المعالم الرئيسية لعام 2020 في الذكاء الاصطناعي

عشرات الآلاف من الأوراق التي تتضمن الذكاء الاصطناعي. يتم نشرها كل عام، لكن الأمر سيستغرق بعض الوقت قبل أن يوضح الكثير منها تأثيرها المحتمل على العالم الحقيقي. وفي الوقت نفسه، كبار ممولي منظمة العفو الدولية. - الحروف الهجائية، والتفاح، والفيسبوك، وبايدوس، وغيرها من شركات يونيكورن في هذا العالم - تواصل صقل الكثير من تقنياتها الأكثر إثارة وراء الأبواب المغلقة.

بمعنى آخر، عندما يتعلق الأمر بالذكاء الاصطناعي، فمن المستحيل إجراء ملخص لهذا العام أهم التطورات في الطريقة التي يمكنك بها، على سبيل المثال، إدراج المسارات العشرة الأكثر استماعًا سبوتيفي.

لكن أ. لقد لعبت بلا شك دورًا هائلاً في عام 2020 بكل أنواع الطرق. فيما يلي ستة من التطورات الرئيسية والموضوعات الناشئة التي شهدها الذكاء الاصطناعي خلال عام 2020.

الأمر كله يتعلق بفهم اللغة

في المتوسط، ربما لا يتم تصنيف أداة إنشاء النص كواحدة من أكثر أدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة إثارةً. التطورات. لكن عام 2020 لم يكن عامًا عاديًا، كما أن GPT-3 ليس أداة متوسطة لإنشاء النصوص. تتمة لـ GPT-2، والتي تم تصنيفها على أنها الأكثر "في العالم"خطير"خوارزمية GPT-3 هي خوارزمية متطورة الشبكة العصبية ذات الانحدار الذاتي لمعالجة اللغة الطبيعية تم إنشاؤها بواسطة مختبر الأبحاث OpenAI. يمكن لـ GPT-3، الذي تم إدراجه ببضع جمل، مثل بداية قصة إخبارية، أن ينشئ بشكل مثير للإعجاب نص دقيق يتطابق مع نمط ومحتوى الأسطر القليلة الأولية - حتى وصولاً إلى كونه ملفقًا يقتبس. يتميز GPT-3 بـ 175 مليار معلمة مذهلة - أوزان الاتصالات التي تم ضبطها من أجل تحقيق الأداء - ويقال إن تدريبها تكلف حوالي 12 مليون دولار.

GPT-3 ليس وحده الذي يتمتع بذكاء اصطناعي مثير للإعجاب. نموذج اللغة ظهر في عام 2020 في حين تم تجاوزها بسرعة في دورة الضجيج بواسطة GPT-3، فإن جيل تورينج للغات الطبيعية (T-NLG) من Microsoft أحدثت موجات في فبراير 2020. مع 17 مليار معلمة، كان عند الإصدار أكبر نموذج لغة تم نشره حتى الآن. أ محوليعتمد T-NLG على نموذج اللغة التوليدي، وهو قادر على توليد الكلمات الضرورية لإكمال الجمل غير المكتملة، بالإضافة إلى توليد إجابات مباشرة على الأسئلة وتلخيص المستندات.

قدمت شركة Google لأول مرة في عام 2017، وقد ساعدت المحولات - وهي نوع جديد من نماذج التعلم العميق - في إحداث ثورة في معالجة اللغة الطبيعية. منظمة العفو الدولية. تم التركيز على اللغة على الأقل منذ زمن آلان تورينج الاختبار الافتراضي الشهير لذكاء الآلة. ولكن بفضل بعض هذه التطورات الحديثة، أصبحت الآلات الآن جيدة بشكل مدهش في فهم اللغة. سيكون لهذا بعض التأثيرات والتطبيقات العميقة مع استمرار العقد.

النماذج أصبحت أكبر

يمثل GPT-3 وT-NLG علامة فارقة أخرى، أو على الأقل اتجاهًا مهمًا، في الذكاء الاصطناعي. على الرغم من عدم وجود نقص في الشركات الناشئة، إلا أنها صغيرة مختبرات الجامعة، والأفراد الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي. الأدوات، فإن وجود لاعبين رئيسيين على الساحة يعني طرح بعض الموارد الجادة حول. على نحو متزايد، تهيمن النماذج الضخمة ذات تكاليف التدريب الضخمة على أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي. بحث. الشبكات العصبية مع ما يزيد عن مليار معلمة أصبحت هي القاعدة بسرعة.

