L'esplosione dell'IA di Google in un grafico

Natura. Gli atti dell'Accademia Nazionale delle Scienze . Il giornale dell'associazione medica americana .

Queste sono alcune delle riviste accademiche più elitarie al mondo. E l'anno scorso, una società tecnologica, Google di Alphabet, ha pubblicato articoli su tutti loro.

La serie senza precedenti di risultati scientifici del gigante della ricerca di Mountain View ha toccato tutto, dall'oftalmologia ai giochi per computer, alle neuroscienze e ai modelli climatici. Per Google, il 2016 è stato un Annus mirabilis durante il quale i suoi ricercatori hanno craccato le migliori riviste e stabilito record per il volume.

Dietro l'impennata c'è il crescente investimento di Google nell'intelligenza artificiale, in particolare nel deep learning, una tecnica la cui capacità di dare un senso alle immagini e ad altri dati sta migliorando servizi come la ricerca e la traduzione (vedi 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning).

Secondo il conteggio fornito da Google Revisione della tecnologia del MIT, nel 2016 ha pubblicato 218 giornali o conferenze sull'apprendimento automatico, quasi il doppio rispetto a due anni fa.

Abbiamo cercato dati simili dal Web of Science, un servizio di Clarivate Analytics, che ha confermato l'impennata. Clarivate ha affermato che l'impatto delle pubblicazioni di Google, secondo una misura di forza di pubblicazione che utilizza, era da quattro a cinque volte la media mondiale. Rispetto a tutte le aziende che pubblicano in modo prolifico sull'intelligenza artificiale, Clarivate classifica Google n. 1 con un ampio margine.

Grado superiore

L'esplosione della pubblicazione non è casuale. Google ha più che triplicato il numero di ricercatori di machine learning che lavorano per l'azienda negli ultimi anni, secondo Yoshua Bengio, specialista in deep learning presso l'Università di Montreal. Hanno reclutato come matti, dice.

E per acquisire le scelte del primo round dai laboratori di calcolo, le aziende non possono solo offrire uno stipendio delle dimensioni della Silicon Valley. È difficile assumere persone solo per soldi, dice Konrad Kording, neuroscienziato computazionale della Northwestern University. Le persone migliori si preoccupano di far progredire il mondo, e questo significa scrivere documenti che il mondo può usare e scrivere codice che il mondo può usare.

In Google, la carica scientifica è stata guidata da DeepMind, la società britannica di intelligenza artificiale di alto livello fondata dal neuroscienziato e programmatore Demis Hassabis. Google lo ha acquisito per $ 400 milioni nel 2014.

Hassabis non ha lasciato dubbi sul fatto che stia mantenendo le sue ambizioni scientifiche. In un gennaio post sul blog , ha affermato che DeepMind ha una cultura ibrida tra il pensiero a lungo termine di un dipartimento accademico e la velocità e la concentrazione delle migliori startup. L'allineamento con gli obiettivi accademici è importante per noi personalmente, scrive. Kording, uno dei cui studenti post-dottorato, Mohammad Azar, è stato recentemente assunto da DeepMind, afferma che è perfettamente chiaro che la maggior parte dei progetti fa avanzare la scienza.

L'anno scorso, DeepMind ha pubblicato due volte in Natura , la stessa rivista storica in cui sono stati riportati per la prima volta la struttura del DNA e il sequenziamento del genoma umano. Un documento DeepMind riguardava il suo programma AlphaGo, che sconfisse i migliori giocatori umani nell'antico gioco di Go; l'altro ha descritto come una rete neurale con una memoria di lavoro potrebbe comprendere e adattarsi a nuovi compiti.

Poi, a dicembre, gli scienziati della divisione di ricerca di Google hanno pubblicato il primo carta di apprendimento profondo mai apparso su JAMA, l'augusto giornale dei medici americani. In esso, hanno mostrato un programma di apprendimento profondo in grado di diagnosticare una causa di cecità dalle immagini della retina e da un medico. Quel progetto è stato guidato da Cervello di Google , un gruppo di intelligenza artificiale diverso, con sede nella sede centrale dell'azienda in California. Dice anche che dà la priorità alle pubblicazioni, osservando che i ricercatori lì fissare la propria agenda .

Battaglia AI

Il concorso per sviluppare un'IA più potente ora coinvolge centinaia di aziende, con una competizione più intensa tra i principali giganti della tecnologia come Google, Facebook e Microsoft. Tutti vedono la possibilità di raccogliere nuovi profitti utilizzando la tecnologia per estrarre di più dai dati dei clienti, per portare le auto senza conducente sulla strada o in medicina. La ricerca si svolge in un'atmosfera calda che ricorda i primi giorni dei chip dei computer, o dei primi impianti e farmaci biotecnologici, tempi in cui importanti primati accademici hanno anche posto le basi di nuove industrie.

Questo spiega perché il mantenimento del punteggio della pubblicazione è importante. Il vecchio accademico ha visto pubblicare o morire sta iniziando a definire la corsa all'IA, lasciando le aziende che hanno record di pubblicazione deboli in un grande svantaggio. Apple, famosa per la rigorosa segretezza sui suoi piani e lanci di prodotti, ha scoperto che la sua cultura stava danneggiando i suoi sforzi nell'IA, che sono rimasti indietro rispetto a quelli di Google e Facebook.

Quindi, quando l'anno scorso Apple ha assunto l'informatico Russ Salakhutdinov della Carnegie Mellon come nuovo capo dell'IA, gli è stato immediatamente permesso di infrangere il codice di segretezza di Apple bloggando e tenendo discorsi. In un'importante conferenza scientifica sull'apprendimento automatico alla fine dell'anno scorso a Barcellona, ​​Salakhutdinov ha annunciato che Apple inizierebbe anche a pubblicare . Ha mostrato una diapositiva: possiamo pubblicare? Sì.

Salakhutdinov parlerà a Revisione della tecnologia del MIT l'evento EmTech Digital sull'intelligenza artificiale la prossima settimana a San Francisco.

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