เหตุการณ์สำคัญด้านปัญญาประดิษฐ์ในปี 2020

เอกสารนับหมื่นที่เกี่ยวข้องกับ A.I. มีการเผยแพร่ในแต่ละปี แต่จะต้องใช้เวลาระยะหนึ่งก่อนที่หลายรายการจะชี้แจงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นในโลกแห่งความเป็นจริงให้ชัดเจน ในขณะเดียวกันผู้ให้ทุนชั้นนำของ A.I. — ตัวอักษร, แอปเปิล, Facebook, Baidus และยูนิคอร์นอื่นๆ ในโลกนี้ — ยังคงฝึกฝนเทคโนโลยีที่น่าตื่นเต้นที่สุดของพวกเขาอย่างต่อเนื่องหลังประตูปิด

กล่าวอีกนัยหนึ่ง เมื่อพูดถึงปัญญาประดิษฐ์ เป็นไปไม่ได้เลยที่จะสรุปข้อมูลประจำปี การพัฒนาที่สำคัญที่สุดในลักษณะที่คุณอาจแสดงรายการเพลงที่มีคนฟังมากที่สุด 10 อันดับ สปอทิฟาย.

แต่เอไอ ไม่ต้องสงสัยเลยว่ามีบทบาทอย่างมากในปี 2020 ในทุกด้าน ต่อไปนี้เป็นการพัฒนาหลัก 6 ประการและประเด็นสำคัญที่เกิดขึ้นใหม่ที่พบในปัญญาประดิษฐ์ในปี 2020

มันคือทั้งหมดที่เกี่ยวกับความเข้าใจภาษา

ในแต่ละปีโดยเฉลี่ย เครื่องมือสร้างข้อความอาจจะไม่จัดอันดับให้เป็นหนึ่งใน A.I ใหม่ที่น่าตื่นเต้นที่สุด การพัฒนา แต่ปี 2020 ไม่ใช่ปีเฉลี่ย และ GPT-3 ไม่ใช่เครื่องมือสร้างข้อความโดยเฉลี่ย ภาคต่อของ GPT-2 ที่ได้รับการขนานนามว่า "มากที่สุดในโลก"อันตราย” อัลกอริธึม GPT-3 เป็นสิ่งที่ล้ำสมัย โครงข่ายประสาทเทียมที่ประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบ autoregressive สร้างโดยห้องปฏิบัติการวิจัย OpenAI ด้วยประโยคไม่กี่ประโยค เช่น จุดเริ่มต้นของข่าว GPT-3 ก็สามารถสร้างได้อย่างน่าประทับใจ ข้อความที่ถูกต้องตรงกับสไตล์และเนื้อหาของสองสามบรรทัดแรก แม้กระทั่งการปรุงแต่งก็ตาม คำพูด GPT-3 มีพารามิเตอร์ที่น่าอัศจรรย์ถึง 175 พันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งเป็นน้ำหนักของการเชื่อมต่อที่ได้รับการปรับแต่งเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพ และมีรายงานว่ามีค่าใช้จ่ายประมาณ 12 ล้านดอลลาร์ในการฝึกอบรม

GPT-3 ไม่ใช่คนเดียวที่เป็น A.I ที่น่าประทับใจ โมเดลภาษาเกิดขึ้นในปี 2020 ในขณะที่ GPT-3 แซงหน้าอย่างรวดเร็วในวงจรการโฆษณาเกินจริง แต่ Turing Natural Language Generation (T-NLG) ของ Microsoft สร้างกระแสในเดือนกุมภาพันธ์ 2020. ด้วยพารามิเตอร์ 17 พันล้านพารามิเตอร์ ถือเป็นโมเดลภาษาที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยมีการเผยแพร่ ก หม้อแปลงไฟฟ้า- แบบจำลองภาษากำเนิด T-NLG สามารถสร้างคำที่จำเป็นในการเติมประโยคที่ยังไม่เสร็จให้สมบูรณ์ รวมถึงสร้างคำตอบโดยตรงสำหรับคำถามและสรุปเอกสาร

