На этой неделе в области искусственного интеллекта: крупные технологические компании делают миллиардные ставки на инструменты машинного обучения
Идти в ногу с такой развивающейся отраслью, как ИИ, — сложная задача. Итак, пока искусственный интеллект не сможет сделать это за вас, вот полезный обзор историй за последнюю неделю в мире машинного обучения, а также известные исследования и эксперименты, которые мы не освещали сами по себе.
Если бы это еще не было очевидно, конкурентная среда для ИИ, особенно в области, известной как генеративный ИИ, горяча. И становится все жарче и жарче. На этой неделе Dropbox запустила свой первый венчурный фонд Dropbox Ventures, который, по словам компании, сосредоточится на стартапах, создающих продукты на основе ИИ, которые «определяют будущее работы». Чтобы не отставать, AWS запустила программу стоимостью 100 млн долларов США для финансирования инициатив в области генеративного ИИ, возглавляемых ее партнерами и клиентами.
В искусственный интеллект вкладывается много денег, это точно. Salesforce Ventures, венчурное подразделение Salesforce, планирует инвестировать 500 миллионов долларов в стартапы, разрабатывающие генеративные технологии искусственного интеллекта. Workday недавно добавила 250 миллионов долларов в свой существующий венчурный фонд специально для поддержки стартапов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. А Accenture и PwC объявили о планах инвестировать в искусственный интеллект 3 миллиарда и 1 миллиард долларов соответственно.
Но возникает вопрос, являются ли деньги решением основных проблем в области ИИ.
В ходе проницательной дискуссии на конференции Bloomberg в Сан-Франциско на этой неделе Мередит Уиттакер, президент приложения для безопасного обмена сообщениями Signal, объяснила, что технология, лежащая в основе некоторых из самых модных сегодня приложений с искусственным интеллектом, становится опасно непрозрачной. Она привела пример человека, который пришел в банк и попросил ссуду.
Этому человеку может быть отказано в ссуде, и он «не подозревает, что [в] задней части есть система, которая, вероятно, работает на Microsoft API, которая на основе извлеченных данных из социальных сетей определила, что я неплатежеспособен», — сказал Уиттакер. «Я никогда не узнаю, [потому что] у меня нет механизма, чтобы узнать».
Речь идет не о капитале. Скорее, это текущая иерархия власти, — говорит Уиттакер.
"Я сижу за столом уже 15 лет, 20 лет. Я была за столом. Сидеть за столом без электричества - это ничто", – продолжила она. р>
Конечно, добиться структурных изменений намного сложнее, чем искать деньги, особенно когда структурные изменения не обязательно будут благоприятствовать власть предержащим. И Уиттакер предупреждает, что может случиться, если недостаточно оглянуться назад.
По мере того, как прогресс в области искусственного интеллекта ускоряется, растет и его влияние на общество, и мы продолжим двигаться по «насыщенному шумихой пути к искусственному интеллекту», — сказала она, — «где эта сила укореняется и натурализуется под видом интеллекта, и мы наблюдают до такой степени, что [вносят] очень, очень мало вклада в нашу индивидуальную и коллективную жизнь».
Это должно заставить отрасль задуматься. Другой вопрос, будет ли это на самом деле будет. Вероятно, мы услышим об этом, когда она выйдет на сцену Disrupt в сентябре.
Вот другие заголовки об искусственном интеллекте за последние несколько дней:
ИИ DeepMind управляет роботами: DeepMind заявляет, что разработала модель ИИ под названием RoboCat, которая может выполнять ряд задач на различных моделях роботов-манипуляторов. Само по себе это не особенно ново. Но DeepMind утверждает, что эта модель является первой, способной решать и адаптироваться к нескольким задачам и делать это с использованием разных роботов из реального мира. Роботы учатся на YouTube. Говоря о роботах, Дипак Патак, доцент Института робототехники КМУ, на этой неделе представил VRB (мост Vision-Robotics Bridge), систему искусственного интеллекта, предназначенную для обучения роботизированных систем путем просмотра записи человека. Робот отслеживает несколько ключевых фрагментов информации, включая точки контакта и траекторию, а затем пытается выполнить задачу.
