Čaká sa na výnimočnosť v technonómii

Ako to bolo takmer na každej konferencii, ktorú som sa tento rok zúčastnil, umelá inteligencia a strojové učenie boli hlavnými témami konferencie Techonomy 2016 minulého týždňa. Okrem už štandardných diskusií o tom, kam smeruje AI, prednášky od Ray Kurzweila a rozhovoru o tom, kam môžu smerovať autonómne vozidlá, konferencia zahŕňala diskusiu a videá priamych rozhraní medzi strojom a mozgom, ktoré patrili medzi najviac zaujímavé veci, ktoré som videl celý rok.

Obvody mysle

Tieto skvelé videá pochádzajú od Justina Sancheza z úradu DARPA Biological Technologies Office. Ukázal jedno video roboticky ovládanej robotickej ruky ovládanej mysľou, čo bolo fascinujúce, predtým, ako pokračoval v diskusii o priamom neurálnom rozhraní, v ktorom je pamäť počítača pripojená priamo k mozgu s traumatickými zraneniami mozgu. Sanchez potom ukázal pôsobivé video, v ktorom je pacient požiadaný, aby si zapamätal tucet bežných slov; za normálnych okolností si pacient môže neskôr spomenúť iba na tri slová, ale ak je pripojený k systému, môže si vybaviť všetkých dvanásť.

Sanchez upozornil, že toto sú veľmi skoré dni programu. Je navrhnutý tak, aby obnovil mozgové funkcie vojenskému personálu, ktorý za našu krajinu zaplatil takúto cenu, povedal však, že existuje veľa zaujímavých aspektov. Začali sa práce s regálmi počítačov; cieľom je pracovať na miniaturizovaných systémoch, ktoré by mohli byť implantovateľné. V rámci tohto úsilia sa program snaží získať širšie pochopenie kognitívnych funkcií mozgu.

Do Sanchezu sa pridal panel Leslie Valiant z Harvardskej univerzity, ktorý opísal to, čo nazval „éterická epocha“, ktorá kombinuje algoritmy, ktoré sa učia z prostredia, dozerajú na strojové učenie a biologickú evolúciu. Valiant povedal, že darwinovská evolúcia je v podstate druh strojového učenia pod dohľadom.

Poznamenal, že existuje veľa vecí, ktoré stále nevieme o mozgových funkciách, napríklad o koľko neurónov je treba pamätať, čo ste mali na raňajky. Sanchez poznamenal, že sa učíme viac o mozgu a tiež o tom, ako je pamäť distribuovaná v mozgu.

Obaja sa zhodli na tom, že zatiaľ čo strojové učenie pod dohľadom môže fungovať pri spúšťaní algoritmov na rozširovanie mozgu, budú nakoniec potrebné ďalšie techniky, ako je napríklad posilňovanie. Opravený algoritmus nebude z dlhodobého hľadiska fungovať pre každodenný život, povedal Sanchez. Namiesto toho sa bude musieť prispôsobiť.

Smerom k singularite a etickej AI

Večerné vystúpenie vynálezca a autor Ray Kurzweil, ktorý teraz pracuje na AI pre Google, zopakoval svoju predpoveď, že do roku 2029 bude mať počítač dostatok jazykových znalostí a znalostí v celom rade predmetov, ktoré mu umožnia úspešne prejsť testom Turingov test., Do roku 2035 sa Kurzweil domnieva, že dokážeme pripojiť počítače priamo k nášmu neokortexu, aby sme rozšírili našu pamäť, a do roku 2045 budeme mať počítače miliónkrát výkonnejšie ako každý človek, čo je vývoj, ktorý nazýva Singularity.

Kurzweil uviedol, že veľkým prielomom v umelej inteligencii v posledných rokoch bol vývoj viacvrstvových neurónových sietí, poznamenal však, že súčasné systémy vyžadujú veľa údajov. „Život začína miliónom príkladov, “ žartoval o súčasných systémoch a uviedol, že veľkou výzvou je vývoj počítačových systémov, ktoré sa môžu učiť z menšieho množstva údajov.

Kurzweil sa pripojil k panelu Benjamin H. Bratton z Kalifornskej univerzity v San Diegu a Vivienne Ming of Socos, ktorí zdôraznili, že AI a ľudia budú v budúcnosti spolupracovať. Brattonova kniha The Stack hovorí o tom, ako nedávny pokrok v oblasti výpočtovej techniky vrátane automatizácie vytvára „náhodnú megastruktúru“, ktorá je výpočtovým aparátom a novou riadiacou architektúrou. Ming hovoril o rozšírení ľudskej inteligencie ao potrebe vybudovať svet, v ktorom ľudia aktívne vytvárajú nové veci.

Na ďalšom stretnutí hovorila Francesca Rossi z výskumného centra TJ Watson spoločnosti IBM o potrebe „etickej AI“, pričom uviedla, že musíme diskutovať o tom, aké pravidlá by sa mali vzťahovať na AI. Táto diskusia by mala zahŕňať nielen päť najlepších spoločností, o ktorých si ľudia myslia, keď hovoria o AI, ale každý, najmä ľudia, ktorí implementujú AI v reálnom svete. Cieľom je vybudovať dôveru v určitom časovom období, nielen raz, povedala.

Autonómne vozidlá v citlivých ekosystémoch

(Delaunay, Hodjat, Washington, Chui)

V paneli o „vnímajúcich ekosystémoch“, viceprezident spoločnosti Ford Motor Company pre výskum Ken Washington uviedol, že existuje sľub autonómnych vozidiel a inteligentných vozidiel, ktoré nás poznajú na základe radaru, lidaru, kamier, mikrofónov a ďalších senzorov, ktoré dokážu spracovať a reagovať. Aj keď pokrok sa deje veľmi rýchlo, zatiaľ tam nie sme. Napríklad Washington opísal auto, ktoré automaticky zapne teplo, keď je vonku chladno.

Na ceste k tejto vízii uviedol, že na ceste k tejto vízii existujú dva „medzery“: kybernetická bezpečnosť a súkromie, ktoré považuje za dva odlišné problémy. Washington uviedol, že spotrebitelia budú musieť byť schopní veriť, že autonómne vozidlo pre nich urobí dobré veci, a je presvedčený, že autonómne autá môžu byť bezpečnejšie ako vodič vozidla, pričom poznamenáva, že pri dopravných nehodách zomrie ročne 30 000 ľudí. Washington tiež uviedol, že spoločnosti musia byť jasné, že spotrebiteľ vlastní ich údaje, a udeľuje automobilovým spoločnostiam povolenie na ich použitie na konkrétne účely. Ford nikdy nepredá vaše údaje, povedal, ale použije ich, aby vás ochránil a poskytol vám lepší zážitok. Spoločnosť Ford plánuje v roku 2021 ponúknuť veľkoobjemovú výrobu vozidiel určených na spoločné jazdenie so 100 skúšobnými vozidlami do roku 2018.

Claire Delaunay z autonómnej prepravnej spoločnosti Otto (teraz súčasť Uberu) uviedla, že jednou otázkou bolo, ako sa autonómne vozidlo rozhodne. Vozidlá vidia iba veci, ktoré ich naučíte vidieť, preto sa musia neustále učiť. Spoluzakladateľ spoločnosti Sentient Technologies Babak Hodjat uviedol, že keďže takéto systémy majú protokol, ktorý obsahuje údaje použité pri každom rozhodnutí, keď dôjde k nehode, možno potenciálne nehôd zabrániť. „Nemôžeme to urobiť s človekom, “ poznamenal.