2020. gada galvenie pagrieziena punkti mākslīgajā intelektā

Desmitiem tūkstošu dokumentu, kas saistīti ar A.I. tiek publicēti katru gadu, taču paies zināms laiks, līdz daudzi no tiem skaidri parādīs savu iespējamo ietekmi reālajā pasaulē. Tikmēr lielākie finansētāji A.I. — Alfabēti, Āboli, Facebook, Baidus un citi šīs pasaules vienradži — turpina pilnveidot savu aizraujošāko tehnoloģiju aiz slēgtām durvīm.

Citiem vārdiem sakot, runājot par mākslīgo intelektu, nav iespējams apkopot gada rezultātus. svarīgākie notikumi tādā veidā, ka, teiksim, jūs varētu uzskaitīt 10 visvairāk klausītās dziesmas Spotify.

Bet A.I. neapšaubāmi, ir bijusi milzīga loma 2020. gadā visos veidos. Šeit ir sešas galvenās mākslīgā intelekta attīstības tendences un jaunās tēmas 2020. gadā.

Tas viss ir saistīts ar valodas izpratni

Vidējā gadā teksta ģenerēšanas rīks, iespējams, nebūtu viens no aizraujošākajiem jaunajiem A.I. attīstību. Taču 2020. gads nav bijis vidējs gads, un GPT-3 nav vidējais teksta ģenerēšanas rīks. GPT-2 turpinājums, kas tika atzīts par pasaulē visvairākbīstami” algoritmu, GPT-3 ir vismodernākais autoregresīvs dabiskās valodas apstrādes neironu tīkls izveidojusi pētniecības laboratorija OpenAI. Ar dažiem teikumiem, piemēram, ziņu stāsta sākumu, GPT-3 var radīt iespaidīgus rezultātus precīzs teksts, kas atbilst dažu sākotnējo rindiņu stilam un saturam — pat līdz izdomātam citāti. GPT-3 lepojas ar pārsteidzošiem 175 miljardiem parametru — to savienojumu svariem, kas tiek pielāgoti veiktspējas sasniegšanai, un tiek ziņots, ka apmācības izmaksas ir aptuveni 12 miljoni USD.

GPT-3 nav vienīgais, kas ir iespaidīgs A.I. valodas modelis radās 2020. gadā. Lai gan ažiotāžu ciklā to ātri apsteidza GPT-3, Microsoft Tjūringa dabiskās valodas paaudze (T-NLG) radīja viļņus 2020. gada februārī. Pēc izlaišanas tas bija 17 miljardu parametru lielākais valodas modelis, kas līdz šim ir publicēts. A Transformatorsuz ģeneratīvās valodas modeli balstītā T-NLG spēj ģenerēt nepieciešamos vārdus nepabeigtu teikumu pabeigšanai, kā arī ģenerēt tiešas atbildes uz jautājumiem un apkopot dokumentus.

Google pirmo reizi ieviesa 2017. gadā. Transformatori — jauna veida dziļās mācīšanās modelis — ir palīdzējuši mainīt dabiskās valodas apstrādi. A.I. ir pievērsies valodai vismaz tik tālu kā Alans Tjūrings slavenais hipotētiskais mašīnu intelekta tests. Taču, pateicoties dažiem no šiem nesenajiem sasniegumiem, mašīnas tikai tagad apbrīnojami labi saprot valodu. Desmitgadei turpinoties, tam būs liela ietekme un pielietojums.

Modeļi kļūst arvien lielāki

GPT-3 un T-NLG pārstāvēja vēl vienu pagrieziena punktu vai vismaz nozīmīgu tendenci A.I. Lai gan jaunuzņēmumu netrūkst, mazu universitātes laboratorijas un personas, kas izmanto A.I. rīki, galveno spēlētāju klātbūtne uz skatuves nozīmē, ka tiek izmesti nopietni resursi apkārt. Arvien vairāk milzīgi modeļi ar milzīgām apmācības izmaksām dominē A.I. līderi. pētījumiem. Neironu tīkli ar vairāk nekā miljards parametriem strauji kļūst par normu.

