Что происходит с искусственным интеллектом
Практически все, что вы слышите об искусственном интеллекте сегодня, происходит благодаря глубокому обучению. Эта категория алгоритмов работает со статистикой, чтобы найти закономерности в данных, и показала себя чрезвычайно мощной в имитации человеческих навыков, таких как наша способность видеть и слышать. В очень узкой степени она даже может подражать нашей способности рассуждать. Такие алгоритмы поддерживают работу поиска Google, новостной ленты Facebook, механизм рекомендаций Netflix, а также формируют такие отрасли, как здравоохранение и образование.
Несмотря на то, что глубокое обучение практически в одиночку явило искусственный интеллект общественности, оно представляет собой лишь небольшую вспышку в исторической задаче человечества воспроизвести собственный интеллект. Оно было на передовой этих поисков меньше десятка лет. Если же отдалить всю историю этой области, легко понять, что вскоре и она может отойти. «Если бы в 2011 году кто-то написал, что глубокое обучение окажется на первых полосах газет и журналов через несколько, мы бы такие: вау, ну и дурь ты куришь», говорит Педро Домингос, профессор компьютерных наук из Университета Вашингтона и автор книги ‘The Master Algorithm’.
По его словам, внезапные взлеты и падения различных методов долгое время характеризовали исследования в области ИИ. Каждое десятилетие наблюдается горячая конкуренция между различными идеями. Затем, время от времени, переключатель щелкает и все сообщество начинает заниматься чем-то одним. Наши коллеги из MIT Technology Review захотели визуализировать эти треволнения и старты. С этой целью они обратились к одной из крупнейших баз данных открытых научных работ, известной как arXiv. Они загрузились выдержки из всего 16 625 статей, доступных в разделе «искусственный интеллект» по 18 ноября 2018 года и отследили слова, упомянутые за эти годы, чтобы увидеть, как развивалась эта область.
Благодаря их анализу, выявилось три основные тенденции: сдвиг в сторону машинного обучения в конце 90-х — начале 2000-х, рост популярности нейронных сетей, который начался в начале 2010-х, и рост обучения с подкреплением в последние несколько лет. Но сперва несколько оговорок. Во-первых, секция arXiv с ИИ восходит к 1993 году, а термин «искусственный интеллект» относится к 1950-м годам, поэтому сама база данных представляет собой только последние главы истории этой области. Во-вторых, документы, добавляемые в базу каждый год, представляют собой лишь часть работы, которая проводится в этой области на данный момент. Тем не менее, arXiv предлагает отличный ресурс для выявления некоторых крупных исследовательских тенденций и для того, чтобы увидеть перетягивания каната между различными идейными лагерями.
Парадигма машинного обучения
Самый большой сдвиг, который обнаружили исследователи, это уход от систем, основанных на знании, к началу 2000-х годов. Такие компьютерные системы основываются на идее о том, что можно закодировать все знания человечества в системе правил. Вместо этого ученые обратились к машинному обучению — родительской категории алгоритмов, включающих глубокое обучение. Среди 100 упомянутых слов, связанные с системами на основе знаний — «логика», «ограничения» и «правило» — уменьшались больше всех. А связанные с машинным обучением — «данные», «сеть», «производительность» — росли больше остальных.
Причина этой перемены погоды очень проста. В 80-х годах системы, основанные на знаниях, набирали популярность среди поклонников, благодаря волнению вокруг амбициозных проектов, которые пытались воссоздать в машинах здравый смысл. Но когда эти проекты развернулись, исследователи столкнулись с крупной проблемой: нужно было закодировать слишком много правил, чтобы система могла делать что-то полезное. Это приводило к увеличению расходов и значительно замедляло текущие процессы.
