Недавно я имел удовольствие посетить Амстердам на WSAI17. Здесь я написал некоторые из своих заметок, которые, как мне кажется, могут быть интересны и другим. Более подробное резюме см. в следующей статье World Summit A.I. Резюме ’17.

Основная панельная дискуссия

Ральф Хербрих, директор по машинному обучению, Amazon

Когда ему задали вопрос — Что бы он хотел увидеть от исследовательского сообщества, — он упомянул, что наш мозг намного эффективнее в вычислениях, чем наши цифровые нейронные сети, и предложил ввести такой показатель эффективности, как «точность на калорию», относящийся к тому, как модель точна по отношению к тому, сколько энергии было использовано для ее обучения и вывода. Он отметил, что наш человеческий мозг намеренно забывает что-то, в отличие от энергии, необходимой для вычисления и сохранения информации в более прочном кремнии и сложных архитектурах, где обучение начинается с нуля.

Роб Хай, вице-президент, IBM и технический директор, IBM Watson
Он видит, что ИИ развивается вместе с людьми, не полностью имитируя наш интеллект и, следовательно, не наследуя наши ограничения и предубеждения, а дополняя нас, развиваясь по-другому.

Мозг города Ханчжоу

Сянь-Шенг Хуа, заслуженный инженер/вице-президент и заместитель директора по искусственному интеллекту, Alibaba

Говорили о своем City Brain, проводя большой анализ, сосредоточенный в основном на обработке видео в данный момент, способный автоматически отмечать дорожно-транспортные происшествия и аномалии.

Упомянул что-то вроде «и да, проблемы конфиденциальности, но на самом деле у нас нет такой проблемы в Китае, так что это позволяет нам двигаться быстрее» [в отношении достижений в области машинного обучения]

Как добраться до общего искусственного интеллекта

Гэри Маркус, профессор психологии и неврологии Нью-Йоркского университета

Он сделал важное замечание о необходимости привлечь больше ученых-когнитивистов к исследованиям ИИ, то есть больше думать о том, как дети учатся, с их врожденными навыками обучения, имитируя эти типы обучения, с междисциплинарными исследовательскими группами, например. лингвисты, психологи, неврологи и т. д. "Чтобы понять, как работает мозг, нужны не только программисты и люди, хорошо разбирающиеся в математике".

Он упомянул об отсутствии доступных, заранее изученных строительных блоков при выполнении машинного обучения, например, козерог на склоне горы не учится успешно перемещаться по отвесной скале лицом к нему, неоднократно падая, если он упадет, это смерть, по аналогии, нам не нужно делать сквозное машинное обучение/глубокое обучение, начиная с нуля.

[Я всегда находил обучение встраиванию слов захватывающим и сверхъестественным, как просто по контексту вы можете узнать так много синтаксических особенностей слова.]Он объяснил, насколько больше нужно, чем просто это, что, например, вложения слов не могут объяснить простой случай отрицания, т.е. «какое фото не холодильник» и другие рассуждения.

Он считает, что глубокое обучение может не принести результатов, и будет еще одна зима ИИ, поэтому он беспокоится, что люди могут потерять пар из-за этого, вместо этого хочет, чтобы сообщество продолжало набирать обороты.

[Я думаю, что он выступил с лучшим выступлением, многие люди, с которыми я разговаривал, согласились. Он рассеял массу шумихи, четко изложил, каковы ограничения в ML и в чем он хорош (конкретные задачи, которые соответствуют вашим тренировочным данным). Тяжелый разговор, особенно для корпоративных спикеров!]

Основатели, прошедшие путь от стартапа до выкупа — как построить успешный ИИ-стартап.

Бен Медлок, соучредитель и руководитель отдела продуктов SwiftKey
Создавая Swiftkey, он интересовался проблемами НЛП и сделал верный прогноз, что развитие технологии сенсорных экранов смартфонов уступит место совершенно новая среда, с помощью которой люди будут развиваться, чтобы печатать. Отказ от вековых споров о раскладках клавиатуры и вместо этого обеспечение лучшей поддержки интеллектуального ввода текста.

Когда начинали, использовали некоторые исследовательские гранты Великобритании, небольшую сумму в 15 тысяч на технико-экономическое обоснование, чтобы доказать идею, половину которой они потратили на патент. Затем они провели раунд друзей и семьи, а затем продолжили еще раунды.

Он дал совет обратиться к людям в вашей ключевой области, создать сеть, чтобы опробовать вашу идею на нескольких людях.

Томас Стоун, соучредитель и главный операционный директор PredictionIO

Они открыли исходный код своего проекта, потому что он не получил широкого распространения, а затем после открытия исходного кода он начал привлекать внимание разработчиков в крупных организациях, которые хорошо платили за корпоративную поддержку. (Затем они были куплены Salesforce)

Он рекомендовал базироваться там, где находятся ваши клиенты, их клиенты — разработчики, и, таким образом, это главная причина, по которой они перешли на SF.

