Inteligência artificial e aprendizado de máquina são duas tecnologias cuja implementação e / ou seus derivados na sociedade humana inevitavelmente a mudarão radicalmente. Quais tendências são agora especialmente visíveis, o que os cientistas de todo o mundo estão fazendo e o que está acontecendo agora - neste artigo.
1. Trabalhando com linguagens naturais
Todos os sistemas de tradução de idiomas e reconhecimento de texto começaram a funcionar com base em redes neurais treinadas. Por uma questão de fato, isso já é claramente visível pelo mesmo Google Translate, cuja qualidade da tradução está aumentando, pode-se dizer, todos os dias. Aparentemente, resta muito pouco tempo até que os resultados do processamento de texto por máquina se tornem comparáveis à qualidade do trabalho dos tradutores ao vivo, especialmente desde este ano muitas equipes de pesquisa vão desenvolver complexos multilíngues. Portanto, ainda não está claro se, por exemplo, vale a pena começar a aprender chinês agora.
2. Elenco de pessoas
Não há progresso ruim no treinamento de redes neurais para simular uma pessoa específica, seu comportamento e hábitos. Até agora, o principal problema é que não está completamente claro que tipo de dados a AI precisa para que ele, como opção, possa imitar de maneira confiável um personagem específico, por exemplo, na comunicação na Internet, para que as pessoas que o conhecem bem não possam reconhecer uma farsa. Mas em alguns aspectos deste trabalho já existem realizações sérias, a julgar por todas as IAs em breve serão capazes de reproduzir o estilo literário de um autor em particular. Neste momento, todos os editores terão que trabalhar muito, embora, por outro lado, talvez a essa altura, o estilo da obra, juntamente com a própria obra, se torne objeto de direitos autorais.
3. Visão computacional
Até recentemente, para treinar redes neurais a reconhecer objetos, elas tinham que ser rotuladas manualmente, o que, para dizer o mínimo, não era muito rápido e nem muito eficaz. No entanto, no ano passado houve um avanço nessa área, e agora a IA é capaz de aprender praticamente sem avisos. Ao mesmo tempo, as redes neurais aprenderam a gerar imagens indistinguíveis de fotografias sem conhecimentos especiais, e a Nvidia criou uma rede neural capaz de fazer o mesmo, mas com vídeo. Devido ao fato de que "conceitos", em vez de "objetos", desempenham um papel cada vez mais importante na comunicação com a IA (por exemplo, a "tartaruga grande" é um conceito, e a "área da imagem com essas coordenadas" é um objeto), em breve será possível criar materiais de vídeo completamente artificiais, na verdade "nos dedos", explicando à AI o que é necessário dele.
A Internet será imediatamente preenchida com evidências em vídeo de eventos que nunca aconteceram e ficará ainda mais difícil entender o que realmente está acontecendo no mundo.
4. Uso prático
O estágio em que a IA foi treinada principalmente para resolver problemas artificiais, como jogar Go, jogar xadrez ou analisar algoritmos e eventos não naturais projetados apenas para o treinamento, está quase completo. O estágio de introdução de redes neurais em aspectos reais da atividade humana já começou, desde modelagem de tendências de intercâmbio e gerenciamento de tráfego urbano até análise de genoma e desenvolvimento de drogas. Eles também estão trabalhando ativamente na introdução de redes neurais no setor financeiro, a IA em breve se tornará um assistente leal a qualquer profissional e, no futuro, ao treinar redes neurais nos padrões comportamentais de uma determinada pessoa se tornará a norma, ele poderá negociar por uma pessoa da mesma maneira que ele próprio - apenas melhor e 24 horas por dia.
Muito em breve, esses sistemas obterão informações suficientes para otimizar suas áreas de responsabilidade e nossa vida começará a mudar drasticamente em muitos aspectos. Não faria sentido estocar produtos enlatados e fósforos, mas nem todos os especialistas têm certeza de que as redes neurais são garantidas como seguras, porque problemas muito sérios com a interpretabilidade da IA já começaram.
5. Interpretabilidade da IA
Nos últimos anos, fundos colossais foram investidos na pesquisa e desenvolvimento de redes neurais, portanto, não é de surpreender que um tremendo progresso tenha sido alcançado. No entanto, foi ele quem criou o problema, que agora não é mais considerado o bando da ala marginal (por assim dizer) da comunidade científica e levado à discussão: o problema da interpretabilidade da IA.
Grosso modo, mesmo em muitos casos, mesmo os especialistas não entendem bem ou não entendem como as redes neurais funcionalmente úteis processam dados e produzem resultados. A IA geralmente se transforma em uma caixa preta, e algumas empresas (o mesmo Google, por exemplo, que fala da extrema gravidade deste problema) estão atualmente realizando pesquisas, cujo único objetivo é entender um fato simples: quão seguro é continuar desenvolvendo a IA e introduzindo-a na vida real? Há uma excelente entrevista sobre esse assunto com Bin Kim, pesquisadora do Google Brain, ela está apenas lidando com esse problema e, a julgar pelo que ela diz, ela e seus colegas têm pouca confiança de que a IA é definitivamente segura.
6. Ética da IA
Bem, e, de fato, os itens acima são bem entendidos por especialistas envolvidos em inteligência artificial, então todos repentinamente e unanimemente cuidaram da "ética da IA", isto é, como garantir que essa coisa incompreensível de repente não comece a executar eficiência para alguns pesadelos. . No entanto, até agora, aparentemente, aparte do reconhecimento pelos principais players do setor de que sim, é necessário desenvolver e implementar algum tipo de moralidade e ética especial para redes neurais, as coisas não mudaram.
Em geral, é hora de reler Azimov.