เปิดตัวครั้งแรกโดย Google ในปี 2560 Transformers ซึ่งเป็นโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกรูปแบบใหม่ ได้ช่วยปฏิวัติการประมวลผลภาษาธรรมชาติ AI. มุ่งเน้นไปที่ภาษาอย่างน้อยก็ย้อนกลับไปเท่ากับของอลัน ทัวริง การทดสอบสมมุติฐานอันโด่งดังของความฉลาดของเครื่องจักร. แต่ด้วยความก้าวหน้าล่าสุดบางประการ ทำให้เครื่องจักรสามารถเข้าใจภาษาได้ดีอย่างน่าประหลาดใจ สิ่งนี้จะมีผลกระทบและการใช้งานอย่างลึกซึ้งในขณะที่ทศวรรษยังคงดำเนินต่อไป

โมเดลเริ่มใหญ่ขึ้น

GPT-3 และ T-NLG แสดงถึงอีกเหตุการณ์สำคัญ หรืออย่างน้อยก็มีแนวโน้มที่สำคัญใน A.I. แม้ว่าสตาร์ทอัพจะมีไม่น้อย แต่ก็มีสตาร์ทอัพรายเล็กๆ ห้องปฏิบัติการของมหาวิทยาลัย และบุคคลที่ใช้ A.I. เครื่องมือ การปรากฏตัวของผู้เล่นหลักในที่เกิดเหตุหมายความว่ามีการใช้ทรัพยากรร้ายแรงบางอย่าง รอบๆ. โมเดลขนาดมหึมาที่มีต้นทุนการฝึกอบรมมหาศาลกำลังครอบงำเทคโนโลยี A.I. วิจัย. โครงข่ายประสาทเทียม ด้วยพารามิเตอร์มากกว่าพันล้านพารามิเตอร์กำลังกลายเป็นบรรทัดฐานอย่างรวดเร็ว

พารามิเตอร์ 175 พันล้านของ GPT-3 ยังคงเป็นค่าผิดปกติอย่างบ้าคลั่ง แต่มีรุ่นใหม่เช่น มีนา, ทัวริง-NGL, ดิสทิลเบิร์ต, และ บีเอสที 9.4บี มีมากกว่า 1 พันล้านพารามิเตอร์ทั้งหมด พารามิเตอร์ที่มากขึ้นไม่ได้หมายความว่าประสิทธิภาพดีขึ้นในทุกกรณีเสมอไป อย่างไรก็ตาม นั่นหมายความว่าเครื่องมือสร้างข้อความสามารถสร้างแบบจำลองฟังก์ชันต่างๆ ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น หากเราจะจำลองปัญญาประดิษฐ์ที่เหมือนสมอง จำเป็นต้องมีพารามิเตอร์เพิ่มเติม นี่ก็หมายความว่าผู้เล่นหลัก ๆ จะยังคงครอง A.I. โดดเด่นเมื่อพูดถึงรุ่นที่ใหญ่ที่สุด มีรายงานว่ามีค่าใช้จ่าย 1 ดอลลาร์ต่อ 1,000 พารามิเตอร์ในการฝึกอบรมเครือข่าย คาดการณ์ค่านั้นเป็นค่าพารามิเตอร์นับพันล้าน แล้วคุณก็ลองคำนวณดู

AI. เพื่อประโยชน์ของมนุษยชาติ

ในฐานะเอไอ เครื่องมือก้าวหน้า ไม่ใช่แค่นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์เท่านั้นที่ได้รับประโยชน์จากเครื่องมือเหล่านี้ นักวิจัยจากสาขาวิชาอื่นๆ มักจะมีความคิดสร้างสรรค์เกี่ยวกับวิธีการใช้แมชชีนเลิร์นนิง ไม่ว่าจะเป็น A.I. ที่สามารถ วินิจฉัยหูอื้อจากการสแกนสมอง; ชุดหูฟังอ่านใจที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเปลี่ยนความคิดให้เป็นคำพูด สำหรับผู้สวมใส่ที่มีความบกพร่องทางเสียง; AlphaFold ของ DeepMind ซึ่งสามารถทำนายได้อย่างแม่นยำ รูปร่างของโปรตีนตามลำดับซึ่งอาจช่วยพัฒนาวิธีการรักษาใหม่ๆ ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นได้อย่างรวดเร็ว หรือการสาธิตอื่นๆ แสดงให้เห็นชัดเจนว่า A.I. ได้เปิดช่องทางใหม่ที่น่าตื่นเต้นสำหรับการวิจัยในปี 2020

robocalypse ยังไม่อยู่ที่นี่ (ยัง)