Как маркетинг с использованием ИИ приносит крупным брендам больше денег

Пэрри Мальм, генеральный директор Phrasee

Показал живую демонстрацию и показал, что среди аудитории нет единого мнения относительно того, какие темы были созданы людьми, а какие созданы алгоритмами Phrasee.

  • Если исключить предубеждения маркетолога из генерации текста, когда каждый думает, что знает больше о других людях и о том, что получит открытый рейтинг, основанный на их уникальном взгляде на мир и опыте, это не обязательно обобщается.
  • Реально определите, в чем ваша проблема.
  • Потратьте 55 минут в час на размышления о решении проблемы и 5 минут на ее решение/осуществление. Не преждевременно внедрять «ИИ».

Сирадж Раваль, Sirajology

ИИ и блокчейн, DAO создают распределенные приложения, приносящие пользу человечеству, без посредников.

Привел пример децентрализованного приложения, создающего искусство ИИ, и с каждой продажей этого искусства оно покупает больше вычислительных ресурсов, чтобы создавать больше произведений искусства, чтобы увеличить продажи и т. д.

[В то время я не мог сказать, шутил ли он с нами или был серьезен (из-за того, что хотел «блокчейн» и «ИИ» во всем). В своем уникальном увлекательном объяснении он устроил нам вихревой тур от основ к эзотерике. Я не видел реального применения комбинации блокчейн/DAO/ИИ, поэтому для меня это звучало как гипербола, но, если подумать, возможно, семена возможных идей гарантированы и могут привести к новым полезным приложениям. На данный момент это похоже на большой скачок.]

ИИ и квантовые вычисления — как организации могут адаптироваться и процветать, используя экспоненциальные технологии?

Юрий ван Гест, основатель Singularity University, Нидерланды

  • Большинство вещей становится лучше, когда ИИ и люди сочетаются друг с другом. Некоторые вещи могут быть реализованы только при помощи ИИ, например, самоуправляемые автомобили.
  • Будущее работы: мы должны инвестировать в правополушарные практики, поскольку технологии не могут их разрушить (пока), такие вещи, как межличностные отношения, предпринимательский подход, культурная чувствительность, креативность.
  • Поиск нашей страсти и цели, переподготовка через МООК

[На вопрос о том, что VR-порно мешает трудоустройству секс-работников в Амстердаме, ответа не было.]

Как сделать самые мощные технологии будущего полезными — искусственный интеллект, совместимый с человеком

Проф. Стюарт Рассел, профессор электротехники и компьютерных наук Калифорнийского университета в Беркли.

  • Современные архитектуры глубокого обучения нуждаются в таких больших данных, потому что они начинают обучение с нуля (без предварительных знаний о мире/своей области).
  • Мы, люди, накапливаем слои и слои абстрактного опыта и знаний, которые мы используем, чтобы рассуждать и принимать решения. Мы все еще не можем сделать это сегодня в ИИ.
  • Требуется около полдюжины крупных концептуальных прорывов, чтобы найти более универсальное решение ИИ.
  • Даже с учетом потенциала ИИ, устраняющего потребность во многих рабочих местах, ценность создания ИИ превышает стоимость всего ВВП планеты.
  • У нас будут проблемы, если заставить ИИ оптимизировать себя исключительно для решения определенных, ограниченных проблемных задач, то есть робот отключит свой выключатель, если он определит, что этот выключатель может быть препятствием для решения его узконаправленной задачи.
  • Вместо этого нам нужно проектировать, чтобы включить неопределенность в отношении его целей, поэтому вместо этого он приветствовал бы отключение, если бы это означало, что он не сделает что-то неправильно.

Этика Интернета — разработка отраслевого кодекса поведения для управления эволюцией ИИ

Венделл Уоллах, консультант, специалист по этике и научный сотрудник Междисциплинарного центра биоэтики Йельского университета

  • Нам нужны алгоритмы машинного обучения, которые сохраняют конфиденциальность — которые по-прежнему могут учиться на наших данных, то есть на всех наших медицинских данных, но которые не требуют, чтобы крупные компании хранили наши данные.

Два возможных способа сделать достижения ИИ ответственными перед этикой:

  • Глобальный орган управления ИИ для обеспечения этической практики, орган, связывающий различные заинтересованные стороны (научные, когнитивные, социальные, корпоративные) и привлекающий СМИ к обсуждению фактического сообщения.
  • Формы мягкого управления, то есть согласованные в отрасли кодексы поведения, хотя мы не всегда преуспеваем в их соблюдении.

Ройя Махбуб, генеральный директор фонда Digital Citizen Fund и группы робототехники афганских девушек

Женщины в Афганистане в целом по-прежнему невероятно угнетены. Самая младшая из группы рассказала свою личную историю о том, как ее очень благосклонный отец был убит «ИГИЛ» через неделю после того, как она выиграла международный конкурс. Терзающий.

Благодаря своему международному участию в науке и технике эти девушки меняют рамки того, что женщинам разрешено делать в Афганистане.