لا تزال معلمات GPT-3 البالغ عددها 175 مليارًا غريبة بشكل جنوني، لكن النماذج الجديدة مثل ميناتورينج-NGL, ديستيلبيرت، و بي إس تي 9.4 ب لقد تجاوزت جميعها مليار معلمة. المزيد من المعلمات لا يعني بالضرورة أداء أفضل في كل حالة. ومع ذلك، فهذا يعني أن أداة إنشاء النص قادرة على تصميم مجموعة كبيرة من الوظائف بشكل أكثر دقة. إذا أردنا تكرار الذكاء الاصطناعي الشبيه بالدماغ، فلا بد من وجود المزيد من المعلمات. وهذا يعني أيضًا أن اللاعبين الرئيسيين سيستمرون في حكم الذكاء الاصطناعي. المجثم عندما يتعلق الأمر بأكبر النماذج. يقال إن تدريب الشبكة يكلف دولارًا واحدًا لكل 1000 معلمة. قم باستقراء ذلك إلى مليار من المعلمات، وستقوم بالحسابات.

منظمة العفو الدولية. من أجل خير البشرية

كما أ. مع تقدم الأدوات، ليس علماء الكمبيوتر وحدهم هم الذين يستفيدون منها. ينضم إلينا باحثون من تخصصات أخرى، وغالبًا ما يكون لديهم بعض الأفكار المبتكرة حول طرق استخدام التعلم الآلي. سواء كان ذلك بالذكاء الاصطناعي. باستطاعة تشخيص طنين الأذن من خلال فحص الدماغ; سماعات قراءة الأفكار التي تستخدم التعلم الآلي لتحويل الأفكار إلى كلمات منطوقة لمرتديها ضعاف الصوت; AlphaFold من DeepMind، والذي يمكنه التنبؤ بدقة شكل البروتينات حسب تسلسلها، ومن المحتمل أن يساعد في تطوير علاجات جديدة أكثر فعالية بسرعة؛ أو أي عدد آخر من المظاهرات، فمن الواضح أن أ. فتحت بعض السبل الجديدة والمثيرة للبحث في عام 2020.

robocalypse ليس هنا (بعد)

إن الاستقطاب في العديد من جوانب الحياة في عام 2020 لا يشجع فكرة الفروق الدقيقة. ولكن أصبح من الواضح بشكل متزايد أن الفروق الدقيقة هي بالضبط ما ينطبق عندما يتعلق الأمر بالموضوع استيلاء الروبوتات على الوظائف. شهد هذا العام خسارة هائلة في الوظائف حول العالم. ومع ذلك، فقد نتجت هذه الأمور عن الوباء وتأثيراته، وليس عن أي هجوم شرير على غرار سكاي نت على الوظائف البشرية.

في حين كانت هناك بالتأكيد أمثلة على الذكاء الاصطناعي. والروبوتات التي تقوم بمهام بشرية (انظر اقلب روبوت تقليب البرجر، على سبيل المثال)، وكان الهدف من ذلك عادةً هو زيادة القدرات البشرية أو المساعدة في المجالات التي لا يوجد فيها ما يكفي من القوى العاملة المتسقة. في الواقع، الشركات التي توظيف أكبر عدد من الناس في الوقت الحالي هي تلك التي تستثمر في الوقت نفسه في التقنيات المتقدمة (اقرأ: عمالقة التكنولوجيا الكبار).

هذا لا يعني أن robocalypse كان توقعًا خاطئًا. إن تفريغ الطبقات الوسطى هو اتجاه سيستمر، على الرغم من أنه أكثر تعقيدا بكثير من مجرد ظهور عدد قليل من شركات التكنولوجيا التي تقدم أدوات برمجية ذكية جديدة. إذا كان عام 2020 لديه شيء واحد ليقوله عن الذكاء الاصطناعي. والتوظيف، فالأمور معقدة.

التزييف العميق

ليس هناك من ينكر أن عام 2020 كان عامًا غريبًا لطمس حواف الواقع بكل أنواع الطرق الغريبة. في بداية العام، أدى فيروس كورونا 2019 (COVID-19) إلى إغراق معظم أنحاء العالم في حالة إغلاق مثل شيء من فيلم رائج يدور حول موضوع العدوى. (كيف أفلت الناس من واقع هذا "الوضع الطبيعي الجديد"؟ بواسطة البحث عن الترفيه تحت عنوان الوباءبالطبع.) وانتهى العام بعد ذلك بتقديم الانتخابات الأمريكية اختيارك لنسختين من الواقع، اعتمادًا على الانتماء الحزبي (والقيادة).

