Китайский процессор Cambrian может стать началом новой эры в искусственном интеллекте

Китайская академия наук (CAS) займется разработкой процессора для глубокого обучения Cambrian, который должен будет превзойти по эффективности процессоры Google для алгоритма AlphaGo.

Китайская академия наук направила $1,4 млн на разработку собственного процессора для работы с алгоритмами глубокого обучения, который будет сравним по мощности с процессорами компании Google, обеспечивающими работу ИИ-алгоритма AlphaGo. Новый процессор по размеру будет не больше смартфона, а объем потребляемой им энергии составит всего 1 Ватт, пишет ChinaDaily.

Китайский процессор Cambrian назван в честь Кембрийского геологического периода (Cambrianperiod), так как именно в это время наблюдалось резкое увеличение форм жизни на Земле. Исследователи из CAS уверены, что Cambrian станет началом новой эры в сфере искусственного интеллекта и сделает возможным его дальнейшее распространение.

В последнее время Китай уделяет все больше внимания производству собственных компьютерных чипов в рамках политики импортозамещения. Государственный банк развития Китая недавно выделил $22 млрд на производство микрочипов местному холдингу Tsinghua Unigroup, а китайская компания Shanghai Zhaoxin Semiconductor к 2018 году планирует продать около миллиона компьютеров с чипами собственного производства.

Согласно совместному докладу Агентства национальной безопасности и Министерства энергетики США, к 2020 году Китай может стать лидером в области высокоскоростных вычислений, что представляет собой серьезную угрозу экономическому положению Штатов в этой сфере.

«К 2027 году искусственный интеллект поднимется до уровня мозга крысы»

По мнению Макса Версаче, главы Neurala, компании, которая создает нейронные сети, и директора NeuromorphicsLab Бостонского университета, к 2027 году искусственный интеллект поднимется до уровня мозга крысы и сможет принимать решения на основании множества разрозненных данных.

В отличие от мультифункционального «естественного» интеллекта современный искусственный интеллект относительно примитивен и создается под конкретные цели. Например, для управления дронами, автономным транспортом или для распознавания объектов. Мозг современного искусственного интеллекта способен выполнять узкие задачи, каждая из которых изолирована от другой с вычислительной точки зрения. Это значит, что искусственный интеллект может обыграть человека в шахматы или го, но растеряется, если перед ним встанет новая проблема, пишет VentureBeat.
Вместо узконаправленных вычислений, анализирующих дискретные импульсы, человек принимает в расчет множество модальностей и выдает решение на основе обработки большого числа одновременных факторов. Взять, к примеру, мозг крысы, который весит всего 2 грамма, но, тем не менее, способен искать пищу, избегать опасностей и взаимодействовать с другими крысами. Секрет его в том, что он обладает возможностью сочетать разнообразные навыки в одной энергоемкой оболочке.

Ключевое отличие этапов развития искусственного интеллекта сейчас и через 10 лет в том, что в 2027 году искусственный интеллект будет гораздо более похож на мозг человека или животного.

К этой парадигме и направляется искусственный интеллект. Комплексная обработка данных станет общим местом, а границы между программой, искусственным интеллектом и человеческим/животным интеллектом размоются. Точно так же как человек или животное полагается на работу ряда областей мозга, искусственный интеллект будущего усилит платформы глубокого обучения и периферийных вычислений.
Множественные функции искусственного интеллекта, встроенные в одну оболочку или блок, позволят компьютеру работать лучше и быстрее, создавая синергию между отдельными системами. А это приведет к появлению абстрактного мышления, даст машинам возможность производить сложные, нестандартные действия, больше похожие на человеческие.
Например, размытая грань между искусственным интеллектом и программой упростит создание автономного транспорта и сделает его более безопасным благодаря тактическому зрению («Осторожней, впереди яма!»), навигации высокого уровня («Я знаю это здание, здесь я обычно поворачиваю направо»), предотвращению столкновений на дальней дистанции («Эта машина едет странно.Я буду держаться подальше от нее») и долгосрочному планированию («Лучше я поеду в объезд, так будет меньше пробок»).

Накануне нового года эксперты представили свое видение развития искусственного интеллекта в 2017 году. По их мнению, мы, наконец, перестанем бояться восстания машин и начнем активнее внедрять его в повседневные процессы, все приложения станут умными, а у искусственного интеллекта появился четко сформулированная этика.

Выручка ИИ-компаний за 5 лет увеличится в 6 раз

Рынок искусственного интеллекта и когнитивных систем ожидает в ближайшие 5 лет годовой темп роста в размере 55,1%, говорится в докладе международной исследовательской и консалтинговой компании IDC.

Широкое применение искусственного интеллекта приведет к увеличению выручки компаний, продвигающих продукты с использованием когнитивных технологий, с $8 млрд в 2016 году до более чем $47 млрд в 2020. «Разработчики ПО и конечные пользователи уже начали процесс внедрения и применения когнитивного/искусственного интеллекта почти в каждом корпоративном приложении или процессе», — говорит Дэвид Шубмел, директор по исследованиям IDC.
Способность реагировать на потоки данных при помощи алгоритмов позволяет искусственному интеллекту автоматизировать широкий спектр функций в разных отраслях промышленности, параллельно стимулируя инновации. Наибольший объем инвестиций привлекли в 2016 году боты для работы с клиентами, системы изучения управления качеством, рекомендательные сервисы, системы диагностики и обслуживания, а также алгоритмы, выявляющие факты мошенничества в высокотехнологичной сфере.

