אבני דרך מרכזיות של 2020 בבינה מלאכותית

עשרות אלפי מסמכים שבהם מעורבים א.י. מתפרסמים מדי שנה, אך ייקח זמן עד שרבים מהם יבהירו את ההשפעה הפוטנציאלית שלהם בעולם האמיתי. בינתיים, המממנים המובילים של A.I. - האלפבית, התפוחים, הפייסבוקים, הביידוס וחדי קרן אחרים של העולם הזה - ממשיכים לחדד הרבה מהטכנולוגיה המרגשת ביותר שלהם מאחורי דלתיים סגורות.

במילים אחרות, כשזה מגיע לבינה מלאכותית, אי אפשר לעשות סקירה של השנה ההתפתחויות החשובות ביותר בדרך שבה, נניח, תוכל לרשום את 10 הרצועות שהאזינו בהן ביותר Spotify.

אבל א.י. ללא ספק מילא תפקיד עצום בשנת 2020 בכל מיני דרכים. להלן שישה מהפיתוחים העיקריים והנושאים המתעוררים שנראו בבינה מלאכותית במהלך 2020.

הכל עניין של הבנת שפה

בשנה ממוצעת, כלי ליצירת טקסט כנראה לא ידורג כאחד ה-A.I החדשים והמרגשים ביותר. התפתחויות. אבל 2020 לא הייתה שנה ממוצעת, ו-GPT-3 אינו כלי ממוצע ליצירת טקסט. סרט ההמשך ל-GPT-2, שסומן הכי "בעולםמְסוּכָּןאלגוריתם, GPT-3 הוא חדשני רשת עצבית של עיבוד שפה טבעית אוטורגרסיבית נוצר על ידי מעבדת המחקר OpenAI. עם כמה משפטים, כמו התחלה של סיפור חדשותי, GPT-3 יכול ליצור בצורה מרשימה טקסט מדויק התואם את הסגנון והתוכן של מספר השורות הראשונות - אפילו עד לאיפור מפוברק ציטוטים. GPT-3 מתגאה ב-175 מיליארד פרמטרים מדהימים - משקלם של החיבורים המכוונים על מנת להשיג ביצועים - ועלו לפי הדיווחים כ-12 מיליון דולר לאימון.

GPT-3 לא לבד בהיותו A.I מרשים. מודל השפה נוצר בשנת 2020. למרות שהוא עקף במהירות במחזור ההייפ על ידי GPT-3, דור השפה הטבעית של מיקרוסופט (T-NLG) עשה גלים בפברואר 2020. לפי 17 מיליארד פרמטרים, זה היה, עם שחרורו, מודל השפה הגדול ביותר שפורסם עד כה. א שַׁנַאימודל שפה גנרטיבי מבוסס, T-NLG מסוגל ליצור את המילים הדרושות להשלמת משפטים לא גמורים, כמו גם ליצור תשובות ישירות לשאלות ולסכם מסמכים.

Transformers, שהוצגה לראשונה על ידי גוגל בשנת 2017, - סוג חדש של מודל למידה עמוקה - סייעה לחולל מהפכה בעיבוד השפה הטבעית. א.י. התמקד בשפה לפחות עד לזו של אלן טיורינג מבחן היפותטי מפורסם של אינטליגנציה מכונה. אבל הודות לכמה מההתקדמויות האחרונות הללו, מכונות רק עכשיו מצליחות להדהים בהבנת שפה. יהיו לכך כמה השפעות ויישומים עמוקים ככל שהעשור יימשך.

הדגמים הולכים וגדלים

GPT-3 ו-T-NLG ייצגו אבן דרך נוספת, או לפחות מגמה משמעותית, ב-A.I. אמנם לא חסר סטארטאפים, אבל קטן מעבדות אוניברסיטאות ואנשים המשתמשים ב-A.I. כלים, נוכחותם של שחקנים מרכזיים בזירה פירושה שהושלכו משאבים רציניים סְבִיב. יותר ויותר, דגמים עצומים עם עלויות הכשרה עצומות שולטים בחוד החנית של A.I. מחקר. רשתות עצביות עם למעלה ממיליארד פרמטרים הופכים במהירות לנורמה.

