От онлайн-технологий до мобильных устройств - мы входим в фазу AI-first. Искусственный интеллект - это следствие онлайнового, цифрового, подключенного, мобильного, управляемого данными, компьютеризированного мира. Позвольте мне объяснить почему.
Пять основных движущих сил развития искусственного интеллекта
Текущий рост искусственного интеллекта поддерживает пять основных движущих сил.
Чем больше данных, тем лучше для искусственного интеллекта
Сегодня практически все основано на данных. Мы, люди, измеряем, храним и анализируем все, что можно вообразить. Каждая машина основана на данных, и все в конечном итоге сводится к нулю или единице.
Объем данных, которые мы производим как люди, так и машины, увеличивается с каждым годом. Чем больше данных мы производим, тем больше их мы можем передать в системы искусственного интеллекта. Почему? Потому что нам это нужно. Чем больше данных создается, тем сложнее становится наша среда. Искусственный интеллект помогает нам частично снизить эту сложность.
Облачные решения начали процесс, в котором данные больше не хранятся только на одном физическом сервере, а доступны везде и в любое время. Это означает, что данные могут быть более легко обработаны и использованы другим программным обеспечением, включая ИИ. Некоторые называют это экономикой API, и даже сейчас межмашинное взаимодействие (M2M) уже создает больше данных, чем человеческое общение.
Искусственный интеллект встроен в оборудование
Чипы - это мозг компьютеров, и они становятся намного умнее. Google строит свои собственные чипы AI, как и Microsoft и Nvidia. Создаваемые ими специальные чипы подходят для работы нейронных сетей и других инструментов машинного обучения, которые могут поддерживать более умные ИИ.
Скоро эти чипы встретят волну Интернета вещей. Чипы, усиленные искусственным интеллектом, будут интегрированы в мобильные телефоны, планшеты, автомобили, дроны, торговые автоматы, роботов и телевизоры. Мы можем ожидать обновления интеллекта для электронных предметов.
Программное обеспечение становится умнее и гибриднее
Каждый день появляются действительно умные люди, улучшающие инструменты для создания искусственного интеллекта. Мы также начинаем видеть все больше и больше гибридных систем, сочетающих экспертные системы, машинное обучение, ботов и глубокое обучение.
Глубокое обучение существует уже 15 лет, но привлекло внимание общественности только за последние 3 года. Таким образом, еще предстоит проанализировать множество открытий и результатов исследований и применить их к реальным проблемам.
Университеты, изучающие машинное обучение и когнитивные системы, теперь привлекают все больше внимания, финансирования, клиентов и соискателей. Академический мир пробуждается от спячки.
Создать собственный искусственный интеллект будет легко
Вы хотите однажды создать свой собственный ИИ? Deepmind открыла собственную лабораторию с открытым исходным кодом. OpenAI предлагает Вселенную для обучения ИИ. Google также разделяет Tensorflow. Вы также можете использовать Theano и Torch.
Инструментов уже много, и скоро их станет еще больше. День за днем создание, создание и обучение систем искусственного интеллекта будет становиться все проще и легче, пока мы не достигнем демократизации создания интеллекта.
Capital следует за предпринимателями в AI
За последние два года мы наблюдаем всплеск компаний, занимающихся ИИ. Не все, что помечено как AI, содержит внутри AI. Может быть, 90% компаний применяют машинное обучение, но они не создают самоулучшающуюся когнитивную систему.
Тем не менее, тенденция очень положительная. А там, где идеи, идут деньги. Американские венчурные капиталисты вложили миллиарды долларов в стартапы в области искусственного интеллекта.
Google, Twitter, Intel, Apple, Microsoft, Salesforce, Facebook, eBay, Oracle - все они недавно приобрели молодые компании, занимающиеся ИИ.
Последствия развития искусственного интеллекта
Новые технологии всегда приносят изменения.
Четыре шага к искусственному интеллекту
Чтобы достичь искусственного интеллекта, компания должна пройти четыре шага.
Во-первых, данные необходимо собирать, хранить и анализировать. Это устаревшее мышление, которое говорит вам кое-что о прошлом.
Во-вторых, машины начинают делать прогнозы на основе данных. Эти прогнозы помогают людям принимать решения быстрее, проще и лучше.
В-третьих, машины делают прогнозы, выполняют их, измеряют результаты, а затем изменяют входные данные и ограничения, чтобы оптимизировать конечную цель.
В-четвертых, машины достигают автоматизации. Они становятся мотивированными когнитивными агентами и могут использовать свое усвоенное поведение для создания новых передаваемых знаний.
