Sermayenin "soğuk kışı" geldi, yapay zeka eşit derecede soğuk olacak mı?
Bu yıl iç politika yönüne ve teknoloji devlerinin stratejik düzenine dönüp baktığımızda, 2018'in büyük veri, yapay zeka ve internetin üç büyük altyapı teknolojisi için hayatın her alanını güçlendirmek için önemli bir yıl olduğunu görmek zor değil.Sanayi İnternet, endüstriyel zeka ve endüstriyel büyük verinin gelişimi, Birçok şirketin önemli bir stratejik hedefi olun. Ancak bu yılın kışı da acı geçiyor. Yurt içi ekonomi aşağı doğru bir döngüde ve Çin-ABD ticaret savaşının etkisi bir işsizlik dalgasını, bir kaçak dalgasını, eve dönüş dalgasını tetikledi ... Birçok şirket soğuk kışın baskısına dayanamadı ve çalışanları işten çıkarmaya başladı. Peki, bu sözde "kış" döneminde, yapay zeka da eşit derecede soğuk olacak mı?
1. Yapay zeka teorisi bu yıl geliyor
Yapay zekanın doğuşundan bu yana geçen 60 yılda, geliştirme süreci inişler ve çıkışlar yaşadı ve Yapay Zeka Öncesi dönemi, altın çağ, ilk çukur, ikinci patlama ve ikinci çukur yaşadı. Şu anda üçüncü dalgadayız. . Önceki ikisinden farklı olarak, üçüncü yapay zeka dalgası, tam ticarileşme patlamasını başlattı. İnternetin yükselişi ve Moore Yasası'nın getirdiği bilgi işlem gücündeki hızlı ilerlemenin ürettiği muazzam veriler, yapay zeka alanında derin öğrenme teknolojisinin yaygınlaşmasını teşvik etti ve konuşma tanıma ve görüntü tanıma gibi teknolojilerin hızlı gelişimini ve hızlı sanayileşmesini teşvik etti. Ancak bu yılın Mayıs ayı sonunda "Yapay Zeka Kış Teorisi" bir kez daha güçlü bir şekilde vurdu. O dönemde, bilgisayarla görme alanında uzman olan Filip Piekniewski, "Yapay Zeka Kışı Yolunda" adlı bir makale yayınladı. Yapay zeka kışının geleceğine işaret etti ve üç argüman sıraladı: derin öğrenme teknolojisi atılımlar yapmadı; derin öğrenme genişletilemez; otonom sürüş çöküşün eşiğinde.
Bu yılın Ekim ayında Filip Piekniewski, "Yapay Zeka Kış Teorisi" ne destek sağlamak için son altı ayda yapay zekanın geliştirilmesini kullanan başka bir makale yayınladı. Öncelikle Li Feifei ve Wu Enda gibi yapay zeka alanındaki "büyük ineklerin" sosyal medyada eskisine göre çok daha az aktif olduğundan bahsetti. Ardından, Tesla'nın tamamen otonom sürüşünü örnek alarak, otonom sürüş alanındaki son gelişmelerle birlikte, "otonom araçların geleceğinin giderek belirsizleştiği" sonucuna vardı. Aynı zamanda, DeepMind ve OpenAI'nin son gelişme durumundan da bahsetti, son zamanlarda oldukça sessiz olduklarını ve bazı önemli konularda çok fazla ilerleme olmadığını söyledi. Bu gerçekleri birleştiren Piekniewski şu sonuca vardı: "Daha fazla medya, yapay zeka endüstrisini çok fazla" temiz hava "olmadan bırakan devasa bir yapay zeka balonunun içinde olduğumuzu fark etmeye başladı. Ama bence, Bu balonun patlaması biraz zaman alacak ve önümüzdeki altı ay büyük olasılıkla çok ilginç olacak. "
2. Sektördeki diğer büyük oyuncular aynı fikirde değil
Bu yapay zeka kış teorisi ile ilgili olarak, sektördeki diğer çoğu büyük inek aynı fikirde değil.
