.
Методы глубокого обучения были также задействованы в технологиях, связанных с повседневной жизнью. Умные алгоритмы всё активнее используются для осуществления автоматической поддержки клиентов, электронной коммерции, онлайнового общения и для создания интерактивного контента для интернет-пользователей. Уже в 2015 г. Европейская инспекция по защите данных (European Data Protection Supervisor) отметила, что «алгоритмы способны понимать и переводить языки, распознавать образы, писать новостные заметки и анализировать медицинские данные»>46. Например, компания Microsoft использовала данную технологию в своей операционной системе Windows Phone и в голосовом поиске Bing>47; Google, Toyota, Apple, Audi и Jaguar – при разработке «беспилотных» автомобилей>48; их также применяют при анализе фондовых рынков и в других операциях>49.
Большие данные повышают роль аналитики больших данных, и наоборот. Ценность больших данных была бы ниже, если бы компании не могли быстро анализировать цифровые данные и принимать соответствующие решения. Машинное обучение, в свою очередь, основано на доступе к большим наборам данных. Как отметила Европейская инспекция по защите данных, «компьютеры, использующие глубокое обучение, учатся выполнять задачи, перерабатывая большие наборы данных с использованием (в числе прочего) нейронных сетей, которые имитируют биологические нейронные сети мозга»>50. Способность алгоритмов к обучению увеличивается по мере того, как они обрабатывают большие количества релевантных данных. Считается, что простые алгоритмы, обрабатывающие большие массивы данных>51, в итоге должны превосходить по эффективности сложные алгоритмы с малым объемом данных>52. Это происходит, с одной стороны, благодаря способности алгоритмов обучаться методом проб и ошибок. Другой действующий фактор – выявление корреляций на основе наборов больших данных.
Таким образом, единственное, что необходимо компьютеру Watson, созданному IBM, и вообще искусственному интеллекту (ИИ) для «выполнения осмысленной работы» – это цифровые данные>53. Именно по этой причине компания IBM приобрела цифровые активы у Weather Co., собственника телеканала Weather Channel. Watson получил возможность анализировать накопленный объем погодных данных для совершенствования своих алгоритмов