Машините стават все по-умни и по-умни с всяка година, но изкуственият интелект тепърва трябва да отговори на еуфорията около него, която създадоха някои от най-големите технологични компании в света, пише CNBC.
Изкуственият интелект може да се справя особено добре в тясноспециализирани задачи като играенето на шах, но все още не може да прави повече от едно нещо достатъчно качествено. Едно седемгодишно дете има много по-голям интелект от която и да е от днешните системи с изкустен интелект например.
„Алгоритмите с изкуствен интелект са добри в подхода към отделни задачи, или задачи, които включват малка степен на променливост“, твърди Едуард Грефенстет, изследвател в Meta AI, преди известна като Facebook AI Research.
“Въпреки това реалният свят включва значителен потенциал за промяна, динамика, която не можем да уловим в рамките на нашите алгоритми за обучение, което води до крехът интелект“, допълва той.
Изследователите започнаха да показват, че има начини за ефективно адаптиране на методите за обучение на изкуствения интелект към променящата се среда и задачи, което води до повее стабилност, посочва Грефенстет. Той вярва, че ще има повече промишлени и научни приложения на такива методи, които ще доведат до „забележителни скокове“ в напредъка.
Въпреки че изкуственият интелект трябва да извърви дълъг път, преди да бъде постигнато нещо, наподобяващо нивото на човешкия интелект, това не спира компании като Google, Facebook (Meta) и Amazon да инвестират милиарди долари в наемането на таланти в тази сфера, които потенциално могат да подобрят всичко – от търсачките до гласовите асистенти, така че да ги пригодят за т.нар. метавселена.
Антропологът Бет Синглър, който изучава изкуствения интелект и роботите в Университета на Кеймбридж, коментира, че твърденията за ефективността и реалността на изкуствения интелект в пространствата, които сега се наричат метавселена, ще станат по-често срещани през 2022 г., тъй като в областта се инвестира все повече, а обществото започва да разпознава „метавселената“ като термин и концепция.
Синглър също така предупреждава, че през 2022 г. може „да се дискутира прекалено малко“ ефектът от метавселената върху „идентичността, обществата и правата“.
Гари Маркъс, учен, продал стартъп за изкуствен интелект на Uber и в момента изпълнителен председател на фирмата Robust AI, твърди, че най-важните пробиви в изкуствения интелект през 2022 г. вероятно ще са такива, каквито светът по-скоро не очаква.
„Цикълът от лабораторно откритие до използването на практика може да отнеме години“, посочва той, допълвайки, че в областта на дълбокото обучение все още има да се извърви дълъг път. Дълбокото учене е област на изкуствения интелект, която се опитва да имитира активността в словете неврони в в мозъка, за да научи как да разпознава сложни модели в данните.
Маркъс вярва, че най-важното предизвикателство пред изкуствения интелект в момента е „да намери добър начин да комбинира цялото огромно световно знание в областта на науката и технологията“ с дълбокото учене. В този момент „дълбокото учене не може да се справи с цялото това знание и вместо това продължава да се опитва и опитва да научи всичко от нулата“, посочва той.
„Прогнозирам, че ще има напредък по този проблем тази година, който в крайна сметка ще бъде трансформиращ към това, което нарекох хибридни системи, но ще минат още няколко години, преди да получим големи дивиденти от това“, допълва Маркъс. „Нещото, което вероятно ще видим тази или следващата година, е първото лекарство, в чиято разработка изкуственият интелект ще играе съществена роля“.
Следващите стъпки на DeepMind
Един от най-големите пробиви на изкуствения интелект през последните няколко години дойде от изследователската лаборатория DeepMind, която е базирана в Лондон и е собственост на Alphabet.
Компанията успешно създаде софтуер за изкуствен интелект, който може точно да предвиди структурата, в която протеините се сгъват за няколко дни, решавайки 50-годишно „голямо предизвикателство“, което може да проправи пътя за по-добро разбиране на болестите и създаването на лекарства.
Нийл Лорънс, професор по машинно обучение в Университета на Кеймбридж, коментира, че очаква да види как DeepMind ще се насочи към повече големи научни въпроси през 2022 г.
Езиковите модели – системи с изкуствен интелект, които могат да генерират убедителен текст, да разговарят с хора, да отговарят на въпроси и много други – също се очаква да се подобрят през тази година.
Най-известният езиков модел е GPT-3 на OpenAI, но през декември DeepMind каза, че новият ѝ езиков модел„RETRO” може да надвие други, които са 25 пъти по-големи на размер.
Катрин Бреслин, учен, занимаващ се с машинно обучение, работил по Amazon Alexa, смята, че големите технологични компании ще се състезават в сферата на все по-големите езикови модели през следващата година.
Бреслин, която сега управлява консултантската фирма Kingfisher Labs, занимаваща се с изкуствен интелект, твърди, че ще има насочване и към моделите, които съчетават визия, реч и езикови способности, вместо да ги разглеждат като отделни задачи.
Нейтън Бенайч, рисков инвеститор от Air Street Capital и савтор на годишния доклад State of AI, коментира, че нова порода компании вероятно ще използва езиковите модели, за да предскаже най-ефективните РНК последователности.
Етични опасения
Въпреки че редица постижения могат да са съвсем близо, има сериозни опасения относно етиката на изкуствения интелект, който може да бъде силно дискриминиращ и предубеден, когато се обучава при определени бази данни. Системите от този тип се ползват и за захранване на автономни оръжия или за генериране на фалшиво порно.
Верена Ризър, профестор по разговорен изкуствен интелект в Университета Хериът-Уат в Единбург, посочва, че ще има по-голям фокус върху етичните въпроси около изкуствения интелект през 2022 г.
„Не знам дали изкуственият интелект ще може да прави много „нови“ неща до края на 2022 г., но се надявам, че ще ги прави по-добре“, коментира тя, допълвайки, че това означава, че той ще бъде по-справедлив, по-малко пристрастен и по-приобщаващ.
Самим Уинигър, независим изследвател в областта, който е работил за голяма технологична фирма, допълва, че вярва, че ще има разкрития около използването на машинно обучение на финансовите пазари, в шпионажа и здравеопазването.
„Това ще повдигне основни въпроси относно поверителността, законността, етиката и икономиката“, допълва той.
