Die wichtigsten Meilensteine ​​des Jahres 2020 in der künstlichen Intelligenz

Zehntausende Artikel über K.I. werden jedes Jahr veröffentlicht, aber es wird einige Zeit dauern, bis viele von ihnen ihre potenziellen Auswirkungen auf die reale Welt deutlich machen. Mittlerweile sind die Top-Geldgeber von A.I. – die Alphabete, Äpfel, Facebooks, Baidus und andere Einhörner dieser Welt – verfeinern weiterhin hinter verschlossenen Türen einen Großteil ihrer aufregendsten Technologie.

Mit anderen Worten: Wenn es um künstliche Intelligenz geht, ist es unmöglich, einen Überblick über das Jahr zu geben Die wichtigsten Entwicklungen in der Art und Weise, wie Sie beispielsweise die 10 meistgehörten Titel auflisten könnten Spotify.

Aber K.I. hat im Jahr 2020 zweifellos in vielerlei Hinsicht eine enorme Rolle gespielt. Hier sind sechs der wichtigsten Entwicklungen und aufkommenden Themen im Bereich der künstlichen Intelligenz im Jahr 2020.

Es geht um das Sprachverständnis

In einem durchschnittlichen Jahr würde ein Tool zur Textgenerierung wahrscheinlich nicht zu den aufregendsten neuen KI-Lösungen zählen. Entwicklungen. Aber 2020 war kein durchschnittliches Jahr und GPT-3 ist kein durchschnittliches Textgenerierungstool. Die Fortsetzung von GPT-2, das als das weltweit „stärkste“ bezeichnet wurde.gefährlichDer GPT-3-Algorithmus ist ein hochmoderner Algorithmus autoregressives neuronales Netzwerk zur Verarbeitung natürlicher Sprache erstellt vom Forschungslabor OpenAI. Gesät mit ein paar Sätzen, wie dem Anfang einer Nachrichtenmeldung, kann GPT-3 beeindruckende Ergebnisse generieren Präziser Text, der dem Stil und Inhalt der ersten paar Zeilen entspricht – bis hin zur fabrizierten Komposition Zitate. GPT-3 verfügt über erstaunliche 175 Milliarden Parameter – die Gewichte der Verbindungen, die auf Leistung abgestimmt sind – und soll Berichten zufolge etwa 12 Millionen US-Dollar für das Training gekostet haben.

GPT-3 ist nicht der Einzige, der eine beeindruckende KI ist. Sprachmodell im Jahr 2020 hervorgebracht. Während es im Hype-Zyklus schnell von GPT-3 überholt wurde, ist Microsofts Turing Natural Language Generation (T-NLG) sorgte im Februar 2020 für Aufsehen. Mit 17 Milliarden Parametern war es zum Zeitpunkt der Veröffentlichung das größte bisher veröffentlichte Sprachmodell. A TransformatorBasierend auf dem generativen Sprachmodell ist T-NLG in der Lage, die notwendigen Wörter zu generieren, um unvollendete Sätze zu vervollständigen, sowie direkte Antworten auf Fragen zu generieren und Dokumente zusammenzufassen.

Transformers – ein neuartiges Deep-Learning-Modell – wurde erstmals 2017 von Google eingeführt und hat dazu beigetragen, die Verarbeitung natürlicher Sprache zu revolutionieren. K.I. hat sich mindestens schon seit Alan Turing auf die Sprache konzentriert berühmter hypothetischer Test der maschinellen Intelligenz. Aber dank einiger dieser jüngsten Fortschritte werden Maschinen erst jetzt erstaunlich gut darin, Sprache zu verstehen. Dies wird im Laufe des Jahrzehnts einige tiefgreifende Auswirkungen und Anwendungen haben.