GPT-3 175 miljardi parametru joprojām ir traks nobīde, taču jauni modeļi, piemēram, Mīna, Tjūringa-NGL, DistilBERTS, un BST 9.4B visi ir pārsnieguši 1 miljardu parametru. Vairāk parametru ne vienmēr nozīmē labāku veiktspēju. Tomēr tas nozīmē, ka teksta ģenerēšanas rīks spēj precīzāk modelēt lielu funkciju klāstu. Ja mēs replicējam smadzenēm līdzīgu mākslīgo intelektu, ir nepieciešami vairāk parametru. Tas arī nozīmē, ka galvenie spēlētāji turpinās pārvaldīt A.I. ja runa ir par lielākajiem modeļiem. Tiek ziņots, ka tīkla apmācība maksā 1 USD par 1000 parametriem. Ekstrapolējiet to līdz miljardam parametru, un jūs veicat aprēķinu.

A.I. cilvēces labā

Kā norāda A.I. rīki attīstās, no tiem gūst labumu ne tikai datorzinātnieki. Pētnieki no citām disciplīnām iesaistās, bieži vien ar dažām novatoriskām idejām par mašīnmācības izmantošanas veidiem. Neatkarīgi no tā, vai tas ir A.I. ka var diagnosticēt troksni ausīs pēc smadzeņu skenēšanas; domu lasīšanas austiņas, kas izmanto mašīnmācīšanos, lai domas pārvērstu runātos vārdos personām ar balss traucējumiem; DeepMind's AlphaFold, kas var precīzi paredzēt proteīnu forma, pamatojoties uz to secību, kas potenciāli palīdz ātri izstrādāt jaunas efektīvākas terapijas; vai jebkuru citu demonstrāciju skaitu, ir skaidrs, ka A.I. 2020. gadā pavēra dažas aizraujošas jaunas iespējas pētniecībai.

Robokalipse vēl nav klāt

Daudzu dzīves aspektu polarizācija 2020. gadā attur no domas par niansēm. Taču kļūst arvien skaidrāks, ka nianses ir tieši tas, kas attiecas uz darba vietu pārņemšana, ko veic roboti. Šogad visā pasaulē tika zaudētas milzīgas darbavietas. Tomēr tos izraisīja pandēmija un tās sekas, nevis kāds draudīgs Skynet stila uzbrukums cilvēku darbam.

Lai gan noteikti ir bijuši piemēri, ka A.I. un robotika, kas veic cilvēka uzdevumus (sk Piemēram, apgrieziet burgeru apgriešanas robotu), tie parasti ir bijuši, lai palielinātu cilvēka spējas vai palīdzētu jomās, kurās nav pietiekami daudz konsekventa darbaspēka. Patiesībā uzņēmumi, kas ir šobrīd pieņem darbā visvairāk cilvēku ir tie, kas vienlaikus iegulda progresīvās tehnoloģijās (lasi: lielie tehnoloģiju giganti).

Tas nenozīmē, ka robokalipse bija kļūdaina prognoze. Vidusšķiru izzušana ir tendence, kas turpināsies, lai gan tā ir daudz sarežģītāka nekā tikai dažu tehnoloģiju uzņēmumu parādīšanās, kas ievieš jaunus viedos programmatūras rīkus. Ja 2020. gadā ir kaut kas sakāms par A.I. un nodarbinātība, tas ir tas, ka lietas ir sarežģītas.

Dziļi viltojumi

Nevar noliegt, ka 2020. gads ir bijis dīvains gads, lai visādos dīvainos veidos izpludinātu realitātes malas. Gada sākumā COVID-19 iedzina lielu daļu pasaules, piemēram, kaut ko no infekcijas tematikas grāvēja filmas. (Kā cilvēki izbēga no šī “jaunā normālā” realitātes? Autors meklē pandēmijas tēmu izklaidi, protams.) Gads beidzās ar ASV vēlēšanām, kas prezentēja jūsu izvēli par divām realitātes versijām atkarībā no partijas (un vadības) piederības.

