Găsirea semnificației inteligenței artificiale la Google I / O



Atingeți pentru a reda sau întrerupe GIF Atingeți pentru a reda sau întrerupe GIF






Lumea tehnologiei este plină de discuții despre inteligență artificială. Forța magică aparent de nicăieri alimentează acum totul, de la recunoașterea imaginilor la asistenți virtuali chatbots; este pe buzele fiecărui director tehnic aflat la o distanță de 10 metri de un microfon. Nu este surprinzător faptul că AI a fost în centrul atenției săptămâna trecută la conferința I / O de la Google, o adunare masivă de aproximativ 7.000 de dezvoltatori și mass-media care toți se uită la Google pentru o privire asupra viitorului. CEO-ul Google, Sundar Pichai, a făcut puțin pentru a tempera acel entuziasm al cerului albastru, punând capăt porțiunii de închidere a AI-ului cu o linie care se simțea pătrunsă direct dintr-un Star Trek scenariu: Lucrurile considerate anterior imposibile pot fi de fapt posibile.

AI devine o caracteristică din ce în ce mai importantă în viața noastră de zi cu zi, totuși unul dintre aspectele mai fascinante ale ascensiunii sale este cât de slab înțelegem ce este de fapt. Dacă AI va schimba cu adevărat lumea, este corect să ceri mai întâi definirea ei. Și ce loc mai bun pentru al găsi decât Google I / O?

Cel puțin asta părea o așteptare rezonabilă, până la o primă rundă de răspunsuri la întrebarea Cum ați defini AI? Iată un eșantionare:

Cu siguranță aș intervieva pe altcineva.

Nu sunt sigur. Nu am făcut nimic cu AI.

Nu, mulțumesc. Îmi pare rău. Noroc.

De fapt, sunt în apel.

Nu știu nimic despre asta.

Este învățarea automată.

Nu știu. Voi trece peste.

Lucrez la Yahoo….

Nu toată lumea s-a trezit la o astfel de pierdere. Dan Cernoch, șeful de prevenire a abuzurilor Ticketmaster, a descris adevărata IA ca un computer care reproduce funcționalitatea unui creier uman. Suntem departe de asta, a spus el. O mare parte din ceea ce oamenii numesc AI, a susținut Cernoch, este un lucru mai puțin numit „învățare automată”. Într-adevăr, a explicat el, mulți folosesc AI ca un termen-umbrelă, cu învățarea automată adunată dedesubt. Mai multe despre asta într-un pic.

Un alt participant a spus acest lucru: [AI este] de unde mașinile încep să devină mai inteligente decât pentru ce sunt programate. În loc să scuipe pur și simplu informațiile pe care oamenii le-au hrănit, AI poate raționa de la sine. A fi capabil să înțeleagă lucrurile, comparativ cu a vi se spune, a spus el.

Înțelegând că definiția AI nu avea să fie găsită, am căutat un cercetător principal Google Google, Greg Corrado, pentru o opinie de expert. Inteligența artificială este arta și știința de a face mașinile inteligente, a explicat Corrado. Dar aceasta a fost o definiție prea largă, așa că s-a concentrat rapid pe învățarea automată (îmi pare rău, domnule Cernoch), pe care l-a descris ca fiind cea mai mare zonă de creștere din AI. Mai degrabă decât să încercăm direct să programăm computerele pentru a fi inteligenți, programăm computerele pentru a învăța, a spus Corrado.

Cel mai bun mod de a explica învățarea automată, un concept abstract, este prin exemple concrete; Corrado a început cu recunoașterea imaginii. Puteți învăța un computer să recunoască imagini cu anumite lucruri hrănindu-l cu o mulțime de imagini în care acele lucruri sunt identificate. Hrăniți un computer cu multe imagini de pisici, de exemplu, iar computerul poate învăța cum să recunoaștem noi imagini cu pisici.

Computerul face acest lucru printr-un lucru numit o rețea neuronală, despre care Corrado a spus că este proiectat să oglindească creierul uman. Potrivit lui Corrado, miliarde de neuroni ai creierului iau decizii minuscule pe baza unor cantități mici de informații, dar lucrând împreună pot îndeplini sarcini de gândire avansate. Inteligența este ceva care iese din acțiunea concertată a acestor miliarde de neuroni individuali, a explicat el.

Inteligența artificială are și neuroni. În loc de celule individuale care nu sunt atât de strălucitoare, avem funcții matematice individuale care nu sunt foarte strălucitoare, a spus Corrado, descriind rețeaua neuronală artificială. Construim aceste funcții unul peste celălalt și ei învață să facă sarcini împreună. Ei învață să se coordoneze.

Trecând la exemplul de recunoaștere a imaginii, Corrado a explicat că acești neuroni artificiali vor scana individual mici pete de pixeli dintr-o imagine și vor face o oarecare apreciere despre ei. Sunt lucruri albe? Sunt lucruri întunecate? Există o margine? În ce direcție este orientată marginea? Acest tip de analiză a imaginii la nivel foarte scăzut, a spus el. Un număr mare de neuroni artificiali pot scana o imagine și își pot trage concluziile către un alt set de neuroni, care, la rândul lor, iau propriile decizii pe baza datelor pe care le alimentează. În cele din urmă, după multe straturi de acest lucru, o rețea neuronală poate stabili dacă privește o față, o mașină sau un camion.

Învățarea automată funcționează relativ bine pentru recunoașterea imaginii. Funcționează, de asemenea, pentru lucruri precum traducerea în limbi, unde folosește o abordare similară pentru a extrapola cuvinte din biți de sunet analizați. Când conține cuvintele descoperite, le poate rula printr-un program de traducere. Caută semnale în acel flux audio pentru a încerca să ghicească: „Ce literă ar trebui să trimit pentru a transcrie acest lucru?”, A spus Corrado.

Întrebat cum funcționează învățarea automată pentru lucruri cum ar fi rezervarea unui bilet de film - o sarcină pe care Google Asistentul Google cu AI a executat-o ​​în timpul prezentării generale a CEO-ului Sundar Pichai - Corrado a explicat că părți din această sarcină nu au fost realizate de AI. Când construiți un produs întreg, există tot felul de subsisteme și cu siguranță nu este cazul ca învățarea automată să facă fiecare sub-piesă mică, a spus el. De exemplu, când mergi și cauți orele filmelor la cinematografele locale, vrei o regăsire directă și perfectă a acelor informații. Puteți scrie un program care o face corect și nu este nevoie să încercați să învățați cum să o faceți într-un mod moale și moale. Învățarea automată este cu adevărat cea mai bună pentru a completa aceste tipuri de piese lipsă în care există un pas intuitiv. AI, a spus Corrado, este mai potrivit pentru a înțelege limba pe care o folosim pentru a cere biletele respective.

Au mai rămas alte întrebări, dar Corrado nu a mai putut sta un minut mai mult. La urma urmei, produsele Google alimentate de AI nu aveau de gând să se construiască singure. Cel puțin nu încă.