Glavne prekretnice u umjetnoj inteligenciji 2020

Deseci tisuća radova koji uključuju A.I. objavljuju se svake godine, no trebat će neko vrijeme prije nego što mnogi od njih pokažu svoj potencijalni utjecaj u stvarnom svijetu. U međuvremenu, glavni financijeri A.I. — Alphabeti, Appleovi, Facebookovi, Baidusi i ostali jednorozi ovoga svijeta — nastavljaju usavršavati velik dio svoje najuzbudljivije tehnologije iza zatvorenih vrata.

Drugim riječima, kada je riječ o umjetnoj inteligenciji, nemoguće je napraviti pregled godišnjih najvažnijih događaja na način na koji biste, recimo, mogli navesti 10 najslušanijih pjesama Spotify.

Ali A.I. je nedvojbeno odigrao ogromnu ulogu u 2020. na razne načine. Evo šest glavnih razvoja i novih tema uočenih u umjetnoj inteligenciji tijekom 2020.

Sve je u razumijevanju jezika

U prosječnoj godini, alat za generiranje teksta vjerojatno ne bi bio rangiran kao jedan od najuzbudljivijih novih AI-ja. razvoja događaja. Ali 2020. nije bila prosječna godina, a GPT-3 nije prosječan alat za generiranje teksta. Nastavak GPT-2, koji je označen kao "najviše" na svijetuopasno” algoritam, GPT-3 je vrhunski autoregresivna neuronska mreža za obradu prirodnog jezika koju je izradio istraživački laboratorij OpenAI. Zasađen s nekoliko rečenica, poput početka vijesti, GPT-3 može generirati impresivne rezultate točan tekst koji odgovara stilu i sadržaju prvih nekoliko redaka — čak i do izmišljanja citati. GPT-3 se može pohvaliti sa nevjerojatnih 175 milijardi parametara - težine veza koje su podešene kako bi se postigle performanse - i navodno košta oko 12 milijuna dolara za treniranje.

GPT-3 nije jedini koji je impresivan AI. jezični model nastao 2020. Iako ga je GPT-3 brzo prestigao u ciklusu hype, Microsoftova generacija prirodnog jezika Turing (T-NLG) napravio valove u veljači 2020. Sa 17 milijardi parametara, to je bio, nakon objave, najveći jezični model koji je dosad objavljen. A Transformatorgenerativnom jezičnom modelu, T-NLG može generirati potrebne riječi za završetak nedovršenih rečenica, kao i generirati izravne odgovore na pitanja i sažeti dokumente.

Prvi put predstavljen od strane Googlea 2017., Transformers — nova vrsta modela dubokog učenja — pomogao je revolucionirati obradu prirodnog jezika. A.I. bio usredotočen na jezik barem još od Alana Turinga poznati hipotetski test strojne inteligencije. Ali zahvaljujući nekim od ovih nedavnih dostignuća, strojevi tek sada postaju nevjerojatno dobri u razumijevanju jezika. To će imati neke duboke utjecaje i primjene kako desetljeće bude odmicalo.

Modeli postaju sve veći

GPT-3 i T-NLG predstavljaju još jednu prekretnicu, ili barem značajan trend, u A.I. Iako ne manjka startupa, malih sveučilišni laboratoriji i pojedinci koji koriste A.I. alata, prisutnost glavnih igrača na sceni znači da se bacaju ozbiljni resursi oko. Ogromni modeli s ogromnim troškovima obuke sve više dominiraju vrhunskom umjetnom inteligencijom. istraživanje. Neuronske mreže s više od milijardu parametara brzo postaju norma.

175 milijardi parametara GPT-3 i dalje je luda razlika, ali novi modeli kao što su Meena, Turing-NGL, DestilBERT, i BST 9.4B svi su premašili 1 milijardu parametara. Više parametara ne znači nužno bolju izvedbu u svakom slučaju. Međutim, to znači da alat za generiranje teksta može točnije modelirati širok raspon funkcija. Ako želimo replicirati umjetnu inteligenciju sličnu mozgu, potrebno je više parametara. To također znači da će glavni igrači nastaviti vladati A.I. roost kada su u pitanju najveći modeli. Navodno košta 1 dolar za 1000 parametara za treniranje mreže. Ekstrapolirajte to na milijardu parametara i, dobro, izračunat ćete.

A.I. za dobrobit čovječanstva

Kao što je A.I. alati napreduju, od njih nemaju koristi samo informatičari. Istraživači iz drugih disciplina uskaču, često s nekim inovativnim idejama o načinima na koje se strojno učenje može koristiti. Bilo da se radi o A.I. koji mogu dijagnosticirati tinitus snimkama mozga; slušalice za čitanje misli koje koriste strojno učenje za pretvaranje misli u izgovorene riječi za osobe s oštećenim glasom; DeepMindov AlphaFold, koji može točno predvidjeti oblik proteina na temelju njihove sekvence, što potencijalno pomaže u brzom razvoju novih učinkovitijih terapija; ili bilo koji drugi broj demonstracija, jasno je da je A.I. otvorio je neke uzbudljive nove putove za istraživanje u 2020.

