2019-7-15 08:45 |
Где искусственный интеллект достиг наибольшего прогресса за последний год, чем удивил медиков, и что будет с ним в ближайший год.
"Искусственный интеллект станет движущим фактором технического прогресса в нашем все более цифровом мире, управляемом данными. Причина в том, что нас окружают продукты человеческого интеллекта, говорим мы о культуре или о потребительских товарах", - такими словами анонсируют 136-страничный отчет о состоянии дел в области ИИ два серийных инвестора в сфере ИИ Натан Бенайч и Ян Хогарт.
Отчет структурировано описывает прогресс в сфере разработки ИИ, уделяя особое внимание ключевым событиям последних 12 месяцев. В документе рассматривается состояние дел по 5 направлениям:
- Исследования: технологические прорывы и их последствия;
- Таланты: предложение, спрос и кластеры талантов;
- Индустрия: большие платформы, финансирование, области инноваций - сегодня и завтра;
- Китай: темпы и специфика разработки ИИ в этой стране заслуживает особого внимания;
- Политика: общественное мнение об ИИ, экономические последствия и нарастающая роль ИИ в геополитике.
"Экономическая правда" изучила отчет и записала его ключевые тезисы, которые описывают современные возможности ИИ.
ИИ в компьютерных играх учится как дети
В 2018 году ИИ достиг большого прогресса в области компьютерных игр. Он стал равным или даже превосходящим соперником для профессиональных киберспортсменов в StarCraft II, Quake III Arena Capture the Flag, Dota2.
Почему это знаковое событие? Задача разработчиков ИИ заключается в том, чтобы создать искусственную систему, которая умеет самообучаться, взаимодействуя с постоянно меняющейся средой с огромным количеством переменных.
В данном случае речь идет об ИИ, основанном на технологии "обучение с подкреплением" (reinforcement learning). Программа целенаправленно изучает среду методом проб и ошибок и в результате своих действий получает как вознаграждения, так и штрафы.
Авторы отчета объясняют, что более важным, чем сенсационный аспект "ИИ побеждает людей", являются методы, с помощью которых ИИ может достичь таких результатов.
Такими методами является обучение, основанное на игре, симуляция, комбинация игры и реального мира, а также исследование, основанное на любопытстве.
Разработчики ищут ответ на вопрос: можем ли мы тренировать ИИ, играя в игры? Будучи детьми, мы приобретаем сложные навыки и типы поведения, изучая и применяя разнообразные стратегии и модели поведения с низким уровнем риска, то есть во время игры.
Разработчики компании DeepMind создали ИИ FTW (For The Win), который обучается по мере игры и побеждает профессиональных киберспортсменов
Источник: https://deepmind.com/blog/capture-the-flag-science/
Между тем, высокие результаты ИИ даже в сложных стратегических играх как StarCraft II и Dota2 совершенно не означает, что ИИ покажет высокую эффективность в системах, работающих в реальном мире.
"Данные, которые генерируются в виртуальной среде, часто дешевле и более доступны, что отлично подходит для экспериментов, - говорит Бенайч. - Однако большинство игр не совсем точно имитируют реальный мир и его многочисленные нюансы. Это означает, что они отличное место для начала, но не конечная цель".
Тем временем, ИИ, основанный на технологии обучения с подкреплением, уже вышел в реальный мир. Лаборатория обучения роботов Калифорнийского университета в Беркли создала робота BLUE - это пара конечностей, симулирующих руки людей.Они имеют 7 ступеней свободы и могут работать с полезной нагрузкой до 7 кг.
Университет совместно с некоммерческой организацией OpenAI использует симуляцию для тренировки робота перемещать физические объекты.
ИИ в медицине
Возможности ИИ, основанного на технологии глубокого обучения, успешно тестируются в медицине. Он уже достиг экспертного уровня в диагностике заболеваний глаз и рекомендаций по их лечению.
ИИ прекрасно себя зарекомендовал в области выявления и классификации сердечной аритмии на основе электрокардиограммы.
