Glavni mejniki leta 2020 na področju umetne inteligence

Na desettisoče dokumentov, ki vključujejo A.I. objavljajo vsako leto, vendar bo trajalo nekaj časa, preden bo veliko od njih razjasnilo njihov potencialni vpliv v resničnem svetu. Medtem so glavni financerji A.I. — Alphabets, Apples, Facebooks, Baidus in drugi samorogi tega sveta — še naprej izpopolnjujejo večino svoje najbolj vznemirljive tehnologije za zaprtimi vrati.

Z drugimi besedami, ko gre za umetno inteligenco, je nemogoče narediti povzetek letnega najpomembnejši dogodki na način, na katerega bi lahko recimo uvrstili 10 najbolj poslušanih skladb Spotify.

Toda A.I. je v letu 2020 nedvomno igralo ogromno vlogo na vse načine. Tukaj je šest glavnih dogodkov in nastajajočih tem, opaženih na področju umetne inteligence v letu 2020.

Vse je odvisno od razumevanja jezika

V povprečnem letu se orodje za ustvarjanje besedila verjetno ne bi uvrstilo med najbolj vznemirljive nove AI. razvoj dogodkov. Toda leto 2020 ni bilo povprečno leto in GPT-3 ni povprečno orodje za ustvarjanje besedila. Nadaljevanje GPT-2, ki je bil označen za najbolj »na svetu«nevarno” algoritem GPT-3 je najsodobnejši avtoregresivna nevronska mreža za obdelavo naravnega jezika ustvaril raziskovalni laboratorij OpenAI. Sestavljen z nekaj stavki, kot je začetek novice, lahko GPT-3 ustvari impresivno natančno besedilo, ki se ujema s slogom in vsebino prvih nekaj vrstic - celo do izmišljenega citati. GPT-3 se ponaša z osupljivimi 175 milijardami parametrov – utežmi povezav, ki so prilagojene za doseganje zmogljivosti – in menda stane okoli 12 milijonov dolarjev za usposabljanje.

GPT-3 ni edini, ki je impresiven AI. jezikovni model, ki je nastal leta 2020. Čeprav ga je v ciklu navdušenja hitro prehitel GPT-3, Microsoftova generacija naravnega jezika Turing (T-NLG) februarja 2020 naredil valove. S 17 milijardami parametrov je bil ob izidu največji jezikovni model doslej. A TransformatorT-NLG, ki temelji na generativnem jezikovnem modelu, lahko ustvari potrebne besede za dokončanje nedokončanih stavkov, pa tudi ustvari neposredne odgovore na vprašanja in povzame dokumente.

Transformerji, ki jih je Google prvič predstavil leta 2017 – nova vrsta modela globokega učenja – so pomagali spremeniti procesiranje naravnega jezika. A.I. je bil osredotočen na jezik vsaj že od Alana Turinga slavni hipotetični test strojne inteligence. Toda zahvaljujoč nekaterim od teh nedavnih napredkov postajajo stroji šele zdaj osupljivo dobri pri razumevanju jezika. To bo imelo nekaj globokih vplivov in aplikacij v nadaljevanju desetletja.

Modeli postajajo večji

GPT-3 in T-NLG sta predstavljala še en mejnik ali vsaj pomemben trend v A.I. Čeprav ne manjka startupov, majhnih univerzitetni laboratoriji in posamezniki, ki uporabljajo AI. orodja, prisotnost glavnih igralcev na prizorišču pomeni, da so vložena resna sredstva okoli. Ogromni modeli z velikimi stroški usposabljanja vedno bolj prevladujejo v vrhu Umetnega I. raziskovanje. Nevronske mreže z več kot milijardo parametrov hitro postajajo norma.

175 milijard parametrov GPT-3 ostaja nora razlika, vendar novi modeli, kot je npr. Meena, Turing-NGL, DistilBERT, in BST 9.4B vsi so presegli 1 milijardo parametrov. Več parametrov ne pomeni nujno boljšega delovanja v vsakem primeru. Vendar to pomeni, da lahko orodje za ustvarjanje besedila natančneje modelira širok nabor funkcij. Če želimo posnemati možganom podobno umetno inteligenco, je potrebnih več parametrov. To tudi pomeni, da bodo glavni igralci še naprej vladali A.I. roost, ko gre za največje modele. Za usposabljanje omrežja menda stane 1 USD na 1000 parametrov. Ekstrapolirajte to na milijardo parametrov in, no, naredili boste matematiko.

A.I. za dobro človeštva

Kot A.I. orodja napredujejo, od njih nimajo koristi le računalničarji. Raziskovalci iz drugih disciplin se pridružijo, pogosto z nekaj inovativnimi zamislimi o načinih uporabe strojnega učenja. Ne glede na to, ali je A.I. ki lahko diagnosticirati tinitus s slikanjem možganov; slušalke za branje misli, ki uporabljajo strojno učenje za pretvorbo misli v izgovorjene besede za uporabnike z motnjami glasu; AlphaFold podjetja DeepMind, ki lahko natančno predvidi oblika proteinov glede na njihovo zaporedje, kar lahko pomaga pri hitrem razvoju novih učinkovitejših terapij; ali katero koli drugo število demonstracij, je jasno, da A.I. leta 2020 odprl nekaj vznemirljivih novih poti za raziskave.

