A 2020-as évek főbb mérföldkövei a mesterséges intelligenciában

Több tízezer irat, amelyekben A.I. minden évben megjelennek, de eltart egy ideig, amíg sok közülük egyértelművé teszi potenciális valós hatását. Eközben az A.I. legfőbb finanszírozói – az ábécék, az almák, a Facebookok, a Baidus és a világ más egyszarvúi – továbbra is zárt ajtók mögött csiszolják legizgalmasabb technológiájuk nagy részét.

Más szóval, ha a mesterséges intelligenciáról van szó, lehetetlen összefoglalni az év a legfontosabb fejlemények, mondjuk a 10 leghallgatottabb szám felsorolására Spotify.

De A.I. kétségtelenül óriási szerepet játszott 2020-ban mindenféle módon. Íme a mesterséges intelligencia terén 2020-ban látható hat fő fejlesztés és feltörekvő téma.

Minden a nyelvértésen múlik

Egy átlagos évben egy szöveggeneráló eszköz valószínűleg nem lenne az egyik legizgalmasabb új A.I. fejlesztéseket. De 2020 nem volt egy átlagos év, és a GPT-3 nem egy átlagos szöveggeneráló eszköz. A GPT-2 folytatása, amelyet a világ legjobbjának tituláltakveszélyes” algoritmus, a GPT-3 egy élvonalbeli autoregresszív természetes nyelvet feldolgozó neurális hálózat az OpenAI kutatólaboratórium készítette. Néhány mondattal beoltva, mint egy hír kezdete, a GPT-3 lenyűgözően képes generálni pontos szöveg, amely illeszkedik az első néhány sor stílusához és tartalmához – még a kitalált kitalálásig is idézetek. A GPT-3 elképesztő 175 milliárd paraméterrel büszkélkedhet – a teljesítmény elérése érdekében hangolt kapcsolatok súlyával –, és állítólag körülbelül 12 millió dollárba kerül a betanítás.

A GPT-3 nincs egyedül abban, hogy lenyűgöző A.I. 2020-ban született meg a nyelvi modell. Míg a hírverésben gyorsan megelőzte a GPT-3, a Microsoft Turing Natural Language Generation (T-NLG) hullámokat vert 2020 februárjában. 17 milliárd paraméterével a kiadáskor ez volt az eddig publikált legnagyobb nyelvi modell. A TranszformátorA generatív nyelvi modellen alapuló T-NLG képes generálni a szükséges szavakat a befejezetlen mondatok kiegészítéséhez, valamint közvetlen válaszokat generál a kérdésekre és összefoglaló dokumentumokat.

A Google által először 2017-ben bemutatott Transformers – a mély tanulási modell új típusa – hozzájárult a természetes nyelvi feldolgozás forradalmasításához. A.I. legalább annyira a nyelvre összpontosított, mint Alan Turingé a gépi intelligencia híres hipotetikus tesztje. De a közelmúltbeli fejlesztések némelyikének köszönhetően a gépek csak most kezdenek elképesztően jól megérteni a nyelvet. Ennek mélyreható hatásai és alkalmazásai lesznek, ahogy az évtized folytatódik.

A modellek egyre nagyobbak

A GPT-3 és a T-NLG újabb mérföldkövet, vagy legalábbis jelentős trendet jelentett az A.I. Bár induló vállalkozásokban nincs hiány, kicsiben egyetemi laboratóriumok és az A.I. eszközök, a jelentős szereplők jelenléte a helyszínen azt jelenti, hogy komoly erőforrásokat dobnak ki körül. Az A.I. élvonalát egyre inkább hatalmas modellek uralják hatalmas képzési költségekkel. kutatás. Neurális hálózatok több mint egymilliárd paraméterrel gyorsan normává válnak.

A GPT-3 175 milliárdos paramétere továbbra is őrült kiugró érték, de az új modellek, mint pl Meena, Turing-NGL, DistilBERT, és BST 9.4B mindegyik meghaladta az 1 milliárd paramétert. A több paraméter nem feltétlenül jelent minden esetben jobb teljesítményt. Ez azonban azt jelenti, hogy egy szöveggeneráló eszköz számos funkciót képes pontosabban modellezni. Ha agyszerű mesterséges intelligenciát akarunk lemásolni, több paraméterre van szükség. Ez azt is jelenti, hogy a főbb szereplők továbbra is uralják az A.I. ha a legnagyobb modellekről van szó. Állítólag 1 dollárba kerül 1000 paraméterenként egy hálózat betanítása. Extrapolálja ezt egymilliárd paraméterre, és jól számolja.

A.I. az emberiség javára

Ahogy A.I. az eszközök fejlődnek, nem csak az informatikusok profitálnak belőlük. Más tudományágak kutatói is beszállnak a pályára, gyakran néhány innovatív ötlettel a gépi tanulás felhasználási módjairól. Legyen szó akár A.I. hogy lehet diagnosztizálja a fülzúgást az agyvizsgálatok alapján; gondolatolvasó fejhallgatók, amelyek gépi tanulást használnak a gondolatok kimondott szóvá alakítására hangsérült viselők számára; A DeepMind AlphaFoldja, amely pontosan meg tudja jósolni a A fehérjék alakja szekvenciájuk alapján, ami potenciálisan segít új, hatékonyabb terápiák gyors kifejlesztésében; vagy bármilyen más tüntetést, nyilvánvaló, hogy A.I. izgalmas új utakat nyitott meg a kutatás számára 2020-ban.

