Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind zwei Technologien, deren Implementierung und / oder deren Ableitungen in der menschlichen Gesellschaft sie unweigerlich radikal verändern werden. Welche Trends sind jetzt besonders auffällig, was Wissenschaftler auf der ganzen Welt tun und was gerade passiert - in diesem Artikel.
1. Arbeiten mit natürlichen Sprachen
Alle Sprachübersetzungs- und Texterkennungssysteme begannen auf der Basis trainierter neuronaler Netze zu arbeiten. Tatsächlich ist dies bereits bei demselben Google Übersetzer deutlich sichtbar, dessen Übersetzungsqualität jeden Tag zunimmt. Anscheinend bleibt nur sehr wenig Zeit, bis die Ergebnisse der maschinellen Textverarbeitung mit der Qualität der Arbeit von Live-Übersetzern vergleichbar werden, zumal in diesem Jahr viele Forschungsteams mehrsprachige Komplexe entwickeln werden. Daher ist nicht einmal klar, ob es sich zum Beispiel lohnt, jetzt mit dem Lesen von Chinesisch zu beginnen.
2. Abgüsse von Menschen
Beim Training neuronaler Netze zur Simulation einer bestimmten Person, ihres Verhaltens und ihrer Gewohnheiten werden keine schlechten Fortschritte erzielt. Bisher besteht das Hauptproblem darin, dass nicht ganz klar ist, welche Art von Daten die KI benötigt, damit er als Option einen bestimmten Charakter zuverlässig nachahmen kann, beispielsweise bei der Kommunikation im Internet, sodass Personen, die ihn gut kennen, eine Fälschung nicht erkennen können. In einigen Aspekten dieser Arbeit gibt es jedoch bereits ernsthafte Erfolge. Nach Ansicht aller AIs wird es bald möglich sein, den literarischen Stil eines bestimmten Autors zu reproduzieren. In diesem Moment müssen alle Redakteure sehr hart arbeiten, obwohl andererseits vielleicht zu diesem Zeitpunkt der Stil der Arbeit zusammen mit der Arbeit selbst Gegenstand des Urheberrechts wird.
3. Computer Vision
Bis vor kurzem mussten neuronale Netze zum Erkennen von Objekten manuell beschriftet werden, was, gelinde gesagt, nicht sehr schnell und nicht sehr effektiv war. Letztes Jahr gab es jedoch einen Durchbruch in diesem Bereich, und jetzt kann AI praktisch ohne Aufforderung lernen. Gleichzeitig lernten neuronale Netze, Bilder zu erzeugen, die ohne besondere Fachkenntnisse nicht von Fotografien zu unterscheiden sind, und Nvidia schuf ein neuronales Netz, das dasselbe kann, jedoch mit Video. Aufgrund der Tatsache, dass "Konzepte" eine immer wichtigere Rolle bei der Kommunikation mit KI spielen und nicht "Objekte" (zum Beispiel ist die "große Schildkröte" ein Konzept, und der "Bildbereich mit solchen und solchen Koordinaten" ist ein Objekt), wird dies im Laufe der Zeit bald geschehen Es wird möglich sein, vollständig künstliches Videomaterial zu erstellen, das tatsächlich "an den Fingern" der KI erklärt, was von ihm benötigt wird.
Das Internet wird sofort mit Video-Beweisen von Ereignissen gefüllt, die nie stattgefunden haben, und es wird noch schwieriger zu verstehen, was wirklich in der Welt passiert.
4. Praktische Anwendung
Die Phase, in der hauptsächlich KI trainiert wurde, um künstliche Probleme zu lösen, wie z. B. Go spielen, Schachspiele spielen oder unnatürliche Algorithmen und Ereignisse analysieren, die nur für ihr Training entwickelt wurden, ist fast abgeschlossen. Die Phase der Einführung neuronaler Netze in reale Aspekte menschlicher Aktivität hat begonnen, von der Modellierung von Austauschtrends und dem städtischen Verkehrsmanagement bis hin zur Genomanalyse und Arzneimittelentwicklung. Sie arbeiten auch aktiv an der Einführung neuronaler Netze in den Finanzsektor. AI wird bald ein loyaler Assistent für jeden Händler sein. Wenn in Zukunft neuronale Netze in den Verhaltensmustern einer bestimmten Person trainiert werden, kann er für eine Person auf die gleiche Weise handeln wie er selbst - nur besser und besser 24 Stunden am Tag.
Sehr bald werden diese Systeme genügend Informationen erhalten, um ihre Verantwortungsbereiche zu optimieren, und unser Leben wird sich in so vielen Aspekten dramatisch verändern. Es ist nicht sinnvoll, sich mit Konserven und Streichhölzern zu versorgen, aber nicht alle Experten sind sich sicher, dass die neuronalen Netze garantiert sicher sind, da bereits sehr ernsthafte Probleme mit der Interpretierbarkeit der KI begonnen haben.
5. Interpretierbarkeit der KI
In den letzten Jahren wurden kolossale Mittel in die Forschung und Entwicklung neuronaler Netze investiert, so dass es nicht verwunderlich ist, dass enorme Fortschritte erzielt wurden. Er hat jedoch das Problem geschaffen, das heute nicht mehr als das Los des Randflügels (sozusagen) der wissenschaftlichen Gemeinschaft betrachtet und zur Diskussion gestellt wird: das Problem der Interpretierbarkeit der KI.
Grob gesagt verstehen selbst Spezialisten in vielen Fällen entweder nicht gut oder gar nicht, wie genau selbst funktional nützliche neuronale Netze Daten verarbeiten und Ergebnisse liefern. KI wird oft zu einer Black Box, und einige Unternehmen (zum Beispiel Google, das von der extremen Schwere dieses Problems spricht) forschen derzeit. Der einzige Zweck besteht darin, eine einfache Tatsache zu verstehen: Wie sicher ist es, KI weiterzuentwickeln und einzuführen im wirklichen Leben? Es gibt ein ausgezeichnetes Interview zu diesem Thema mit Bin Kim, einer Google Brain-Forscherin. Sie beschäftigt sich nur mit diesem Problem und nach ihren Aussagen haben sie und ihre Kollegen wenig Vertrauen, dass KI definitiv sicher ist.
6. Ethik der KI
Nun, und tatsächlich werden die oben genannten Punkte von Spezialisten für künstliche Intelligenz gut verstanden, sodass sich alle plötzlich und einstimmig um die „Ethik der KI“ kümmerten, dh um sicherzustellen, dass diese unverständliche Sache bei einigen albtraumhaften Dingen nicht plötzlich Effizienz zeigt . Abgesehen von der Erkenntnis der führenden Akteure in dieser Branche, dass es notwendig ist, eine besondere Moral und Ethik für neuronale Netze zu entwickeln und umzusetzen, haben sich die Dinge bisher offenbar nicht verändert.
Im Allgemeinen ist es Zeit, Azimov erneut zu lesen.