Однако наиболее футуристично выглядит технология ИИ, которая позволяет синтезировать человеческую речь, "считывая" нейронную активность слуховой коры головного мозга.
Исследователи из Швейцарии, США и Германии использовали инвазивные (внутренние - ЭП) средства электрокортикографии для измерения нервной активности пяти пациентов, проходящих лечение от приступов эпилепсии.
Во время замеров пациенты непрерывно слушали человеческую речь. ИИ, основанный на технологии глубокого обучения, смог синтезировать 75% речи, которую слышали пациенты.
Этот опыт показал большой потенциал в сфере создания компьютерных интерфейсов на основе ИИ. Такие интерфейсы могут помочь парализованным людям наладить коммуникацию с внешним миром.
Еще одна разработка, основанная на нейронной сети, позволяет людям восстановить контроль над парализованными конечностями. На видео это выглядит впечатляюще.
Таланты и инвестиции
По результатам исследований ИИ Google возглавляет список самых продуктивных организаций. Далее идут Массачусетский технологический институт, Стэнфордский университет, Университет Карнеги - Меллона, Калифорнийский университет в Беркли.
Самые продуктивные организации в сфере исследования ИИ
Источник: https://www.stateof.ai/
Количество зачисленных в университеты студентов, нацеленных на специальности в области ИИ каждый год возрастает в несколько раз и особенно быстрый рост наблюдается в Китае.
По сравнению с 2012 годом почти на 16 раз больше студентов университета Цинхуа и в 5 раз больше Стэнфордских студентов посещают курсы ИИ. Нажмите для увеличения
Источник: https://www.stateof.ai/
Объем инвестиций и сделок в сфере ИИ в мире растет на миллиарды долларов в год и в 2018 году составил 27 млрд дол. Причем 55% инвестиций в ИИ совершает США. Крупнейшие мировые IT-гиганты продолжают ежегодно покупать десятки стартапов в сфере ИИ, тратя на каждую покупку сотни миллионов долларов.
Источник: https://www.stateof.ai/
Компьютерное зрение - самая популярная сфера ИИ с точки зрения патентования. В свою очередь в области компьютерного зрения наиболее популярным разделом для патентования является биометрия: приложения, связанные с биологическими данными.
Источник: https://www.stateof.ai/
6 прогнозов на ближайшие 12 месяцев
1. Во всем мире существует волна новых стартапов, основанных на самых передовых исследованиях в сфере Natural Language Processing (понимание человеческого языка искусственным интеллектом - ЭП). Все вместе эти стартапы в ближайшие 12 месяцев могут привлечь более 100 млн дол инвестиций.
2. Технология автономного вождения в значительной степени останется на стадии R&D. Ни один автопроизводитель не обеспечит автономное вождение автомобилей на дистанции более 15 млн миль в 2019, что эквивалентно дистанции, которую проезжают 1 тысяча водителей в Калифорнии за один год.
Какие автопроизводители сорвали сроки запуска автопилота пятого уровня, и к каким срокам их конкуренты обещают запустить свои системы автопилота. Нажмите для увеличения
источник https://www.stateof.ai/
3. Компании, не входящие в список 2000 крупнейших публичных компаний мира по версии журнала Forbes, усилят свои политики безопасности в отношении конфиденциальности данных пользователей во время использования технологий машинного обучения.
4. Университеты создадут специальные степени бакалавра в сфере ИИ, чтобы заполнить пробел в талантах.
5. Google совершит значительный прорыв в сфере аппаратного обеспечения квантовых вычислений. В результате появится как минимум пять новых стартапов, которые попытаются создать технологию квантового машинного обучения.
6. По мере того как системы ИИ становятся более мощными, тема управления ИИ становится все более важной. Поэтому, как минимум один крупный разработчик ИИ внесет существенные изменения в свою модель управления ИИ.
Подробнее читайте на epravda.com.ua ...
