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2014 in Informatica: scoperte nell'intelligenza artificiale
Il Santo Graal dell'intelligenza artificiale, la creazione di software che si avvicina all'imitazione dell'intelligenza umana, rimane lontano. Ma il 2014 ha visto grandi passi avanti nel software di apprendimento automatico in grado di acquisire abilità dall'esperienza. Le aziende nei settori dalle biotecnologie all'informatica si sono rivolte a queste nuove tecniche per risolvere problemi difficili o sviluppare nuovi prodotti.
I risultati più sorprendenti della ricerca sull'IA provengono dal campo del deep learning, che prevede l'utilizzo di neuroni simulati grezzi per elaborare i dati.
Il lavoro nell'apprendimento profondo si concentra spesso sulle immagini, che sono facili da capire per gli esseri umani ma molto difficili da decifrare per il software. I ricercatori di Facebook hanno utilizzato questo approccio per creare un sistema in grado di dire quasi quanto un essere umano se due foto diverse ritraggono la stessa persona. Google ha mostrato un sistema in grado di descrivere scene utilizzando brevi frasi.
Risultati come questi hanno portato le principali aziende informatiche a competere ferocemente per i ricercatori di intelligenza artificiale. Google ha pagato più di $ 600 milioni per una startup di machine learning chiamata Mente Profonda all'inizio dell'anno. quando Revisione della tecnologia del MIT incontrato il fondatore dell'azienda, Demis Hassabis, nel corso dell'anno, ha spiegato come il lavoro di DeepMind sia stato plasmato da una ricerca rivoluzionaria sul cervello umano.
Anche la società di ricerca Baidu, soprannominata Google cinese, ha speso molto per l'intelligenza artificiale. Ha allestito un laboratorio nella Silicon Valley per espandere la sua ricerca esistente sul deep learning e per competere con Google e altri per i talenti. Il ricercatore di Stanford AI e un tempo collaboratore di Google Andrew Ng è stato assunto per guidare questo sforzo. Nel nostro profilo lungometraggio, ha spiegato come l'intelligenza artificiale potrebbe trasformare persone che non sono mai state sul Web in utenti della ricerca Web di Baidu e di altri servizi.
L'apprendimento automatico è stato anche una fonte di nuovi prodotti quest'anno da giganti informatici, piccole startup e aziende al di fuori del settore informatico.
Microsoft ha attinto alla sua ricerca sul riconoscimento vocale e sulla comprensione del linguaggio per creare il suo assistente virtuale Cortana, che è integrato nella versione mobile di Windows. L'app cerca di entrare in un dialogo avanti e indietro con le persone. Ciò ha lo scopo sia di renderlo più accattivante sia di aiutarlo a capire cosa è andato storto quando commette un errore.
Le startup hanno lanciato prodotti che utilizzavano l'apprendimento automatico per compiti vari come aiutarti a rimanere incinta, consentirti di controllare gli elettrodomestici con la tua voce e fare progetti tramite SMS.
Alcune delle applicazioni più interessanti dell'intelligenza artificiale sono arrivate nell'assistenza sanitaria. IBM è ora vicina a vedere una sua versione Pericolo! Il pluripremiato software Watson aiuta i medici oncologici a utilizzare i dati genomici per scegliere piani di trattamento personalizzati per i pazienti. L'applicazione dell'apprendimento automatico a un database genetico ha consentito a un'azienda biotecnologica di inventare un test non invasivo che previene interventi chirurgici non necessari.
È probabile che l'uso di tecniche di intelligenza artificiale sui dati genetici diventi molto più comune ora che Google, Amazon e altre grandi aziende informatiche stanno entrando nel business della memorizzazione di genomi digitalizzati.
Tuttavia, il software di machine learning più avanzato deve essere addestrato con set di dati di grandi dimensioni, cosa che richiede molto energia, anche per le aziende con infrastrutture sofisticate. Questo è un lavoro motivante su un nuovo tipo di chip neuromorfici modellati liberamente sulle idee delle neuroscienze. Questi chip possono eseguire algoritmi di apprendimento automatico in modo più efficiente.
Quest'anno, IBM ha iniziato a produrre un prototipo di chip ispirato al cervello che potrebbe essere utilizzato in gran numero per costruire una specie di supercomputer specializzato per l'apprendimento. Un chip neuromorfo più compatto, sviluppato da General Motors e dal laboratorio di ricerca di proprietà di Boeing HRL, ha preso il volo in un minuscolo aereo drone.
Tutti questi rapidi progressi nell'intelligenza artificiale hanno portato alcune persone a riflettere sui possibili aspetti negativi e sulle implicazioni a lungo termine della tecnologia. Un ingegnere del software che da allora è entrato a far parte di Google ha avvertito che il nostro istinto sulla privacy deve cambiare ora che le macchine possono decifrare le immagini.
Guardando più avanti, l'imprenditrice biotecnologica e satellitare Martine Rothblatt ha previsto che i nostri dati personali potrebbero essere utilizzati per creare doppelganger digitali intelligenti con un tipo di vita propria. E il neuroscienziato Christof Koch, direttore scientifico dell'Allen Institute for Brain Science di Seattle, ha avvertito che sebbene il software intelligente non possa mai essere cosciente, potrebbe comunque danneggiarci se non progettato correttamente.
Nel frattempo, una visione più favorevole del lontano futuro è venuta dall'autore di fantascienza Greg Egan. In una premurosa risposta al film di fantascienza Sua, ha suggerito che i compagni di IA conversazionale potrebbero renderci migliori nell'interazione con altri umani.