AI žiema neateina

Dirbtinis intelektas yra labai populiarus, nes svaiginančiu tempu skelbiami antraštės užkariaujantys pasiekimai, o įmonės kuo greičiau kuria tam skirtas dirbtinio intelekto komandas.

Ar bumas gali tęstis?

Andrew Ng, „Baidu Research“ vyriausiasis mokslininkas ir pagrindinis mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto srities veikėjas, teigia, kad kompiuterių procesoriaus dizaino patobulinimai artimiausioje ateityje išlaikys našumo pažangą ir proveržius. Keli [aparatinės įrangos pardavėjai] maloniai pasidalino savo planais, sako Ng. Esu labai įsitikinęs, kad jie yra patikimi ir per ateinančius kelerius metus sulauksime daugiau skaičiavimo galios ir greitesnių tinklų.

AI sritis praeityje išgyveno sparčios pažangos ir ažiotažo fazes, po kurių greitai atvėso investicijos ir susidomėjimas, dažnai vadinamas AI žiemomis. Pirmasis atšalimas įvyko aštuntajame dešimtmetyje, kai pažanga sulėtėjo ir vyriausybės finansavimas išseko; dar vienas ištiko devintajame dešimtmetyje, nes naujausios tendencijos neturėjo laukiamo komercinio poveikio.

Vėlgi, galbūt nebuvo tokio bumo, kuris atitiktų dabartinį, kurį paskatino sparti treniruočių pažanga atlikti naudingas užduotis. Dirbtinio intelekto tyrėjams dabar siūlomi didžiuliai atlyginimai už fundamentinius tyrimus, nes įmonės sudaro mokslinių tyrimų grupes, remdamosi prielaida, kad po to bus komerciškai svarbūs laimėjimai.

Andrew Ng, „Baidu Research“ vyriausiasis mokslininkas.

Pastaraisiais metais pastebėta pažanga pasiekta dėl galingų giluminio mokymosi sistemų kūrimo (žr. 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning ). Prieš kelerius metus mokslininkai išsiaiškino, kad naudojant paženklintus pavyzdžius galima išmokyti labai didelius arba gilius neuroninius tinklus atpažinti įvairius dalykus žmogaus tikslumu. Tai lėmė stulbinančią pažangą vaizdo ir balso atpažinimo srityje ir kitur.

Ng sako, kad šios sistemos tik taps galingesnės. Tai gali ne tik padidinti esamų giluminio mokymosi įrankių tikslumą, bet ir leisti panaudoti techniką naujose srityse, pavyzdžiui, analizuojant ir generuojant kalbą.

Be to, Ng teigia, kad techninės įrangos pažanga suteiks degalų, reikalingų naujoms AI technologijoms įgyvendinti.

Yra keletas eksperimentų, kuriuos norėčiau atlikti, jei tik 10 kartų padidintume našumą, priduria Ng. Pavyzdžiui, jis sako, kad užuot turėjus įvairius skirtingus vaizdo apdorojimo algoritmus, didesnė kompiuterio galia gali sudaryti galimybę sukurti vieną algoritmą, galintį atlikti visas su vaizdais susijusias užduotis.

Žymiausi pasaulyje dirbtinio intelekto ekspertai šią savaitę susirinko Barselonoje į iškilų renginį, pavadintą Neuroninių informacijos apdorojimo sistemų konferencija . Susibūrimo mastas, kuris nuo kelių šimtų žmonių prieš kelerius metus išaugo iki daugiau nei 6000 šiais metais, rodo didžiulį susidomėjimą dirbtiniu intelektu.

Neabejotinai yra ažiotažas, priduria Ng, bet manau, kad yra toks stiprus tikrosios vertės veiksnys, kad jis nesugrius taip, kaip buvo ankstesniais metais.

Ričardas Socheris , „Salesforce“ vyriausiasis mokslininkas ir gerai žinomas mašininio mokymosi ir kalbų ekspertas, teigia, kad didžiulis duomenų kiekis kartu su mašininio mokymosi algoritmų pažanga taip pat tęs pažangą.

„Salesforce“, siūlanti debesies įrankius pardavimo potencialių klientų valdymui ir bendravimui su klientais. Bendrovės AI pastangos susiformavo po to, kai bendrovė įsigijo Socher startuolį Metamind šių metų pradžioje. „Salesforce“ dabar įmonėms taip pat teikia paprastus mašininio mokymosi įrankius, pvz., vaizdo atpažinimo sistemą.

Iki šiol mašininį mokymąsi dažniausiai demonstravo kelios didelės vartotojų erdvės įmonės, sako Socher. Pasak jo, tokios technologijos prieinamumas plačiau gali turėti didžiulį poveikį. Jei 150 000 įmonių, kurios naudoja „Salesforce“, padidintume 1 proc. efektyvumą per mašininį mokymąsi, tai tiesiogine prasme pamatytumėte Jungtinių Valstijų BVP, sako jis.

Socheris mano, kad mašininio mokymosi taikymas pramonės šakose kurį laiką išlaikys susidomėjimą dirbtiniu intelektu. Neįsivaizduoju AI žiemos, kuri ateityje galėtų būti tokia šalta kaip ankstesnės, sako jis.

Andrew Ng, kalbėdamas „EmTech Digital 2016“.

paslėpti