Станфорд: Изкуственият интелект е станал по-силен и по-точен

През изминалата година инвестициите в индустрията на изкуствен интелект (ИИ) са нараснали с 40%. Китай изпревари САЩ в научни публикации за изкуствения интелект. Програмите са по-малко склонни да грешат. Хората са по-склонни да обсъждат етичните въпроси на технологиите. Това са част от изводите в годишния доклад на Станфордския университет Artificial Intelligence Index Report 2021 (AI Index) за състоянието на индустрията на ИИ и неговото въздействие върху глобалната икономика и обществото.

Този доклад измерва глобалния технологичен напредък. Миналата година обемът на глобалните инвестиции в технологии възлиза на 67,9 млрд. долара (по-голямата част от този обем - сливания и придобивания на компании). Общото заключение на изследователите е: ИИ стана по-силен, по-повсеместен и по-влиятелен. Ето основните тенденции, предадени от ТАСС:

Китай е водещ в изследванията на ИИ

Китай изпревари най-близките си съперници, САЩ и Европейския съюз, както по общия брой публикации в научни списания, така и по броя на рецензираните публикации (тези, прегледани от независими експерти, а не от екипа на списанието). В първия случай Китай представлява 22,4% от общия брой научни статии (за Европейския съюз - 16,4%, за САЩ - 14,6%). Във втория случай - 18% (САЩ - 12,3%, ЕС - 8,6%).

Но, както отбелязват експертите от Станфорд, Съединените щати продължават да водят в обема на научните изследвания, подготвени съвместно от научни институции и технологични компании и, съответно, в оживяването на идеи. В резултат на това Съединените щати и Китай са допринесли приблизително еднакво за развитието на изкуствения интелект, ако бъдат анализирани по различни параметри, каза Джак Кларк , съпредседател на AI Index.

Учените като цяло правят повече изследвания върху ИИ

Броят на статиите, свързани с ИИ за arXiv (това е най-големият безплатен архив от публикации на научни статии и техните препринти) е нараснал от около 5,5 хиляди през 2015 г. до почти 35 хиляди през 2020 г. Научните организации по целия свят са първи по общия брой статии. На второ място в САЩ са изследванията, извършвани от търговски компании, а в Европа и Китай - изследвания, поръчани от държавата.

През 2020 г. броят на изследванията на изкуствения интелект е нараснал повече от година по-рано (34%), отколкото година по-рано (от 2018 до 2019, увеличение от 19,6%).

По-малко стартиращи фирми получиха инвестиции

Пандемията не е спряла стартъпите да нарастват. Но има по-малко разработчици, които са получили пари. През 2017 г. инвестициите бяха разпределени между 4 хиляди, а миналата година ги получиха по-малко от хиляда компании.

Докладът посочва, че технологиите са узрели, като индустрията преминава от множество високотехнологични стартиращи компании към по-устойчиви компании. Инвестициите са разделени помежду си от вторите - доминиращите играчи на пазара. В допълнение, поради пандемията, инвеститорите се интересуваха предимно от разработки в областта на медицината, фармацевтиката и биотехнологиите.

Финансирането за ИИ за медицина нарасна

Изследванията на ИИ за създаване на лекарства, включително тези, използвани за лечение на заразени с COVID, ваксини, технологии за борба с рака и други фармацевтични и медицински продукти, получиха най-голям обем частни инвестиции през 2020 г. - над 13,8 милиарда долара. Това е 4,5 пъти повече, отколкото през 2019 г. Те са последвани в списъка от разработчици на самоуправляващи се превозни средства (4,5 милиарда долара) и образователни продукти с AI (4,1 милиарда долара).

„Техниките за изкуствен интелект станаха полезни при проектирането на лекарства и разработването на ваксини“, каза Ерик Бригнолфсон, професор по икономика, старши научен сътрудник в HAI и директор на лабораторията за цифрова икономика в Станфорд. Един от миналогодишните пробиви беше алгоритъмът AlphaFold, който може да предскаже в каква форма ще се сгънат протеиновите молекули. Изясняването на този въпрос спомогна за решаването на един от важните проблеми в биологията - той се нарича „проблемът за сгъване на протеини“. Това дава представа за това как триизмерните форми на различните протеини влияят върху болестите, което води до по-добри лекарства.

Машините са по-малко склонни да правят грешки

Станфорд заключава, че ИИ е станал по-силен и по-точен.