В ближайшие пять лет, по мнению экспертов IDC, ожидается самый быстрый рост выручки в отраслях общественной безопасности и мер оказания экстренной помощи, исследований в области фармакологии, диагностики и лечения заболеваний, поставок и логистики, систем управления качеством производства и транспортом.
«Краткосрочный рост будут переживать когнитивные системы в банковской отрасли, безопасности, инвестициях и производстве», — сообщает программный директор IDC Джессика Гепферт.
Наибольший рост выручки за 2016–2020 годах прогнозируется в здравоохранении и штучном производстве, в этих отраслях годовой темп роста составит 69,3% и 61,4%, соответственно. Следом за ними идут образование и серийное производство, сообщает InformationAge.

А вот по мнению американского теоретика искусственного интеллекта Роджера Шэнка, в сфере ИИ наступит эпоха застоя. Эксперт считает, что это понятие слишком часто используют в неправильном контексте, а компания IBM, предлагая услуги суперкомпьютера Watson, занимается откровенным мошенничеством. Это мнение разделяет и бывший директор Uber по искусственному интеллекту Гэри Маркус.

«Машины будут управлять миром к середине 2020-х»

В 2020-е годы роботы и искусственный интеллект возьмут на себя большинство задач. Людям придется переизобрести понятие занятости, так как им не придется водить автомобили, работать на фабриках и в общепите. К таким выводам пришел ГрегКрид, глава Yum Brands — компании, которой принадлежат сети быстрого питания KFC, PizzaHut и TacoBell.

Сети быстрого питания, как и большинство других отраслей, начинают внедрять в работу технологии искусственного интеллекта и робототехнику. Об этом в интервью CNBC рассказал глава YumBrandsГрегКрид.
С первыми признаками надвигающегося будущего глава Yum Brands столкнулся в Шанхае. В пиццерии PizzaHutКрида встретил и проводил к столику робот. Предприниматель отметил, что искусственный интеллект и возможности суперкомпьютера IBM Watson кажутся ему наиболее перспективными.

По мнению Крида, в середине или конце 2020-х годов произойдет технологический переворот, в результате которого миром станут управлять машины. ИИ и роботы не поработят людей, как считают некоторые эксперты, а будут выполнять за них большинство задач. В этих условиях людям не нужно будет воевать с машинами, но придется вновь искать свое призвание. Предприниматель полагает, что через 10-20 лет человечеству просто нечем будет заняться.
Взгляды Крида и многих других экспертов не разделяет Министр финансов США Стивен Мнучин, который считает, что тотальная автоматизация лишит людей работы через 50-100 лет, а пока о ней не стоит беспокоиться.

При этом последние аналитические исследования доказывают обратное. Согласно докладу Национального бюро экономических исследований США, каждый промышленный робот, введенный в эксплуатацию с 1990 по 2007 год, привел к сокращению 6,2 рабочих мест. По мнению исследователей из Университета Болл (Индиана, США), автоматизация уже доказала, что она станет основным фактором потери работы в этом тысячелетии. За 2000-2010 годы в США было самое большое сокращение производственных рабочих мест за всю историю страны. Аналогичные процессы сопровождают каждую технологическую революцию, но прогресс в 21 веке движется быстрее, чем когда-либо прежде, утверждают эксперты.

Ученые научились выявлять предвзятость искусственного интеллекта

Исследователям удалось разработать фреймворк, который помогает идентифицировать необъективность и предвзятость алгоритма. Это особенно важно в тех случаях, когда искусственный интеллект применяется для принятия решений — в суде при вынесении приговора или в банке при одобрении кредита.

Машинное обучение все чаще используется для принятия важных решений. В некоторых штатах США судьи выносят приговоры и определяют условия освобождения под залог, используя алгоритмы, которые вычисляют вероятность того, что человек совершит повторное преступление. Другие алгоритмы определяют, следует ли одобрить человеку кредит или пригласить на собеседование, пишет NewScientist.
Но зачастую непонятно, как алгоритм пришел к тому или иному выводу, а потому неясно, можно ли говорить о справедливости. Всегда есть вероятность, что он обучался на выборке данных, которая не была полной. А потому исследователи стали поднимать проблему расизма и предубеждений искусственного интеллекта.

Исследователи из Института Алана Тьюринга в Лондоне разработали фреймворк, который поможет идентифицировать необъективность алгоритма. Расовые и гендерные признаки нельзя игнорировать, но они должны рассматриваться в комплексе с другими факторами, а не определять решение.
Им уже удалось успешно протестировать свою разработку — оказалось, что чаще всего полицейские останавливают чернокожих мужчин и латиноамериканцев, а потому алгоритм именно их считал более склонными к преступности. Однако, статистика показывает, что уровень преступности не зависит от цвета кожи. С помощью нового метода можно будет, к примеру, распределять в городе полицейские патрули, не боясь быть обвиненными в расовых предубеждениях и дискриминации.

Летом прошлого года заключенный Эрик Лумис подал иск в Верховный суд штата Висконсин с требованием пересмотреть использование алгоритма для вынесения судебных решений, обвинив его в предвзятости. Эксперты сходятся во мнении, что алгоритмы должны быть объективными. Для этого в том числе предлагается сделать их открытыми.