Etapele majore ale anului 2020 în inteligența artificială

Zeci de mii de lucrări care implică A.I. sunt publicate în fiecare an, dar va dura ceva timp până când multe dintre ele își vor face clar impactul potențial în lumea reală. Între timp, cei mai buni finanțatori ai A.I. — Alfabetele, Merele, Facebook-urile, Baidus și alți unicorni ai acestei lumi — continuă să-și perfecționeze cea mai interesantă tehnologie în spatele ușilor închise.

Cu alte cuvinte, când vine vorba de inteligența artificială, este imposibil să faci o scurtă trecere în revistă a anului cele mai importante evoluții în modul în care, să zicem, ați putea enumera cele mai ascultate 10 piese Spotify.

Dar A.I. a jucat, fără îndoială, un rol enorm în 2020 în tot felul de moduri. Iată șase dintre principalele dezvoltări și teme emergente observate în inteligența artificială în 2020.

Totul ține de înțelegerea limbii

Într-un an mediu, un instrument de generare de text probabil nu s-ar clasa drept unul dintre cele mai interesante noi I.A. evoluții. Dar 2020 nu a fost un an mediu, iar GPT-3 nu este un instrument mediu de generare de text. Continuarea lui GPT-2, care a fost etichetat cel mai „periculos”, GPT-3 este un algoritm de ultimă oră rețea neuronală autoregresivă de procesare a limbajului natural creat de laboratorul de cercetare OpenAI. Însămânțat cu câteva propoziții, precum începutul unei știri, GPT-3 poate genera impresionant text precis care se potrivește cu stilul și conținutul celor câteva rânduri inițiale - chiar și până la inventare fabricată citate. GPT-3 se mândrește cu 175 de miliarde de parametri uimitori - greutățile conexiunilor care sunt reglate pentru a obține performanță - și costă aproximativ 12 milioane de dolari pentru antrenament.

GPT-3 nu este singurul care este un impresionant I.A. model de limbă apărut în 2020. Deși a fost depășit rapid în ciclul hype de GPT-3, Turing Natural Language Generation (T-NLG) de la Microsoft a făcut furori în februarie 2020. La 17 miliarde de parametri, a fost, la lansare, cel mai mare model de limbă publicat până acum. A Transformatorbazat pe model de limbaj generativ, T-NLG este capabil să genereze cuvintele necesare pentru a completa propoziții neterminate, precum și să genereze răspunsuri directe la întrebări și să rezume documente.

Introdus pentru prima dată de Google în 2017, Transformers – un nou tip de model de deep learning – au contribuit la revoluționarea procesării limbajului natural. A.I. s-a concentrat pe limbaj cel puțin încă de la Alan Turing celebrul test ipotetic al inteligenței mașinii. Dar datorită unora dintre aceste progrese recente, mașinile devin uimitor de bune în înțelegerea limbajului. Acest lucru va avea niște efecte și aplicații profunde pe măsură ce deceniul continuă.

Modelele devin tot mai mari

GPT-3 și T-NLG au reprezentat o altă piatră de hotar, sau cel puțin o tendință semnificativă, în A.I. Deși nu lipsesc startup-urile, mici laboratoarele universitare și persoanele care folosesc I.A. instrumente, prezența unor actori majori pe scenă înseamnă că sunt aruncate niște resurse serioase în jurul. Din ce în ce mai mult, modelele enorme cu costuri uriașe de instruire domină vârful de ultimă oră a I.A. cercetare. Rețele neuronale cu peste un miliard de parametri devin rapid norma.

Cele 175 de miliarde de parametri ai GPT-3 rămân o valoare nebunească, dar modele noi, cum ar fi Meena, Turing-NGL, DistilBERT, și BST 9.4B au depășit toți 1 miliard de parametri. Mai mulți parametri nu înseamnă neapărat o performanță mai bună în fiecare caz. Cu toate acestea, înseamnă că un instrument de generare de text este capabil să modeleze mai precis o gamă largă de funcții. Dacă vom reproduce inteligența artificială asemănătoare creierului, mai mulți parametri sunt obligatorii. Aceasta înseamnă, de asemenea, că jucătorii importanți vor continua să conducă A.I. roost când vine vorba de cele mai mari modele. Se pare că costă 1 USD la 1.000 de parametri pentru a antrena o rețea. Extrapolează asta la un miliard de parametri și, ei bine, faci calculul.

A.I. pentru binele omenirii

Ca A.I. instrumentele avansează, nu doar informaticienii beneficiază de ele. Cercetătorii din alte discipline se îmbină, adesea cu câteva idei inovatoare despre modurile în care poate fi utilizată învățarea automată. Fie că este vorba de A.I. care poate diagnosticați tinitusul în urma scanărilor creierului; căști pentru citirea minții care folosesc învățarea automată pentru a transforma gândurile în cuvinte rostite pentru purtătorii cu deficiențe vocale; AlphaFold de la DeepMind, care poate prezice cu exactitate forma proteinelor pe baza secvenței lor, care poate ajuta la dezvoltarea rapidă a unor noi terapii mai eficiente; sau orice alt număr de demonstrații, este clar că A.I. a deschis câteva noi căi interesante pentru cercetare în 2020.