Die Modelle werden immer größer

GPT-3 und T-NLG stellten einen weiteren Meilenstein oder zumindest einen bedeutenden Trend in der KI dar. Es gibt zwar keinen Mangel an Start-ups, aber kleine Universitätslabore und Einzelpersonen, die K.I. verwenden. Die Anwesenheit wichtiger Akteure vor Ort bedeutet, dass erhebliche Ressourcen verschwendet werden um. Zunehmend dominieren riesige Modelle mit enormen Schulungskosten die Spitzentechnologie der KI. Forschung. Neuronale Netze mit mehr als einer Milliarde Parametern werden schnell zur Norm.

Die 175 Milliarden Parameter von GPT-3 bleiben ein verrückter Ausreißer, aber neue Modelle wie Meena, Turing-NGL, DistilBERT, Und BST 9.4B haben alle 1 Milliarde Parameter überschritten. Mehr Parameter bedeuten nicht unbedingt in jedem Fall eine bessere Leistung. Allerdings bedeutet dies, dass ein Textgenerierungstool in der Lage ist, einen großen Funktionsumfang genauer zu modellieren. Wenn wir gehirnähnliche künstliche Intelligenz nachbilden wollen, sind mehr Parameter ein Muss. Das bedeutet auch, dass große Akteure weiterhin die KI beherrschen werden. wenn es um die größten Modelle geht. Berichten zufolge kostet das Trainieren eines Netzwerks 1 US-Dollar pro 1.000 Parameter. Extrapolieren Sie das auf eine Milliarde Parameter und schon haben Sie die Rechnung.

K.I. zum Wohle der Menschheit

Als K.I. Obwohl sich Tools weiterentwickeln, profitieren nicht nur Informatiker davon. Forscher aus anderen Disziplinen springen ein, oft mit innovativen Ideen, wie maschinelles Lernen eingesetzt werden kann. Ob es sich um KI handelt. das kann Diagnostizieren Sie Tinnitus anhand von Gehirnscans; Gedankenlese-Headsets, die maschinelles Lernen nutzen, um Gedanken in gesprochene Worte umzuwandeln für stimmbehinderte Träger; AlphaFold von DeepMind, das das genau vorhersagen kann Form von Proteinen basierend auf ihrer Sequenz, was möglicherweise dazu beiträgt, schnell neue, wirksamere Therapien zu entwickeln; oder jede andere Anzahl von Demonstrationen, es ist klar, dass K.I. hat der Forschung im Jahr 2020 einige aufregende neue Wege eröffnet.

Die Robokalypse ist (noch) nicht da

Die Polarisierung vieler Aspekte des Lebens im Jahr 2020 entmutigt die Vorstellung von Nuancen. Aber es wird immer deutlicher, dass es genau auf Nuancen ankommt, wenn es um das geht die Übernahme von Arbeitsplätzen durch Roboter. In diesem Jahr kam es weltweit zu enormen Arbeitsplatzverlusten. Diese wurden jedoch durch die Pandemie und ihre Auswirkungen verursacht und nicht durch einen finsteren Skynet-ähnlichen Angriff auf menschliche Arbeitsplätze.

Zwar gab es sicherlich Beispiele für K.I. und Robotik, die menschliche Aufgaben ausführt (siehe Zum Beispiel Flippy, der Burger-Flip-Roboter) dienten diese in der Regel dazu, die menschlichen Fähigkeiten zu verbessern oder in Bereichen zu helfen, in denen es nicht genügend konstante Arbeitskräfte gibt. Tatsächlich die Unternehmen, die es sind stellt derzeit die meisten Leute ein sind diejenigen, die gleichzeitig in fortschrittliche Technologien investieren (sprich: große Technologiegiganten).

Das soll nicht heißen, dass die Robokalypse eine falsche Vorhersage war. Die Aushöhlung der Mittelschicht ist ein Trend, der anhalten wird, obwohl er weitaus komplexer ist als nur die Einführung einiger weniger Technologieunternehmen, die neue intelligente Softwaretools einführen. Wenn das Jahr 2020 etwas über die KI zu sagen hat: und Beschäftigung ist es so, dass die Dinge kompliziert sind.