175 מיליארד הפרמטרים של GPT-3 נותרו חריג מטורף, אבל דגמים חדשים כמו מינה, Turing-NGL, DistilBERT, ו BST 9.4B כולם עברו מיליארד פרמטרים. יותר פרמטרים לא בהכרח אומר ביצועים טובים יותר בכל מקרה. עם זאת, זה כן אומר שכלי ליצירת טקסט מסוגל ליצור מודל מדויק יותר של מגוון גדול של פונקציות. אם אנחנו מתכוונים לשכפל בינה מלאכותית דמוית מוח, פרמטרים נוספים הם חובה. זה גם אומר שהשחקנים הגדולים ימשיכו לשלוט ב-A.I. לנוח כשמדובר בדגמים הגדולים ביותר. לפי הדיווחים, זה עולה $1 לכל 1,000 פרמטרים להכשיר רשת. האקסטרה את זה למיליארד פרמטרים ובכן, תעשה את החשבון.

א.י. לטובת המין האנושי

בתור א.י. הכלים מתקדמים, לא רק מדעני המחשב מרוויחים מהם. חוקרים מדיסציפלינות אחרות קופצים על הסיפון, לעתים קרובות עם כמה רעיונות חדשניים לגבי הדרכים שבהן ניתן להשתמש בלמידת מכונה. בין אם זה A.I. זה יכול לאבחן טינטון מסריקות מוח; אוזניות לקריאת מחשבות המשתמשות בלמידה חישובית כדי להפוך מחשבות למילים מדוברות עבור לובשים לקויי קול; AlphaFold של DeepMind, שיכול לחזות במדויק את צורת חלבונים על סמך הרצף שלהם, עשוי לסייע בפיתוח טיפולים חדשים יעילים יותר במהירות; או כל מספר אחר של הפגנות, ברור ש-A.I. פתח כמה אפיקים חדשים ומלהיבים למחקר בשנת 2020.

הרובוקליפסה לא כאן (עדיין)

הקיטוב של היבטים רבים של החיים בשנת 2020 מייאש את רעיון הניואנסים. אבל זה נעשה ברור יותר ויותר שהניואנסים הם בדיוק מה שחל כשמדובר ב השתלטות רובוטים על מקומות עבודה. השנה נרשמה אובדן מקומות עבודה עצום ברחבי העולם. עם זאת, אלה נגרמו על ידי המגיפה והשפעותיה, ולא כל התקפה מרושעת בסגנון Skynet על משרות אנושיות.

אמנם בהחלט היו דוגמאות של A.I. ורובוטיקה המבצעת משימות אנושיות (ראה הפוך את הרובוט המתהפך המבורגר, למשל), אלה היו בדרך כלל כדי להגביר את היכולות האנושיות או לסייע בתחומים שבהם אין מספיק כוח עבודה עקבי. למעשה, החברות שכן להעסיק את מירב האנשים כרגע הם אלה שמשקיעים במקביל בטכנולוגיות מתקדמות (קראו: ענקיות טכנולוגיה גדולות).

זה לא אומר שהרובוקליפסה הייתה תחזית שגויה. ההתפרקות של מעמדות הביניים היא מגמה שתימשך, אם כי היא הרבה יותר מורכבת מאשר רק הופעתן של כמה חברות טכנולוגיה שהציגו כלי תוכנה חכמים חדשים. אם לשנת 2020 היה דבר אחד לומר על A.I. ותעסוקה, זה שהדברים מסובכים.

זיופים עמוקים

אין להכחיש ש-2020 הייתה שנה מוזרה לטשטוש קצוות המציאות בכל מיני דרכים מוזרות. בתחילת השנה, COVID-19 הכניס חלק גדול מהעולם לנעילה כמו משהו מתוך סרט שובר קופות בנושא הדבקה. (איך אנשים נמלטו מהמציאות של ה"נורמלי החדש" הזה? על ידי מחפש בידור בנושא מגיפה, כמובן.) השנה הסתיימה אז בבחירות בארה"ב שהציגו את בחירתך בין שתי גרסאות של המציאות, בהתאם לשיוך המפלגה (והמנהיגות).