Идти в ногу с такой развивающейся отраслью, как ИИ, — сложная задача. Итак, пока искусственный интеллект не сможет сделать это за вас, вот полезный обзор историй за последнюю неделю в мире машинного обучения, а также известные исследования и эксперименты, которые мы не освещали сами по себе.
Если бы это еще не было очевидно, конкурентная среда для ИИ, особенно в области, известной как генеративный ИИ, горяча. И становится все жарче и жарче. На этой неделе Dropbox запустила свой первый венчурный фонд Dropbox Ventures, который, по словам компании, сосредоточится на стартапах, создающих продукты на основе ИИ, которые «определяют будущее работы». Чтобы не отставать, AWS запустила программу стоимостью 100 млн долларов США для финансирования инициатив в области генеративного ИИ, возглавляемых ее партнерами и клиентами.
В искусственный интеллект вкладывается много денег, это точно. Salesforce Ventures, венчурное подразделение Salesforce, планирует инвестировать 500 миллионов долларов в стартапы, разрабатывающие генеративные технологии искусственного интеллекта. Workday недавно добавила 250 миллионов долларов в свой существующий венчурный фонд специально для поддержки стартапов в области искусственного интеллекта и машинного обучения. А Accenture и PwC объявили о планах инвестировать в искусственный интеллект 3 миллиарда и 1 миллиард долларов соответственно.
Но возникает вопрос, являются ли деньги решением основных проблем в области ИИ.
В ходе проницательной дискуссии на конференции Bloomberg в Сан-Франциско на этой неделе Мередит Уиттакер, президент приложения для безопасного обмена сообщениями Signal, объяснила, что технология, лежащая в основе некоторых из самых модных сегодня приложений с искусственным интеллектом, становится опасно непрозрачной. Она привела пример человека, который пришел в банк и попросил ссуду.
Этому человеку может быть отказано в ссуде, и он «не подозревает, что [в] задней части есть система, которая, вероятно, работает на Microsoft API, которая на основе извлеченных данных из социальных сетей определила, что я неплатежеспособен», — сказал Уиттакер. «Я никогда не узнаю, [потому что] у меня нет механизма, чтобы узнать».
Речь идет не о капитале. Скорее, это текущая иерархия власти, — говорит Уиттакер.
"Я сижу за столом уже 15 лет, 20 лет. Я была за столом. Сидеть за столом без электричества - это ничто", – продолжила она. р>
Конечно, добиться структурных изменений намного сложнее, чем искать деньги, особенно когда структурные изменения не обязательно будут благоприятствовать власть предержащим. И Уиттакер предупреждает, что может случиться, если недостаточно оглянуться назад.
По мере того, как прогресс в области искусственного интеллекта ускоряется, растет и его влияние на общество, и мы продолжим двигаться по «насыщенному шумихой пути к искусственному интеллекту», — сказала она, — «где эта сила укореняется и натурализуется под видом интеллекта, и мы наблюдают до такой степени, что [вносят] очень, очень мало вклада в нашу индивидуальную и коллективную жизнь».
Это должно заставить отрасль задуматься. Другой вопрос, будет ли это на самом деле будет. Вероятно, мы услышим об этом, когда она выйдет на сцену Disrupt в сентябре.
Вот другие заголовки об искусственном интеллекте за последние несколько дней:
ИИ DeepMind управляет роботами: DeepMind заявляет, что разработала модель ИИ под названием RoboCat, которая может выполнять ряд задач на различных моделях роботов-манипуляторов. Само по себе это не особенно ново. Но DeepMind утверждает, что эта модель является первой, способной решать и адаптироваться к нескольким задачам и делать это с использованием разных роботов из реального мира. Роботы учатся на YouTube. Говоря о роботах, Дипак Патак, доцент Института робототехники КМУ, на этой неделе представил VRB (мост Vision-Robotics Bridge), систему искусственного интеллекта, предназначенную для обучения роботизированных систем путем просмотра записи человека. Робот отслеживает несколько ключевых фрагментов информации, включая точки контакта и траекторию, а затем пытается выполнить задачу.What's Your Reaction?