A.I. ir piedalījusies šajā bodrijārdiskajā uzbrukumā realitātei dziļo viltojumu tehnoloģiju veidā. Deepfakes nav 2020. gada izgudrojums, taču šogad tie ir piedzīvojuši ievērojamu attīstību. Jūlijā pētnieki no Masačūsetsas institūta Uzlabotās virtualitātes centra Tehnoloģija izveidoja pārliecinoši liela budžeta dziļo viltojumu video, kurā attēlots prezidents Ričards Niksons dodot alternatīva adrese par Mēness nolaišanos, kas tika rakstīts gadījumam, ja Apollo misija noietu šausmīgi nepareizi.

Kopā ar pārliecinošākiem vizuāliem dziļiem viltojumiem pētnieki ir izveidojuši arī dažus pārsteidzoši precīzi audio dziļi viltojumi. Viens nesens piemērs? An Eminema vokāls deepfake kas uzsāk pūšļus pret Facebook izpilddirektoru Marku Cukerbergu. Tas izklausījās pārliecinoši reālistiski — pat ja tas neatbilda Ema parastajiem liriskiem standartiem.

Regula par A.I.

Ar mākslīgo intelektu darbināmi rīki, labi, ir spēcīgi. Un tas neattiecas tikai uz abstraktiem koncepcijas pierādījumiem, bet gan uz reālu izvietošanu, kas var būt no darba interviju pretendentu skrīnings, lai izmantotu sejas atpazīšanas vai nosacīta pirmstermiņa atbrīvošanas lēmuma rīkus, ko izmanto tiesībaizsardzības iestādes un iestādes.

Dažu pēdējo gadu laikā izpratne par šiem rīkiem un veids, kā tajos var tikt iekodēta neobjektivitāte, ir radījusi lielākas bažas par to izmantošanu. Janvārī policija Detroitā nepareizi arestēja vīrieti vārdā Roberts Viljamss, jo algoritms kļūdaini sakrita fotogrāfija uz viņa vadītāja apliecības ar izplūdušiem videonovērošanas kamerām. Neilgi pēc tam, IBM, Amazon, un Microsoft visi paziņoja, ka pārdomā savu sejas atpazīšanas tehnoloģiju izmantošanu šajā jomā.

Iepriekš minētie viltotie viltojumi ir īpaši radījuši daudz baiļu, iespējams, tāpēc, ka tie tik acīmredzami parāda, kā to ļaunprātīga izmantošana var būt kaitīga. Kalifornijas aiziešana AB-730Likums, kas izstrādāts, lai kriminalizētu viltojumu izmantošanu, lai radītu nepatiesus iespaidus par politiķa vārdiem vai darbībām, bija viens no nepārprotamiem mēģinājums regulēt A.I. Konsekventi noteikumi par to, kā vislabāk attīstīt A.I. instrumenti labā pusē paliek darbs progresu.

Šī uzmanība tiek pievērsta A.I. ētika rada sajūtu, ka šī tēma pirmo reizi sāk kļūt par galveno. Liela daļa nopelnu jāpiešķir tādiem pētniekiem kā Karolīna Kriado Peresa un Safiya Umoja Noble, kura nenogurstošais darbs, lai izceltu algoritmisko neobjektivitāti un atbildības nozīmi, ir nepārprotami aizkustinājis.

Redaktoru ieteikumi

• A.I. parasti neko neaizmirst, bet Facebook jaunā sistēma aizmirst. Lūk, kāpēc
• Facebook jaunais A.I. paceļ attēlu atpazīšanu pilnīgi jaunā līmenī
• Šis A.I. mēmu ģenerators ir apguvis dīvainā interneta humora mākslu
• Google izpilddirektors Sundars Pichai brīdina par A.I. un aicina ieviest lielāku regulējumu
• Gmail, izmantojot savu A.I., katru dienu bloķē 100 miljonus surogātpasta ziņojumu, norāda Google