Что будущее готовит для AI?

Published in

Cortex Labs

4 min readAug 28, 2019

Приложения слабого ИИ были тесно интегрированы в нашу жизнь: автономные транспортные средства, интеллектуальный мониторинг, чат-роботы. Тем не менее, есть еще одна область искусственного интеллекта, которая отсутствует в нашей жизни, но то, к чему мы стремимся — сильный ИИ.

Научно-фантастические персонажи в фильмах, такие как дроид BB-8 в “Звездных войнах” и гуманоидные роботы в A.I. Artificial Intelligenceявляются примерами сильного ИИ. Однако сильный ИИ — просто воображение, что с точки зрения аппатного обеспечения, что развития. Мы находимся в медленной фазе развития сильного ИИ, и мы не знаем, ее преодолеть.

Сильный AI — далекая мечта

Общий искусственный интеллект (ИИ), общий ИИ и сильный ИИ относятся к одному и тому же. Сильный ИИ не обязательно означает лучшую вычислительную мощность, это не означает, что сильный ИИ “сильнее”, чем слабый ИИ. Сильный ИИ-это машина, которая обладает той же мудростью, что и люди, или превосходит людей, которые могут выражать все интеллектуальные поведения нормальных людей, такие как рассуждение, планирование и общение на естественном языке. Даже слабые приложения ИИ сталкиваются с проблемами, которые не решаются с помощью современных технологий. В прошлом году Google анонсировала свой дуплексный голосовой помощник, который утверждает, что может человеческим голосом сделать заказ в ресторане. Однако The New York Times обнаружила, что только один из четырех раз был завершен без вмешательства человека, что доказало, что обработка естественного языка все еще находится в зачаточном состоянии.

Слабый AI — Эра, в которой мы живем

Напротив, слабый ИИ (также известный как узкий ИИ и прикладной ИИ) не должен обладать когнитивными способностями человека, но преуспевает в конкретных проблемах. Например, детский фильтр Snapchat и фильтр старости FaceApp, который стал вирусным.

Слабый ИИ сочетает человеческий интеллект с большими данными, чтобы расширить человеческую производительность.

Мы окружены примерами слабых приложений ИИ, включая, но не ограничиваясь следующими:

Смарт-динамик (как Эхо Амазонки)
Автоматизированная система вождения i (например, полуавтоматическое вождение Tesla)
Распознавание лиц (например, идентификатор лица iPhone)
Распознавание изображений (например, Amazon “поиск с помощью камеры”)
Система рекомендаций (например, рекомендация фильма Netflix)
Приложения для обработки естественного языка (NLP), такие как распознавание речи и машинный перевод (например, Apple Siri и Google Translate)

Многочисленные исследователи и разработчики также обучают свои собственные модели ИИ. Например, Адам Кинг построил сайд-проект, используя языковую модель OpenAI, GPT-2. Пользователи могут набирать часть текста и завершить его с помощью ИИ, который использует скрипты из The Avengers, Lord of the Rings и т. д.

Во время обучения в Гарварде, 3 года назад, я попытался “переписать” историю, используя свою собственную модель НЛП. Модель основана на контекстах Romance of the Three Kingdoms, но я с треском провалился. В отличие от английского или других романских языков, китайские слова приходят друг за другом без интервалов и падежей. Есть также 48 149 китайских слов по сравнению 26 буквами алфавита английского языка. Поэтому китайская обработка предложений требует хорошего понимания сегментации слов.

Если вы пару лет назад, будучи носителем одного из языков алтайской группы (китайский, японский, корейский и др.), пользовались Google Translate, вы знаете, что качество перевода оставляло желать лучшего. Тем не менее, уже сегодня Google Translate считается одним из наиболее точных и естественных. Частенько даже превосходит человеческий. Необходимо осознать этого факт, чтобы понятьЮ насколько продвинулся нейронный машинный перевод за пару лет.

Что же будущее готовим для ИИ

С текущими знаниями сильные приложения ИИ, которые превосходят наши человеческие возможности, по-прежнему недостижимы. Большие данные, нейронные сети и вычислительная мощность-это ключи к постоянному успеху слабого ИИ. Приложения и инструменты ИИ стали проще в использовании, чем когда-либо, они позволяют решить ранее неразрешимые проблемы. Тем не менее, существует еще много проблем, которые ждут своего решения. Системы искусственного интеллекта так же хороши, как и данные, которые мы в них помещаем. Предвзятость ИИ относится к использованию необъективных данных и не субъективных разработчиков. Хорошо известные примеры включают систему найма ИИ, которая предвзято относится к женщинам; и система распознавания лиц, которая имеет более высокую частоту ошибок для темнокожих людей.

Искусственный интеллект действительно изменил нашу жизнь, однако не стоит быть слишком оптимистичным или пессимистичным в отношении развития ИИ. Вероятно, искусственный интеллект не является панацеей, но вызванные им изменения уже видны и будут влиять на все большее количество отраслей.

О Cortex 😇

Cortex — первая блокчейн технология, позволяющая выполнять алгоритмы ИИ.

TestNet

Социальные медиа