Robocalipsa nu este aici (încă)

Polarizarea multor aspecte ale vieții în 2020 descurajează ideea de nuanță. Dar devine din ce în ce mai evident că nuanța este exact ceea ce se aplică atunci când vine vorba de preluarea locurilor de muncă de către roboți. Anul acesta s-au înregistrat pierderi enorme de locuri de muncă în întreaga lume. Cu toate acestea, acestea au fost provocate de pandemie și de impactul acesteia, mai degrabă decât de orice atac sinistru în stil Skynet asupra locurilor de muncă umane.

Deși au existat cu siguranță exemple de I.A. și robotica care îndeplinește sarcini umane (vezi Flippy, robotul care învârte burgeri, de exemplu), acestea au fost de obicei pentru a spori abilitățile umane sau pentru a ajuta în domenii în care nu există suficientă forță de muncă consistentă. De fapt, companiile care sunt angajând cei mai mulți oameni chiar acum sunt cei care investesc simultan în tehnologii avansate (a se citi: mari giganți ai tehnologiei).

Acest lucru nu înseamnă că robocalipsa a fost o predicție eronată. Evacuarea clasei de mijloc este o tendință care va continua, deși este una mult mai complexă decât doar apariția câtorva companii de tehnologie care introduc noi instrumente software inteligente. Dacă 2020 a avut un lucru de spus despre A.I. și angajarea, asta înseamnă că lucrurile sunt complicate.

Deepfakes

Nu se poate nega că 2020 a fost un an ciudat pentru estomparea marginilor realității în tot felul de moduri ciudate. La începutul anului, COVID-19 a cufundat o mare parte din lume într-o izolare ca ceva dintr-un film de succes cu tematică contagiune. (Cum au scăpat oamenii de realitatea acestui „nou normal”? De căutând divertisment pe tema pandemiei, bineînțeles.) Anul s-a încheiat apoi cu alegerile din S.U.A. care au prezentat alegerea dvs. dintre două versiuni ale realității, în funcție de afilierea de partid (și de conducere).

A.I. a jucat un rol în acest atac Baudrillardian asupra realității sub forma tehnologiilor deepfake. Deepfake-urile nu sunt o invenție a anului 2020, dar au cunoscut unele evoluții semnificative în acest an. În iulie, cercetătorii de la Centrul pentru Virtualitate Avansată de la Institutul din Massachusetts Tehnologia a creat un videoclip deepfake convingător, cu un buget mare, care îl înfățișează pe președintele Richard Nixon dând o adresă alternativă despre aterizările pe Lună, care a fost scris în cazul în care misiunea Apollo a mers teribil de prost.

Pe lângă deepfake-uri vizuale mai convingătoare, cercetătorii au creat și unele deepfakes audio uimitor de precise. Un exemplu recent? Un Eminem vocal deepfake care lansează o discuție puternică împotriva CEO-ului Facebook, Mark Zuckerberg. Părea convingător de realist – chiar dacă nu corespundea standardelor lirice obișnuite ale lui Em.

Regulamentul A.I.

Instrumentele bazate pe inteligență artificială sunt, ei bine, puternice. Și asta nu se aplică doar demonstrațiilor abstracte de dovadă a conceptului, ci implementărilor din lumea reală care pot varia de la selectarea solicitanților pentru interviurile de angajare la instrumente de recunoaștere facială sau de decizie condiționată utilizate de forțele de ordine și Autoritățile.

În ultimii câțiva ani, conștientizarea acestor instrumente - și a modului în care părtinirea poate fi codificată în ele - a condus la creșterea îngrijorării cu privire la utilizarea lor. În ianuarie, poliția din Detroit a arestat în mod greșit un bărbat pe nume Robert Williams, după ce un algoritm s-a potrivit în mod eronat cu fotografie de pe permisul său de conducere cu imagini CCTV neclare. La scurtă vreme după aceea, IBM, Amazon, și Microsoft toți au anunțat că regândesc utilizarea tehnologiilor lor de recunoaștere facială în această calitate.

Deepfake-urile menționate mai sus au stârnit o mulțime de frică în special, poate pentru că demonstrează atât de evident modul în care utilizarea lor greșită ar putea fi dăunătoare. Trecerea Californiei AB-730, o lege menită să incrimineze utilizarea deepfake-urilor pentru a oferi impresii false despre cuvintele sau acțiunile politicianului, a fost una clară încercarea de a reglementa utilizarea A.I. Reguli consecvente despre cum să se dezvolte cel mai bine I.A. instrumentele de partea binelui rămân o muncă în progres.

Acest accent pe A.I. etica face să simtă că subiectul începe să devină mainstream pentru prima dată. O mare parte din meritul trebuie să revină cercetătorilor precum Caroline Criado Perez și Safiya Umoja Noble, a cărui muncă neobosită de a evidenția prejudecățile algoritmice și importanța responsabilității a lovit în mod clar o coardă.

Recomandările editorilor

• A.I. de obicei nu uită nimic, dar noul sistem Facebook uită. Iata de ce
• Noul Facebook A.I. duce recunoașterea imaginii la un nivel cu totul nou
• Acest A.I. Generatorul de meme a stăpânit arta umorului ciudat pe internet
• CEO-ul Google, Sundar Pichai, avertizează despre pericolele I.A. și solicită mai multă reglementare
• Gmail blochează 100 de milioane de mesaje spam zilnic cu ajutorul inteligenței sale, spune Google