Обзор 5 прогнозов об искусственном интеллекте в 2018 году

В прошлом году был огромный успех в области искусственного интеллекта и машинного обучения. 2018 год вполне может иметь больший успех. В этом обзоре представлены пять ключевых прогнозов на наступающий год.

1. Положительное обучение с подкреплением.

Историческая победа AlphaGo против одного из лучших компаний, LeeSedol, стала лучшей в области ИИ, и особенно в технике для глубокого обучения с подкреплением.

Обучение с подкреплением опирается на то, как животные узнают, что определенное поведение ведет к положительному или отрицательному результату. Используя этот подход, компьютер может выяснить, как перемещаться по лабиринту с пробами и ошибками, а затем сопоставить положительный результат с лабиринтом. Это позволяет машине учиться без инструкций или даже явных примеров. Идея существует уже несколько десятилетий, но сочетается с большими (или глубокими) нейронными сетями. Благодаря многочисленным экспериментам, а также анализу предыдущих игр AlphaGo выяснила, как играть в игру на уровне экспертов.

Полагается, что обучение с подкреплением окажется полезным во многих ситуациях в реальном мире. Недавний выпуск нескольких имитируемых сред должен стимулировать прогресс длянеобходимых алгоритмов.

В 2018 году мы, скорее всего, увидим попытки применить обучение с подкреплением к таким проблемам, как автоматическое вождение и промышленная робототехника. Google собирается использовать глубокое обучение с подкреплением, чтобы повысить эффективность своих центров обработки данных. Но данный подход остается экспериментальным, и он по-прежнему требует долговременного моделирования.

2. Дуэльные нейронные сети

В Барселоне состоялась конференция по обработке информации нейронными сетями. Там обсуждались новая технология машинного обучения, известной как генеративно-состязательная сеть.

Генеративно — состязательную сеть описал Ян Гудфеллоу, ученый-исследователь OpenAI. Генеративно — состязательную сеть, или GAN, является системами одной и той же сети, одни из которых генерируют новые данные после обучения из учебного набора, а другие пытаются различать реальные и поддельные данные. Работая вместе, эти сети могут создавать очень реалистичные синтетические данные. Этот подход можно использовать для создания декораций для видеоигр, применения стилистических изменений к компьютерным проектам.

Йошуа Бенджио, один из ведущих мировых экспертов по компьютерному обучению, сказал в NIPS, что этот подход является особенно интересным, потому что он предоставляет широкие возможности для компьютеров. Этот подход может быть ключомдля созданияв будущем более умных компьютеров.

3. Китайский скачок в области искусственного интеллекта

Этот год может стать для Китая успешным в области ИИ. Технологическая индустрия страны перестает копировать западные компании.

Ведущая поисковая компания Китая, Baidu, уже некоторое время проводит лабораторные исследования, ориентированные на ИИ. Она достигла огромных успеховв области улучшения технологий, таких как распознавание голоса и обработка естественного языка, а также оптимизированный рекламный бизнес. Теперь западные компании пытаются перехватить китайские технологии. Tencent предлагает чрезвычайно успешное мобильное приложение для обмена сообщениями в сети. WeChat открыл лабораторию искусственного интеллекта в прошлом году. Didi стал одним из лидеров по продаже ралли, который купил китайские технологии.

Китайские инвесторы теперь вкладывают деньги в ИИ, обязуясь инвестировать около $ 15 млрд к 2018 году.

4. Изучение языка

Спросите исследователей ИИ, какая у них следующая большая цель, и они, вероятно, скажут об изучении языка. Остается надеяться, что методы, которые дали впечатляющий прогресс в области распознавания голоса и изображений, также могут помочь компьютерам.

Это давняя цель в искусственном интеллекте. Перспектива общения с нами и общения с нами с использованием языка — огромная. Лучшее понимание языка было бы намного полезней. Но задача колоссально сложная, учитывая сложность, тонкость и силу языка.

Не думайте, что в этом году вы уже сможете общаться со своим смартфоном. Но некоторые впечатляющие успехи ожидаются!

5. Реакция на обман

Помимо оригинальных достижений и захватывающих новых приложений, в 2016 году шумиха вокруг искусственного интеллекта достигла новых высот. Хотя многие верят в базовую ценность технологий, разрабатываемых сегодня, трудно избежать чувства, что реклама вокруг ИИ выходитнемного из-под контроля.

Некоторые исследователи ИИ явно раздражены. Во время NIPS была организована стартовая вечеринка для поддельного запуска ИИ под названием Rocket AI, чтобы подчеркнуть растущую манию и бессмыслицу вокруг реальных исследований ИИ. Обман был не очень убедительным, но это был интересный способ привлечь внимание к подлинной проблеме.

Одна из реальных проблем заключается в том, что шумиха неизбежно приводит к разочарованию, когда крупных прорывов не происходит, что приводит к тому, что завышенные стартапы терпят неудачу, а инвестиции высыхают. Возможно, в 2017 году будет проявляться какая-то реакция на машину искусственного интеллекта, и, возможно, это будет не так плохо.

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить