Я провел последнюю неделю в самом сердце технологической революции, Пало-Альто, Калифорния. Я был на конференциях по робототехнике, семинарах по искусственному интеллекту, лекциях по глубокому обучению и демонстрациях виртуальных помощников.
Я узнал, что ИИ есть абсолютно везде, и хотя он уже встроен в нашу повседневную жизнь, мы еще ничего не видели ...
Почему сейчас? Термин «искусственный интеллект» был придуман в 1956 году Джоном Макарти на Дартмутской конференции и за последние десятилетия пережил две «зимы»: одну в 70-х, а другую в 90-х. Были обнаружены проблемы с программным и аппаратным обеспечением, и их оставили на усмотрение ученых.
«Мы эволюционируем от первого мира мобильных устройств к первому миру искусственного интеллекта» Сундар Пичаи, генеральный директор Google.
Есть три разных типа ИИ:
ANI - искусственный узкий интеллект - пони с одной уловкой, они могут играть в шахматы, распознавать лица или переводить иностранные языки.
AGI - Общий искусственный интеллект - способен применить интеллект к любой проблеме.
ASI - искусственный суперинтеллект - умнее лучших человеческих мозгов и может применить это абсолютно ко всему. (Это ИИ, которого боятся такие люди, как Стивен Хокинг и Илон Маск)
ИИ, наконец, может полностью раскрыть свой потенциал благодаря следующим трем факторам:
- Мощность и стоимость GPU
- Большое количество данных
- Сложность и эффективность алгоритма
Мощность и стоимость GPU
С изобретением CUDA компанией NVIDIA в 2007 году, API, который позволяет использовать графические процессоры (GPU) для вычислений, а также для 3D-рендеринга, был создан гораздо более мощный способ обработки. Первоначально использовавшиеся для программного обеспечения для видео и игр, теперь они используются для машинного обучения, самого сердца искусственного интеллекта.
ЦП состоит из нескольких ядер, оптимизированных для последовательной последовательной обработки, в то время как графический процессор имеет массивно-параллельную архитектуру, состоящую из тысяч более мелких и более эффективных ядер, предназначенных для одновременной обработки нескольких задач.
Большое количество данных
Человечество создало больше данных за последние 2 года, чем за всю историю человечества. 300 часов видео загружается на YouTube каждую минуту, 40 000 поисковых запросов в Google каждую секунду, Каждую минуту на Facebook: размещается 510 000 комментариев, обновляется 293 000 статусов и загружается 136 000 фотографий.
Помимо данных о состоянии здоровья, банковских операций, текстовых сообщений, электронных писем, фотографий и т. Д., Эти данные позволяют компьютерам обучаться с угрожающей скоростью.
Сложность и эффективность алгоритма
Раньше компьютеры программировались программистом с определенным набором выходных данных. Теперь, когда мощность процессора и большие объемы данных доступны, данные и требуемые выходные данные могут быть загружены в компьютер, и компьютер не нужно программировать.
Например, вы можете загрузить в компьютер миллион фотографий животных и, в зависимости от типа обучения, под наблюдением или без присмотра, вы можете распределить изображения по категориям: кошка, собака, лошадь и т. Д. Затем со временем вы можете прекратить маркировку, и компьютер сможет определить кошку самостоятельно.
По сути, машинное обучение похоже на обучение ребенка: ребенок учится посредством наблюдения и опыта, компьютер использует данные, а не опыт, и продолжает тестировать себя, пока он терпит неудачу, повторно тестируя, учится и понимает.
Приложения
ИИ способен на невероятные вещи, о некоторых из которых я узнал ниже:
Перевод
Недавно компания Google выпустила программу Pixel Buds, которая позволяет осуществлять голосовой перевод в реальном времени на 40 языков. Они пользуются услугами распознавания речи и перевода Google Ассистента.
Развлечение
Netflix рекомендован для вас.