Robokalipse (še) ni tukaj

Polarizacija številnih vidikov življenja v letu 2020 odvrača od zamisli o odtenkih. Vendar postaja vse bolj očitno, da so nianse tisto, kar velja, ko gre za prevzem delovnih mest s strani robotov. Letos je po vsem svetu prišlo do ogromnih izgub delovnih mest. Vendar pa jih je povzročila pandemija in njeni učinki, ne pa kakršen koli zlovešč napad v slogu Skyneta na človeška delovna mesta.

Čeprav so gotovo bili primeri A.I. in robotika, ki opravlja človeške naloge (glej Flippy robot, ki obrača burgerje, na primer), ti so bili običajno namenjeni povečanju človeških sposobnosti ali pomoči na področjih, kjer ni dovolj dosledne delovne sile. Pravzaprav podjetja, ki so trenutno zaposluje največ ljudi so tisti, ki hkrati vlagajo v napredne tehnologije (beri: veliki tehnološki velikani).

To ne pomeni, da je bila robokalipsa napačna napoved. Izpuščanje srednjega razreda je trend, ki se bo nadaljeval, čeprav je veliko bolj zapleten kot le pojav nekaj tehnoloških podjetij, ki uvajajo nova pametna programska orodja. Če je leto 2020 imelo eno besedo o A.I. in zaposlovanje, stvari so zapletene.

Deepfakes

Ni zanikati, da je bilo leto 2020 nenavadno leto za brisanje robov realnosti na najrazličnejše nenavadne načine. Na začetku leta je COVID-19 velik del sveta pahnil v zaprtje kot nekaj iz filmske uspešnice na temo okužbe. (Kako so ljudje ušli realnosti te »nove normalnosti«? Avtor: iščejo zabavo na temo pandemije, seveda.) Leto se je nato končalo z volitvami v ZDA, ki so predstavile vašo izbiro dveh različic resničnosti, odvisno od strankarske (in vodstvene) pripadnosti.

A.I. je igral vlogo pri tem Baudrillardovem napadu na realnost v obliki globoko ponarejenih tehnologij. Deepfakes niso izum leta 2020, vendar so letos doživeli nekaj pomembnih sprememb. Julija so raziskovalci iz Centra za napredno virtualnost na Massachusetts Institute of Tehnologija je sestavila prepričljivo visokoproračunski globoko lažni video, ki prikazuje predsednika Richarda Nixona dajanje nadomestni naslov o pristankih na Luni, ki je bil napisan v primeru, da je šla misija Apollo hudo narobe.

Poleg bolj prepričljivih vizualnih globokih ponaredkov so jih raziskovalci ustvarili tudi nekaj osupljivo natančne zvočne globoke ponaredke. En nedavni primer? An Eminem vokalni deepfake ki sproži burno obtožbo proti izvršnemu direktorju Facebooka Marku Zuckerbergu. Zvenelo je prepričljivo živo - tudi če ni bilo povsem v skladu z Eminimi običajnimi liričnimi standardi.

Ureditev A.I.

Orodja, ki jih poganja AI, so res zmogljiva. In to ne velja samo za abstraktne predstavitve dokazov o konceptu, ampak za uvedbe v resničnem svetu, ki lahko segajo od preverjanje kandidatov za razgovore za službo glede prepoznavanja obraza ali orodij za odločanje o pogojnem izpustu, ki jih uporabljajo organi pregona in oblasti.

V zadnjih nekaj letih je ozaveščenost o teh orodjih - in način, kako je mogoče pristranskost kodirati vanje - povzročila večjo zaskrbljenost glede njihove uporabe. Januarja je policija v Detroitu po pomoti aretirala moškega po imenu Robert Williams, potem ko se je algoritem pomotoma ujemal z fotografija na njegovem vozniškem dovoljenju z zamegljenimi posnetki CCTV. Kmalu zatem IBM, Amazon, in Microsoft vsi so napovedali, da ponovno razmišljajo o uporabi svojih tehnologij za prepoznavanje obrazov v tej vlogi.

Zgoraj omenjeni globoki ponaredki so vzbudili predvsem veliko strahu, morda zato, ker tako očitno kažejo, kako je lahko njihova zloraba škodljiva. Kalifornija mineva AB-730, zakon, namenjen kriminalizaciji uporabe globokih ponaredkov za ustvarjanje lažnih vtisov o politikovih besedah ​​ali dejanjih, je bil jasen poskus ureditve uporabe AI. Dosledna pravila o tem, kako najbolje razviti A.I. orodja na strani dobrega ostajajo delo v napredek.

Ta poudarek na A.I. zaradi etike se zdi, kot da se tema prvič uveljavlja. Velik del zaslug gredo raziskovalcem, kot je Caroline Criado Perez in Safiya Umoja Noble, čigar neumorno delo pri poudarjanju algoritemske pristranskosti in pomena odgovornosti je očitno zadelo struno.

Priporočila urednikov

• A.I. običajno ničesar ne pozabi, novi Facebookov sistem pa. Evo zakaj
• Facebookov novi A.I. dvigne prepoznavanje slik na povsem novo raven
• Ta A.I. generator memov je obvladal umetnost nenavadnega internetnega humorja
• Izvršni direktor Googla Sundar Pichai opozarja na nevarnosti A.I. in poziva k večji regulaciji
• Gmail dnevno blokira 100 milijonov neželenih sporočil s svojim AI, pravi Google