การแบ่งขั้วในหลายแง่มุมของชีวิตในปี 2020 กีดกันแนวคิดเรื่องความแตกต่างกันนิดหน่อย แต่ปรากฏชัดมากขึ้นเรื่อยๆ ว่าความแตกต่างกันนิดหน่อยเป็นสิ่งที่นำไปใช้ได้จริงเมื่อพูดถึงเรื่องนั้น การเทคโอเวอร์งานโดยหุ่นยนต์. ในปีนี้ มีการสูญเสียงานมหาศาลทั่วโลก อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้ได้รับผลกระทบจากการระบาดใหญ่และผลกระทบของมัน มากกว่าที่จะโจมตีงานมนุษย์แบบ Skynet

แม้ว่าจะมีตัวอย่างของ A.I. และหุ่นยนต์ที่ปฏิบัติงานของมนุษย์ (ดู Flippy หุ่นยนต์พลิกเบอร์เกอร์ เป็นต้น) โดยทั่วไปแล้วสิ่งเหล่านี้จะเป็นการเพิ่มความสามารถของมนุษย์หรือช่วยเหลือในพื้นที่ที่มีพนักงานที่สม่ำเสมอไม่เพียงพอ ที่จริงแล้วบริษัทต่างๆนั้น จ้างคนมากที่สุดในขณะนี้ คือกลุ่มที่ลงทุนในเทคโนโลยีขั้นสูงไปพร้อมๆ กัน (อ่าน: ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี)

นี่ไม่ได้เป็นการบอกว่า robocalypse เป็นการทำนายที่ผิดพลาด การที่ชนชั้นกลางหลุดออกจากกันเป็นแนวโน้มที่จะดำเนินต่อไป แม้ว่าจะเป็นสิ่งที่ซับซ้อนกว่าการถือกำเนิดของบริษัทเทคโนโลยีเพียงไม่กี่แห่งที่แนะนำเครื่องมือซอฟต์แวร์อัจฉริยะใหม่ก็ตาม หากปี 2020 มีสิ่งหนึ่งที่จะพูดถึง A.I. และการจ้างงาน มันเป็นเรื่องที่ซับซ้อน

ดีพเฟค

ปฏิเสธไม่ได้เลยว่าปี 2020 นั้นเป็นปีที่แปลกสำหรับการเบลอขอบของความเป็นจริงด้วยวิธีแปลกๆ ทุกประเภท เมื่อต้นปี โควิด-19 ส่งผลให้พื้นที่ส่วนใหญ่ของโลกเข้าสู่ภาวะล็อกดาวน์ เหมือนกับหลุดออกมาจากภาพยนตร์บล็อกบัสเตอร์ที่มีเนื้อหาเกี่ยวกับการแพร่เชื้อ (ผู้คนหนีจากความเป็นจริงของ “ความปกติใหม่” นี้ได้อย่างไร? โดย แสวงหาความบันเทิงแนวโรคระบาดแน่นอน) ปีนั้นจบลงด้วยการเลือกตั้งสหรัฐฯ โดยเสนอความเป็นจริงสองเวอร์ชันให้คุณเลือก ขึ้นอยู่กับการเข้าร่วมของพรรค (และความเป็นผู้นำ)

AI. ได้มีส่วนร่วมในการโจมตี Baudrillardian ต่อความเป็นจริงในรูปแบบของเทคโนโลยีดีพเฟค Deepfakes ไม่ใช่สิ่งประดิษฐ์ของปี 2020 แต่พวกเขาได้เห็นการพัฒนาที่สำคัญบางอย่างในปีนี้ ในเดือนกรกฎาคม นักวิจัยจาก Center for Advanced Virtuality ที่ Massachusetts Institute of เทคโนโลยีได้รวบรวมวิดีโอดีพเฟคที่มีงบประมาณสูงซึ่งดึงดูดใจซึ่งแสดงภาพประธานาธิบดีริชาร์ด นิกสัน ให้ ที่อยู่อื่นเกี่ยวกับการลงจอดบนดวงจันทร์ซึ่งเขียนไว้ในกรณีที่ภารกิจอพอลโลผิดพลาดร้ายแรง

นอกเหนือจากการปลอมแปลงด้วยภาพที่น่าเชื่อมากขึ้นแล้ว นักวิจัยยังได้สร้างบางส่วนอีกด้วย เสียง Deepfakes ที่แม่นยำอย่างน่าอัศจรรย์. ตัวอย่างล่าสุด? หนึ่ง Eminem ร้องดีพเฟค ซึ่งทำให้เกิดความขัดแย้งอย่างรุนแรงต่อ Mark Zuckerberg ซีอีโอของ Facebook มันฟังดูสมจริงอย่างน่าเชื่อ แม้ว่าจะไม่ได้เป็นไปตามมาตรฐานโคลงสั้น ๆ ตามปกติของ Em ก็ตาม

กฎระเบียบของ A.I.

