Šie penki AI pokyčiai nulems 2021 m. ir vėliau

Pateikė Baidu

2020-ieji buvo didžiuliai iššūkiai viso pasaulio piliečiams, įmonėms ir vyriausybėms. Plintant COVID-19, reikalaujančių plataus masto sveikatos ir saugos apribojimų, dirbtinio intelekto (AI) programos atliko lemiamą vaidmenį gelbėjant gyvybes ir skatinant ekonominį atsparumą. Moksliniai tyrimai ir plėtra (MTEP), siekiant pagerinti pagrindines AI galimybes, nuo savarankiško vairavimo ir natūralios kalbos apdorojimo iki kvantinio skaičiavimo, buvo nenutrūkstami.

Baidu buvo daugelio svarbių DI proveržių priešakyje 2020 m. Šiame straipsnyje aprašomi penki reikšmingi pažanga, turintys įtakos kovojant su COVID-19 ir keičiant mūsų ekonomikos ir visuomenės ateitį.

1. AI ir vakcinų kūrimas

Tendencija ir kodėl tai svarbu. Naujai vakcinai sukurti paprastai prireikia metų, jei ne dešimtmečių. Tačiau iki 2020 m. kovo mėn., praėjus vos trims mėnesiams nuo pirmųjų pranešimų apie COVID-19 vakcinas, jau buvo atliekami bandymai su žmonėmis. Rekordinį vakcinos kūrimo greitį iš dalies lėmė AI modeliai, kurie padėjo tyrėjams analizuoti daugybę duomenų apie koronavirusą.

Viruso išoriniuose baltymuose yra dešimtys tūkstančių subkomponentų. Mašininio mokymosi modeliai gali rūšiuoti šią duomenų pūgą ir numatyti, kurie komponentai yra imunogeniškiausi, t. y. galintys sukelti imuninį atsaką, ir taip padėti mokslininkams kurti tikslines vakcinas. AI naudojimas kuriant vakcinas ateityje gali pakeisti visų vakcinų kūrimo būdą.

Baidu naujovės. Vasario mėnesį „Baidu“ atidarė savo „LinearFold AI“ algoritmą, skirtą mokslo ir medicinos komandoms, kovojančioms su virusu. LinearFold numato antrinę viruso ribonukleino rūgšties (RNR) sekos struktūrą ir tai daro žymiai greičiau nei tradiciniai RNR lankstymo algoritmai. „LinearFold“ sugebėjo nuspėti SARS-CoV-2 RNR sekos antrinę struktūrą tik per 27 sekundes, 120 kartų greičiau nei kiti metodai. Tai svarbu, nes pagrindinis vakcinų nuo COVID-19 proveržis buvo pasiuntinio RNR (mRNR) vakcinų sukūrimas. Vietoj įprastų metodų, kai įterpiama nedidelė viruso dalis, kad sukeltų žmogaus imuninį atsaką, mRNR moko ląsteles gaminti baltymą, galintį sukelti imuninį atsaką, o tai labai sutrumpina kūrimo ir patvirtinimo laiką.

Siekdama paremti mRNR vakcinos kūrimą, Baidu vėliau sukūrė ir išleido AI algoritmą, skirtą optimizuoti mRNR sekos dizainą, vadinamą LinearDesign, kuriuo siekiama išspręsti nestabilių ir neproduktyvių mRNR sekų kandidatinėse vakcinose problemą.

Be to, kad tyrėjams visame pasaulyje buvo suteikta prieiga prie LinearFold ir LinearDesign, Baidu taip pat užmezgė strateginę partnerystę su Nacionaliniu virusinių ligų kontrolės ir prevencijos institutu, kuris yra Kinijos ligų kontrolės ir prevencijos centro dalis. Po protrūkio Pekino Xinfadi rinkoje birželio mėn., Baidu AI technologija leido valdžios institucijoms per 10 valandų užbaigti koronaviruso padermės genomo seką, o tai padėjo pažaboti protrūkį. Gruodžio mėnesį „Baidu“ pristatė „PaddleHelix“ – mašininiu mokymusi pagrįstą biologinio skaičiavimo sistemą, kuria siekiama palengvinti vakcinų kūrimo, vaistų atradimo ir tikslios medicinos kūrimą.