Кристофер Фабиан, содиректор и соучредитель отдела инноваций, ЮНИСЕФ

[ЮНИСЕФ использует первоклассный подход, основанный на данных, чтобы сделать свою помощь максимально эффективной, я был впечатлен.]

например, в заданном месте:

Отображение местоположения каждой сельской школы с помощью спутниковых изображений и анализа изображений, пытаясь определить, кому и как помочь. Анализ их подключения к Интернету (оффлайн/2G/3G) с учетом их местоположения и, следовательно, какой образовательный контент и в каком формате они могут предоставить для наилучшей поддержки.

Использование анонимных данных вышек сотовой связи для анализа моделей передвижения групп людей, чтобы узнать, где болезни могут распространяться из первоначальных очагов инфекции и, следовательно, где лучше всего разместить клиники.

Предприятия Microsoft

…предлагают награду за инвестиции в стартапы «ИИ во благо»

Они упомянули в ответ на вопрос, что вы не должны использовать «ИИ» в названии своей компании. Достаточно того, что вы решаете сложную проблему, вам не нужно связывать свой бизнес со всеми крутыми технологиями, которые появляются.

Искусственный интеллект и доступ к здравоохранению для детей и подростков — концепция глобального общественного блага

Стефан Германн, генеральный директор Фонда Ботнар.
Хассан Мшинда, генеральный директор Комиссии Танзании по науке и технологиям.
Клэр Новорол, соучредитель и главный медицинский директор, Ada Health.
Эльвира Тиссен, представитель по оказанию помощи беженцам, Фонд Бернарда ван Леера.
Нароа Зурутуза, специалист по данным и руководитель проекта, отдел инноваций, ЮНИСЕФ.
Сара Невилл, главный редактор Global Pharmaceuticals, Financial Times

  • Медработников не хватает — люди уходят на более высокооплачиваемые работы.
  • Нужны технические новаторы и нужны инновационные финансовые / бизнес-модели, чтобы быть устойчивыми.

Ада — сбор информации о пациентах, предложение потенциальных диагнозов и предложение связать пациентов с настоящим врачом в качестве следующего шага. [Общая тема всех лучших идей на мероприятии — не пытаться делать все с помощью ИИ, а помогать людям (например, врачам) и держать их в курсе событий]

Ада: Врачи часто удивляются, если пациент еще не загуглил свои симптомы до прихода. Эти результаты Google шумны и часто вызывают больше беспокойства, чем пользы. Так что, если все уже ищут информацию в Интернете, имеет смысл иметь высококачественный ресурс, который они могут использовать для запроса.

Фонд Бернарда ван Леера — Предоставление родителям лучших инструментов для развития и развития мозга их детей.

  • Практикуйте ориентированный на человека дизайн, поставьте себя на место передового рабочего.
  • Хотелось бы увидеть альтернативную бизнес-модель, в которой данные находятся в глобальном владении, в каком-то безопасном общем репозитории, и тогда предприятия могут предоставлять ценность благодаря своему уникальному анализу этих данных, а не только их собранных и принадлежащих им данных. По мере того, как данные становятся более ценными. Эти существующие хранилища корпоративных данных не обладают функциональной совместимостью, чтобы другие могли извлекать из них выгоду. Нужно думать об общественном благе против прибыли отдельной компании.

Кто-то из аудитории упомянул идею инновационной истории модели финансирования, например. Швейцарские часы, т. е. имеют несколько действительно дорогих товаров премиум-класса и используют их для поддержки более качественных / более дешевых и доступных предложений.

Рабочая сессия — Как искусственный интеллект и цифровые приложения (AIDA) могут улучшить здоровье детей из неблагополучных семей?

Фонд Ботнар

Это была одна из моих любимых частей мероприятия. После краткой презентации Штефана Германна, генерального директора Botnar, где он рассказал о некоторых проблемах, с которыми сталкиваются дети во всем мире, мы разделились на группы, чтобы обсудить технологические идеи, которые помогут в решении этих вопросов. Кристины Тейлор, старший партнер компании Creaholic, несет ответственность и руководствуется очень ограниченным по времени подходом к проектному мышлению.

Возможность поработать и поговорить с другими людьми, увлеченными улучшением человечества, в очень сжатые сроки, быстрая разработка и питч-сессия, была очень интересной.

Будущие направления в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Зубин Гахрамани, главный научный сотрудник и профессор Uber и Кембриджского университета

  • Нужны системы, которые знают то, чего они не знают. например Автомобиль, зная, что погода плохая, и, следовательно, зная, что она не так хороша, как обычно, так же хорошо обнаруживает пешеходов. Здесь может помочь байесовское глубокое обучение.
  • Необходимо больше автоматизировать и систематизировать строительные блоки и подходы к созданию моделей машинного обучения, в настоящее время это просто умные люди, которые возятся со странными вещами.
  • Автоматизированное моделирование — исследование того, как автоматически создать хорошую архитектуру машинного обучения для данной проблемы.

Сила и ограничения глубокого обучения

Ян ЛеКун, директор по исследованиям искусственного интеллекта и серебряный профессор Facebook и Нью-Йоркского университета