Как прогрессирует искусственный интеллект: отчет о последних достижениях
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 пяти направлениям.
1. Исследования: технологические прорывы и их последствия.
2. Таланты: предложение, спрос и кластеры талантов.
3. Индустрия: большие платформы, финансирование, области инноваций.
4. Китай: темпы и специфика разработки ИИ в этой стране.
5. Политика: общественное мнение об ИИ, экономические последствия и нарастающая роль ИИ в геополитике.
ЭП изучила отчет и записала его ключевые тезисы, которые описывают современные возможности ИИ.[BANNER1]
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 обучаться, 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 являются обучение, основанное на игре, симуляция, комбинация игры и реального мира, исследование, основанное на любопытстве.
Разработчики ищут ответ на вопрос: можно ли тренировать ИИ, играя в игры? Как известно, дети приобретают сложные навыки, изучая и применяя разные модели поведения с низким уровнем риска, то есть во время игры.
Между тем, высокие результаты ИИ даже в сложных стратегических играх совершенно не означают, 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 имитирует 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 семь ступеней свободы и могут работать с полезной нагрузкой до 7 кг.
Университет совместно с некоммерческой организацией OpenAI учит 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 измеряли нервную активность пяти пациентов, проходящих лечение от приступов эпилепсии.[L]
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 помогут 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 список самых продуктивных организаций возглавляет Google. Далее идут Массачусетский технологический институт, Стэнфордский университет, Университет Карнеги — Меллона, Калифорнийский университет в Беркли.
Количество зачисленных в университеты студентов, нацеленных на специальности в области ИИ, каждый год возрастает в несколько раз. Особенно быстрый рост наблюдается в Китае.
Объем инвестиций в сферу ИИ в мире быстро растет. В 2018 году он составил 27 млрд долл, из них 55% — американские вложения. Крупнейшие мировые IT-гиганты ежегодно покупают десятки стартапов в сфере ИИ, тратя на каждую покупку сотни миллионов долларов.
Компьютерное зрение — самая популярная сфера ИИ с точки зрения патентования. В области компьютерного зрения наиболее популярным разделом для патентования является биометрия.
Шесть прогнозов на ближайший год
1. Мир накроет волна стартапов, основанных на самых передовых исследованиях в сфере Natural Language Processing (понимание человеческого языка искусственным интеллектом. — ЭП). Все эти стартапы в ближайший год могут привлечь более 100 млн долл инвестиций.
2. Технология автономного вождения останется на стадии R&D. Ни один автопроизводитель не обеспечит автономное вождение автомобилей на дистанции более 15 млн миль в 2019 году, что эквивалентно дистанции, которую проезжает 1 тыс водителей в Калифорнии за год.
3. Компании, не входящие в список 2 тыс 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 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 модель управления ИИ.