Facebookun baş bilim adamı Yann LeCun, bu makalenin tamamen saçma olduğuna ve Facebook, Google, Microsoft ve diğer şirketlerin AI düzenini yakından güçlendirdiğine inanıyor. Facebook'un artık yapay zeka araştırmalarına odaklanmış bir ekibi var. Microsoft iş biriminin üç bölümü vardır, bunlardan ikisi "AI" adını içerir (ve "Windows" veya "Office" den bahsedilmez). Google, tüm araştırma enstitüsünü "GoogleAI" olarak yeniden adlandırdı. Üç dev, yapay zeka bilim adamlarını ve mühendislerini şiddetle işe alıyor ve bir yavaşlama görmediler.
Wu Enda, yapay zekanın bir kış daha yaşamayacağına inanıyor. Yapay zekanın bir önceki kışı, yapay zekanın çok fazla ekonomik değer yaratmaması ve yapay zeka araştırma ekiplerinin çalışmalarının görece abartılması nedeniyle geldi. Günümüzde yapay zeka, birçok sektöre uygulanabilen, internet ve elektriğe benzer genel bir teknoloji haline geldi. Yapay zekanın yükselişinin sağlam bir temeli var.Çok sayıda şirket yapay zeka yoluyla gelir elde ediyor.Yapay zekanın çok fazla değer yaratmak için net bir yol haritası var. Otomasyon her yerde bulunmaya başlıyor ve bu ortadan kalkmayacak.
Geoff Hinton da aynı görüşe sahip. Geçen hafta muhabirlerle yaptığı röportajda yapay zeka kışının olmayacağını çünkü cep telefonlarında AI teknolojisi kullanıldığını söyledi. Eski yapay zeka kışında, yapay zeka aslında günlük yaşamınızın bir parçası değildi, şimdi öyle.
Üç büyük ineğin Yann LeCun, Wu Enda ve Geoff Hinton görüşlerini özetleyen şu anki teknoloji devleri hala yapay zekanın gelişimini önemli bir stratejik hedef olarak görüyor, ancak şimdi yapay zeka teknolojisi geçmişten farklı ve yavaş yavaş laboratuvar ve endüstriden sıradan insanların evlerine uçmaya başladı. , Pratik bir teknoloji haline gelin ve hayatın her alanını güçlendirin. Aşağıda, 2018 yılında yapay zekanın gelişimini analiz ederek görüşlerini destekleyebiliriz.
3. 2018'de yapay zekanın gelişimi
Yapay zeka endüstrisi hala yüksek bir hızda ilerliyor
Sermaye piyasası bu yıl soğuk olmasına rağmen, AI alanı soğuma belirtisi göstermiyor.
2018 yılında dünyanın en çok finansmanı sağlayan ilk on teknoloji şirketi envanterinde, SenseTime, Ubican, JD ve Yitu Technology dahil olmak üzere Çin'de dört şirket var. CV Source verilerine göre 2018 yılının ilk yarısında SenseTime, Yuncong Technology, Youbican Technology gibi firmaların yüksek yatırımları nedeniyle Çin'in AI alanındaki finansman miktarı bu yılın ilk yarısında 2017'yi geçti.
Finansman elde etmek başarıyı garanti etmese de, örneğin bu yıl Ekim ayında 149.5 milyon dolar fon toplayan Rethink Robotics kapılarını kapattı.Airware ve Jibo sırasıyla 114 milyon dolar ve 73 milyon dolar yaktıktan sonra benzer kaderi yaşadı. İşletmelerin ölçeğini ve inovasyon yeteneklerini genişletmek hala çok önemlidir ve sermaye piyasasının hala yapay zekanın geleceği konusunda iyimser olduğunu görebiliriz.
Yapay zeka girişimlerinin devasa finansmanına ek olarak, yerli teknoloji devleri de bu yıl AI alanında bazı atılımlar yaptı.
Temmuz ayında Baidu Robin Li, Baidu Yapay Zeka Geliştirici Konferansı'nda dünyanın ilk L4 seri üretilen otonom otobüsü "Apollon" un resmi olarak montaj hattının dışında olduğunu duyurdu ve bir AI çipi Kunlun geliştirdiğini söyledi; Eylül ayında Alibaba Hangzhou Cloud Qiqi Konferansı'nda ve AI çiplerini güçlü bir şekilde geliştirmek için Pingtou Ge Semiconductor Company'nin kuruluşunda ilk L4 araç işbirliğine dayalı, kendi kendini süren yeni enerji aracı piyasaya sürüldü; Huawei'nin dönüşümlü başkanı Xu Zhijun, Huawei'nin AI geliştirme stratejisini açıkladı Ve Ascend serisi yongalar dahil tam yığın tam senaryo AI çözümleri: Shengteng 910 ve Shengteng 310. Yerli teknoloji devleri AI çip savaşına katılırken, Çin'in AI çip pazarının önümüzdeki yıl bir tampon hasadı başlatması bekleniyor.
