В 2017 году искусственный интеллект, уже давно являющийся предметом дискуссий между специалистами, оказался в центре общественного внимания. Одни эксперты предупреждали об угрозах ИИ, другие утверждали, что эти страхи сильно преувеличены. Издание Axios опросило ряд ученых и бизнесменов, чтобы узнать, какие события в сфере ИИ они считают важнейшими в уходящем году.
Родни Брукс, основатель Rethink Robotics:
Для меня самая важная история об ИИ в 2017 году — это реклама, которую я увидел несколько дней назад по телевизору во время футбольного матча. Это было объявление Национальной футбольной лиги, в котором говорилось, что теперь она использует машинное обучение, чтобы выявлять предпочтения зрителей. Смысл истории в том, что шумиха вокруг ИИ и машинного обучения достигла таких масштабов, что коснулась даже фанатов НФЛ.
Китайские камеры слежения засекли журналиста ВВС за 7 мин
Технологии
Эндрю Ын, генеральный директор Landing.AI:
В этом году ИИ AlphaGo победил чемпионов по го, продемонстрировав удивительную мощь вычислений. Но с технической точки зрения куда сильнее удивляет программа Libratus, играющая в покер и обыгрывающая опытных игроков. Для ее создания пришлось придумать много технологических новшеств.
Эндрю Мур, декан Школы компьютерных наук университета Карнеги — Меллон:
Для меня это победа ИИ Libratus над четырьмя лучшими профессиональными игроками в покер. Это новый уровень развития, ведь теперь ИИ принимает во внимание, что противник намеренно хочет ввести его в заблуждение. В эпоху распространения фальшивых новостей удивительно видеть появляение машинного интеллекта, который скептически относится к необработанной информации.
Джеффри Хинтон, Университет Торонто:
Я считаю, что в 2017 году был достигнут заметный прогресс по многим направлениям, но прорывов, подобных созданию AlphaGo в 2016 году или использованию неройсетей для машинного перевода в 2014-м, не было. Наиболее впечатляющими историями уходящего года, на мой взгляд, были: использование нейронных сетей для автоматизации проектирования других нейронных сетей; машинный перевод, избегающий повторов и запутанности; шахматный ИИ AlphaZero: он быстро учится играть в человеческом стиле, но на уровне, намного превышающем другие шахматные программы.
Ученые перестали понимать, как работает ИИ
Технологии
Грег Диамос, старший научный сотрудник Baidu:
В этом году я был очень впечатлен работой команды исследователей из Стэнфордского университета, которые создали первых ИИ-рентгенологов. Эти программы способны обнаруживать проблемы с сердцем лучше, чем врачи. Я думаю, по мере развития технологий мы увидим еще больше удивительных применений ИИ в медицине.
Азим Ажар, основатель Peer Index, куратор Exponential View:
Я бы выбрал две работы, посвященные ответственной реализации ИИ. Они указывают на недостатки мощной технологии, которые слишком легко проигнорировать. Первая — сделанное Кейт Кроуфорд из Microsoft Research описание того, как алгоритмы машинного обучения могут перенимать и усиливать существующие предрассудки. Вторая — статья Адриана Уэллера из Кембриджского университета о построении алгоритмических систем, соответствующих нашим представлениям о справедливости.
Тера Лайонс, исполнительный директор Partnership on AI:
В этом году мы услышали множество берущих за душу историй о сексизме в сфере разработки ИИ. Необузданная и пагубная мизогиния в технологической отрасли имеет катастрофические последствия, поскольку искусственный интеллект может усилить худшие из человеческих предрассудков. Основным принципом инноваций должна стать инклюзивность, и из всех приоритетных проблем, над которыми работает сфера ИИ, эта должна стать первой.
Новый ИИ Nvidia создает пугающе убедительные фейковые видео
Кейсы
Бин Ким, исследователь в Google Brain:
Самая важная тенденция этого года — огромный интерес к теме интерпретируемости, метода, который поможет людям понимать результаты моделирования с помощью ИИ. В этом году Международная конференция по машинному обучению представила первый учебник по интерпретируемости, а также два связанных семинара. На конференции NIPS 2017 года в дополнение к симпозиуму и двум семинарам было также несколько устных выступлений по интерпретируемости. Тенденция, по-видимому, продолжится и в следующем году.
Ричард Сочер, руководитель исследований в Salesforce:
Самой важной темой 2017 года для меня стала этика как основа инноваций. Мы в очередной раз поняли, что успех развития ИИ зависит от таких ценностей, как доверие, прозрачность и равенство.
ИИ-алгоритм впервые запущен на квантовом компьютере
Кейсы
Ранее Business Insider опубликовал свой топ из 12 открытий и изобретений, которые эксперты издания считают важнейшими в уходящем году. В него вошли открытие нового континента Зеландия, перепрограммирование клеток для борьбы с раком и новые шаги на пути к созданию искусственной жизни.