Ответом на эту проблему стало машинное обучение. Вместо того, чтобы требовать от людей ручного кодирования сотен тысяч правил, этот подход программирует машины для автоматического извлечения этих правил из кучи данных. Точно так же эта область отказалась от систем, основанных на знаниях, и обратилась к совершенствованию машинного обучения.
Бум нейросетей
В рамках новой парадигмы машинного обучения переход к глубокому обучению произошел не сразу. Вместо этого, как показал анализ ключевых терминов, ученые протестировали множество методов в дополнение к нейронным сетям, основным механизмам глубокого обучения. Среди других популярных методов были байесовские сети, метод опорных векторов и эволюционные алгоритмы, все они используют разные подходы к поиску закономерностей в данных.
На протяжении 1990-х и 2000-х годов между этими методами существовала устойчивая конкуренция. Затем, в 2012 году, кардинальный прорыв привел к очередной смене погоды. Во время ежегодного конкурса ImageNet, призванного ускоритель прогресс в области компьютерного зрения, исследователь по имени Джеффри Хинтон вместе со своими коллегами из Университета Торонто добился наилучшей точности в распознавании изображений с погрешностью чуть более 10%.
Техника глубокого обучения, которую он использовал, породила новую волную исследований — сперва в сообществе визуализаторов, а затем и за его пределами. Поскольку все больше и больше ученых начинало использовать ее для достижения впечатляющих результатов, популярность этой техники, наряду с популярностью нейронных сетей, резко возросла.
Рост обучения с подкреплением
Анализ показал, что через несколько лет после расцвета глубокого обучения, произошел третий и последний сдвиг в исследованиях ИИ. Помимо различных методов машинного обучения, существует и три различных типа: обучение контролируемое, неконтролируемое и с подкреплением. Контролируемое обучение, которое включает в себя скармливание машине помеченных данных, используется наиболее часто, а также имеет больше всего практических применений на сегодняшний день. Однако в последние несколько лет обучение с подкреплением, которое имитирует процесс обучения животных посредством «кнута и пряника», наказаний и поощрений, привело к быстрому росту упоминаний его в работах.
Сама идея не нова, но многие десятилетия она не работала. «Специалисты по контролируемому обучению смеялись над специалистами по обучению с подкреплением», говорит Домингос. Но, как и с глубоким обучением, один поворотный момент внезапно вывел метод на первый план. Этот момент наступил в октябре 2015 года, когда AlphaGo от DeepMind, обученный с подкреплением, победил чемпиона мира в древней игре го. Влияние на исследовательское сообщество было мгновенным.
Следующие десять лет
Анализ MIT Technology Review обеспечивает только новейший слепок конкуренции среди идей, которые характеризуют исследования ИИ. Однако он иллюстрирует непостоянство стремления к дублированию интеллекта. «Важно понять, что никто не знает, как решить эту проблему», говорит Домингос.
Многие из методов, которые использовались на протяжении 25 лет, появились примерно в одно и то же время в 1950-х годах, и не смогли соответствовать вызовам и успехам каждого десятилетия. Нейронные сети, например, достигли своего пика в 60-х и немного в 80-х, но чуть не умерли, прежде чем вновь обрести свою популярность, благодаря глубокому обучению.
Каждое десятилетие, другими словами, видело господство другой техники: нейронные сети в конце 50-х и 60-х, различные символические попытки в 70-х, системы на основе знаний в 80-х, байесовские сети в 90-х, опорные векторы в нулевых и нейросети снова в 2010-х.
2020-е не будут ничем отличаться, говорит Домингос. А значит эпоха глубокого обучения может вскоре закончиться. Но что будет дальше — старая методика в новой славе или же совершенно новая парадигма — вот это предмет ожесточенных споров в сообществе. «Если вы ответите на этот вопрос», говорит Домингос, «я хочу запатентовать ответ».
Источник
Последние аномальные новости

