211service.com
AI pažanga nėra tokia įspūdinga, kaip jūs manote
Joshua LOTT / AFP / Getty Images
Tiek daug jaudinantis dėl dirbtinio intelekto pažangos, gali kilti klausimas, kodėl išmaniosios mašinos jau neveikia mūsų gyvenime.
Pagrindinės pažangos gali paskatinti visuomenę, politikos formuotojus ir investuotojus patikėti, kad žmogaus lygio mašinų intelektas gali būti visai šalia. Bet a nauja ataskaita (PDF) , kuriuo bandoma įvertinti tikrąją pažangą, liudija, kad tai toli gražu netiesa. Išvados gali padėti diskutuoti apie tai, kaip AI paveiks ekonomiką ir darbo vietas ateinančiais metais.
Neabejotina, kad pastaraisiais metais buvo daug laimėjimų, sako Erikas Brynjolfssonas , MIT Sloan vadybos mokyklos profesorius ir vienas iš ataskaitos autorių. Tačiau taip pat aišku, kad mums dar toli iki dirbtinio bendro intelekto.
Brynjolfsson atkreipia dėmesį į nepaprastą vaizdų klasifikavimo ir balso atpažinimo pažangą. Tačiau kompiuteriai, išmokyti atlikti šias užduotis, daug daugiau negali padaryti ir negali prisitaikyti, jei užduoties pobūdis šiek tiek pasikeičia arba mato kažką visiškai nepažįstamo.
Ataskaita yra dalis nuolatinių pastangų, vadinamų AI indeksas , siekiant kiekybiškai įvertinti dirbtinio intelekto pažangą ir nustatyti sritis, kuriose dar reikia daugiau. Kiti autoriai yra Yoav Shoham , profesorius Stanforde; Raymondas Perrault , SRI mokslininkas; Džekas Klarkas , OpenAI politikos direktorius; ir Kalvinas LeGassikas , AI indekso projektų vadovas.
Brynjolfssonas taip pat yra direktorius MIT iniciatyva dėl skaitmeninės ekonomikos , pastangos suprasti ekonomines ir socialines AI ir robotikos pasekmes.
Brynjolfsson teigia, kad naujoji ataskaita turėtų padėti atlikti tokius ekonominius tyrimus. Kitas dalykas, kurį reikia paklausti, yra tai, kaip ši [pažanga] paveiks ekonomiką ir darbo vietas, sako jis.
Ataskaitoje naudojami keli metrikai dabartiniam AI bumui įvertinti, įskaitant su AI susijusių darbo skelbimų augimą, į DI orientuotų startuolių augimą ir pagrindinių atvirojo kodo AI projektų dalyvių skaičių. Tai taip pat nurodo esamus etalonus konkrečiose srityse, tokiose kaip vaizdo apdorojimas, natūralios kalbos supratimas ir kompiuterinis žaidimas šachmatais, Go, Atari žaidimai ir kt.
Interviu su pagrindiniais AI ekspertais ataskaitoje taip pat bandoma nustatyti pagrindines sritis, kuriose vis dar reikia pažangos. Kai kurie atkreipia dėmesį į tai, kad dabartinėms AI sistemoms apmokyti reikia didžiulių duomenų kiekių, ir į jų nesugebėjimą apibendrinti įvairių problemų sprendimą.
Jei mašinos nėra beveik tokios protingos, kaip mes dažnai norėtume manyti, natūralu, kad kyla klausimas, ką tai gali reikšti technologijų pramonei, kuri šiandien taip stipriai renkasi dirbtinį intelektą.
Akivaizdu, kad šiuo metu yra AI burbulas, rašo Michaelas Wooldridge'as , dirbtinio intelekto tyrinėtojas, vadovaujantis Oksfordo universiteto kompiuterių mokslo skyriui. Šis pranešimas man kelia klausimą, ar šis burbulas sprogs, [kaip] 1996–2001 m. dot-com bumas, ar švelniai nuslūgs, o kai taip atsitiks, kas liks?
Nepriklausomai nuo to, kada dirbtinis bendras intelektas gali būti ar ne, atrodo, kad tai yra geras klausimas.