211service.com
AI ļoti traucējošais laiks
Raiens Adamss zina, ka viņa laiks ir bijis ideāls. Datorzinātņu profesors Hārvardā kopš 2011. gada un mašīnmācīšanās aplādes vadītājs Runāšanas mašīnas , Adams vadīja grupu, kas veica viedo algoritmu izpēti, kad Twitter pagājušajā vasarā iegādājās viņa 15 mēnešus veco mašīnmācības starta uzņēmumu Whetlab.
Whetlab tehnoloģija automatizē dažas no grūtākajām lielapjoma mašīnmācības sistēmu izveides daļām. Tas tika izveidots, lai risinātu sarežģītus mašīnmācības izaicinājumus, piemēram, vizuālo iebildumu atpazīšanu un runas apstrādi.
Raiens Adamss
Hārvardas pētnieki sāka izmantot rīku daudzos projektos, sākot no biomedicīnas robotiem līdz ķīmijas problēmām, un Netflix izmantoja agrīnu atvērtā koda versiju, lai eksperimentētu arī ar dziļu mācīšanos.
Tagad atvaļinājumā no Hārvardas Adams runāja ar Business Reports vecāko redaktori Naneti Bērnesu Twitter birojā Kembridžā, Masačūsetsā, par pieaugošo interesi par mašīnmācību.
Mākslīgais intelekts ir pārcēlies no akadēmisko pētījumu centra uz komerciālu instrumentu. Kas to virza? Jauni algoritmi, ātri datori, daudz pieejamo datu?
Tāpat kā jebkas cits, es domāju, ka ieguldījumi AI ir devuši lielu atšķirību. Šobrīd tehnoloģiju uzņēmumi ir ieguldījuši miljardiem dolāru, un tas padara lietas ātrākas.
Tāpat kā Twitter, pērkot jūsu uzņēmumu. Kā mašīnmācība var uzlabot Twitter? Vai varat sniegt piemēru?
Pastāv milzīgas iespējas uzlabot Twitter satura organizēšanas veidu, palīdzot jums atrast jaunumus, kas notiek, palīdzot atklāt kopienas, ar kurām varat mijiedarboties, un tikai veidus, kā Twitter var sniegt lietotājiem labāku pieredzi. Viens no izaicinājumiem, ko varat iedomāties, ir apvienot interesanto informāciju, uz kuru cilvēki sniedz saites, un mēģināt saprast šo saturu, kā tas ir saistīts ar Twitter saturu.
Cik daudz no AI metodēm, piemēram, dziļā mācīšanās, joprojām ir noslēpums?
Pašlaik dziļā mācīšanās ir ļoti saistīta ar lietu empīrisko galu. Jūs zināt, ka svarīgas lietas noteikti notiek. Šīs [dziļās apmācības sistēmas] dara foršas lietas. Mēs to ļoti maz saprotam, bet viņi strādā.
Var būt grūti definēt AI, un pat par pareizu mākslīgā intelekta pārbaudi var diskutēt.
Kāpēc šiem uzņēmumiem nešķiet, ka viņi atdod saimniecību, atdodot savu kodu un idejas? Tā kā citiem uzņēmumiem nav Google skaitļošanas jaudas, tiem nav Twitter skaitļošanas jaudas un tiem nav datu.
Daļa no šī izaicinājuma ir nepieciešamība antropomorfizēt intelekta jēdzienu. Mēs lietojam frāzi mākslīgais intelekts, it kā intelekts nebūtu pasaules īpašums. Mēs nesaucam lidmašīnas par mākslīgiem putniem, un tām nav mākslīga lidojuma. Viņiem ir reāls lidojums, vai ne?
Tas ir ļoti antropocentrisks uzskats, ka, ja būtu kāda cita saprātīga lieta, tā būtu mākslīga. Un tāpēc es domāju, ka ir ļoti grūti izdomāt intelekta definīciju, kas nebūtu antropocentriska, un man tādas nav.
Ja atgriezāties atpakaļ un pirms 50 vai 60 gadiem teicāt kādam agrīnam AI domātājam: jums vienmēr būs līdzi ierīce, un būtībā tā var atbildēt uz jebkuru jautājumu, uz kuru vēlaties atbildēt. milzīgs tēmu klāsts; tas var saprast jūsu balsi un sniegt skatu uz jebkuru vietu pasaulē, pastāstīt, kā nokļūt no punkta A uz punktu B — ja abstrakti paskaidrojat, ko jūsu viedtālrunis spēj paveikt, izmantojot Google un dažādus kartēšanas rīkus un Siri — es domāju, ka šī persona teiktu: tas ir AI. Tomēr tas, ko mēs sagaidām no mūsu izmantotajiem rīkiem, laika gaitā ievērojami mainās.
Līdz šim uzņēmumi ir bijuši ļoti atvērti attiecībā uz AI ieskatu apmaiņu, atvērtā pirmkoda programmatūras izlaišanu, ļaujot darbiniekiem publicēt rakstus un runāt konferencēs un tā tālāk. Kā jūs domājat, cik ilgi tas turpināsies?
Koda atvēršana ir noderīga, lai atgrieztos sabiedrībā, palīdz piesaistīt labākos mašīnmācības talantus, kā arī ļauj uzņēmumiem izmantot uzlabojumus, ko lielāka kopiena veic rīkiem.
Kāpēc šiem uzņēmumiem nešķiet, ka viņi atdod saimniecību, atdodot savu kodu un idejas? Tā kā citiem uzņēmumiem nav Google skaitļošanas jaudas, tiem nav Twitter skaitļošanas jaudas un viņiem nav datu, vai ne? Tātad jums var būt idejas. Jums var būt kods. Bet, ja jums nav datu un jums nav zirgspēku, ko jūs ar tiem darīsit?
Kā jūs domājat, kāda būs AI forma?
Man šķiet, ka mākslīgais intelekts neizskatās pēc robota, kas man pēkšņi ir ļoti gudrs. Manuprāt, mākslīgais intelekts tikai izskatās kā rīki, kas visu laiku kļūst labāki un labāki.
Viena lieta, par kuru es uztraucos, ir tāda, ka, manuprāt, mēs esam gandrīz spējīgi (ar mašīnmācīšanos un AI) sintezēt medijus, lai radītu kaut ko tādu, ko ir ļoti grūti atšķirt no īstā. Tie ir ļoti bīstami rīki sabiedrībā, kura patiesības atspoguļošanai arvien vairāk ir atkarīga no tādām lietām kā video.