Deepfakes

Es lässt sich nicht leugnen, dass 2020 ein seltsames Jahr war, in dem die Grenzen der Realität auf alle möglichen seltsamen Arten verwischt wurden. Zu Beginn des Jahres stürzte COVID-19 weite Teile der Welt in einen Lockdown wie in einem Blockbuster-Film zum Thema Ansteckung. (Wie konnten die Menschen der Realität dieser „neuen Normalität“ entkommen? Von auf der Suche nach Unterhaltung zum Thema Pandemie, natürlich.) Das Jahr endete dann mit der US-Wahl, bei der Sie je nach Parteizugehörigkeit (und Führungszugehörigkeit) zwischen zwei Versionen der Realität wählen konnten.

K.I. hat bei diesem Baudrillardschen Angriff auf die Realität in Form von Deepfake-Technologien eine Rolle gespielt. Deepfakes sind keine Erfindung des Jahres 2020, aber sie haben in diesem Jahr einige bedeutende Entwicklungen erlebt. Im Juli haben Forscher des Center for Advanced Virtuality am Massachusetts Institute of Technology hat mit großem Budget ein Deepfake-Video zusammengestellt, das Präsident Richard Nixon zeigt Geben eine alternative Adresse über die Mondlandungen, das für den Fall geschrieben wurde, dass die Apollo-Mission furchtbar schief ging.

Neben überzeugenderen visuellen Deepfakes haben Forscher auch einige erstellt erstaunlich genaue Audio-Deepfakes. Ein aktuelles Beispiel? Ein Eminems Gesangs-Deepfake Das löst einen heftigen Dissens gegen Facebook-Chef Mark Zuckerberg aus. Es klang überzeugend lebensecht – auch wenn es Ems üblichen lyrischen Standards nicht ganz entsprach.

Regulierung von K.I.

KI-gestützte Werkzeuge sind, nun ja, leistungsstark. Und das gilt nicht nur für abstrakte Proof-of-Concept-Demonstrationen, sondern auch für reale Einsätze, die reichen können Überprüfung von Bewerbern für Vorstellungsgespräche bis hin zu Gesichtserkennungs- oder Bewährungsentscheidungstools, die von Strafverfolgungsbehörden eingesetzt werden, und Behörden.

In den letzten Jahren hat das Bewusstsein für diese Tools – und die Art und Weise, wie Voreingenommenheit darin kodiert werden kann – dazu geführt, dass mehr Bedenken hinsichtlich ihrer Verwendung geäußert werden. Im Januar verhaftete die Polizei in Detroit fälschlicherweise einen Mann namens Robert Williams, nachdem ein Algorithmus fälschlicherweise eine Übereinstimmung mit dem gefunden hatte Foto auf seinem Führerschein mit verschwommenem CCTV-Material. Kurz danach, IBM, Amazonas, Und Microsoft Alle gaben bekannt, dass sie den Einsatz ihrer Gesichtserkennungstechnologien in dieser Funktion überdenken würden.

Vor allem die oben genannten Deepfakes haben große Angst ausgelöst, vielleicht weil sie so offensichtlich zeigen, wie schädlich ihr Missbrauch sein könnte. Kaliforniens Tod AB-730, ein Gesetz, das den Einsatz von Deepfakes kriminalisieren soll, um einen falschen Eindruck von den Worten oder Taten von Politikern zu vermitteln, war eine klare Sache Versuch, den Einsatz von KI zu regulieren Konsistente Regeln zur optimalen Entwicklung von K.I. Werkzeuge auf der Seite des Guten bleiben eine Arbeit Fortschritt.

Dieser Fokus auf K.I. Ethik vermittelt den Eindruck, dass das Thema zum ersten Mal in den Mainstream gelangt. Ein großer Teil des Verdienstes muss Forschern zugute kommen Caroline Criado Perez Und Safiya Umoja Noble, dessen unermüdliche Arbeit, algorithmische Voreingenommenheit und die Bedeutung der Rechenschaftspflicht hervorzuheben, eindeutig einen Nerv getroffen hat.

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