Yapay zeka endüstrisinin 2018'deki ilerlemesine ek olarak, tanınmış soru-cevap platformu Quora'da biri teknoloji, etik ve etik alanındaki başarıları da özetledi.Cevap sadece çok övülmekle kalmadı, aynı zamanda Yann LeCun tarafından iletildi ve desteklendi:
Yapay zeka yutturmaca ve korku yavaş yavaş azalır ve insanlar adalet ve yorumlanabilirlik gibi belirli konulara daha fazla önem verir.
2018'de bir dizi yapay zeka skandalının özü, hesap verebilirlik sorusudur: Yapay zeka sistemleri bize zarar verdiğinde, sorumlu kimdir? Bu tehlikeler nasıl anlaşılır ve çözülür? Müdahale noktası nerede? Bu müdahalelerin etkili olmasını sağlamak için hangi ek araştırma ve denetime ihtiyaç var?
Güncel sorulara çok az cevap olmasına ve mevcut yapay zeka yönetişim çerçevesi hesap verebilirliği sağlayamasa da, bu yıl tüm sektörün daha spesifik ve olası çözümlere odaklanmaya başladığını görmekten mutluluk duyuyoruz. Örneğin, pratisyenlerin adalet ilkesi etrafında birçok tartışması var - bu konuyla ilgili çeşitli konferanslara (FATML ve ACM FAT gibi) ek olarak, Google çevrimiçi kurslar da yayınlamaya başladı. Ayrıca bu yıl büyük ilgi gören konular arasında yapay zekanın yorumlanabilirliği, yorumlanabilirliği ve nedenselliği yer alıyor.
Derin öğrenme hala güçlü bir konuma sahiptir ve pratikte görüntü sınıflandırmanın geleneksel uygulama yönünü aşmaktadır (özellikle doğal dil işlemede iyi performans gösterir)
Derin öğrenmenin en yaygın yapay zeka paradigması olup olmadığına dair hala birçok tartışma olsa da, kesin: Birincisi, derin öğrenme burada asla durmayacaktır; ikincisi, derin öğrenme ulaşılamayacak kadar uzundur. yüksekliği.
2018 yılında, derin öğrenme yöntemleri, dil işlemeden sağlık hizmetlerine kadar bilgisayar görüşü dışındaki alanlarda benzeri görülmemiş bir başarı elde etti. Aslında, derin öğrenmenin en önemli etkisinin doğal dil işleme (NLP) alanında ortaya çıkması muhtemeldir Örneğin, bu yılki en etkileyici yapay zeka uygulamalarının tümü doğal dil işlemedir.
Mayıs ayındaki Google I / O 2018 Geliştirici Konferansı'nda, Google Duplex teknolojisi bu yıl teknoloji sektörünün en büyük manşetlerinden biri oldu. Bu, robotların telefonda doğal konuşmalar yapmasına ve gerçek görevleri tamamlamasına olanak tanıyan yeni bir teknolojidir. Doğal dil işlemeyi, derin öğrenmeyi ve metinden sese dönüştürmeyi birleştirir. Etki doğru ve yanlış arasında ayrım yapmak zordur. Ekim ayında, Google AI ekibinin yeni piyasaya sürülen BERT modeli, makine okumayı anlama SQuAD1.1'in üst düzey testinde harika sonuçlar gösterdi: iki ölçüte insanları geride bıraktı ve 11 farklı NLP testinde en iyiyi belirledi Kazanım. Bilgisayarla görü işlemede, insanlar özellikleri çıkarmak ve ardından takip görevlerini gerçekleştirmek için önceden eğitilmiş büyük ağları giderek daha fazla kullanıyor ve BERT'nin atılımı, NLP alanında ön eğitimin uygulanmasının yönünü gösteriyor.