Бюджет космических сил США превышает бюджет НАСА

В школе на юге Индии начал работу первый робот-учитель

Воспроизвели ключевой процесс эволюции жизни

Вслед за теленком-клоном могут появиться копии собак

Гигантский вулкан обнаружен на Марсе

Голубая спираль появилась посреди северного сияния

Древний лед может существовать на космических объектах

ИИ помогает определить происхождение тяжелых элементов

Испытывают ли астронавты космические головные боли

Набор зеркал для фокусировки сверхмощных лазеров

Найден способ определять опасные предметы в толпе

НЛО упал в неба в Йорке

Новый минерал открыли в Карелии

Объяснение нитки жемчуга вокруг сверхновой

Пентагон нарушил свое молчание по поводу НЛО

Пентагон публикует новые данные об НЛО

Попробовали бы вы пирог с питоном

Правительство использует дипфейки

Пролетая сквозь шлейфы Энцелада

Редкое явление переноса озона из стратосферы к Земле

Система ИИ для ускорения верификации информации

Скайнет в реальной жизни

Тайна татуировок ледяного человека Эци

Терминаторов обвинят в гибели гражданского населения

Топливозаправщик для спутников с ионными двигателями

Уникальный материал для создания лазеров

Уфологи собрались в Олдхэме

Шеф-повар приготовит еду на орбите

Этанол и другие ингредиенты для молодых миров

Я был похищен инопланетянами в 90-х годах

Белый дом рекомендовал отказаться от C и C++

Более точное понимание темной энергии

В NVIDIA появился отдел исследования сильного ИИ

ВВС США зафиксировали НЛО в Северной Дакоте

Вояджер-1 продолжает слать на Землю бессмысленные сигналы

Все ведущие ИИ нарушают авторские права

Запад США - страна НЛО

ИИ Microsoft Copilot возомнил себя властелином мира

ИИ не угрожает рабочим местам из-за высокой стоимости

ИИ стал для Apple самым серьёзным вызовом

Исследователь выходит за рамки уфо-событий 1966 года

Камера темной энергии запечатлела остатки массивной звезды

Кладбище пришельцев. Шокирующая правдивая история

Максимальная масса невращающейся нейтронной звезды

Молодая Вселенная быстро росла

Новая теория, объясняющая рябь на песках Марса

Определен лучший регион для обнаружения НЛО

Отчет Пентагона об НЛО требует вмешательства Конгресса

Палата представителей должна создать подкомитет по НЛО

Последние сообщения о наблюдениях НЛО в Мэриленде

Рельсотронная катапульта для запуска космопланов

Робот-гуманоид Unitree Robotics H1 установил рекорд скорости

Следующая пандемия уже наступила для дикой природы

Сложная химия в холодных глубинах космоса

Суд обязал NSO поделиться кодом шпионского ПО Pegasus

Телескоп LIFE обнаружил биосигналы на Земле

Телескоп Кондор открывает новый мир для астрофизиков

Трудный путь поисков жизни на Марсе

Хакеры могут взломать мозговой чип Neuralink

Этанол и другие ингредиенты жизни нашли в туманности

Аэрокосмические исследования Аэрофлота

Барханы и линейные дюны Марса

В Аризоне высокий уровень наблюдений НЛО

В документе ЦРУ говорится о быстрых летающих тарелках

В Перуанских Андах обнаружен древний мегалит

Интернет стал расскадником теорий заговора

Как долго инопланетяне будут пытаться связаться с нами

Как космонавт Георгий Гречко НЛО искал

Как раскрывать преступления в космосе

Космонавт оценил перспективу встречи с НЛО

Метеобюро Шотландии объясняет НЛО-облака

Метеорит пролил свет на взрыв из далекого прошлого

Милиционер, державший в холодильнике Алешеньку

На Приморье впервые обрушился огненный смерч

Наблюдения НЛО в районе Ярдли

Ожидаются гигантская комета и экокатастрофы

Разрабатывают искусственные строительные блоки жизни

Расширение Вселенной - загадка остается нерешенной

Секретной работы над инопланетными технологиями нет

Спутник Юпитера Европа производит мало кислорода

Стенограмма закрытого брифинга директора AARO

Титан является испытательным полигоном для метана

Устранение рисков, связанных с ИИ в научных исследованиях

Феномен огней Финикса все еще не разгадан

Череда странных происшествий в Мичигане

Что ждет Россию в високосном году

Что предсказывал Нострадамус России на 2024 год

Экзопланета обречена врезаться в свою звезду

Эксперты обвиняют правительство в искажении правды

Ясновидящая почистила клиентку на 67 млн рублей

Загадка богатой азотом галактики

ИИ доверили сеть железных дорог Китая

Искусственный интеллект назначает встречу в космосе

Как голландская деревня стала одержима НЛО

