую и мощную языковую модель на тот момент, с 175 миллиардами параметров. GPT-3 могла выполнять широкий спектр задач, включая написание кода, создание эссе и ответы на сложные вопросы с минимальными инструкциями. Она продемонстрировала, насколько мощными могут быть языковые модели при обобщении различных задач.

• Пандемия COVID-19 ускорила внедрение ИИ в области открытия лекарств, медицинской диагностики и эпидемиологического моделирования. Модели машинного обучения использовались для анализа данных, связанных с распространением вируса, прогнозирования спроса на здравоохранение и оказания помощи в разработке вакцин.

2021

• Самостоятельное обучение привлекло внимание как метод повышения производительности моделей машинного обучения без необходимости использования больших объемов маркированных данных. Этот подход стал решающим в областях, где получение маркированных данных является дорогостоящим или сложным, например, в медицинской визуализации или обработке юридических документов.

• Этика ИИ стала более актуальной проблемой, поскольку системы ИИ все чаще внедрялись в таких чувствительных областях, как уголовное правосудие, найм и здравоохранение. Исследователи и политики начали уделять больше внимания справедливости, прозрачности и подотчетности в моделях машинного обучения.

2022

• Искусство, созданное с помощью ИИ, достигло новых высот с такими инструментами, как DALL·E 2, способными генерировать высокореалистичные изображения из текстовых описаний. Это ознаменовало новую волну креативных приложений ИИ, где генеративные модели могли помогать художникам, дизайнерам и создателям контента в их работе.

• Федеративное обучение стало более широко применяться как метод сохранения конфиденциальности при обучении моделей ИИ. Оно позволяет нескольким организациям или устройствам совместно обучать модели, не делясь своими необработанными данными, что делает его весьма применимым в таких отраслях, как здравоохранение и финансы.

2023

• ChatGPT (на основе GPT-4) был запущен OpenAI, значительно улучшив разговорные возможности ИИ. Модель стала широко использоваться в обслуживании клиентов, создании контента, помощи в кодировании и образовательных инструментах, установив новый стандарт для интерактивных систем ИИ.

• ИИ и автоматизация в кодировании сделали еще один шаг вперед с такими моделями ИИ, как Copilot, помогающими разработчикам писать фрагменты кода, исправлять ошибки и предлагать улучшения в реальном времени. Это сделало разработку программного обеспечения более быстрой и доступной даже для новичков.

• Регулирование ИИ стало основным направлением для правительств по всему миру. Например, Европейский союз принял Закон об ИИ, направленный на установление руководящих принципов этичного использования ИИ, особенно в таких высокорисковых приложениях, как здравоохранение, финансы и автономные системы.

2024

• Мультимодальные модели ИИ стали центром внимания, объединяя текстовые, графические и аудиовходы для создания более богатых, более универсальных систем ИИ. Эти модели могут понимать и генерировать контент в различных форматах, расширяя границы таких приложений, как редактирование видео, перевод в реальном времени и виртуальная реальность.

• ИИ в автономных системах достиг нового рубежа с достижениями в автономном вождении уровня 5, где беспилотные автомобили не требуют вмешательства человека ни при каких условиях. ИИ также все чаще использовался в беспилотниках, роботах и ​​других автономных системах в различных отраслях, от сельского хозяйства до логистики.

• Генеративный ИИ продолжал развиваться с достижениями в GAN и моделях диффузии, что позволило еще более реалистично создавать синтетические данные для фильмов, видеоигр и симуляций. Контент, генерируемый ИИ, размыл границы между человеческим творчеством и машинным интеллектом.

Этот период с 2017 по 2024 год был периодом быстрого роста машинного обучения с прорывами в обработке естественного языка, компьютерном зрении, самоконтролируемом обучении и этичном ИИ. Эта область преобразила многие отрасли, от здравоохранения до развлечений, и будет продолжать развиваться, поскольку ИИ становится все более неотъемлемой частью нашей повседневной жизни.