Rocket AI: самый известный запуск искусственного интеллекта в 2016 году и проблема, связанная с ажиотажем в области искусственного интеллекта
Теплый декабрьский вечер четверга, 3 часа ночи, обычно тихая улица в Готическом квартале Барселоны кипит жизнью, когда группа из 200 исследователей искусственного интеллекта уезжает в одиночку из большого желтого особняка. Полиция считает головы, пока исследователи снимают процессию на свои телефоны и пишут в Твиттере #rocketai.
Список гостей выглядел как результаты поиска самых популярных авторов AI на arXiv. Присутствовали все крупные корпоративные и академические лаборатории ИИ - Google DeepMind, OpenAI, Facebook AI Research, Google Brain, Стэнфордский университет, Массачусетский технологический институт, Монреальский университет, а также множество других стартапов в области ИИ и инвесторов со всего мира. все в городе на 30-й ежегодной конференции NIPS.
NIPS (Neural Information Processing Systems) превратился в академическую и отраслевую конференцию по ИИ, которая за последнее десятилетие росла почти экспоненциально, поскольку корпоративные спонсоры борются за лояльность своих инженеров и агрессивно вербуют других. Корпорации планируют за несколько месяцев до демонстрации своих капитальных затрат и технических талантов. Билеты на основную конференцию, несмотря на то, что их количество почти удвоилось по сравнению с прошлым годом, были распроданы более чем за 6 недель до мероприятия.
Приглашения на вечеринку, посвященную запуску проекта, были распространены в 16:00 того же дня, в то время как люди сидели на исследовательских симпозиумах в конференц-центре Барселоны. Никто не слышал о Ракетном ИИ. Таинственный веб-сайт упомянул ожидающий патента Временное рекуррентное оптимальное обучение.
Спустя несколько часов напитки продолжали литься, поскольку в составе команды выступали разные исследователи. Доктор Андерс Сандберг из Института будущего человечества Оксфордского университета выступил с 10-минутным вводным курсом о темпорально повторяющемся оптимальном обучении для всех, включая MIT Tech Review, The Guardian и других представителей прессы. Он поделился своим энтузиазмом по поводу новой исследовательской парадигмы и ее потенциала для революции в традиционной архитектуре нейронных сетей.
Когда полиция закрыла переполненную вечеринку, участники сообщили в социальных сетях.
Искусственный интеллект стал самым разрекламированным сектором технологий. В то время как национальная пресса сообщает о его впечатляющем потенциале, крупные корпорации и инвесторы отчаянно пытаются проникнуть в этот космос. Многие стартапы стараются подчеркнуть использование «машинного обучения» в своих презентациях, какими бы тривиальными они ни были.
На рынке слияний и поглощений в области ИИ в 2015 году было совершено 33 приобретения, из которых средний размер команды составлял семь. Сейчас для сообразительных исследователей ИИ стало обычным делом создавать компанию исключительно для приобретения, зная, что правильные модные слова привлекут венчурных капиталистов и что в конечном итоге корпорация заплатит за команду. Лучшие исследователи машинного обучения стали самыми желанными из всех покемонов. Техническая пресса преувеличивает завышенные оценки компаний, у которых нет продукта и новых технологий.
Если вы не занимаетесь изучением области, не разговариваете с исследователями, не читаете статьи, не отслеживаете научные круги и не следите за стартапами, вас может легко обмануть шумиха вокруг искусственного интеллекта. Год назад инвесторы искали Deep Learning for X. Теперь некоторые инвесторы ищут обучение с подкреплением для X (еще одна ветвь машинного обучения, в которой алгоритмы оптимизируются, чтобы получить максимальное вознаграждение). За пределами исследовательского сообщества нет глубокого понимания этих терминов или почему, например, RL и DL часто совершенно не нужны для X.
На самом деле глубокое обучение, обучение с подкреплением и другие отрасли машинного обучения - это идеи, которым уже несколько десятилетий, и они воплотились в жизнь в последнее время благодаря доступности массивных наборов данных. Глядя на недавние обновления от лидеров исследований, таких как OpenAI и Google DeepMind, можно сказать, что основное внимание уделяется распределению учебных сред для людей для обучения их агентов ИИ. Запуск Universe Open AI предоставил сообществу ИИ тысячи игровых и веб-сред, в которых можно обучать свои алгоритмы, - роскошь, ранее доступная только крупным игрокам, таким как Google, у которых есть внутренние команды, создающие моделируемые среды.
Инвесторы недостаточно вовлечены в сферу деятельности, чтобы знать, что первый учебник по обучению с подкреплением был написан в 1998 году или что успешную компанию по прикладному машинному обучению отличает новизна, качество и / или количество данных, к которым у них есть доступ. Умные команды используют безызвестность и известность, чтобы собрать больше денег, зная, что инвесторы и пресса плохо понимают, как работает машинное обучение на практике.
Опасность ажиотажа заключается в том, что он отвлекает внимание от исследователей, создающих инструменты и теории, которые развивают эту область, или от реальных компаний, пытающихся решить проблемы с помощью оптимизации машинного обучения. Вместо этого у нас есть конкурентные вечеринки, скрытые компании, которые охотятся за конвейером приобретения, и смехотворные оценки компаний, которые просто используют преувеличения.
Оказывается, любой может создать многомиллионную компанию за 30 минут.
… С редактором веб-сайта в испанском особняке, найденном на AirBnB. «Временное рекуррентное оптимальное обучение» - это комбинация модных словечек, которые мы составили для обозначения ТРОЛЯ (L), которые были придуманы за завтраком. Если бы мы не приложили значительных усилий, чтобы люди поняли, что это шутка, Rocket AI был бы в прессе прямо сейчас.
Наблюдая за изменениями в этой сфере в последние несколько лет, сообщество ИИ точно знало, что делать, чтобы разжечь шумиху вокруг своей собственной игры и помочь поддержать запуск крупнейшей компании, занимающейся фиктивным ИИ. Сказав это, мы должны дать огромную похвалу доктору Сандбергу за импровизацию всей речи на вечеринке, посвященной фальшивой области машинного обучения.
И сообщество AI продолжало прислушиваться к шутке, распространяя мем #RocketAI на Reddit, Quora, Crunchbase и в твиттере.
Показатели запуска Rocket AI
Не один и не два, а пять крупных венчурных фондов обратились к инвестированию в Rocket AI.
ИИ находится на пике ажиотажа, и все в сообществе это знают. Некоторые из нас начали шутить над этим, и это то, о чем идет речь #RocketAI. Если большинство из нас не будут бороться за техническую целостность и не будут пытаться обучить большее количество специалистов по распределению капитала, то однажды мыльный пузырь лопнет, и настоящий научный прогресс и реальные компании проиграют. И группа инвесторов, которые пытались заработать на этом секторе с помощью грубой силы.
Область ИИ действительно заслуживает всего этого внимания, учитывая потенциальную ценность и влияние этих технологий на все отрасли. Нам нужно гораздо больше отличных инженеров, больше людей, работающих над политиками, более разумно распределенный капитал и более эффективные приложения машинного обучения. И вместо того, чтобы разыгрывать шумиху, мы должны поддерживать тех людей, которые пытаются делать самое сложное, а именно создавать и реализовывать реальные решения. Благодаря ИИ у нас есть инструментарий, позволяющий снизить сложность самых серьезных проблем и добиться лучших результатов для будущих поколений. Существует так много системных проблем, которые мы могли бы решить с помощью сбора новых данных и оптимизации принятия решений.
А пока вы можете купить футболку Rocket AI здесь.