A robokalipszis (még) nincs itt

Az élet számos területének polarizálódása 2020-ban elriasztja az árnyalatok gondolatát. De egyre nyilvánvalóbbá válik, hogy az árnyalat pontosan az, ami érvényes, amikor a a munkahelyek robotok általi átvétele. Ebben az évben óriási munkahelyek szűntek meg világszerte. Ezeket azonban a világjárvány és annak hatásai okozták, nem pedig az emberi munkák elleni baljós, Skynet-szerű támadás.

Bár biztosan volt már példa arra, hogy A.I. és emberi feladatokat végrehajtó robotika (lásd Fordítsa meg például a hamburgerforgató robotot), ezek jellemzően az emberi képességek bővítésére szolgáltak, vagy olyan területeken nyújtottak segítséget, ahol nincs elegendő állandó munkaerő. Valójában azok a cégek, amelyek jelenleg a legtöbb embert alkalmazza azok, amelyek egyszerre fektetnek be a fejlett technológiákba (értsd: nagy technológiai óriások).

Ez nem jelenti azt, hogy a robokalipszis téves jóslat volt. A középosztály kiürülése egy olyan tendencia, amely folytatódni fog, bár ez sokkal összetettebb, mint néhány technológiai vállalat megjelenése, amelyek új intelligens szoftvereszközöket vezetnek be. Ha 2020-nak volt egy mondanivalója az A.I-ről és a foglalkoztatás, a dolgok bonyolultak.

Deep hamisítványok

Tagadhatatlan, hogy 2020 furcsa év volt a valóság széleinek mindenféle furcsa módon történő összemosására. Az év elején a COVID-19 a világ nagy részét olyan zárlatba sodorta, mint valami fertőzés témájú kasszasiker film. (Hogyan kerülték el az emberek ennek az „új normálisnak” a valóságát? Által világjárvány témájú szórakoztatást keresnektermészetesen.) Az év azután azzal zárult, hogy az Egyesült Államokban a választások a valóság két változatát választották, párt- (és vezetői) hovatartozástól függően.

A.I. szerepet játszott ebben a Baudrillard-féle valóság elleni támadásban, mélyhamisítási technológiák formájában. A Deepfake nem 2020 találmánya, de ebben az évben jelentős fejlesztések történtek. Júliusban a Massachusetts Institute of Advanced Virtualitás Központjának kutatói A Technology egy lenyűgözően nagy költségvetésű mélyhamisított videót állított össze, amely Richard Nixon elnököt ábrázolja adva egy alternatív megszólítás a holdraszállásról, amely arra az esetre íródott, ha az Apollo-küldetés szörnyen rosszul sül el.

A meggyőzőbb vizuális mélyhamisítások mellett a kutatók néhányat is készítettek elképesztően pontos audio mélyhamisítások. Egy friss példa? An Eminem vokális mélyhamisítás amely felháborító vitát indít a Facebook vezérigazgatója, Mark Zuckerberg ellen. Meggyőzően élethűen hangzott – még akkor is, ha nem egészen felelt meg Em szokásos lírai színvonalának.

Az A.I.

Az A.I.-vel hajtott szerszámok igen erősek. És ez nem csak az elvont elméleti bizonyítási bemutatókra vonatkozik, hanem a valós telepítésekre, amelyek állásinterjúra jelentkezők szűrése a bűnüldöző szervek által alkalmazott arcfelismerő vagy feltételes szabadlábra helyezési döntéshozó eszközökhöz és hatóság.

Az elmúlt néhány évben ezeknek az eszközöknek a tudatosítása – és az elfogultság kódolásának módja – egyre nagyobb aggodalomra ad okot a használatukkal kapcsolatban. Januárban a detroiti rendőrség tévesen letartóztatott egy Robert Williams nevű férfit, miután egy algoritmus tévesen megegyezett a fénykép a jogosítványán, homályos CCTV felvételekkel. Nem sokkal ezután IBM, amazon, és Microsoft mindannyian bejelentették, hogy újragondolják arcfelismerő technológiájuk használatát ebben a minőségben.

A fent említett mélyhamisítások különösen sok félelmet keltettek, talán azért, mert olyan nyilvánvalóan demonstrálják, hogy visszaélésük mennyire káros lehet. Kalifornia elmúlása AB-730, egy törvény, amelynek célja, hogy kriminalizálja a mélyhamisítások használatát, hogy hamis benyomást keltsenek a politikus szavairól vagy tetteiről, egyértelmű volt. próbálja szabályozni az A.I. használatát. Következetes szabályok az A.I. legjobb fejlesztésére vonatkozóan. a jó oldalán lévő eszközök munka maradnak előrehalad.

Ez a hangsúly az A.I. az etika olyan érzést kelt, mintha a téma most kezdene először a mainstreambe kerülni. Az elismerés nagy része olyan kutatókat illet, mint Caroline Criado Perez és Safiya Umoja Noble, amelynek fáradhatatlan munkája az algoritmikus elfogultság és az elszámoltathatóság fontosságának kiemelése érdekében egyértelműen megütötte a fejét.

Szerkesztői ajánlások

• A.I. általában nem felejt el semmit, de a Facebook új rendszere igen. Íme, miért
• A Facebook új A.I. teljesen új szintre emeli a képfelismerést
• Ez az A.I. A mémgenerátor elsajátította a furcsa internetes humor művészetét
• Sundar Pichai, a Google vezérigazgatója az A.I. veszélyeire figyelmeztet. és további szabályozást kér
• A Gmail napi 100 millió spam üzenetet blokkol az A.I. segítségével – mondja a Google