Video: CURS DEMO - ECONOMIA PE INTELESUL TUTUROR - Conf. univ. dr. Tiberiu Avrãmescu (Octombrie 2024)
Așa cum s-a întâmplat la aproape fiecare conferință la care am participat anul acesta, inteligența artificială și învățarea mașinii au fost subiecte majore la conferința Techonomy 2016 a săptămânii trecute. În plus față de discuțiile standard acum despre care se îndreaptă AI, o discuție de la Ray Kurzweil și o conversație despre locul în care se pot conduce vehicule autonome, conferința a inclus o discuție și videoclipuri cu interfețe directe între mașină și creier care au fost printre cele mai lucruri interesante le-am văzut tot anul.
Circuite ale minții
Aceste videoclipuri frumoase au venit de la Justin Sanchez de la Biroul de tehnologii biologice DARPA. El a arătat un videoclip despre un braț robotizat controlat de minte, care era fascinant, înainte de a continua să discute despre o interfață neurală directă, în care memoria computerului este atașată direct la un creier cu leziuni cerebrale traumatice. Apoi, Sanchez a arătat un videoclip convingător în care un pacient este rugat să memoreze o duzină de cuvinte comune; în mod normal, pacientul poate aminti mai târziu doar trei cuvinte, dar atunci când este atașat la sistem, pacientul ar putea să-și amintească toate cele 12.
Sanchez a avertizat că acestea sunt zile foarte timpurii pentru program. Este conceput pentru a restabili funcțiile creierului personalului militar care a plătit un astfel de preț pentru țara noastră, dar a spus că există multe aspecte interesante. Lucrările au început cu rafturi de calculatoare; scopul este de a lucra către sisteme miniaturizate care ar putea fi implantabile. Ca parte a acestui efort, programul urmărește să obțină o înțelegere mai largă a funcțiilor cognitive ale creierului.
Sanchez a fost alăturat într-un panou de Leslie Valiant de la Universitatea Harvard, care a descris ceea ce el a numit „era ecoritmului”, care combină algoritmi care învață din mediul înconjurător, învățarea automată supravegheată și evoluția biologică. Valiant a spus că evoluția darwinistă este practic un fel de învățare automată supravegheată.
El a menționat că încă nu știm multe despre funcția creierului, cum ar fi câți neuroni este nevoie pentru a vă aminti ce ați avut la micul dejun. Sanchez a menționat că învățăm mai multe despre creier și, de asemenea, despre modul în care memoria este distribuită în întregul creier.
Ambii au convenit că, în timp ce învățarea automată supravegheată ar putea funcționa pentru a porni algoritmi pentru creșterea creierului, vor fi necesare alte tehnici precum învățarea de consolidare. Un algoritm fix nu va funcționa pe termen lung pentru viața de zi cu zi, a spus Sanchez. În schimb, va trebui să se adapteze.
Spre Singularitate și AI Etică
Într-un discurs de cină, inventatorul și autorul Ray Kurzweil, care lucrează acum pe AI pentru Google, a reiterat predicția că până în 2029 un computer va avea abilități și cunoștințe lingvistice suficient de bune într-o gamă completă de subiecte pentru a-i permite să treacă un test de valoare Turing.. Până în 2035, Kurzweil crede că vom putea conecta computerele direct la neocortexul nostru pentru a ne extinde memoria, iar până în 2045, vom avea computere de un miliard de ori mai puternic decât fiecare om, o dezvoltare pe care o numește The Singularity.
Kurzweil a declarat că marea descoperire în AI în ultimii ani a fost dezvoltarea rețelelor neuronale cu mai multe straturi, dar a menționat că sistemele actuale necesită o mulțime de date. "Viața începe la un miliard de exemple", a glumit el despre sistemele actuale și a spus că o mare provocare a fost dezvoltarea sistemelor de calculatoare care pot învăța din cantități mai mici de date.
Kurzweil a fost alăturat pe un panou de Benjamin H. Bratton de la Universitatea din California, San Diego, și Vivienne Ming din Socos, care au subliniat că AI și oamenii vor lucra împreună în viitor. Cartea lui Bratton, The Stack vorbește despre modul în care progresele recente în calcul, inclusiv automatizarea, creează o „megastructură accidentală” care este atât un aparat de calcul, cât și o nouă arhitectură de guvernare. Ming a vorbit despre creșterea AI a oamenilor și despre nevoia de a construi o lume în care oamenii să creeze activ lucruri noi.
Într-o altă sesiune, Francesca Rossi de la TJ Watson Research Center de la IBM a vorbit despre necesitatea „AI etice” spunând că trebuie să discutăm ce reguli ar trebui să guverneze AIs. Această discuție ar trebui să includă nu numai primele 5 companii la care se gândesc oamenii când vorbesc despre AI, ci toată lumea, în special oamenii care implementează AI în lumea reală. Scopul este de a construi încrederea pe o perioadă de timp, nu doar o dată, a spus ea.
Vehicule autonome în ecosisteme senzitive
Într-un panou despre „ecosistemele sensibile”, VP de la Ford Motor Company, Ken Washington, a declarat că există o promisiune atât a vehiculelor autonome, cât și a vehiculelor inteligente care ne cunosc, bazate pe radar, lidar, camere, microfoane și alți senzori care pot prelucra și răspunde. Cu toate acestea, în timp ce progresul se întâmplă foarte repede, încă nu suntem acolo. De exemplu, Washingtonul a descris o mașină care va aprinde automat căldura atunci când este frig afară.
El a spus că există două „găuri” pe drumul către această viziune: securitatea cibernetică și confidențialitatea, pe care o consideră două aspecte distincte. Washingtonul a spus că consumatorii vor trebui să poată avea încredere că o mașină autonomă va face lucruri bune pentru ei și este încrezător că mașinile autonome pot fi mai sigure decât un șofer uman, menționând că 30.000 de persoane mor pe an în accidente auto. Washingtonul a mai spus că companiile trebuie să fie clar că consumatorul deține datele lor și acordă permisiunea companiilor auto să le folosească în scopuri particulare. Ford nu vă va vinde niciodată datele, a spus el, dar le va folosi pentru a vă păstra în siguranță și pentru a vă oferi o experiență mai bună. Ford intenționează să ofere producție de volum mare de vehicule pentru partajarea călătoriilor în 2021, cu 100 de vehicule de test pe drum până în 2018.
Claire Delaunay, a companiei autonome de camioane Otto (acum parte a Uber), a declarat că o problemă a fost modul în care un vehicul autonom ia o decizie. Vehiculele pot vedea doar lucrurile pe care le înveți să le vadă, a spus ea, așa că trebuie să continue să învețe. Co-fondatorul Sentient Technologies, Babak Hodjat, a declarat că, deoarece astfel de sisteme au un jurnal care conține datele utilizate în fiecare decizie atunci când se întâmplă accidente, potențialele accidente viitoare pot fi prevenite. "Nu putem face asta cu un om", a remarcat el.
