211service.com
Czy sztuczna inteligencja utknęła w rutynie?
Nie daj się nabrać na te wszystkie pieniądze, które w dzisiejszych czasach trafiają na projekty sztucznej inteligencji. Były szef AI Lab Ubera, Gary Marcus, ostrzega, że pole nie porusza się tak szybko, jak myśli wielu ludzi.
Przemawiając w Przegląd technologii MIT Podczas konferencji EmTech Digital, która odbyła się w tym tygodniu w San Francisco, Marcus powiedział, że obecna obsesja na punkcie statystycznego uczenia maszynowego w połączeniu z krótkoterminową koncentracją firm inwestujących w sztuczną inteligencję ogranicza postęp w kierunku sztucznej inteligencji na poziomie człowieka.
Moim największym strachem nie jest Skynet, powiedział Marcus, odnosząc się do zabójczej sztucznej inteligencji w terminator filmy. To się zacina.
Marcus argumentował, że pomimo ostatnich postępów technicznych jest wiele prostych rzeczy, których komputery nie mogą zrobić, i że te ograniczenia wstrzymują wysiłki na rzecz postępu w kierunku prawdziwej inteligencji ogólnej.
Marcus jest znanym krytykiem szumu wokół sztucznej inteligencji, ale jego komentarze wyraźnie kontrastowały z komentarzami Ilyi Sutskever, dyrektora ds. badań OpenAI, nieprojektu stworzonego przez Elona Muska i innych w celu prowadzenia fundamentalnych i otwartych badań nad sztuczną inteligencją.
We wcześniejszej rozmowie, w której Sutskever opisał nowe podejście do uczenia maszynowego , zasugerował, że ogólna lub ludzka sztuczna inteligencja może nie być tak daleko.
[To] wydaje się teraz odległe, ale [było] o wiele bardziej odległe pięć lat temu, powiedział. Liczba osób i wysiłek włożony w opracowanie tych algorytmów jest niezwykle wysoki — sprawy posuwają się do przodu w bardzo zdrowym tempie.
Marcus, który odszedł z Ubera na początku tego miesiąca, aby spędzić więcej czasu z rodziną, a także jest profesor na Uniwersytecie Nowojorskim , powiedział podczas swojego wystąpienia, że inwestycje przedsiębiorstw w sztuczną inteligencję mogą nie być tak dobre dla długoterminowych celów branży. W przeszłości brak postępu powodował, że inwestycje w sztuczną inteligencję wysychały. Tym razem, jak zasugerował Marcus, zbyt duże inwestycje mogą spowodować, że badacze stracą z oczu długoterminowe cele.
Zapytany, czy komercyjne zainteresowanie sztuczną inteligencją, która przyciąga wielu naukowców do przemysłu, było dobre, Marcus powiedział, że to miecz obosieczny. Pewne rzeczy można zrobić w firmie takiej jak Uber, mają ogromne zasoby, powiedział Marcus. Problem z rynkiem korporacyjnym polega na tym, że skupia się na nim krótkoterminowo. Jak dziś zarabiasz na głębokim uczeniu się?