Video: “Kelione į save” TV tęsiasi pirmadienio tradicija , šiandieną apie santykį su savimi 😉 (Lapkritis 2024)
Kadangi tai buvo beveik kiekvienoje konferencijoje, kurioje dalyvavau šiais metais, dirbtinis intelektas ir mašinų mokymasis buvo pagrindinės praeitos savaitės „Techonomy 2016“ konferencijos temos. Be standartinių diskusijų apie AI buvimo vietą, Ray Kurzweilo pokalbį ir pokalbį, kur gali būti nukreiptos autonominės transporto priemonės, konferencijoje buvo diskusija ir vaizdo įrašai apie tiesiogines mašinų ir smegenų sąsajas, kurios buvo vienos iš labiausiai įdomių dalykų, kuriuos mačiau visus metus.
Proto grandinės
Tie šaunūs vaizdo įrašai buvo iš Justino Sanchezo iš DARPA biologinių technologijų biuro. Jis parodė vieną vaizdo įrašą, kuriame vaizduojama proto valdoma robotinė ranka, kuri žavėjo, prieš pradėdama diskutuoti apie tiesioginę nervinę sąsają, kurioje kompiuterio atmintis pritvirtinta tiesiai prie smegenų su trauminėmis smegenų traumomis. Tada Sanchezas parodė įtikinamą vaizdo įrašą, kuriame paciento prašoma įsiminti keliolika bendrų žodžių; paprastai pacientas vėliau gali atsiminti tik tris žodžius, tačiau prisirišęs prie sistemos pacientas gali prisiminti visus dvylika.
Sanchezas įspėjo, kad tai yra labai ankstyvos programos dienos. Jis skirtas atkurti smegenų funkcijas kariškiams, kurie sumokėjo tokią kainą už mūsų šalį, tačiau jis sakė, kad yra daug įdomių aspektų. Pradėtas darbas su kompiuterių lentynomis; tikslas yra dirbti miniatiūrinių sistemų, kurios galėtų būti implantuojamos, link. Vykdydama šias pastangas, programa siekia geriau suprasti smegenų pažintines funkcijas.
Sanchezas buvo sujungtas su Leslie Valiant iš Harvardo universiteto, kuris apibūdino tai, ką jis vadino „ekoritizmo era“, apjungiančiu algoritmus, kurie mokosi iš aplinkos, prižiūri mašininį mokymąsi ir biologinę evoliuciją. Valiantas teigė, kad Darvino evoliucija iš esmės yra tarsi prižiūrimas mašininis mokymasis.
Jis pažymėjo, kad dar daug ko dar nežinome apie smegenų funkciją, pavyzdžiui, kiek neuronų reikia atsiminti, ką turėjote per pusryčius. Sanchezas pažymėjo, kad mes daugiau sužinome apie smegenis, taip pat apie tai, kaip atmintis pasiskirsto smegenyse.
Abu sutarė, kad nors prižiūrimas mašinų mokymasis gali padėti sukurti smegenų augimo algoritmus, galiausiai prireiks kitų metodų, tokių kaip mokymasis sustiprinimo. Fiksuotas algoritmas ilgą laiką neveiks kasdieniame gyvenime, sakė Sanchezas. Vietoj to reikės prisitaikyti.
Išskirtinumo ir etinės AI link
Vakarienės kalboje išradėjas ir autorius Ray Kurzweil, kuris dabar dirba „Google“ AI, pakartojo savo prognozę, kad iki 2029 m. Kompiuteris turės pakankamai gerų kalbų įgūdžių ir žinių visose srityse, kad galėtų išlaikyti vertingą Turingo testą.. Iki 2035 m. Kurzweilas tiki, kad sugebėsime prijungti kompiuterius tiesiai prie savo neokortekso, kad išplėtotume savo atmintį, o iki 2045 m. Turėsime kompiuterius milijardą kartų galingesnius nei kiekvienas žmogus, plėtrą jis vadina „Singularity“.
