Основні віхи 2020-х років у розвитку штучного інтелекту

Десятки тисяч робіт за участю А.І. публікуються щороку, але потрібен деякий час, перш ніж багато з них виявлять свій потенційний вплив у реальному світі. Тим часом головні спонсори А.І. — Alphabets, Apples, Facebooks, Baidus та інші єдинороги цього світу — продовжують вдосконалювати більшість своїх найцікавіших технологій за зачиненими дверима.

Іншими словами, коли справа доходить до штучного інтелекту, неможливо зробити підсумок року найважливіші події в тому, щоб, скажімо, ви могли скласти список 10 найпопулярніших треків Spotify.

Але А.І. безсумнівно, зіграла величезну роль у 2020 році в усіх відношеннях. Ось шість основних розробок і нових тем, які спостерігалися у сфері штучного інтелекту протягом 2020 року.

Вся справа в розумінні мови

За середній рік інструмент для генерування тексту, ймовірно, не буде вважатися одним із найцікавіших нових ШІ. розробки. Але 2020 рік не був звичайним, а GPT-3 — не звичайний інструмент для створення тексту. Продовження GPT-2, який був названий найбільш «у світі»небезпечний», GPT-3 є передовим авторегресійна нейронна мережа обробки природної мови створений дослідницькою лабораторією OpenAI. На основі кількох речень, як на початку новини, GPT-3 може генерувати вражаючі результати точний текст, що відповідає стилю та змісту перших кількох рядків — навіть до вигадки котирування. GPT-3 може похвалитися вражаючими 175 мільярдами параметрів — вагами з’єднань, які налаштовані для досягнення продуктивності — і, як повідомляється, коштує близько 12 мільйонів доларів на навчання.

GPT-3 не єдиний, хто є вражаючим ШІ. мовна модель, створена в 2020 році. Хоча GPT-3, Microsoft Turing Natural Language Generation (T-NLG), швидко наздогнав його в циклі галасу. викликало хвилі в лютому 2020 року. З 17 мільярдами параметрів на момент випуску це була найбільша мовна модель, яка була опублікована. А трансформаторзаснована на моделі генеративної мови, T-NLG здатна генерувати необхідні слова для завершення незакінчених речень, а також генерувати прямі відповіді на запитання та підсумовувати документи.

Вперше представлений Google у 2017 році Transformers — новий тип моделі глибокого навчання — допоміг революціонізувати обробку природної мови. А.І. була зосереджена на мові принаймні ще з Алана Тюрінга відомий гіпотетичний тест машинного інтелекту. Але завдяки деяким із цих нещодавніх досягнень машини лише тепер навдивовижу добре розуміють мову. Це матиме глибокі наслідки та застосування протягом десятиліття.

Моделі стають більшими

GPT-3 і T-NLG представляють ще одну віху або, принаймні, значну тенденцію в ШІ. Хоча не бракує стартапів, невеликих університетські лабораторії та особи, які використовують ШІ. інструменти, присутність основних гравців на сцені означає, що кидаються серйозні ресурси навколо. Величезні моделі з великими витратами на навчання все частіше домінують у передовій галузі ШІ. дослідження. Нейронні мережі з понад мільярдом параметрів швидко стають нормою.

175 мільярдів параметрів GPT-3 залишаються божевільним викидом, але нові моделі, такі як Міна, Turing-NGL, DistilBERT, і BST 9.4B усі вони перевищили 1 мільярд параметрів. Більше параметрів не обов’язково означає кращу продуктивність у кожному випадку. Однак це означає, що інструмент генерування тексту може точніше моделювати широкий спектр функцій. Якщо ми збираємося відтворити подібний до мозку штучний інтелект, більше параметрів є обов’язковим. Це також означає, що головні гравці продовжуватимуть керувати ШІ. коли йдеться про найбільші моделі. Повідомляється, що навчання мережі коштує 1 долар за 1000 параметрів. Екстраполюйте це до мільярда параметрів, і ви зробите підрахунок.

А.І. для блага людства

Як зазначив А.І. інструменти прогресують, не тільки комп’ютерники отримують від них користь. Дослідники з інших дисциплін підключаються, часто з інноваційними ідеями щодо способів використання машинного навчання. Будь то А.І. що може діагностувати шум у вухах за допомогою сканування мозку; гарнітури для читання думок, які використовують машинне навчання для перетворення думок на вимовлені слова для людей із вадами голосу; AlphaFold від DeepMind, який може точно передбачити форма білків на основі їх послідовності, потенційно допомагаючи швидко розробити нові ефективніші методи лікування; або будь-яку іншу кількість демонстрацій, зрозуміло, що А.І. відкрила кілька захоплюючих нових шляхів для досліджень у 2020 році.