Robokalipsa (još) nije ovdje

Polarizacija mnogih aspekata života u 2020. obeshrabruje ideju nijansi. Ali postaje sve očiglednije da su nijanse upravo ono što vrijedi kada je u pitanju preuzimanje poslova od strane robota. Ove godine zabilježen je ogroman gubitak radnih mjesta diljem svijeta. Međutim, oni su uzrokovani pandemijom i njezinim utjecajima, a ne bilo kakvim zlokobnim napadom u stilu Skyneta na ljudska radna mjesta.

Iako je sigurno bilo primjera A.I. i robotika koja obavlja ljudske zadatke (vidi Flippy robot koji okreće hamburgere, na primjer), oni su obično bili za povećanje ljudskih sposobnosti ili pomoć u područjima gdje nema dovoljno stalne radne snage. Zapravo, tvrtke koje su zapošljava najviše ljudi upravo sada su oni koji istovremeno ulažu u napredne tehnologije (čitaj: veliki tehnološki divovi).

To ne znači da je robokalipsa bila pogrešno predviđanje. Izdubljivanje srednje klase trend je koji će se nastaviti, iako je daleko složeniji od pojave nekoliko tehnoloških tvrtki koje uvode nove pametne softverske alate. Ako je 2020. imala jednu stvar za reći o A.I. i zapošljavanje, stvari su komplicirane.

Deepfakes

Ne može se poreći da je 2020. bila čudna godina za zamagljivanje rubova stvarnosti na razne čudne načine. Početkom godine, COVID-19 gurnuo je velik dio svijeta u izolaciju kao nešto iz filmskog hita na temu zaraze. (Kako su ljudi pobjegli od stvarnosti ove “nove normale”? Po tražeći zabavu na temu pandemije, naravno.) Godina je tada završila s izborima u SAD-u koji su predstavili vaš izbor dviju verzija stvarnosti, ovisno o stranačkoj (i vodstvu) pripadnosti.

A.I. odigrao je ulogu u ovom baudrillardovskom napadu na stvarnost u obliku tehnologija deepfake. Deepfakeovi nisu izum 2020., ali su ove godine doživjeli značajan napredak. U srpnju su istraživači iz Centra za naprednu virtualnost na Institutu Massachusetts Tehnologija je sastavila uvjerljivo visokobudžetni deepfake video koji prikazuje predsjednika Richarda Nixona davanje alternativna adresa o slijetanju na Mjesec, koji je napisan u slučaju da misija Apollo pođe užasno po zlu.

Uz uvjerljivije vizualne deepfakeove, istraživači su ih također stvorili zapanjujuće precizne audio lažne lažne slike. Jedan nedavni primjer? An Eminem vokalni deepfake koji pokreće burnu kritiku protiv izvršnog direktora Facebooka Marka Zuckerberga. Zvučalo je uvjerljivo životno - čak i ako nije bilo sasvim u skladu s Eminim uobičajenim standardima stihova.

Regulacija A.I.

Alati koji se pokreću umjetnom inteligencijom su, pa, moćni. A to se ne odnosi samo na apstraktne demonstracije dokaza koncepta, već i na implementacije u stvarnom svijetu koje mogu varirati od provjera kandidata za razgovore za posao na prepoznavanje lica ili alate za odlučivanje o uvjetnom otpustu koje zapošljavaju službe za provođenje zakona i vlasti.

Tijekom proteklih nekoliko godina, svijest o ovim alatima - i načinu na koji se pristranost može kodirati u njih - dovela je do veće zabrinutosti oko njihove upotrebe. U siječnju je policija u Detroitu pogrešno uhitila čovjeka po imenu Robert Williams nakon što je algoritam pogrešno spojio fotografija na njegovoj vozačkoj dozvoli s mutnom snimkom CCTV-a. Ubrzo nakon toga, IBM, Amazon, i Microsoft svi su najavili da ponovno razmišljaju o korištenju svojih tehnologija za prepoznavanje lica u tom svojstvu.

Prethodno spomenuti deepfakeovi posebno su pobudili mnogo straha, možda zato što tako očito pokazuju kako njihova zlouporaba može biti štetna. Kalifornija prolazi AB-730, zakon osmišljen kako bi se kriminalizirala upotreba deepfakeova za stvaranje lažnog dojma o političarevim riječima ili postupcima, bio je jedan jasan pokušaj reguliranja uporabe A.I. Dosljedna pravila o tome kako najbolje razviti A.I. alati na strani dobra ostaju djelo u napredak.

Ovaj fokus na A.I. etika daje dojam kao da tema po prvi put postaje mainstream. Velik dio zasluga mora ići istraživačima poput Caroline Criado Perez i Safiya Umoja Noble, čiji je neumorni rad na isticanju algoritamske pristranosti i važnosti odgovornosti očito pogodio žicu.

Preporuke urednika

• A.I. obično ništa ne zaboravlja, ali Facebookov novi sustav zaboravlja. Evo zašto
• Facebookov novi A.I. podiže prepoznavanje slike na potpuno novu razinu
• Ovaj A.I. generator memeova savladao je umjetnost neobičnog internetskog humora
• Izvršni direktor Googlea Sundar Pichai upozorava na opasnosti od A.I. i poziva na veću regulaciju
• Gmail blokira 100 milijuna neželjenih poruka dnevno pomoću svoje umjetne inteligencije, kaže Google