Большинство компаний (старой экономики) находятся на стадии один или ниже. Они знают, что у них есть данные, и начинают их собирать.
Многие цифровые компании (электронная коммерция, мобильная торговля, игры) работают со своими данными и часто находятся на втором этапе.
Google, Amazon, Facebook и Co лидируют в прикладных областях искусственного интеллекта. Некоторые части их компаний находятся на третьей стадии.
Наступит четвертый этап. Над этим работают какие-то блестящие команды.
Вы должны тренировать искусственный интеллект
Системы искусственного интеллекта необходимо обучать. Их больше не нужно программировать и думать, что они закончены. ИИ никогда не бывает законченным. Он всегда может чему-то научиться, стать лучше, улучшить и, в конечном итоге, углубить свои знания.
Современный ИИ похож на ребенка. Вы должны научить ИИ всему: как понимать текст, как смотреть видео, как слушать аудио или как генерировать язык.
Некоторые области легче освоить, например компьютерное зрение. Другие задачи намного сложнее, например, понимание текста.
Искусственный интеллект съедает ваш бизнес
Новая волна ИИ, часто внедряемая цифровыми компаниями и стартапами, съест на завтрак многие малые предприятия. AI - это горизонтальная технология. Это влияет на многие отрасли (логистика, автомобилестроение, фармацевтика, страхование, СМИ, производство, розничная торговля), системы (сети, города, штаты), компании и людей.
В общем, ИИ достигает двух вещей. Это делает процессы более эффективными, а глупые машины умнее. Беспилотный автомобиль умнее автомобиля, управляемого человеком. Использование алгоритма поиска Google более эффективно, чем поход в библиотеку.
Будущее без человеческого труда
Однако это приводит к ряду проблем.
Одна из проблем заключается в том, что прикладные ИИ вытеснят компании из бизнеса, вызовут политические изменения и заставят отдельных людей адаптироваться.
Другая проблема заключается в том, что миллионы задач будут выполняться машинами. Будут созданы новые рабочие места (например, для инструкторов по машиностроению), и спрос на человеческий труд снизится. Почему? Потому что именно поэтому мы в первую очередь изобретаем машины (посмотрите мой доклад на TEDx, чтобы узнать больше или прочтите 22 рабочих места исчезнут в будущем); чтобы они работали на нас.
Искусственный интеллект не является ни злом, ни злом. Это инструмент, который мы используем для увеличения благосостояния, счастья и здоровья людей на Земле. Но изменение никогда не бывает комфортным. ИИ заставляет человеческий вид покинуть свою нынешнюю зону комфорта.
Подбор ИИ
Так чего же еще нам ожидать? Системы искусственного интеллекта уже разрабатывают свои собственные языки и методы шифрования. Другие ИИ могут генерировать изображения и видео. В ближайшие годы на рынке появится много интересных вещей.
Можно предположить, что некоторые технические проблемы будут преодолены: нечистые данные, неструктурированные данные, ограниченный доступ к данным и предвзятые данные.
Более того, машины борются с высокой степенью абстракции на этапах обучения. Сегодня люди все еще учатся более эффективно, чем машины. Чтобы достичь аналогичного уровня интеллекта, нам нужно обучить машины со значительно большим объемом данных. AlphaGo от Google смогла победить чемпиона мира по игре в го только потому, что система искусственного интеллекта практиковалась, играя в миллионы игр. Поскольку ИИ могут учиться быстрее и параллельно, они используют перебор.
Еще одна академическая задача - создать когнитивные системы, которые могут генерировать передаваемые знания. Это означает объединение различных модулей (искусственного) мозга.
ИИ полезен для человечества
Конечно, это еще не все: обучение с помощью искусственного интеллекта, будущее без работы, равенство доходов, персонализированная медицина, самодвижущиеся объекты, личные помощники для всех.
Широкое применение искусственного интеллекта приведет к процветанию, снижению затрат на энергию, большей мобильности, бесплатному образованию, более долгой и здоровой жизни и большей роскоши.
В настоящее время ИИ немного преувеличивают, потому что Голливуд, Techcrunch и журналисты считают, что писать об ИИ легче, чем о других темах. Тем не менее основные тенденции сильны. AI никуда не денется. Мы должны с нетерпением ждать этого и принять его.
Если вы хотите получить целый день глубокого понимания искусственного интеллекта, присоединяйтесь к нашей конференции Rise of AI May 2017 in Berlin. Если вам просто нравится поговорить, напишите мне через твиттер. Если вы ищете капитал, то посмотрите Асгард - человеческий венчурный капитал для ИИ.