2. Visiškai automatizuotas vairavimas ir robotaksės įdiegimas

Tendencija ir kodėl tai svarbu. Savarankiško vairavimo technologija toliau tobulėjo 2020 m., pirmaujančioms pramonės įmonėms išbandant automobilius be vairuotojo ir atvėrus robotaksi paslaugas įvairiuose miestuose. Visiškai automatizuotas vairavimas, leidžiantis važiuoti be žmogaus saugos vairuotojo, bus būtinas autonominio vairavimo mastelio keitimui ir komercializavimui.

Baidu naujovės. Praėjusiais metais „Baidu“ pristatė „Apollo Go Robotaxi“ paslaugą Kinijos miestuose Čangšoje, Kandžou ir Pekine, įskaitant judrias komercines zonas, ir tapo vienintele įmone Kinijoje, pradėjusia bandomąsias robotaksi operacijas keliuose miestuose.

Šie pokyčiai yra nuolatinių Baidu naujovių kuriant AI sistemas, kurios gali saugiai valdyti transporto priemonę sudėtingomis kelio sąlygomis ir išspręsti daugumą galimų problemų kelyje, rezultatas, nepriklausomai nuo žmogaus vairuotojo.

Kasmetinėje technologijų konferencijoje „Baidu World 2020“ „Baidu“ taip pat pademonstravo savo visiškai automatizuoto vairavimo galimybes – dirbtinio intelekto sistema važiuoja savarankiškai, be transporto priemonėje esančio saugos vairuotojo. Siekdama palaikyti visiškai automatizuotą vairavimą, „Baidu“ sukūrė 5G nuotolinio vairavimo paslaugą – saugos priemonę, pagal kurią nuotoliniai operatoriai gali perimti transporto priemonės valdymą išskirtinės avarijos atveju. Baidu visiškai automatizuoto vairavimo pasiekimas ir robotaksios įdiegimas rodo teigiamą technologijos komercializavimo perspektyvą artimiausioje ateityje.

Šaltinis: Baidu

3. Taikomas natūralios kalbos apdorojimas

The tendencija ir kodėl tai svarbu. 2020 m. natūralios kalbos sistemos tapo žymiai pažangesnės apdorodamos žmogaus kalbos aspektus, tokius kaip jausmai ir ketinimai, generuodamos kalbą, atitinkančią žmogaus kalbėjimo ir rašymo modelius, ir netgi vizualinį supratimą, o tai reiškia galimybę išreikšti supratimą apie vaizdą per kalbą. Šie natūralios kalbos modeliai suteikia tikslesnius paieškos rezultatus ir sudėtingesnius pokalbių robotus bei virtualius pagalbininkus, todėl gerėja naudotojų patirtis ir sukuriama vertė įmonėms.

Baidu naujovės. Baidu išleido naują kelių srautų sekų sistemą, skirtą kalbų generavimui, pavadintą ERNIE-GEN. Išmokydamas modelį numatyti semantiškai užbaigtus teksto blokus, ERNIE-GEN atlieka elitinio lygio įvairias kalbos generavimo užduotis, įskaitant dialogo įtraukimą, klausimų generavimą ir abstrakčią apibendrinimą.

Baidu vizijos kalbos modelis ERNIE-ViL taip pat padarė didelę pažangą vaizdinio supratimo srityje ir užėmė pirmąją vietą VCR pirmaujančiųjų sąraše, 290 000 klausimų duomenų rinkinyje, kurį sukūrė Vašingtono universitetas ir Alleno AI institutas, kuriuo siekiama patikrinti vizualinio supratimo gebėjimus. ERNIE-ViL taip pat pasiekė naujausių rezultatų atlikdama penkias vizijos kalba atliekamas užduotis. Vaizdinis supratimas sudaro pagrindą kompiuterinėms sistemoms fiziškai sąveikauti kasdienėse scenose, nes jis apima ir vizualinio turinio supratimą, ir jo išreiškimą kalba. Tai bus labai svarbu gerinant žmogaus ir mašinos sąveikos kokybę.

