Trí tuệ nhân tạo
RE•WORK Sách Trắng: Những Thử Thách, Thành Công, Tiến Bộ & Thất Bại của Xử Lý trong Trí Tuệ Nhân Tạo
RE-WORK là một nhà lãnh đạo trong các sự kiện Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Sâu, tổ chức các hội nghị thượng đỉnh và hội thảo trên toàn cầu. Các sự kiện bao gồm các chủ đề liên quan đến Học Sâu, Máy Học, Trí Tuệ Nhân Tạo trong các lĩnh vực khác nhau, Thị Giác Máy Tính, Xe Tự Lái, Trí Tuệ Nhân Tạo Có Trách Nhiệm, và nhiều hơn nữa. Họ đưa cùng nhau các nhà lãnh đạo từ cả ngành công nghiệp và học thuật.
Trong sách trắng mới nhất của RE•WORK có tựa đề ‘Những Thử Thách, Thành Công, Tiến Bộ & Thất Bại của Xử Lý trong Trí Tuệ Nhân Tạo,’ các đóng góp bao gồm các tên từ Purdue University, Ryerson University, GSI Technology, COTA Inc., Omdena, và nhiều hơn nữa.
Sách trắng được chia thành sáu chương:
- Chương 1: Giới Hạn Dữ Liệu trong Các Ứng Dụng Công Nghiệp và Phi Lợi Nhuận Thông Thường
- Chương 2: Sự Hội Tụ của ElasticSearch, ANN và Máy Tính Trong Bộ Nhớ
- Chương 3: Giới Hạn & Tiến Bộ của Khả Năng Dữ Liệu
- Chương 4: Chướng Ngại Đường Dữ Liệu trong ML & AL
- Chương 5: Giới Hạn Xử Lý trên Doanh Nghiệp Trí Tuệ Nhân Tạo – GPT-3 Có Phải Là Giải Pháp Tối Thượng?
- Chương 6: Tất Cả Trong Mạng Lưới Truyền Thông Không Dây 6G
Chương đầu tiên của sách trắng bao gồm các thách thức dữ liệu thông thường mà cả tổ chức tư nhân và phi lợi nhuận phải đối mặt. Nó cũng chi tiết các giới hạn thông thường liên quan đến khả năng và chi phí, quyền riêng tư và đạo đức, và dữ liệu. Chương này dựa trên ba nghiên cứu trường hợp cụ thể để chứng minh giới hạn dữ liệu trong văn bản, video và dữ liệu địa lý, bao gồm ‘Địa Chỉ Khả Năng Với NLP,’ ‘Thị Giác Máy Tính Cho Phản Hồi Cấp Cứu,’ và ‘Ứng Dụng Thị Giác Máy Tính Cho Lái Xe Tự Động.’
Chương 1 được viết bởi Rosano de Oliveira Gomez, Kỹ Sư Máy Học Lãnh Đạo từ Omdena; Harini Suresh, nhà nghiên cứu tiến sĩ tại MIT; và Erim Afzal, kỹ sư máy học tại Omdena.
Chương thứ hai tập trung vào việc sử dụng hàng xóm gần đúng (ANN) với gia tốc xử lý trong bộ nhớ, cung cấp phản hồi thời gian thực từ các hoạt động tìm kiếm elastic. ElasticSearch, ban đầu là một công cụ tìm kiếm văn bản, hiện có thể bao gồm trong các cơ sở dữ liệu các tài liệu như hình ảnh, kiến trúc mạng, tài liệu văn bản và biên lai sản phẩm. Chương này cũng bao gồm các công nghệ mới trên thị trường như Đơn Vị Xử Lý Liên Kết (APU).
Chương 2 được viết bởi Mark Wright, giám đốc tiếp thị tại GSI Technology.
Chương thứ ba bao gồm các giới hạn và lợi thế của khả năng dữ liệu. Nó bắt đầu bằng cách giải thích dữ liệu khả dụng là gì và không phải là gì, tiếp theo là các giới hạn như tương thích dữ liệu, thất bại lưu trữ, thất bại máy chủ/mạng, chi phí và chất lượng dữ liệu kém. Chương này kết thúc bằng cách giới thiệu các giải pháp như đường ống xử lý dữ liệu hiệu suất cao và đám mây lai.
Chương 3 được viết bởi Adebunmi Odefunso, kỹ sư phần mềm và thực hành máy học tại Purdue University.
Chương thứ tư bao gồm các chướng ngại vật trong Máy Học và Trí Tuệ Nhân Tạo, tập trung vào các thuật toán và mô hình vấn đề như hệ thống nhận diện khuôn mặt, đã chứng minh tỷ lệ lỗi cao và thiên vị. Nó tiếp tục chứng minh cách giảm thiểu thiên vị và tăng khả năng giải thích và tại sao tập dữ liệu nên lớn và đa dạng. Các khía cạnh khác của dữ liệu được bao gồm, như tính nhất quán và độ chính xác của nguồn dữ liệu.
Chương 4 được viết bởi Shivam Mathura, Giám Đốc Chiến Lược tại COTA Inc.
Chương thứ năm sử dụng mô hình Trí Tuệ Nhân Tạo mới nhất GPT-3 để khám phá các giới hạn và tiềm năng của Trí Tuệ Nhân Tạo trên Doanh Nghiệp. Mục tiêu của chương này là nhận ra rằng “giới hạn ngày hôm nay là thành công ngày mai” và nhu cầu tiếp tục thực nghiệm.
Chương 5 được viết bởi Shaina Raza, ứng viên tiến sĩ trong Tư Vấn Khoa Học Máy Tính tại Ryerson University.
Chương thứ sáu bao gồm các mạng lưới truyền thông không dây 6G mới nổi và cách chúng sẽ yêu cầu Trí Tuệ Nhân Tạo, máy học, và nhiều hơn nữa. Nó tiếp tục lưu ý cách các hệ thống này sẽ cho phép khả năng và truy cập mạng chưa từng có. Một số chủ đề khác của chương này bao gồm: Mạng Lưới Truyền Thông Không Dây Thế Hệ Tiếp Theo với Trí Tuệ Nhân Tạo và SDN, Động Lực Từ Thử Thách Hợp Tác Quang Phổ DARPA, và Thực Hiện Các Thuật Toán Radio Thông Minh.
Chương 6 được viết bởi nhiều tác giả bao gồm Kemal Akkaya, Arjuna Madanayake, Udara De Silva, và Sravan Pulipati từ Florida Int. University; Josep M. Jornet, Kaushik Chowdhury, Francesco Restuccia, và Tommaso Melodia từ Northeastern University; Soumyajit Mandal và John Shea từ University of Florida; Aditya Dhananjay từ Pi Radio; và Jay Dawani và Vassil Dimitrov từ Lemurian Labs.
