AI ziema nenāk

Mākslīgais intelekts ir ļoti populārs, jo reibinošā tempā tiek paziņoti par panākumiem, kas piesaista virsrakstus, un uzņēmumi veido īpašas AI komandas, cik ātri vien iespējams.

Vai uzplaukums var ilgt?

Endrjū Ng, Baidu Research galvenais zinātnieks un nozīmīgs cilvēks mašīnmācības un mākslīgā intelekta jomā, saka, ka uzlabojumi datora procesora dizainā nodrošinās veiktspējas uzlabojumus un sasniegumus pārskatāmā nākotnē. Vairāki [aparatūras pārdevēji] ir bijuši pietiekami laipni un dalījušies ar saviem ceļvežiem, saka Ng. Es jūtos ļoti pārliecināts, ka tie ir uzticami un tuvāko gadu laikā mēs iegūsim lielāku skaitļošanas jaudu un ātrākus tīklus.

AI joma pagātnē ir piedzīvojusi strauja progresa un ažiotāžas fāzes, kam ātri sekoja investīciju un intereses atdzišana, ko bieži dēvē par AI ziemām. Pirmā atdzišana notika 1970. gados, kad progress palēninājās un valsts finansējums izsīka; otrs skāra astoņdesmitajos gados, jo jaunākajām tendencēm nebija gaidītās komerciālās ietekmes.

Un atkal, iespējams, nav bijis tāds uzplaukums, kas atbilstu pašreizējam, ko mudināja straujais trenažieru progress, lai veiktu noderīgus uzdevumus. Mākslīgā intelekta pētniekiem tagad tiek piedāvātas milzīgas algas, lai veiktu fundamentālos pētījumus, jo uzņēmumi veido pētniecības grupas, pieņemot, ka sekos komerciāli nozīmīgi sasniegumi.

Endrjū Ngs, Baidu Research galvenais zinātnieks.

Pēdējos gados novērotais progress ir panākts, pateicoties jaudīgu dziļās mācīšanās sistēmu attīstībai (skatiet 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning ). Pirms dažiem gadiem pētnieki atklāja, ka ļoti lielus vai dziļus neironu tīklus var apmācīt, izmantojot marķētus piemērus, lai atpazītu visa veida lietas ar cilvēka precizitāti. Tas ir veicinājis satriecošu progresu attēlu un balss atpazīšanā un citur.

Ng saka, ka šīs sistēmas kļūs tikai jaudīgākas. Tas var ne tikai palielināt esošo dziļās mācīšanās rīku precizitāti, bet arī ļaut izmantot tehniku ​​jaunās jomās, piemēram, parsējot un ģenerējot valodu.

Turklāt Ng saka, ka aparatūras sasniegumi nodrošinās nepieciešamo degvielu, lai jaunās AI metodes būtu iespējamas.

Ir vairāki eksperimenti, kurus es labprāt veiktu, ja tikai mēs veiktu 10 reizes, piebilst Ng. Piemēram, viņš saka, ka tā vietā, lai būtu dažādi dažādi attēlu apstrādes algoritmi, lielāka datora jauda varētu ļaut izveidot vienu algoritmu, kas spēj veikt visu veidu ar attēlu saistītus uzdevumus.

Pasaules vadošie mākslīgā intelekta eksperti šonedēļ pulcējās Barselonā uz ievērojamu pasākumu ar nosaukumu Neironu informācijas apstrādes sistēmu konference . Sapulces mērogs, kas no vairākiem simtiem cilvēku pirms dažiem gadiem ir pieaudzis līdz vairāk nekā 6000 šogad, sniedz zināmu sajūtu par milzīgo interesi par mākslīgo intelektu.

Ažiotāža noteikti ir, piebilst Ng, taču es domāju, ka pamatā ir tik spēcīgs patiesas vērtības virzītājspēks, ka tas nesabruks, kā tas notika iepriekšējos gados.

Ričards Sočers , Salesforce galvenais zinātnieks un labi pazīstams mašīnmācīšanās un valodu eksperts, saka, ka milzīga datu apjoma pieejamība apvienojumā ar mašīnmācības algoritmu sasniegumiem arī turpinās progresu.

Salesforce, kas piedāvā mākoņa rīkus pārdošanas potenciālo pirkumu pārvaldībai un saziņai ar klientiem. Uzņēmuma AI centieni izveidojās pēc tam, kad uzņēmums šogad iegādājās Socher starta uzņēmumu Metamind. Tagad Salesforce uzņēmumiem nodrošina arī vienkāršus mašīnmācīšanās rīkus, piemēram, attēlu atpazīšanas sistēmu.

Līdz šim mašīnmācīšanos galvenokārt ir demonstrējuši daži lieli uzņēmumi patērētāju telpā, saka Sočers. Viņš saka, ka šādas tehnoloģijas pieejamības nodrošināšanai varētu būt milzīga ietekme. Viņš saka, ka, ja mēs padarītu 150 000 uzņēmumu, kas izmanto Salesforce, par 1 procentu efektīvāku, izmantojot mašīnmācīšanos, jūs burtiski to redzētu Amerikas Savienoto Valstu IKP.

Sočers uzskata, ka mašīnmācības pielietošana nozarēs kādu laiku saglabās interesi par AI. Es nevaru iedomāties AI ziemu nākotnē, kas varētu būt tikpat auksta kā iepriekšējās, viņš saka.

Endrjū Ngs runā EmTech Digital 2016

paslēpties