Как лучше всего упаковать вещи для полета в космос

Наблюдения НЛО в Западном Мичигане

Наблюдения НЛО над штатом Нью-Джерси

Никаких свидетельств сокрытия НЛО не обнаружено

Новое образование на кипящей поверхности Бетельгейзе

Облако НЛО привлекло внимание жителей Окленда

Огни Феникса стали легендой Аризоны

Пентагон одной рукой дает, а другой забирает

Разгадываем тайну оклахомского НЛО

Сеть небольших луноходов готова к запуску

Сокрытие фактов об НЛО рассмотрено в отчете Пентагона

Струя газа в атмосфере Юпитера колеблется раз в 4 года

США предлагает объяснение наблюдений НЛО

Таинственный монолит заметили на уэльском холме

Уфо-лоббист из Вашингтона опровергает отчет Пентагона

Человеческая моча стимулирует рост фасоли на Марсе

2024 год зеленого деревянного дракона, что нам несет

Реставрация зубов. Особенности и этапы

Звезда, разорванная на части черной дырой

ИИ для обнаружения скрытого космического мусора

ИИ, отслеживающий эмоции работников

Крупнейшая в мире конференция на тему НЛО

Лазерное оружие DragonFire показали в действии

Министерство обороны разрабатывает систему Гремлин

Новая порция данных об НЛО

Обнаружили старейшую мертвую галактику

Отчет Пентагона об НЛО вызывает много вопросов

Пентагон не скрывает технологии НЛО

Пентагон раскрыл новую систему наблюдения Гремлин

План Пентагона по реинжинирингу технологий НЛО

Последние наблюдения НЛО в Массачусетсе

Правительство США прячет тела инопланетян

Правительство США хотело реконструировать НЛО

Прокурор города Рок-Спрингс снял НЛО

Таинственные различия между живыми клетками

Телепортирующийся НЛО с оранжевыми огнями

Турист нашел таинственный серебряный монолит

Чем на самом деле является большинство НЛО

Британские охотники за НЛО вызвали инопланетный корабль

Гавайи - горячая точка для наблюдений НЛО

Где в нашей Солнечной системе может скрываться жизнь

Датчики Гремлин помогут выявлять аномалии на орбите

Доказательств существования инопланетян нет

Заявления о наблюдениях НЛО опровергнуты

Интригующие заявления Пентагона об НЛО

Китай клонирует пару тибетских коз

Китай установит на Луне всевидящую систему наблюдения

Майли Сайрус вступала в контакт с инопланетянином

Наблюдения НЛО были ошибочной идентификацией

Надежды найти жизнь на Европе рухнули

Нет никаких свидетельств инопланетных технологий

Нет никаких свидетельств контактов с инопланетянами

НЛО были ошибочно идентифицированы

Отчет Пентагона развенчивает мифы об НЛО

Официальные лица правительства США незнают о НЛО

Полиция Розуэлла представила новые нашивки с НЛО

Полное отсутствие доказательств существования НЛО

Уфолог вызвал инопланетный космический корабль

Риелторское агентство. Плюсы сотрудничества

Большинство НЛО были обычными объектами

Виновата ли Тейлор Свифт в теории заговора о соцсетях

Доказательств присутствия инопланетян не обнаружено

ИИ для ультразвукового исследования астронавтов

Инопланетяне или военная техника

Искусство ИИ и креативность человека

Как превратить Марс в пригодный для жизни мир

Миссия Кеплер позволила открыть тысячи экзопланет

Многие наблюдения НЛО были военными испытаниями

Мумифицированный плод может быть инопланетянином

Мы никогда не видели НЛО и не работали с их технологиями

Очень странное поведение электронов

Пентагон не нашел инопланетных технологий

Популярный уфологический подкаст

Портативные наборы для обнаружения НЛО

Программы обратного проектирования НЛО не существует

Рассекречена странная встреча пилота ВВС с НЛО

Сбитые НЛО не скрываются от общественности

Флагманская лаборатория ИИ кишит черной плесенью

Шерстистого мамонта воскресят к 2028 году

Психолог Андрей Курпатов. Психотерапия будущего в применении инновационных психоактивных аудиофайлов

Реставрация и ремонт ПВХ окон и дверей. Основные аспекты

Вот почему НЛО снова в новостях

Межзвездный сигнал инопланетян оказался грузовиком

НАСА представило дизайн сообщения для Европы

Не выявило никаких свидетельств внеземной жизни

Нет никаких свидетельств присутствия инопланетян

Ни какого сокрытия НЛО Пентагоном нет

НЛО - просто экспериментальные самолеты

НЛО были секретными аэрокосмическими испытаниями

Обнаружили экзопланету размером с Сатурн

Открытия в обломках сталкивающихся нейтронных звезд

Пентагон раскрыл причину всплеска внеземной активности

Подписка на новости
Наверх
Яндекс.Метрика