Един пример за напредък в изкуствения интелект е моделът на невронна мрежа на езика GPT-3. Позволява ви да създавате големи текстове - генерира ги въз основа на 175 милиарда параметъра. За да видите как се справя, можете да използвате примера на този експеримент. Редакторът на Gardian възложи на GPT-3 да напише колона от близо 500 думи на тема „защо хората не трябва да се страхуват от изкуствения интелект“. Получи се доста добре (можете да го прочетете тук ).

Една от важните области е компютърното зрение е област на ИИ, свързана с анализ на изображения и видео. Технологията се използва в дронове, върху нея се изграждат алгоритми, които анализират изображения (например: невронни мрежи за медицина, които търсят признаци на заболявания на рентгенови лъчи и ЯМР). Провеждат се състезания, където разработчиците се състезават в точността на такива алгоритми: т.е. в какъв процент програмите реагират без грешки. В различни състезания алгоритмите показват различни успехи. Но едно общо нещо е, че тяхната точност се увеличава....

В състезанието ImageNet за една задача, където се изискваше маркиране на снимки по клас, през 2012 г. най-добрите алгоритми направиха четири грешки от 10 опита, през 2020 г. - една. Модел от екипа на Google Brain постигна 90,2% точност през януари 2021 година. За някои прости задачи точността на ИИ разпознаването на визуални обекти достига 99%.

Колко добре може ИИ да изпълнява няколко сложни задачи едновременно - например класификация на изображения и генериране на текст? На теория точно такъв ИИ - способен да помогне във всичко наведнъж - е бъдещето, обещано от писателите на научната фантастика. Подобни тестове на алгоритми също са в ход.

В един тест програмата беше представена с изображение и зададе въпрос за него. През 2020 г. най-добрият алгоритъм отговаря правилно в 76% от случаите, през 2015 г. - в 40%. Хората получават около 81% от теста. При същите условия, но ако трябва да дадете подробен отговор, резултатите от най-добрия алгоритъм през 2020 г. са 70,5% (през 2018 г. - 44%). Човешката точност е 85%.

Потребителите се интересуват от етични проблеми

Историите за етиката в индустрията на ИИ стават все по-популярни. Това заключение правят изследователите от анализа на масовите медии и социалните мрежи. Първата дискутирана тема миналата година беше уволнението на експерта по етика Тимнит Гебру от Google. Тя е известна като съавтор на проучване, че алгоритмите за разпознаване на лица са по-лоши при разпознаването на чернокожите, тъй като разработчиците ги обучават предимно в бели. Гебру говори за проблемите на големите езикови модели като GPT-3. Например неспособността им да останат безпристрастни и да избягват излъчването на социални стереотипи, което може да влоши положението на заклеймените групи в обществото.

Втората история е решението на IBM да се откаже от развитието на технологията за лицево разпознаване. „Сега е моментът да поговорим дали правоприлагащите органи на страната трябва да използват технология за лицево разпознаване“, обясниха от компанията. Между другото, в основните констатации от изследването на Станфорд се съобщава, че технологията за лицево разпознаване, видео анализ и други разработки, които позволяват идентификация, например чрез глас, през 2020 г. „се развиха бързо и станаха повсеместни“.

Други етични истории се фокусираха върху опасностите от дълбоките фалшификати (видео фалшификати) и борбата на европейските държави срещу технологичните гиганти.

Наемането спада в САЩ

Това, според изследователите, показва достатъчна зрялост на технологиите в страната. Чрез наемането можете да проследите в кои държави броят на разработките нараства най-много. Според данни на LinkedIn Бразилия, Индия, Канада, Сингапур и Южна Африка са имали най-висок процент на наемане от 2016 до 2020 г.

Какво липсва в доклада - безпилотни превозни средства.

Интересно е не само това, което е в доклада на Станфорд, който анализира възможно най-подробно как се развиват различни направления, свързани с ИИ в света, но и това, което не е обхванато или не е достатъчно обхванато.

Обикновено на изследователите не разполагат с подробности за държавните разходи за развитие на ИИ. Освен това, тази година самоуправляващите се автомобили не бяха включени в доклада поради липса на данни; днес разработчиците им пазят информацията за тестването и разработката възможно най-затворена. Конкурс за летище за коли обяви британското правителство

ОЩЕ: САЩ се готви да загърби пазарната икономика, за да се конкурира технологично с Китай - но доколко?

И ОЩЕ: Нюйоркската полиция тества куче-робот