4. Kvantinė kompiuterija

Tendencija ir kodėl tai svarbu. Kvantinė kompiuterija 2020 m. padarė didelę įtaką, įskaitant Jiuzhang kompiuterio kvantinės viršenybės pasiekimą. Tai turi reikšmės dirbtiniam intelektui, nes kvantinis kompiuteris gali papildyti AI programas, palyginti su dvejetainiais klasikiniais kompiuteriais. Pavyzdžiui, kvantinis skaičiavimas gali būti naudojamas generatyviniam mašininio mokymosi modeliui paleisti naudojant didesnį duomenų rinkinį, nei gali apdoroti klasikinis kompiuteris, todėl modelis būtų tikslesnis ir naudingesnis realaus pasaulio nustatymuose. Pažangios technologijos, tokios kaip giluminio mokymosi algoritmai, taip pat vaidina vis svarbesnį vaidmenį plėtojant kvantinio skaičiavimo tyrimus.

Baidu naujovės. 2020 m. „Baidu“ pasiekė daugybę techninių laimėjimų, kurie žada sujungti dirbtinį intelektą ir kvantinį skaičiavimą. Gegužės mėnesį „Baidu“ pristatė „Paddle Quantum“ – kvantinio mašininio mokymosi kūrimo priemonių rinkinį, kuris gali padėti mokslininkams ir kūrėjams greitai sukurti ir apmokyti kvantinių neuroninių tinklų modelius bei teikti pažangias kvantinio skaičiavimo programas. Atvirojo kodo įrankių rinkinys palaiko kūrėjus, kuriančius kvantines AI programas, ir padeda gilaus mokymosi entuziastams plėtoti kvantinį skaičiavimą. Rugsėjo mėn. „Baidu“ pradėjo naudoti debesų pagrindu veikiančią kvantinę kompiuteriją, paleidusi „Quantum Leaf“, kuri teikia kvantinio kūrimo rinkinius, tokius kaip „QCompute“, gali sutrumpinti kvantinio programavimo gyvavimo ciklą ir padėti įgyvendinti „uždarojo ciklo“ kvantinių įrankių grandinę.

Šaltinis: Baidu

5.AI lustai

Tendencija ir kodėl tai svarbu. 2020 m. buvo toliau tobulinama dirbtinio intelekto aparatinė įranga, kai buvo išleisti keli AI lustai, pritaikyti specializuotoms užduotims atlikti. Nors įprastas procesorius gali palaikyti DI užduotis, DI specifiniai procesoriai modifikuojami naudojant tam tikras sistemas, kurios gali optimizuoti našumą atliekant tokias užduotis kaip gilus mokymasis. AI taikomoms programoms vis labiau plintant, bet koks našumo padidėjimas ar sąnaudų sumažėjimas gali suteikti daugiau naudos įmonėms, kurios valdo platų duomenų centrų tinklą komercinėms debesijos paslaugoms, ir gali palengvinti įmonės vidaus veiklą.

Šaltinis: Baidu

Baidu naujovės. „Baidu World 2020“ parodoje bendrovė pasiūlė pažvelgti į savo naujos kartos dirbtinio intelekto procesorių Kunlun 2, kurį masinę gamybą planuoja pradėti 2021 m. pradžioje. Luste naudojama 7 nanometrų (nm) apdorojimo technologija, o jo maksimali skaičiavimo galimybė yra daugiau nei tris kartus daugiau nei ankstesnės kartos „Kunlun 1“. „Kunlun“ lustai pasižymi dideliu našumu, mažomis sąnaudomis ir dideliu lankstumu, kurie gali palaikyti platų dirbtinio intelekto programų ir scenarijų spektrą, padedantys geriau pritaikyti dirbtinį intelektą ir sumažinti naudojimo išlaidas. . Daugiau nei 20 000 Kunlun 1 lustų dabar buvo įdiegta siekiant palaikyti Baidu paieškos variklį ir Baidu Cloud partnerius nuo tada, kai jie pasirodė 2018 m., suteikiant daugiau galimybių pramoninei gamybai, išmaniesiems miestams, išmaniajam transportui ir kitose srityse.

Šį turinį sukūrė „Baidu“. Ją parašė ne „MIT Technology Review“ redakcija.

paslėpti