א.י. לקח חלק בהתקפה של בודריאר על המציאות בצורה של טכנולוגיות זיוף עמוק. Deepfakes הם לא המצאה של 2020, אבל הם ראו כמה התפתחויות משמעותיות השנה. ביולי, חוקרים מהמרכז לווירטואליות מתקדמת במכון מסצ'וסטס של הטכנולוגיה הרכיבה סרטון דיפזיוף בעל תקציב גבוה במיוחד המתאר את הנשיא ריצ'רד ניקסון מַתָן כתובת חלופית על נחיתות הירח, שנכתב במקרה שמשימת אפולו השתבשה מאוד.

יחד עם זיופים חזותיים עמוקים יותר משכנעים, חוקרים יצרו גם כמה זיופי שמע מדויקים להפליא. דוגמה אחת מהתקופה האחרונה? א Deepfake ווקאלי של אמינם זה משיק דיס שלפוחית ​​נגד מנכ"ל פייסבוק מארק צוקרברג. זה נשמע מציאותי בצורה משכנעת - גם אם זה לא לגמרי עומד בסטנדרטים הליריים הרגילים של Em.

תקנה של א.י.

כלים המונעים על ידי A.I הם, ובכן, חזקים. וזה לא חל רק על הדגמות מופשטות של הוכחת מושג, אלא על פריסות בעולם האמיתי שיכולות לנוע בין סינון מועמדים לראיונות עבודה לכלי זיהוי פנים או שחרור על תנאי המופעלים על ידי רשויות אכיפת החוק רָשׁוּיוֹת.

במהלך השנים האחרונות, המודעות לכלים הללו - והדרך שבה ניתן לקודד הטיה בהם - הובילה להעלאת דאגה רבה יותר לגבי השימוש בהם. בינואר, המשטרה בדטרויט עצרה בטעות אדם בשם רוברט וויליאמס לאחר שאלגוריתם תואם בטעות את תמונה ברישיון הנהיגה שלו עם צילומי טלוויזיה במעגל סגור מטושטשים. זמןקצר לאחר מכן, IBM, אֲמָזוֹנָה, ו מיקרוסופט כולם הודיעו שהם חושבים מחדש על השימוש בטכנולוגיות זיהוי הפנים שלהם בתפקיד זה.

הזיופים העמוקים שהוזכרו לעיל עוררו שפע של פחד במיוחד, אולי בגלל שהם כל כך מדגימים איך השימוש לרעה שלהם יכול להזיק. פטירתה של קליפורניה AB-730, חוק שנועד להפליל את השימוש בזיופים עמוקים כדי ליצור רושם שווא על דבריו או מעשיו של פוליטיקאי, היה חד משמעי ניסיון להסדיר את השימוש ב-A.I. כללים עקביים כיצד לפתח את A.I. כלים בצד הטוב נשארים עבודה התקדמות.

התמקדות זו ב-A.I. האתיקה גורמת לתחושה שהנושא מתחיל להיות מיינסטרים בפעם הראשונה. חלק גדול מהקרדיט חייב להגיע לחוקרים כמו קרוליין קריאדו פרס ו ספיה אומוג'ה נובל, שעבודתו הבלתי נלאית להדגשת הטיה אלגוריתמית ואת חשיבות האחריות תפסה בבירור.

המלצות עורכים

• א.י. בדרך כלל לא שוכח כלום, אבל המערכת החדשה של פייסבוק כן. הנה למה
• ה-A.I החדש של פייסבוק לוקח את זיהוי התמונה לרמה חדשה לגמרי
• A.I. מחולל הממים שולט באמנות ההומור האינטרנטי המוזר
• מנכ"ל גוגל, סונדאר פיצ'אי, מזהיר מפני הסכנות של A.I. וקורא ליותר רגולציה
• Gmail חוסם 100 מיליון הודעות ספאם מדי יום עם ה-A.I שלו, אומרת גוגל