منظمة العفو الدولية. لقد لعب دورًا في هذا الهجوم البودرياردي على الواقع من خلال تقنيات التزييف العميق. إن التزييف العميق ليس اختراعًا لعام 2020، لكنه شهد بعض التطورات المهمة هذا العام. وفي يوليو/تموز، اكتشف باحثون من مركز الافتراضية المتقدمة في معهد ماساتشوستس قامت التكنولوجيا بإعداد مقطع فيديو مزيف بميزانية عالية يصور الرئيس ريتشارد نيكسون إعطاء عنوان بديل حول الهبوط على القمر، والتي تمت كتابتها في حالة حدوث خطأ فادح في مهمة أبولو.

إلى جانب التزييف البصري العميق الأكثر إقناعًا، ابتكر الباحثون أيضًا بعضًا منه التزييف العميق الصوتي الدقيق بشكل مدهش. أحد الأمثلة الحديثة؟ ان ايمينيم صوت مزيف عميق الذي يطلق معارضة شديدة ضد الرئيس التنفيذي لشركة Facebook مارك زوكربيرج. لقد بدا الأمر وكأنه واقعي بشكل مقنع - حتى لو لم يكن على مستوى المعايير الغنائية المعتادة لـ Em.

تنظيم A.I.

الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي قوية جدًا. وهذا لا ينطبق فقط على العروض التوضيحية المجردة لإثبات المفهوم، ولكن عمليات النشر في العالم الحقيقي التي يمكن أن تتراوح من فحص المتقدمين لمقابلات العمل للتعرف على الوجه أو أدوات قرار الإفراج المشروط التي تستخدمها سلطات إنفاذ القانون و سلطات.

على مدى السنوات القليلة الماضية، أدى الوعي بهذه الأدوات - والطريقة التي يمكن بها ترميز التحيز فيها - إلى إثارة المزيد من المخاوف بشأن استخدامها. في يناير/كانون الثاني، اعتقلت الشرطة في ديترويت عن طريق الخطأ رجلاً يُدعى روبرت ويليامز بعد أن تطابقت الخوارزمية بشكل خاطئ مع الرقم صورة على رخصة قيادته مع لقطات ضبابية من كاميرات المراقبة. بعد ذلك بوقت قصير، آي بي إم, أمازون، و مايكروسوفت وأعلنوا جميعًا أنهم يعيدون التفكير في استخدام تقنيات التعرف على الوجه الخاصة بهم بهذه الصفة.

لقد أثارت التزييفات العميقة المذكورة أعلاه الكثير من الخوف على وجه الخصوص، ربما لأنها توضح بوضوح كيف يمكن أن يكون سوء استخدامها ضارًا. مرور كاليفورنيا ايه بي-730، وهو قانون مصمم لتجريم استخدام التزييف العميق لإعطاء انطباعات كاذبة عن كلمات أو أفعال السياسيين، وكان أحد القوانين الواضحة محاولة تنظيم استخدام الذكاء الاصطناعي. قواعد متسقة حول كيفية تطوير الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل. الأدوات على جانب الخير تبقى عملاً فيها تقدم.

هذا التركيز على الذكاء الاصطناعي. الأخلاق تجعل الأمر يبدو وكأن الموضوع بدأ في الاتجاه السائد لأول مرة. الكثير من الفضل يجب أن يذهب إلى الباحثين مثل كارولين كريادو بيريز و صفية أوموجا نوبل، والذي من الواضح أن عمله الدؤوب لتسليط الضوء على التحيز الخوارزمي وأهمية المساءلة قد ضرب على وتر حساس.

توصيات المحررين

• منظمة العفو الدولية. لا ينسى عادةً أي شيء، لكن نظام فيسبوك الجديد ينسى أي شيء. إليكم السبب
• الذكاء الاصطناعي الجديد على فيسبوك يأخذ التعرف على الصور إلى مستوى جديد كليا
• هذا الذكاء الاصطناعي. لقد أتقن منشئ الميمات فن الفكاهة الغريبة على الإنترنت
• الرئيس التنفيذي لشركة جوجل ساندر بيتشاي يحذر من مخاطر الذكاء الاصطناعي ويدعو إلى مزيد من التنظيم
• تقول جوجل إن Gmail يحظر 100 مليون رسالة غير مرغوب فيها يوميًا باستخدام الذكاء الاصطناعي الخاص به