Google AI sprādziens vienā diagrammā

Daba. The Proceedings of the National Academy of Sciences . Amerikas Medicīnas asociācijas žurnāls .

Šie ir daži no elitārākajiem akadēmiskajiem žurnāliem pasaulē. Un pagājušajā gadā viens tehnoloģiju uzņēmums Alphabet’s Google publicēja dokumentus visos no tiem.

Mauntinvjū meklēšanas giganta bezprecedenta zinātnisko rezultātu klāsts skāra visu, sākot no oftalmoloģijas līdz datorspēlēm un beidzot ar neirozinātnēm un klimata modeļiem. Uzņēmumam Google 2016. gads bija gads Annus mirabilis kura laikā tās pētnieki uzlauza populārākos žurnālus un uzstādīja rekordus milzīgā apjoma ziņā.

Aiz šā pieauguma ir Google pieaugošie ieguldījumi mākslīgajā intelektā, jo īpaši padziļinātajā apmācībā, kas ir paņēmiens, kura spēja izprast attēlus un citus datus uzlabo tādus pakalpojumus kā meklēšana un tulkošana (skatiet 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning).

Saskaņā ar Google sniegto informāciju MIT tehnoloģiju apskats, 2016. gadā tā publicēja 218 žurnālu vai konferenču rakstus par mašīnmācību, kas ir gandrīz divreiz vairāk nekā pirms diviem gadiem.

Mēs meklējām līdzīgus datus no Web of Science, Clarivate Analytics pakalpojuma, kas apstiprināja pieaugumu. Clarivate teica, ka Google publikāciju ietekme, saskaņā ar pasākums publikāciju apjoma, ko tā izmanto, bija četras līdz piecas reizes lielāka par vidējo pasaulē. Salīdzinot ar visiem uzņēmumiem, kas plaši publicē informāciju par mākslīgo intelektu, Clarivate ierindojas Google 1. vietā ar lielu pārsvaru.

Augstākais rangs

Publikācijas eksplozija nav nejaušība. Saskaņā ar Monreālas universitātes padziļinātās apmācības speciālista Jošua Bengio teikto, Google pēdējo dažu gadu laikā ir vairāk nekā trīskāršojis uzņēmumā strādājošo mašīnmācības pētnieku skaitu. Viņi ir savervēti kā traki, viņš saka.

Un, lai iegūtu pirmās kārtas izvēli no skaitļošanas laboratorijām, uzņēmumi var piedāvāt ne tikai Silīcija ielejas lieluma algu. Ir grūti pieņemt darbā cilvēkus tikai naudas dēļ, saka Konrāds Kordings, Ziemeļrietumu universitātes skaitļošanas neirozinātnieks. Augstākie cilvēki rūpējas par pasaules virzību uz priekšu, un tas nozīmē, ka rakstīt dokumentus, ko pasaule var izmantot, un rakstīt kodu, ko pasaule var izmantot.

Uzņēmumā Google zinātnisko uzdevumu vadīja DeepMind, augstas koncepcijas britu mākslīgā intelekta uzņēmums, kuru izveidoja neirozinātnieks un programmētājs Demiss Hasabiss. Google to iegādājās par 400 miljoniem ASV dolāru 2014. gadā.

Hassabis nav atstājis šaubas, ka viņš turas pie savām zinātniskajām ambīcijām. Janvārī emuāra ieraksts Viņš teica, ka DeepMind ir hibrīda kultūra starp akadēmiskās nodaļas ilgtermiņa domāšanu un labāko jaunuzņēmumu ātrumu un fokusu. Viņš raksta, ka mums personīgi ir svarīga saskaņošana ar akadēmiskiem mērķiem. Kordings, kura vienu no pēcdoktorantūras studentiem Mohammadu Azaru nesen pieņēma darbā DeepMind, saka, ka ir lieliski saprotams, ka lielākā daļa projektu virza zinātni.

Pagājušajā gadā DeepMind divreiz publicēja Daba , tas pats stāsts žurnāls, kurā pirmo reizi tika ziņots par DNS struktūru un cilvēka genoma sekvencēšanu. Viens DeepMind papīrs attiecās uz tās programmu AlphaGo, kas senajā spēlē Go uzvarēja labākos cilvēkus; otrs aprakstīts, kā neironu tīkls ar darba atmiņu var saprast un pielāgoties jauniem uzdevumiem.

Pēc tam decembrī Google pētniecības nodaļas zinātnieki publicēja pirmo padziļinātas mācīšanās papīrs kādreiz parādīsies JAMA, augustajā Amerikas ārstu žurnālā. Tajā viņi parādīja, ka padziļināta apmācības programma var diagnosticēt akluma cēloni, izmantojot tīklenes attēlus, kā arī ārstu. Šo projektu vadīja Google smadzenes , cita AI grupa, kas atrodas ārpus uzņēmuma Kalifornijas galvenās mītnes. Tajā arī teikts, ka tā piešķir prioritāti publikācijām, atzīmējot, ka pētnieki tur noteikt savu darba kārtību .

AI cīņa

Konkursā par jaudīgāku AI izstrādi tagad piedalās simtiem uzņēmumu, un visintensīvākā konkurence notiek starp vadošajiem tehnoloģiju gigantiem, piemēram, Google, Facebook un Microsoft. Visi redz iespēju gūt jaunu peļņu, izmantojot tehnoloģiju, lai izspiestu vairāk no klientu datiem, lai uz ceļiem iedarbinātu automašīnas bez vadītāja vai medicīnā. Pētījumi notiek karstās mājas atmosfērā, kas atgādina datoru mikroshēmu vai pirmo biotehnoloģiju rūpnīcu un zāļu sākuma laiku, laikus, kad ievērojami akadēmiskie pirmie lika arī jaunu nozaru pamatakmeņus.

Tas izskaidro, kāpēc publikāciju rezultātu saglabāšanai ir nozīme. Vecais akadēmiskais zāģis publicē vai iet bojā, sāk definēt AI sacīkstes, atstājot uzņēmumus, kuriem ir vāji publicētie ieraksti, lielā neizdevīgā stāvoklī. Apple, kas ir slavena ar stingru slepenību saistībā ar saviem plāniem un produktu izlaišanu, atklāja, ka tās kultūra kaitē tās centieniem mākslīgā intelekta jomā, kas atpaliek no Google un Facebook.

Tātad, kad Apple pagājušajā gadā nolīga datorzinātnieku Rusu Salakhutdinovu no Kārnegija Melona par savu jauno mākslīgā intelekta vadītāju, viņam nekavējoties tika atļauts pārkāpt Apple slepenības kodeksu, veidojot emuārus un sniedzot sarunas. Pagājušā gada nogalē Barselonā notikušajā lielā mašīnmācības zinātnes konferencē Salahutdinovs paziņoja, ka Apple arī sāktu publicēt . Viņš parādīja slaidu: Vai mēs varam publicēt? Jā.

Salahutdinovs runās plkst MIT tehnoloģiju apskats EmTech Digital pasākums par mākslīgo intelektu nākamnedēļ Sanfrancisko.

paslēpties