Mākslīgā intelekta tuvāka apskate

ĀRPUS LASĪŠANAS

Go spēles apgūšana, izmantojot dziļos neironu tīklus un meklēšanu kokā
Deivids Silvers et al.
Daba , 2016. gada 18. janvāris

AI vēsture ir iezīmējusies ar vērienīgiem panākumu laika posmiem, kam sekoja vilšanās, tāpēc bija iepriecinoša ziņa, kad Google DeepMind grupas izstrādātā programma spēja uzvarēt čempiona līmeņa Go spēlētāju veselu desmit gadu, pirms tika uzskatīts, ka šāds varoņdarbs ir iespējams. . Go tika uzskatīts par galveno izaicinājumu spēļu AI sistēmām. Taču programmas pētnieki žurnālistiem sacīja, ka pagrieziena punkts bija vēl nozīmīgāks: mēs ceram, ka kādu dienu [mūsu metodes] varēs paplašināt, lai palīdzētu risināt dažas no sabiedrības aktuālākajām problēmām, sākot no medicīniskās diagnostikas līdz klimata modelēšanai.

Personīgais izaicinājums 2016: vienkāršs AI
Marks Cukerbergs, 2016. gada 3. janvāris

Ja jūsu pieredzējušais programmētājs paziņotu par Jaungada apņemšanos izveidot virtuālu personīgo asistentu, tas nebūtu nekas jauns, taču, kad Facebook daudzmiljardais izpilddirektors izvirzīja sev šo izaicinājumu 2016. gadam, cilvēki to pamanīja. Facebook ir ieguldījis lielus ieguldījumus mākslīgā intelekta izpētē, un Cukerberga vīzija par tādu sistēmu kā Džārviss. Dzelzs vīrs balstīsies uz uzņēmuma nesenajiem sasniegumiem balss atpazīšanas jomā. Cerība ir kontrolēt viņa māju, izmantojot vienkāršas komandas un sejas atpazīšanu, lai, piemēram, draugi un ģimene varētu nākt un iet bez atslēgas.

Profesiju nākotne: kā tehnoloģijas pārveidos cilvēku ekspertu darbu
Autori Ričards Saskinds un Daniels Saskinds
Oxford University Press, 2016. gada 1. janvāris

Tā kā ekspertu sistēmas kļūst arvien spējīgākas sniegt medicīniskas un juridiskas konsultācijas, izstrādāt ēku plānus un mācīt studentus, autori prognozē, ka šīs un citas mākslīgā intelekta tehnoloģijas 21. gadsimtā ietekmēs balto apkaklīšu profesijas gandrīz vienādi. kā automatizācija 20. gadsimtā pārveidoja zilo apkaklīšu darbu. Paredzot šīs izmaiņas, viņi ierosina fundamentāli pārdomāt, kā zināšanas tiek ražotas un izplatītas sabiedrībā.

Vai šis cilvēks var padarīt AI cilvēcīgāku?
Autors: Vils Naits
MIT tehnoloģiju apskats , 2015. gada 17. decembris

Tā vietā, lai tradicionālajā mākslīgā intelekta pieejā barotu datorus ar datiem, Ņujorkas universitātes pētnieks Gerijs Markuss mēģina apmācīt viņus gudrāk uzvesties, rūpīgi sekojot līdzi tam, kā zīdaiņi un pusaudži uztver jēdzienus. Tehniskais apskats AI korespondents Vils Naits stāsta, kā Markusa starta uzņēmums Geometric Intelligence izstrādā sistēmas, kas ir elastīgākas nekā tradicionālie dziļās mācīšanās algoritmi sarežģītās vidēs.

Cilvēka līmeņa koncepcijas mācīšanās, izmantojot varbūtības programmu ievadīšanu
Brenden M. Lake et al.
Zinātne , 2015. gada 11. decembris

Tjūringa tests parasti tiek uzskatīts par sarunvalodas izaicinājumu AI sistēmām, taču NYU, Toronto universitātes un MIT pētnieki ziņo, ka jauns padziļinātas mācīšanās algoritms var izturēt vizuālo Tjūringa testu, zīmējot alfabēta burtus. kas nav atšķirams no cilvēka rakstības. Izmantojot savu algoritmu, pētnieki ir izveidojuši sistēmu, kas var mācīties tikai no viena piemēra klasifikācijas uzdevumā, nevis no simtiem piemēru, ko parasti pieprasa mašīnmācīšanās algoritmi.

Mīlošas žēlastības mašīnas: kopīgās zemes meklējumi starp cilvēkiem un robotiem
Autors: Džons Markofs
Lūk, 2015. gada 25. augusts

Savā jaunākajā grāmatā Pulicera balvas laureāts Ņujorkas Laiks Zinātniskais rakstnieks Džons Markofs apraksta automatizācijas pieaugumu no pirmajiem pēckara laikmeta industriālajiem robotiem līdz arvien sarežģītākām iekārtām, kas arvien biežāk sastopamas mūsu darba vietās, publiskajās telpās un mājās. Markofs īpaši koncentrējas uz prātiem, kas atrodas aiz mašīnām tādās vietās kā Google un Apple, pētot dihotomiju starp tiem, kuri cenšas izveidot robotus, lai aizstātu cilvēkus noteiktos uzdevumos, piemēram, Endijs Rubins, bijušais Google robotikas vadītājs, un tiem, kuru mērķis ir attīstīt inteliģentas mašīnas, lai palielinātu cilvēka inteliģenci ikdienas dzīvē, piemēram, Siri izstrādātājs Toms Grubers.