Робокаліпсису (поки що) немає

Поляризація багатьох аспектів життя у 2020 році відлякує думку про нюанси. Але стає все більш очевидним, що нюанси – це саме те, що стосується захоплення робочих місць роботами. Цього року в усьому світі відбулося величезне скорочення робочих місць. Однак вони були спричинені пандемією та її наслідками, а не будь-яким зловісним нападом на роботу людей у ​​стилі Skynet.

Хоча, звичайно, були приклади А.І. і робототехніка, що виконує людські завдання (див Наприклад, робот Flippy, який гортає бургери), як правило, вони спрямовані на підвищення людських здібностей або допомогу в сферах, де не вистачає постійної робочої сили. Насправді компанії, які є найняти найбільше людей прямо зараз це ті, які одночасно інвестують у передові технології (читай: великі технологічні гіганти).

Це не означає, що робокаліпсис був помилковим передбаченням. Видалення середнього класу — це тенденція, яка триватиме, хоча вона є набагато складнішою, ніж просто поява кількох технологічних компаній, які запроваджують нові інтелектуальні програмні інструменти. Якби у 2020 році було щось сказати про А.І. і працевлаштування, все складно.

Діпфейки

Не можна заперечувати, що 2020 рік був дивним роком для розмивання граней реальності всякими дивними способами. На початку року COVID-19 занурив більшу частину світу в карантин, як у блокбастері на тему зараження. (Як людям вдалося уникнути реальності цієї «нової норми»? за шукати розваги на тему пандемії, звичайно.) Тоді рік закінчився виборами в США, які представили ваш вибір з двох версій реальності, залежно від приналежності до партії (і керівництва).

А.І. зіграв певну роль у цьому бодрійярівському нападі на реальність у формі технологій deepfake. Deepfakes не є винаходом 2020 року, але цього року в них відбулися значні зміни. У липні дослідники з Центру вдосконаленої віртуальності Массачусетського інституту Технологія зібрала переконливо високобюджетне глибоке фейкове відео із зображенням президента Річарда Ніксона надання альтернативна адреса про висадку на Місяць, яка була написана на випадок, якщо місія «Аполлон» пішла жахливо не так.

Разом із більш переконливими візуальними дипфейками дослідники також створили деякі неймовірно точні звукові дипфейки. Один нещодавній приклад? Ан Eminem vocal deepfake який відкриває бурхливу критику проти генерального директора Facebook Марка Цукерберга. Це звучало переконливо реалістично — навіть якщо це не зовсім відповідало звичайним ліричним стандартам Ем.

Регулювання А.І.

Інструменти на основі штучного інтелекту є потужними. І це стосується не лише абстрактних демонстрацій підтвердження концепції, а й розгортань у реальному світі, які можуть варіюватися від перевірка кандидатів на співбесіду на інструменти розпізнавання обличчя або умовно-дострокового звільнення, які використовуються правоохоронними органами та влади.

Протягом останніх кількох років обізнаність про ці інструменти — і те, як у них можна закодувати упередженість — призвела до більшого занепокоєння щодо їх використання. У січні поліція в Детройті помилково заарештувала чоловіка на ім’я Роберт Вільямс після того, як алгоритм помилково зіставив фото на його водійських правах із розмитими записами камер відеоспостереження. Незабаром після цього IBM, Amazon, і Microsoft усі оголосили, що вони переосмислюють використання своїх технологій розпізнавання облич у цій якості.

Вищезгадані дипфейки викликали багато страху, можливо, тому, що вони настільки очевидно демонструють, як їх неправильне використання може бути шкідливим. Проходження Каліфорнії АВ-730, закон, спрямований на криміналізацію використання дипфейків для створення хибного враження про слова чи дії політика, був одним із чітких спроба врегулювати використання А.І. Послідовні правила щодо найкращого розвитку ШІ. інструменти на стороні добра залишаються роботою в прогрес.

Цю увагу А.І. етика дає відчуття, ніби ця тема вперше стає мейнстрімом. Велика заслуга належить таким дослідникам Керолайн Кріадо Перес і Сафія Умоджа Нобл, чия невтомна праця, спрямована на те, щоб висвітлити упередженість алгоритмів і важливість підзвітності, явно вразила струни.

Рекомендації редакції

• А.І. зазвичай нічого не забуває, але нова система Facebook забуває. Ось чому
• Новий штучний інтелект Facebook виводить розпізнавання зображень на абсолютно новий рівень
• Цей А.І. Генератор мемів опанував мистецтво дивного інтернет-гумору
• Генеральний директор Google Сундар Пічаї попереджає про небезпеку штучного інтелекту. і закликає до більшого регулювання
• За словами Google, Gmail щодня блокує 100 мільйонів спам-повідомлень за допомогою свого штучного інтелекту