Kurzweilas teigė, kad pastaraisiais metais didelis AI proveržis buvo daugiasluoksnių neuroninių tinklų plėtra, tačiau pažymėjo, kad dabartinėms sistemoms reikia daug duomenų. „Gyvenimas prasideda nuo milijardo pavyzdžių“, - juokavo jis apie dabartines sistemas ir teigė, kad didelis iššūkis yra sukurti kompiuterines sistemas, kurių būtų galima mokytis iš mažesnio duomenų kiekio.
Kurzweil prie komisijos prisijungė Benjaminas H. Brattonas iš Kalifornijos universiteto San Diege ir Vivienne Ming iš Socos, kurie pabrėžė, kad AI ir žmonės ateityje bendradarbiaus. Brattono knyga „ The Stack“ pasakoja apie tai, kaip naujausi kompiuterijos, įskaitant automatikos, pasiekimai sukuria „atsitiktinę megastruktūrą“, kuri yra ir skaičiavimo aparatas, ir nauja valdančioji architektūra. Mingas kalbėjo apie AI didinančius žmones ir poreikį kurti pasaulį, kuriame žmonės aktyviai kuria naujus dalykus.
Kitoje sesijoje Francesca Rossi iš IBM TJ Watson tyrimų centro kalbėjo apie „etiško PG“ poreikį sakydamas, kad turime diskutuoti, kokios taisyklės turėtų valdyti PG. Šioje diskusijoje turėtų dalyvauti ne tik 5 populiariausios įmonės, apie kurias žmonės galvoja kalbėdami apie PG, bet ir visos, ypač žmonės, dislokuojantys PG realiame pasaulyje. Tikslas yra sukurti pasitikėjimą per tam tikrą laiką, o ne tik vieną kartą, - sakė ji.
Autonominės transporto priemonės jautriose ekosistemose
„Jausmingų ekosistemų“ skyriuje „Ford Motor Company“ tyrimų skyriaus viceprezidentas Kenas Vašingtonas teigė, kad žada tiek autonominės transporto priemonės, tiek išmaniosios transporto priemonės, kurios mus pažįsta, remiantis radaru, lidaru, kameromis, mikrofonais ir kitais jutikliais, galinčiais apdoroti ir reaguoti. Vis dėlto, nors pažanga vyksta labai greitai, mūsų dar nėra. Pavyzdžiui, Vašingtonas aprašė automobilį, kuris automatiškai įjungs šilumą, kai lauke šalta.
Jis sakė, kad įgyvendinant šią viziją yra dvi „duobės“: kibernetinis saugumas ir privatumas, kurios, jo manymu, yra dvi skirtingos problemos. Vašingtonas teigė, kad vartotojai turės sugebėti pasitikėti tuo, kad autonominis automobilis jiems padarys gerų dalykų, ir jis įsitikinęs, kad autonominiai automobiliai gali būti saugesni nei vairuotojas žmogus, pažymėdamas, kad autoavarijose miršta 30 000 žmonių per metus. Vašingtonas taip pat teigė, kad bendrovės turi būti aiškios, kad jų duomenys priklauso vartotojui, ir suteikia automobilių kompanijoms leidimą juos naudoti konkrečiais tikslais. Pasak jo, „Ford“ niekada neparduos jūsų duomenų, tačiau naudos juos, kad užtikrintų jūsų saugumą ir geresnę patirtį. „Ford“ planuoja 2021 m. Pasiūlyti didelės apimties transporto priemonių, skirtų dalijimuisi važiuojančiomis transporto priemonėmis, kelyje iki 2018 m.
Claire Delaunay iš autonominės krovinių gabenimo bendrovės „Otto“ (dabar „Uber“ dalis) teigė, kad viena iš klausimų buvo tai, kaip autonominė transporto priemonė priima sprendimą. Transporto priemonės gali pamatyti tik tuos dalykus, kuriuos mokote juos pamatyti, - sakė ji, todėl jie turi ir toliau mokytis. „Sentient Technologies“ įkūrėjas Babakas Hodjatas teigė, kad kadangi tokiose sistemose yra žurnalas, kuriame yra duomenys, naudojami kiekviename sprendime įvykus nelaimingam atsitikimui, ateityje galima išvengti avarijų. „Mes negalime to padaryti su žmogumi“, - pažymėjo jis.