Mūsu bailes no mākslīgā intelekta
Autors Pols Fords
MIT tehnoloģiju apskats , 2015. gada 11. februāris

Atbildot uz idejām Oksfordas filozofa Nika Bostroma 2014. gada grāmatā Superinteliģence , rakstnieks Pols Fords aplūko, vai ir pamatoti baidīties, ka bēguļojošās mākslīgā intelekta iekārtas apzināsies sevi un darbosies savās interesēs. Daži ievērojami AI kopienas locekļi apgalvo, ka šīs bažas ir balstītas uz fundamentālu pārpratumu par to, cik tuvu pētniekiem ir kaut kas līdzīgs jūtīgām mašīnām. Bet citi apgalvo, ka pat tad, ja domāšanas mašīnas ir tālu, pētniekiem, kas strādā pie šī mērķa, ir jāparedz problēmas un, ja iespējams, tās jāierobežo.

Atvērta vēstule par autonomajiem ieročiem
Future of Life Institute, 2015. gada 18. jūlijs

Atklātā vēstulē, ko parakstījuši vairāk nekā 3000 pasaules vadošo zinātnieku un mākslīgā intelekta pētnieku, ir aicināts aizliegt autonomus ieročus, kas atlasa un iedarbojas uz mērķiem bez cilvēka iejaukšanās un ārpus cilvēka jēgpilnas kontroles. Vēstuļu rakstītāji atzīst potenciālās priekšrocības, ko sniedz cilvēku noņemšana no kara frontes līnijām, taču apgalvo, ka globālās mākslīgā intelekta bruņošanās sacensības nākamajās desmitgadēs galu galā kaitēs cilvēcei.

Slaveno AI prognožu kļūdas, ieskati un mācības
Stjuarts Ārmstrongs un citi.
Eksperimentālā un teorētiskā mākslīgā intelekta žurnāls , 2014. gada 24. jūnijs

Jau no paša sākuma mākslīgā intelekta jomu raksturo virkne ievērojamu prognožu par to, kad tieši mašīnas parādīs kaut ko tādu, kas tuvosies cilvēka līmeņa intelektam. Šajā rakstā ir analizētas dažas no slavenākajām prognozēm, sākot ar apgalvojumu pirms mākslīgā intelekta dibināšanas konferences Dartmutā 1956. gadā, ka tikai 10 zinātnieki varētu panākt ievērojamu progresu simulētā izlūkošanas virzienā tikai divu mēnešu laikā. Autori turpina sadalīt idejas Reja Kurcveila 1999. gada grāmatā Garīgo mašīnu laikmets desmitiem pārbaudāmu prognožu 2009. gadam, aprēķinot panākumu līmeni aptuveni 50 procentu apmērā.

Mūsu pēdējais izgudrojums: mākslīgais intelekts un cilvēces laikmeta beigas
Autors Džeimss Barrats
Thomas Dunne Books, 2013. gada 1. oktobris

Šī ilggadēja AI pētījumu hronista grāmata jautā, vai sevi apzinošas mašīnas būs tikpat labvēlīgas, kā to plāno to inženieri. Atzīmējot, ka datoru intelekts cilvēkiem neizbēgami būs neprognozējams un neizdibināms, Barrats apgalvo: Mēs nevaram viegli pieņemt, ka superinteliģencei noteikti būs kāda no galīgajām vērtībām, kas stereotipiski saistītas ar cilvēku gudrību un intelektuālo attīstību.

KALENDĀRS

Starptautiskā konference par robotiku un mākslīgo intelektu
2016. gada 20.–22. aprīlis
Eņģeļi
icrai.org

Starptautiskā konference par mākslīgo intelektu un statistiku
2016. gada 9.–11. maijs
Kadisa, Spānija
aistats.org

Starptautiskā AAAI konference par tīmekli un sociālajiem medijiem
2016. gada 17.–20. maijs
Ķelne, Vācija
icwsm.org

Starptautiskā konference par izplatīto skaitļošanu un mākslīgo intelektu
2016. gada 1.–3. jūnijs
Sevilja, Spānija
dcai-conference.net

Starptautiskā konference par mašīnmācīšanos
2016. gada 19.–24. jūnijs
Ņujorka
icml.cc/2016

Konference par nenoteiktību mākslīgajā intelektā
2016. gada 25.–29. jūnijs
Ņujorka
auai.org/uai2016

Starptautiskā apvienotā konference par mākslīgo intelektu
2016. gada 9.–15. jūlijs
Ņujorka
ijcai-16.org

IEEE Pasaules kongress par skaitļošanas inteliģenci
2016. gada 24.–29. jūlijs
Vankūvera, Kanāda
wcci2016.org

Eiropas konference par mākslīgo intelektu
2016. gada 29. augusts–2. septembris
Hāga, Nīderlande
ecai2016.org

Konference par neironu informācijas apstrādes sistēmām
2016. gada 5.–10. decembris
Barselona, ​​Spānija
nips.cc/Conferences/2016

paslēpties