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย A.I. ก็ทรงพลังเช่นกัน และนั่นไม่ได้ใช้เฉพาะกับการสาธิตการพิสูจน์แนวคิดเชิงนามธรรมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงด้วย คัดกรองผู้สมัครเพื่อสัมภาษณ์งานโดยใช้เครื่องมือการจดจำใบหน้าหรือการตัดสินใจทัณฑ์บนที่ใช้โดยหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายและ เจ้าหน้าที่.

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ความตระหนักรู้เกี่ยวกับเครื่องมือเหล่านี้ และวิธีเขียนโค้ดอคติเข้าไปได้ ได้นำไปสู่การหยิบยกข้อกังวลมากขึ้นเกี่ยวกับการใช้งาน ในเดือนมกราคม ตำรวจในดีทรอยต์จับกุมชายคนหนึ่งชื่อโรเบิร์ต วิลเลียมส์อย่างไม่ถูกต้อง หลังจากอัลกอริทึมจับคู่ชายคนนั้นอย่างผิดพลาด ภาพถ่ายในใบขับขี่ของเขาพร้อมภาพกล้องวงจรปิดที่พร่ามัว. หลังจากนั้นไม่นาน, ไอบีเอ็ม, อเมซอน, และ ไมโครซอฟต์ ทุกคนประกาศว่าพวกเขากำลังคิดใหม่เกี่ยวกับการใช้เทคโนโลยีจดจำใบหน้าในฐานะนี้

Deepfake ที่กล่าวมาข้างต้นทำให้เกิดความกลัวอย่างมาก อาจเป็นเพราะพวกเขาแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าการใช้งานในทางที่ผิดอาจเป็นอันตรายได้อย่างไร การจากไปของแคลิฟอร์เนีย เอบี-730ซึ่งเป็นกฎหมายที่ออกแบบมาเพื่อให้การใช้ Deepfakes เป็นความผิดทางอาญาเพื่อสร้างความรู้สึกผิดต่อคำพูดหรือการกระทำของนักการเมือง ถือเป็นกฎหมายที่ชัดเจน พยายามควบคุมการใช้ A.I. กฎเกณฑ์ที่สอดคล้องกันเกี่ยวกับวิธีการพัฒนา A.I. เครื่องมือที่อยู่เคียงข้างความดียังคงเป็นผลงานอยู่ ความคืบหน้า.

เรื่องนี้มุ่งเน้นไปที่ A.I. จริยธรรมทำให้รู้สึกเหมือนว่าหัวข้อนี้เริ่มกลายเป็นกระแสหลักเป็นครั้งแรก เครดิตส่วนใหญ่ต้องตกเป็นของนักวิจัยเช่น แคโรไลน์ เครอาโด้ เปเรซ และ ซาฟิยา อุโมจา โนเบิลซึ่งทำงานอย่างไม่เหน็ดเหนื่อยเพื่อเน้นย้ำอคติของอัลกอริธึมและความสำคัญของความรับผิดชอบซึ่งกระทบกระเทือนจิตใจอย่างชัดเจน

คำแนะนำของบรรณาธิการ

• AI. ปกติจะไม่ลืมอะไรเลย แต่ระบบใหม่ของ Facebook ลืม นี่คือเหตุผล
• A.I. ใหม่ของ Facebook นำการจดจำภาพไปสู่อีกระดับหนึ่ง
• เอไอนี้ เครื่องกำเนิด meme ได้เชี่ยวชาญศิลปะแห่งอารมณ์ขันทางอินเทอร์เน็ตที่แปลกประหลาด
• Sundar Pichai ซีอีโอ Google เตือนถึงอันตรายจาก A.I. และเรียกร้องให้มีกฎระเบียบเพิ่มเติม
• Gmail บล็อกข้อความสแปม 100 ล้านข้อความทุกวันด้วย A.I. Google กล่าว