Что ожидает искусственный интеллект в 2017 году?

Прошлый год отличился существенным прогрессом в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Но 2017-й может принести еще больше. Ниже мы рассмотрим пять основных сценариев развития событий, которых стоит ожидать.

Топ-5 основных сценариев развития искусственного интеллекта

Позитивное подкрепление

Историческая победа AlphaGo над Ли Седолом, одним из лучших игроков Go всех времен, стала важной вехой в сфере разработок ИИ, в особенности, методики, известной как «глубокое подкрепление».

Вдохновением для создания средств обучения с подкреплением послужили сведения о том, как животные учатся запоминать положительный или отрицательный результат определённого поведения. Используя этот подход, компьютер может методом проб и ошибок понять, как перемещаться по лабиринту, например, а затем связать положительный результат (выход из лабиринта) с действиями, которые помогли этого достичь. Это позволяет машине учиться без инструкций или даже наглядных примеров. Подобная идея существует не один десяток лет, однако сочетание ее с большими (или глубокими) нейронными сетями обеспечит мощность, необходимую для обработки действительно сложных задач (например, игры Go). Благодаря неустанным экспериментам, а также анализу предыдущих турниров, AlphaGo вывела алгоритм игры на уровень экспертов.

Сейчас же мы надеемся, что обучение с подкреплением окажется полезным во многих реальных ситуациях. Недавний выход нескольких моделируемых сред должен послужить стимулом в разработке необходимых алгоритмов путем увеличения диапазона навыков, которые могут освоить компьютеры таким способом.

Вполне вероятно, что 2017 год ознаменуется попытками применить обучение с подкреплением в таких сферах, как автоматизированное вождение и промышленная робототехника.

Google уже похвастался использованием глубокого стимулируемого обучения для повышения продуктивности своих центров обработки данных. Но этот подход остается экспериментальным, и все еще требует длительного моделирования, поэтому было бы интересно узнать, насколько эффективно его можно развернуть.

Читайте также: Будущее искусственного интеллекта в гемблинге: что сулит завтрашний день

Конкурирующие нейронные сети

На научном собрании по вопросам ИИ, состоявшемся недавно в Барселоне, на Конференции по системам обработки нейронных информационных систем больше всего разговоров было о новом методе машинного обучения, известном как «регенеративные состязательные сети».

Регенеративные состязательные сети (РСС), изобретение Иэна Гудфеллоу, в настоящее время ученого-исследователя компании OpenAI, представляют собой системы, состоящие из двух сетей. Одна сеть генерирует новые сведения после усвоения набора данных для обучения, а вторая — служит для вычисления реальных и фальшивых данных. Работая вместе, они способны предоставлять весьма реалистичные синтетические данные. Этот метод можно использовать для создания окружения видеоигр, устранения размытости мозаичных видеоматериалов или при применении стилистических изменений к создаваемым компьютерам проектам.

Йошуа Бенджио, один из ведущих экспертов мира по машинному обучению (а также научный руководитель Иэна Гудфеллоу при Монреальском университете), заявил на конференции, что данный метод привлекает перспективой стать эффективным способом компьютерного обучения от немаркированных данных. А это, многие убеждены, может оказаться ключом к созданию интеллектуальных компьютеров нового уровня в ближайшие годы.

Китайский бум в сфере искусственного интеллекта

Этот год также может стать знаменательным и для Китая, сделав его крупным игроком в области ИИ. Техноиндустрия страны уходит с курса подражания западным компаниям, определив ИИ и машинное обучение в качестве следующих крупных сфер инновационной деятельности.

Ведущая поисковая компания Китая Baidu некоторое время имела лабораторию, ориентированную на разработку средств искусственного интеллекта, и сейчас получает дивиденды благодаря совершенствованию таких технологий, как распознавание голоса и обработка естественных языков, а также оптимизации рекламного бизнеса. Другие участники рынка тем временем пытаются наверстать упущенное. Компания Tencent, предлагающая чрезвычайно успешное мобильное и сетевое приложение для обмена сообщениями WeChat, в прошлом году открыла лабораторию ИИ и подыскивала талантливые кадры на вышеупомянутой конференции. Didi, компания-гигант по райдшерингу, купившая китайские операции Uber в начале этого года, тоже занимается созданием лаборатории и, по имеющимся сведениям, разрабатывает собственные беспилотные автомобили.

Сегодня китайские инвесторы активно финансируют стартапы, ориентированные на ИИ, а правительство страны заявило о желании увидеть в Китае расцвет индустрии ИИ, обязавшись инвестировать 15 млрд долларов к 2018 году.

Читайте также: Азартные онлайн-игры в Азии

Обучение языку

Спросите исследователей ИИ о том, какова их следующая цель, и они, скорее всего, назовут язык. Вполне возможно, что методы, благодаря которым состоялся прогресс в области технологий распознавания голоса и изображения, смогут, помимо всего прочего, помогать компьютерам более эффективно анализировать и генерировать речь.

Всем уже давно этого хочется, ведь перспектива общения и взаимодействия компьютера с человеком посредством языка по-настоящему пленяет. Лучшее понимание речевых механизмов сделает машины еще полезнее. Однако эта задача очень трудоемкая, если учитывать сложность, тонкость и мощь языка как такового.

Поэтому не ожидайте глубокого и осмысленного разговора с вашим смартфоном в ближайшее время. Впрочем, сегодня реализуются самые невероятные проекты, так что в 2017 году и в этой области можно прогнозировать прорыв.

Обратная сторона медали

Кроме прогрессивных разработок и выхода впечатляющих новых приложений, в 2016 году ажиотаж вокруг искусственного интеллекта достиг своего пика. Хотя многие верят в ценность и важность производимых сегодня технологий, трудно избежать ощущения, что публичность, окружающая ИИ, немного выходит за рамки.

Некоторые разработчики ИИ выражают явное недовольство. Во время проведения конференции была организована вечеринка в честь запуска Rocket AI — фейкового стартапа, специализирующегося на искусственном интеллекте, с целью подчеркнуть растущее помешательство и нелепые слухи вокруг реальных исследований ИИ. Получилось не очень убедительно, но это был забавный способ привлечь внимание к настоящей проблеме.

А реальная засада заключается в том, что вся эта шумиха неизбежно ведет к разочарованию, когда оказывается, что великого открытия не будет. Вследствие чего переоцененные стартапы разваливаются, а инвестиции иссякают. Может быть, в 2017 году пиар-машина ИИ получит какой-то ответный удар, и, пожалуй, это было бы не так уж и плохо.

Читайте также: ИИ для бизнеса сможет увеличить доход онлайн-казино