Ek olarak, Allen'ın ELMO ve Open AI transformatörleri, bu modellere "doğal dil işleme alanında Imagenet anları" denir, kullanıma hazır ön eğitim ve genel modeller sağlayabilir ve ayrıca belirli görevler için ince ayar yapılabilir. Elbette, dil modeline ek olarak, bu yıl Facebook'un çok dilli yerleştirmesi gibi başka gelişmeler de oldu. AllenNLP ve Zalando'nun FLAIR'ı da dahil olmak üzere, yukarıdaki ve diğer birçok yöntemin daha çok yönlü doğal dil işleme çerçevelerine hızla entegre edildiğini gördüğümüzü vurgulamakta fayda var.
Dördüncüsü, şirketler hala çok iyimser olamaz
Yapay zeka alanındaki pek çok uzman, yapay zeka kışının gelmeyeceğine inansa da bu, yapay zekanın gelişme eğiliminin çok iyi olduğu anlamına gelmiyor.
Birincisi, teknolojik atılımlar açısından, yapay zeka alanındaki çeşitli temel atılımlar artmış olsa da, mutlak sayıları hala iyimser değil. Çığır açan sonuçların mevcut eksikliğinin ana nedeni, mevcut yöntemlerin ve varyantlarının hala çok fazla pratik uygulama alanına sahip olmasıdır, bu nedenle pratisyenlerin henüz pratik olmayan yönleri keşfetmek için risk almaları zor veya isteksizdir.
İkinci olarak, endüstriyel gelişme açısından, birçok işletme operatörü, yapay zeka teknolojisinin gerçek gelişme seviyesi için gerçekçi olmayan beklentilere sahiptir.
Wu Enda bunun bir örneğini verdi, bunun gibi pek çok durum yaşadı: CEO'lar sıklıkla şirketlerinin yapay zeka ile neler yaptığını ve yapay zeka ile neler yapıldığını kürsüde açıklıyor. Ancak mühendisleriyle konuşursanız, bu mühendisler "Hayır, bunu biz yapmadık ve nasıl yapacağımızı bilmiyoruz" diyecekler. Aslında, bu durum otonom sürüş alanında nadir değildir. Önceden, kendi kendine giden araba kazaları çok sık görülüyordu ve Musk, tam otomatik sürüş yeteneklerine sahip olacağına söz vermişti ve internete girmek için defalarca ertelendi. Son olarak, web sitesinde aracın "tamamen otonom sürüş" seçeneğini sildi.
Bu amaçla Wu Enda, deneyimlerden de öğrendi ve bir dizi yapay zeka ticarileştirme metodolojisi oluşturdu. Geleneksel endüstrilerin ve makine öğreniminin basit bir kombinasyonunun akıllı bir şirket oluşturmayacağına işaret etti ve AI ekipleri oluşturmak için yetenekleri işe alma, AI projeleri seçme ve stratejileri birleştirme açısından kendi fikirlerini ortaya koydu.
İngiliz yazar Dickens sanayi devriminden sonraki dönemi "Bu en iyi ve en kötü zamandır" diye anlattı. AI için bu aynı zamanda en kötü ve en iyi zamandır.
Yapay zeka endüstrisinde büyük bir balon olmasına rağmen, açıkça tüm zararları da yok değil. Ma Yun, bu yıl Lei Junun ünlü "Rüzgar deliğinin önünde durursan domuzlar uçabilir" dediğinde, "Rüzgar durur ve tüm domuzlar ölür. Yapay zeka endüstrisi söz konusu olduğunda, büyük dalga kumları temizliyor, sahtekarlığı ortadan kaldırıyor ve gerçeği saklıyor. Bu yapay zeka baloncuğu geri çekildiğinde, verilere, teknolojiye sahip ve uygulama senaryolarını gerçekten anlayan şirketler sonunda bu yapay zeka dalgasının en büyük kazananları olacak. Aynı zamanda, ancak insanlar sorumlu tutmaya ve yapay zeka teknolojisini denetlemeye, ahlaki ve etik gereklilikleri ortaya koymaya ve uygulanabilir çözümleri keşfetmeye devam ettiklerinde ve teknolojinin sıçramalar ve sınırlarla ilerlediği zamanlarla ilerleyen yasal denetimin kapsamını koruduğunda, AI insanlığa mümkün olan en büyük ölçüde fayda sağlayabilir. İnsanların AI korkusunun yayılmaya devam etmesine izin vermeyecek.