Netflix разделяет зрителей на более чем две тысячи вкусовых групп. Рекомендации, которые вы получите, зависят от того, кем вы работаете. Сотрудники Netflix смотрят каждую минуту каждого шоу и отмечают все, что происходит, например драться, целоваться, спорить и т. д., то алгоритм Netflix отображает рекомендации, основанные на шоу, которое вы показываете «палец вверх» или запойное время суток.
Автономные автомобили
AI позволяет принимать тысячи решений, которые должен принимать автономный автомобиль, в зависимости от трафика, окружающей среды, дорожных условий, погоды и т. Д. Вы можете прочитать мою статью о будущем автономных автомобилей здесь.
Здравоохранение
Исследователи из Стэнфордского университета создали искусственный интеллект, который может определять рак кожи не хуже профессионального врача. Программа была обучена почти 130 000 изображений родинок, высыпаний и повреждений с использованием глубокого обучения. Его создатели говорят, что он работал с точностью, равной человеческой («по крайней мере» на 91 процент).
Цифровые помощники
Недавно появился целый мир цифровых помощников: Siri, Cortana, Alexa, Google Assistant, и фактически к 2021 году они обгонят население мира. Это положило начало новому состоянию систем #noui, о котором я расскажу в нашей следующей Fable, заказывайте билеты здесь.
Интернет вещей (IOT)
AI может улучшить все с помощью IOT, он может предсказать, когда вы придете домой и включите отопление, когда вы ложитесь спать и приглушите свет, когда у вас закончатся молоко и яйца ... Все, что имеет подключение к Интернету, может извлекайте выгоду из данных, обучения и, в конечном итоге, интеллекта.
Будущее
Любая технология может быть обоюдоострым мечом ... ИИ может решить все гуманитарные проблемы: бедность, неравенство и изменение климата, или это может стать концом человечества.
Рэй Керселл, глава отдела искусственного интеллекта в Google, считает, что сингулярность может произойти в 2029 году. Сингулярность - это теория, согласно которой искусственный интеллект превзойдет человеческий интеллект и внезапно вызовет стремительный технологический рост, что приведет к непостижимым изменениям в человеческой цивилизации.
Потеря работы
Потеря рабочих мест из-за искусственного интеллекта и роботов неизбежно произойдет, телемаркетеры, кассиры, помощники юристов, водители такси, повара фаст-фуда - все будут под угрозой. Но мы уже видели это раньше, когда в сельское хозяйство попадали животные, а машины сначала попадали на производственную линию. Мы адаптируемся, маневрируем и находим новые рабочие места для нас, например, 338 000 человек работают в Google, Facebook, Apple, Cisco и Oracle вместе взятых. Фактически только в США в технологическом секторе занято 6,7 миллиона человек. Этих рабочих мест не было 30 лет назад.
Робопокалипсис?
Некоторые очень умные и хорошо информированные люди боятся того, куда нас может завести ИИ, а некоторые столь же умные и хорошо информированные люди думают, что мы должны принять его на 100%.
Илон Маск (генеральный директор Tesla и SpaceX), Рид Хоффман (основатель LinkedIN) и небольшая группа интернет-предпринимателей основали openAI, компанию, занимающуюся исследованиями и наблюдением за развитием ИИ.
«После разработки летальное автономное оружие позволит вести вооруженный конфликт в более масштабных, чем когда-либо, масштабах и во временных масштабах, более быстрых, чем люди могут представить». Илон Маск
Марк Цукерберг (генеральный директор Facebook) с этим не согласен, он говорит, что теории Судного дня ИИ безответственны.
«В следующие пять-десять лет искусственный интеллект значительно улучшит качество нашей жизни», - сказал Марк Цукерберг.
Так что же ИИ готовит для нас в ближайшем и далеком будущем? Что ж, эксперты из Кремниевой долины считают, что это изменит каждый элемент нашей повседневной жизни, начиная с того, как мы взаимодействуем друг с другом, с нашими домами, нашими автомобилями и многим другим. Я очень рад видеть, куда это нас приведет ...
