Відео: Мультики про машинки новые серии 2017 - Кто сильнее! Лучшие мультфильмы для детей /#мультик игра (Листопад 2024)
Як це було майже на кожній конференції, в якій я брав участь цього року, штучний інтелект та машинне навчання були головними темами минулої тижня на конференції Techonomy 2016. На додаток до теперішніх стандартних дискусій про те, куди рухається AI, бесіда від Рея Курцвейла та розмова про те, куди можуть рухатися автономні транспортні засоби, конференція включала дискусію та відеоролики прямих інтерфейсів між машиною та мозком, які були одними з найбільш цікавих речей, які я бачив цілий рік.
Схеми розуму
Ці цікаві відео прийшли від Джастіна Санчеса з Управління біологічних технологій DARPA. Він показав одне відео контрольованої розумом роботи, яке було захоплюючим, перш ніж перейти до обговорення прямого нейронного інтерфейсу, в якому пам'ять комп’ютера прикріплена безпосередньо до головного мозку з травматичними травмами мозку. Потім Санчес показав переконливе відео, в якому пацієнта просять запам’ятати десяток загальних слів; зазвичай пацієнт може згодом згадати лише три слова, але, приєднавшись до системи, пацієнт міг згадати всі дванадцять.
Санчес попередив, що це дуже ранні дні для програми. Він покликаний відновити мозкові функції військовослужбовцям, які заплатили таку ціну за нашу країну, але він сказав, що існує багато хвилюючих аспектів. Почалася робота зі стелажами комп’ютерів; мета полягає в тому, щоб працювати над мініатюризованими системами, які могли б бути імплантаційними. У рамках цих зусиль програма прагне отримати більш широке розуміння когнітивних функцій мозку.
Санчес приєднався до групи Леслі Валіант з Гарвардського університету, яка описала те, що він назвав "епохою екзоритму", що поєднує алгоритми, які навчаються з навколишнього середовища, кероване машинне навчання та біологічна еволюція. Валіант сказав, що еволюція Дарвіна - це в основному своєрідне кероване машинне навчання.
Він зазначив, що ми багато чого досі не знаємо про роботу мозку, наприклад, скільки нейронів потрібно, щоб запам'ятати, що ви мали на сніданок. Санчес зазначив, що ми дізнаємося більше про мозок, а також про те, як пам’ять розподіляється по всьому мозку.
Обидва погодилися, що хоча під керуванням машинним навчанням може працювати запуск алгоритмів розширення мозку, з часом будуть потрібні й інші методи, такі як навчання для підкріплення. Фіксований алгоритм не буде працювати в довгостроковій перспективі для повсякденного життя, сказав Санчес. Натомість потрібно буде адаптуватися.
Назустріч сингулярності та етичному ІІ
У промові на обіді винахідник і автор Рей Курцвейл, який зараз працює над AI для Google, повторив своє передбачення, що до 2029 року комп'ютер матиме достатньо хороші мовні знання та знання в цілому спектрі предметів, щоб він міг пройти ціннісний тест Тьюрінга . До 2035 року Курцвейл вважає, що ми зможемо підключити комп’ютери безпосередньо до нашого неокортексу, щоб розширити нашу пам’ять, і до 2045 року у нас будуть комп'ютери в мільярд разів потужніші, ніж у кожної людини, розвиток, який він називає Сингулярністю.
Курцвейл заявив, що великим проривом ШІ в останні роки став розвиток багатошарових нейронних мереж, але зазначив, що сучасні системи потребують багато даних. "Життя починається з мільярда прикладів", - пожартував він про сучасні системи, і сказав, що великою проблемою є розробка комп'ютерних систем, які можуть дізнатися з меншої кількості даних.
Курцвейл приєднався до групи Бенджаміна Х. Браттона з Каліфорнійського університету, Сан-Дієго та Вів'єн Мінг з Сокоса, який підкреслив, що ІС та люди працюватимуть разом у майбутньому. У книзі Браттона " Стек" розповідається про те, як останні досягнення в обчислювальній техніці, включаючи автоматизацію, створюють "випадкову мегаструктуру", яка є як обчислювальним апаратом, так і новою керуючою архітектурою. Мін говорив про те, щоб AI збільшував людей, і про необхідність будувати світ, де люди активно творять нові речі.
На іншому засіданні Франческа Россі з дослідницького центру TJ Watson IBM говорила про необхідність "етичного ІІ", кажучи, що нам потрібно обговорити, якими правилами повинні керувати ШІ. Ця дискусія повинна включати не лише 5 найкращих компаній, про які люди думають, коли говорять про ШІ, але й усіх, особливо людей, що впроваджують ШІ у реальному світі. Мета полягає у формуванні довіри протягом певного періоду часу, а не лише одного разу, сказала вона.
Автономні транспортні засоби в сентенційних екосистемах
На панелі з питань "розумних екосистем" віце-президент компанії Ford Motor Ken Ken Washington заявив, що існує обіцянка як автономних транспортних засобів, так і розумних транспортних засобів, які нас знають, на основі радарів, лідарів, камер, мікрофонів та інших датчиків, які можуть обробляти і відповісти. Однак, хоча прогрес відбувається дуже швидко, нас поки немає. Наприклад, Вашингтон описав автомобіль, який автоматично включатиме тепло, коли надворі холодно.
За його словами, на шляху до цього бачення є дві "вибоїни": кібербезпека та конфіденційність, які він розглядає як два різних питання. Вашингтон заявив, що споживачі повинні мати змогу вірити, що автономний автомобіль зробить для них добрі справи, і він впевнений, що автономні машини можуть бути безпечнішими, ніж людині-водію, зазначивши, що 30 000 людей на рік гинуть у автомобільних аваріях. Вашингтон також заявив, що компаніям потрібно зрозуміти, що споживач володіє їхніми даними, і надає автомобільним компаніям дозвіл використовувати їх для конкретних цілей. За його словами, Ford ніколи не продасть ваші дані, але використовуватиме їх, щоб уберегти вас та забезпечити кращий досвід. Ford планує запропонувати високі обсяги виробництва транспортних засобів для спільного використання їзди в 2021 році, зі 100 тестовими машинами на дорозі до 2018 року.
Клер Делоне, автономна автоперевізна компанія Otto (тепер це частина Uber), сказала, що одним із питань є те, як автономний транспортний засіб приймає рішення. Транспортні засоби можуть бачити лише те, чого ви навчите їх бачити, - сказала вона, тому їм потрібно продовжувати вчитися. Співзасновник Sentient Technologies Бабак Ходжат заявив, що оскільки такі системи мають журнал, який містить дані, що використовуються при кожному рішенні, коли трапляються аварії, потенційні аварії потенційно можуть бути запобіжені. "Ми не можемо зробити це з людиною", - зазначив він.
