La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son dos tecnologías, cuya implementación y / o sus derivados en la sociedad humana inevitablemente lo cambiarán radicalmente. Qué tendencias son ahora especialmente notables, qué están haciendo los científicos de todo el mundo y qué está sucediendo en este momento, en este artículo.
1. Trabajando con lenguajes naturales
Todos los sistemas de traducción de idiomas y reconocimiento de texto comenzaron a funcionar sobre la base de redes neuronales capacitadas. De hecho, esto ya es claramente visible por el mismo Google Translate, cuya calidad de traducción está creciendo, se podría decir, todos los días. Aparentemente, queda muy poco tiempo hasta que los resultados del procesamiento de textos de la máquina sean comparables con la calidad del trabajo de los traductores en vivo, especialmente desde que este año muchos equipos de investigación van a desarrollar complejos multilingües. Por lo tanto, ni siquiera está muy claro si, por ejemplo, vale la pena comenzar a aprender algo de chino en este momento.
2. Casts de personas
No se está haciendo un mal progreso en el entrenamiento de redes neuronales para simular a una persona específica, su comportamiento y hábitos. Hasta ahora, el problema principal es que no está completamente claro qué tipo de datos necesita la IA para que él, como opción, pueda imitar de manera confiable un personaje específico, por ejemplo, en la comunicación en Internet para que las personas que lo conocen bien no puedan reconocer una falsificación. Pero en algunos aspectos de este trabajo ya hay logros serios, a juzgar por todas las IA pronto podrá reproducir el estilo literario de un autor en particular. En este momento, todos los editores tendrán que trabajar muy duro, aunque por otro lado, tal vez para ese momento, el estilo del trabajo, junto con el trabajo en sí, se convertirá en objeto de derechos de autor.
3. Visión por computadora
Hasta hace poco, para entrenar redes neuronales para reconocer objetos, tenían que ser etiquetados manualmente, lo que, por decirlo suavemente, no era muy rápido ni muy efectivo. Sin embargo, el año pasado hubo un gran avance en esta área, y ahora la IA puede aprender con poca o ninguna pista. Al mismo tiempo, las redes neuronales aprendieron a generar imágenes indistinguibles de las fotografías sin experiencia especial, y Nvidia creó una red neuronal que puede hacer lo mismo, pero con video. Debido al hecho de que los "conceptos" juegan un papel cada vez más importante en la comunicación con la IA en lugar de los "objetos" (por ejemplo, la "tortuga grande" es un concepto, y el "área de la imagen con tales y tales coordenadas" es un objeto), en el transcurso del tiempo, pronto será posible crear materiales de video completamente artificiales, en realidad "en los dedos", explicando a AI lo que necesita de él.
Internet se llenará inmediatamente de pruebas en video de eventos que nunca ocurrieron, y comprender lo que realmente está sucediendo en el mundo será aún más difícil.
4. Uso práctico
La etapa en la que principalmente la IA entrena para resolver problemas artificiales, como jugar Go, gambitos de ajedrez o analizar algoritmos y eventos no naturales diseñados solo para su entrenamiento, está casi completa. La etapa de introducción de redes neuronales en aspectos reales de la actividad humana ha comenzado, desde el modelado de las tendencias de intercambio y la gestión del tráfico urbano hasta el análisis del genoma y el desarrollo de drogas. También están trabajando activamente en la introducción de redes neuronales en el sector financiero, AI pronto se convertirá en un asistente leal de cualquier operador, y en el futuro, cuando la formación de redes neuronales en los patrones de comportamiento de una persona en particular se convierta en la norma, podrá intercambiar por una persona de la misma manera que él mismo, solo que mejor y 24 horas al dia
Muy pronto, estos sistemas obtendrán suficiente información para optimizar sus áreas de responsabilidad, y nuestra vida comenzará a cambiar drásticamente en muchos aspectos. No es que tenga sentido abastecerse de productos enlatados y fósforos, pero no todos los expertos están seguros de que las redes neuronales estén garantizadas para ser seguras, porque los problemas muy serios con la interpretación de la IA ya han comenzado.
5. Interpretabilidad de la IA
En los últimos años, se han invertido fondos colosales en la investigación y el desarrollo de redes neuronales, por lo que no es sorprendente que se hayan hecho enormes progresos. Sin embargo, fue él quien creó el problema, que ahora ya no se considera parte del ala marginal (por así decirlo) de la comunidad científica y se puso a discusión: el problema de la interpretabilidad de la IA.
Hablando en términos generales, incluso los especialistas en muchos casos no entienden bien o no entienden en absoluto cómo exactamente las redes neuronales funcionalmente útiles procesan datos y producen resultados. La IA a menudo se convierte en una caja negra, y algunas compañías (el mismo Google, por ejemplo, que habla de la extrema gravedad de este problema) actualmente están realizando investigaciones, cuyo único propósito es comprender un hecho simple: qué tan seguro es seguir desarrollando la IA y presentarla en la vida real? Hay una excelente entrevista sobre este tema con Bin Kim, un investigador de Google Brain, ella solo está lidiando con este problema y, a juzgar por lo que dice, ella y sus colegas tienen poca confianza en que la IA sea definitivamente segura.
6. Ética de la IA
Bueno, de hecho, lo anterior es bien entendido por los especialistas involucrados en la inteligencia artificial, por lo que todos de repente y por unanimidad se ocuparon de la "ética de la IA", es decir, cómo asegurarse de que esta cosa incomprensible no comience a funcionar de manera repentina para algunas pesadillas. . Es cierto, hasta ahora, aparentemente, aparte del reconocimiento por parte de los principales actores de esta industria de que sí, es necesario desarrollar e implementar algún tipo de moral y ética especial para las redes neuronales, las cosas no han cambiado.
En general, es hora de volver a leer Azimov.