Umělá inteligence se stala rychlejší, lepší a kontroverznější …
V roce 2018 došlo k mnoha pokrokům v oblasti umělé inteligence, od nového hardwaru po nové aplikace, a také k větší kontroverzi a komplikacím. I přes dramatický rok budou aplikace AI v roce 2019 nadále růst.
V roce 2018 nová vylepšení hardwaru umožnila sofistikovanější a rozšířenější využití umělé inteligence a díky softwaru byla umělá inteligence ještě lidštější. Podívejte se na pokroky v AI za poslední rok a uvidíte, co se stane dál.
Definujte a diskutujte, co znamená „umělá inteligence“
Koncept umělé inteligence existuje již po staletí, stejně jako příběh automatů Talos ve starověké řecké mytologii. Ale v roce 2018, kdy AI vstoupila do každodenního života, vyvolaly rychlé pokroky v hardwaru a aplikacích AI debatu o jeho existenci. Podle toho, jak definujeme „umělou“ a „inteligenci“, můžeme určit, zda umělou inteligenci považujeme za marketingový mýtus, legitimní pokrok v technologii nebo předzvěst katastrofální budoucnosti.
Talos z řecké mytologie byl vůz s umělou inteligencí. Malba od Thomase Bulfinche.
V zásadě lze AI považovat za vysoce sofistikovaný software schopný číst a učit se data. AI dokáže zpracovat velké množství dat neuvěřitelnou rychlostí, která je pro lidskou inteligenci nemožná. AI však stále nemůže při učení brát v úvahu lidské faktory (například emoce) a určité kontextové situace.
Debaty o etice a regulaci umělé inteligence se rovněž rozhořely i v roce 2018. V květnu došlo k rezignaci společnosti Google kvůli kontroverznímu použití umělé inteligence ve vojenských aplikacích. Společnost Microsoft varovala před potenciálními etickými povinnostmi a problémy oznámením rozšířeného používání umělé inteligence ve své výroční zprávě zveřejněné v srpnu.
Navzdory mnoha polemikám, které ji obklopují, pokrok AI nadále posouval hranice jejích schopností.
Rostoucí postupy v lidských rolích
I když AI stále má své limity, v roce 2018 bylo vidět, jak se naučila napodobovat jemnou lidskou interakci a dokonce dosáhnout tradičních pracovních míst v moderní společnosti.
V loňském roce Google představil Google Duplex, systém AI schopný přirozené řeči a autonomní komunikace. Zatímco přirozený tok přednášek v květnu v Duplex demo překvapil, systém dostal etickou kritiku za podvod a ochranu dat.
Vizuální znázornění holističtějšího přístupu zvukového systému WaveNet. Screenshoty s laskavým svolením Google
Aplikace také rozšířily AI do lidských zdrojů obživy tím, že pracovaly jako zubař, policejní hlídka a právní asistent. A v dalším kroku, kromě hraní šachů proti velmistrům, bojoval IBM Project Discussant s lidskými soupeři v debatě o vládních dotacích na průzkum vesmíru a telemedicínu. Stejně jako Google Duplex si nově objevené schopnosti AI pro invazi na trh práce a účast na diskusích na vysoké úrovni získaly chválu i kritiku.
Jak se etika umělé inteligence stala složitější, v roce 2018 se její používání prudce snížilo. Aplikace umělé inteligence jako služby (AIaaS), od algoritmů, které doporučují produkty při online nakupování, umožňují každému nasadit umělou inteligenci k analýze velkých datových sad. Umělá inteligence dokonce přešla na aplikace s otevřeným zdrojovým kódem, jako je domácí hlasový asistent Mycroft pro strojové učení, a představila jej pro domácí zařízení.
Tyto pokroky jsou možné díky pokročilému hardwaru s větší kapacitou pro splnění vysokých požadavků umělé inteligence.
Vylepšení hardwaru činí AI chytřejší
Požadavek, aby umělá inteligence zpracovávala velké množství dat vysokou rychlostí, vyžaduje stále složitější hardware a v roce 2018 bylo oznámeno mnoho nového vývoje.
Zatímco v minulých letech došlo k využití cloud computingu k provádění většiny funkcí umělé inteligence, vzrůstá zájem o využití edge computingu k poskytování citlivější umělé inteligence, která ke zpracování dat nevyžaduje připojení k síti. data.
Společnost Qualcomm rozšířila využití svého modulu umělé inteligence v polovodičovém průmyslu ve své sérii Snapdragon SoC integrací modulů AI určených k provozu neuronových sítí.
Screenshot z animace mobilní platformy Snapdragon 845. Obrázek s laskavým svolením Qualcomm
Společnost Crossbar, společnost s energeticky nezávislou pamětí, v loňském roce uzavřela partnerství se společností Mircosemi, aby do budoucích návrhů čipů zahrnula Resistent RAM (ReRAM). Nižší a rychlejší výkon ReRAM má potenciál přinést neurální sítě umělé inteligence do mnoha dalších vestavěných systémů.
Vizuální pomůcka stohovatelné struktury ReRAM společnosti Crossbar. Obrázek s laskavým svolením Crossbar
V září společnost BrainChip také oznámila objem výroby Akida Neuromorphic System-on-Chip (NSoC), urychlovače umělé inteligence využívající nejmodernější neuronové sítě (SNN). Pomocí SNN může čip napodobovat nervové vzorce v lidském mozku, učit se efektivněji a s minimálním tréninkem.
Hardware pro umělou inteligenci se také v roce 2018 začal stávat kompaktnějším. V červnu společnost Artosyn Microelectronics licencovala proces inteligentního vidění CENA-XM4 s nízkým výkonem pro použití v systému AR9X01 Artificial Intelligence On-Chip System, čímž zvýšila možnosti umělé inteligence v dronech.
Jak se hardware vyvíjí snížením a snížením jeho energetických požadavků, je k dispozici více aplikací jako možnosti pro AI.
Vylepšení umělé inteligence v roce 2019
Co tedy můžeme očekávat od AI v roce 2019? Budoucnost je jasná, ale zde jsou některé vzdělané předpovědi.
Zpracování dat umělé inteligence: od datových center po cloud a edge computing
Jak se AI vyvíjí, neustále se přizpůsobuje, aby lépe vyhovovala požadavkům různých aplikací. Množství paměti a paměti potřebné pro AI často vyžaduje infrastrukturu na úrovni datového centra; Mnoho společností začalo používat cloud pro umělou inteligenci v roce 2017 ke správě zvýšené rychlosti a požadavků na data. Tento trend zůstal stabilní až do roku 2018.
V roce 2019 budou pravděpodobně i nadále aplikace umělé inteligence pokrývat střed mezi datovými centry a cloudem, čímž se hraniční výpočetní technika, paměť a úložiště přiblíží hraničním zařízením pomocí umělé inteligence.
„Výkon a efektivita tréninku AI je omezena aktuálním výkonem úložiště,“ řekl Tom Coughlin, prezident Coughlin Associates, v článku minulý týden v magazínu Forbes. „Tento výkon lze zlepšit pomocí moderního úložiště v pevné fázi a rozhraní NVMe, ale také vyžaduje méně pohybu dat. Proto se pro zlepšení aplikací AI musí paměť / úložiště přiblížit. “ Coughlin uvedl, že nejmodernější sítě budou pro AI prvořadé, protože jsou neustále zapleteny do ambiciózních aplikací, pokud jde o bezpečnost, jako je komunikace V2X (vozidlo-k-X), kde je latence kritická.
Menší a rychlejší hardware
Ačkoli v oblasti umělé inteligence již existuje mnoho pokroků, moderní ztělesnění technologie je stále velmi nové. Stejně jako starší počítače, které mají více velikostí místností, má hardware AI v současné době poměrně velkou stopu (viz serverové stojany společnosti Google níže). V roce 2019 uvidíme, jak se hardware bude vyvíjet. Slouží k napájení výše zmíněného Google Duplex a jednotky Tensor Processing Units (TPU) společnosti Google pracují ve velkých kapalinou chlazených kapslích a provádějí strojové učení s velkým množstvím dat.
Kapalinou chlazené podtisky TPU verze 3.0 petaflops Google verze 3.0. Prostřednictvím Twitteru s laskavým svolením Google
Jak edge computing roste a hardware se transformuje na menší komponenty, podívejte se na AI, aby se v roce 2019 objevila ve více aplikacích.
Větší aplikace, více kontroly
Kromě diskusí o tom, co umělá inteligence je a etické způsoby, které by měla nebo měla být používána, existují širší rozhovory o etice o tom, jak umělá inteligence sama funguje. Koncept, který se v příštích měsících může stát více známým, je zkreslení algoritmu; myšlenka, že systém převezme zaujatost svého programátora, ať už si je toho programátor vědom nebo ne. Tento koncept je již roky předmětem výzkumu prováděného vzdělávacími institucemi, ale také některými z největších hráčů v oblasti vývoje umělé inteligence, jako je IBM.
Rok 2018 již přijal opatření ke zmírnění problému zkreslení v AI. Například Facebook v květnu oznámil nástroj nazvaný Fairness Flow, jehož cílem je identifikovat a eliminovat zkreslení ve své vlastní AI. V loňském roce představila univerzita v Chicagu také Aequitas, nástroj s otevřeným zdrojovým kódem pro řízení spravedlnosti v oblasti strojového učení, umělé inteligence a informační vědy. Pokud se chcete podílet na vývoji open source, najdete Aequitas na GitHubu. Další open source nástroj pro kontrolu zkreslení je z Pymetrics a lze ho také najít na GitHubu.
Potřeba těchto nástrojů roste. Díky volebnímu cyklu a zabezpečení dat, které do značné míry zohledňují budoucnost Spojených států, bude AI v roce 2019 médii znovu zvážena, pokud jde o velká data a jejich využití. Jak se AI stává převládající a má větší dopad na náš každodenní život, vyvstane více debat o regulaci a etických rozhodnutích. V roce 2019 se očekává další kontrola nejen systémů AI a jejich použití, ale také lidí, kteří je navrhli.
Jaké jsou vaše předpovědi pro umělou inteligenci v roce 2019? Sdílejte své myšlenky v komentářích níže.
Používá se se svolením GreenWaves Technologies.
