Проницательный отчет о будущем ИИ недавно был опубликован на SlideShare. Он состоит из 130 слайдов, охватывающих наиболее важные исследования машинного обучения, промышленности и политических событий за последние 12 месяцев и включает в себя новый раздел о Китае, и здесь мы рассмотрим его наиболее важные моменты.
Доклад был подготовлен Натаном Бенайхом основателем Air Street Capital и Иэном Хогартом, английским инвестором, который в настоящее время является профессором UCL (University College, London). Как и в прошлогоднем инаугурационном докладе, дуэт намеревался собрать самые интересные события, произошедшие за последний год.
Авторы основывают свои выводы на тенденциях:
- Исследования: технологические прорывы и их возможности
- Талант: спрос, предложение и концентрация талантов, работающих в этой области
- Промышленность: крупные платформы, финансирование и области применения инноваций, основанных на ИИ сегодня и завтра
- Действия Китая
- Политика: общественное мнение об ИИ, экономические последствия и формирующаяся геополитика помощи
Но прежде всего, они быстро переходят к определениям акронимов и терминов:
- ИИ для искусственного интеллекта
- ML для машинного обучения
- RL для обучения с подкреплением
- DL для глубокого обучения
- Контролируемое и неконтролируемое обучение
Раздел 1: исследование представляет некоторые существенные прорывы, такие как:
OpenAI достиг сверхчеловеческой производительности в играх
DeepMind избил игрока мирового класса 5-0 в StarCraft II, игре, которая объединяет различные сложные задачи для систем ML
Кооперативный ИИ победил людей в игре Quake CTF, о чем мы сообщали в то время.
Затем фокус смещается специально на прорывы в RL; роботы учатся играть, как и дети, роботы изучают новые движения и действия, наблюдая за реальным миром или просто любопытствуя.
Затем наступает очередь ML и его технологических достижений, включая НЛП и много обсуждаемую языковую модель GPT-2.См. представляет ли нейронная сеть OpenAI GPT-2 угрозу для демократии?
Конечно, с ML, питающимся огромными объемами данных, возникают проблемы конфиденциальности. Отсюда и появились контрмеры:
TensorFlow Privacy от Google позволяет обучать модели ML на данных пользователей, давая при этом сильные математические гарантии того, что они не узнают или не помнят детали
каких-либо конкретных пользователей
Глубокое обучение широко применяется в медицинской науке, диагностируя заболевания глаз, обнаруживая и классифицируя сердечную аритмию с помощью ЭКГ, декодируя мысли из мозговых волн и восстанавливая контроль над конечностями для инвалидов.
Конечно, многие обсуждаемые Ган не остались в стороне от картины. Помимо улучшенного качества изображений, которые они теперь производят, они также могут генерировать одно и то же видео на разных языках, сопоставляя лицо с произносимым словом, делая реалистичный синтез речи и выводя 3D-формы объектов из одного изображения. Смотрите GANPaint: использование ИИ для искусства.
Раздел 2: Талант
Хорошо известно, что университеты голодают от своих талантов, любезно предоставленных крупными игроками, которые, нуждаясь в том, чтобы оставаться впереди в гонке вооружений ИИ, хватают сливки урожая, предлагая выгодные контракты. Статистика не врет:
Компенсация старших инженеров в крупных технологических компаниях приближается к $ 1,000,000
При измерении выпуска исследовательской бумаги Google возглавляет список, в то время как в государственном масштабе большинство документов AI публикуются в Европе. С гендерной точки зрения, было установлено, что женщины не имеют позади :
Обзор работ, опубликованных на 21 конференции по машинному обучению 22 400 уникальными авторами: только 19% академических авторов и 16% отраслевых авторов были женщинам
Кроме того, бесконтрольный наем ученых, похоже, наконец подходит к концу:
Технологические гиганты якобы заморозили или сократили свои наймовые диски для талантов в области исследований ИИ. Это, скорее всего, признак того, что бизнесу сейчас нужны таланты для внедрения прикладных исследований в производство
Раздел 3: Промышленность
Почти 80% больше капитала было инвестировано в FY18 против FY17 с Северной Америкой, ведущей путь на 55% долю рынка.Крупные технологические компании продолжают пожирать AI-первые стартапы.
Существует также рост использования роботов для промышленного использования, в таких сценариях, как:
- очистка и операции в магазине
- строительные изделия самостоятельно
- комплектация, упаковка и сортировка продукции
Еще один сектор, в котором ИИ набирает обороты, - это прогнозирование:
Поскольку больше информации о мире доступно в цифровом виде (со спутников, социальных сетей, ERP-систем и т. д.), становится возможным использовать машинное обучение для прогнозирования спроса за пределами финансов
Это включает в себя прогнозирование наводнений, спроса на авиабилеты и отели, спроса в ресторанах и кафе, обучение оптимальному распределению ресурсов (например, парков транспортных средств) для решения динамично меняющегося спроса и принятия ежедневных решений о пополнении складских запасов.
Конечно, применение ИИ становится все более распространенным, поскольку более дешевые и мощные чипы подталкивают конкуренцию к краю.
Раздел 4: Политика
Этот раздел наиболее интересен, поскольку он рассматривает ИИ с антропоморфной точки зрения. Что люди думают об этом?
Результаты двух основных обследований дают представление:
В целом, американцы не выступают за разработку технологий ИИ для ведения войны, но это меняется, как только противники начинают их развивать
Другое измерение-это этика, где большинство людей думают, что:
Компании должны иметь наблюдательный совет ИИ, который регулярно рассматривает корпоративные этические решения и что правила должны быть выполнены, чтобы предотвратить:
- AI-assisted наблюдение от нарушения конфиденциальности и гражданских свобод
- AI от использования для распространения поддельного и вредного контента в интернете
- AI кибератаки против правительств, компаний, организации и частные лица
и связанные с этим этические последствия, такие как влияние ИИ на расовые и гендерные предубеждения, глубокие ошибки в политике и массовом наблюдении. На I Programmer мы тщательно проанализировали этические дебаты в руководстве по этике для надежного ИИ.
Раздел 5: Китай
Китай становится сильным игроком на мировой арене ИИ. В качестве побочного Примечания Китай опубликовал свой первый учебник по ИИ для старшеклассников в 2018 году. См. искусственный интеллект для K-12.
Раздел 6: Прогнозы
Что, по прогнозам авторов, произойдет в ближайшее время? Наиболее интересным из их предсказаний является то, что:
Технология самостоятельного вождения остается в основном на стадии НИОКР. Ни одна самоходная автомобильная компания не проезжает более 15 мили в 2019 году, что эквивалентно всего одному году в 1000 водителей в Калифорнии
В заключение, отчет в целом не только предоставляет наиболее информативный анализ событий последних 12 месяцев в мире ИИ, но и пытается предсказать направление движения наперед.