Почему не хватает AI Moonshots

Почемунехватаетaimoonshots

Future Tense

Амбициозный предсказания относительно будущих возможностей компьютеров оказываются ошибочными.

Two hands around a crystal ball with an image of a delivery robot inside it

Фотоиллюстрация Slate. Фотографии саравута 910 / iStock / Getty Images Плюс и allanswart / iStock / Getty Images Plus.

С самого начала компьютерной революции исследователи мечтали создать компьютеры, которые составили бы конкуренцию человеческому мозгу. Наш мозг – это информационная машина, которая использует входные данные для генерации выходных данных, как и компьютеры. Насколько сложно может быть создание компьютеров, которые работают так же хорошо, как наш мозг?

В 1970 команда Джорджтауна и IBM предсказала , что программы языкового перевода будут усовершенствованы через три-пять лет. В 1990 Герберт Саймон сказал , что «в течение двадцати лет машины будут способны выполнять любую работу, которую может выполнять человек». В 1980 Марвин Мински сказал журналу Life: «Через три-восемь лет у нас будет машина с общий интеллект среднего человека ». Миллиарды долларов были вложены в усилия по созданию компьютеров с искусственным интеллектом, равным или превосходящим человеческий интеллект. Исследователи сначала не знали об этом, но это была лунная отметка – дико амбициозная попытка, у которой было мало шансов на быструю отдачу.

Пока что это не удалось. Мы все еще очень мало знаем о том, как работает человеческий мозг, но мы узнали, что создание компьютеров, конкурирующих с человеческим мозгом, – это не только вопрос вычислительной мощности и умного кода.

Исследование ИИ было начато на летней конференции в Дартмуте в 1973 с лунным видением, что «каждый аспект обучения или любая другая особенность интеллекта может быть описана так точно, что машина может заставлять его моделировать ». Семнадцать лет спустя 1990 В отчете Lighthill, заказанном Советом научных исследований Великобритании, делается вывод, что «ни в какой части На сегодняшний день сделанные открытия оказали значительное влияние, которое было тогда обещано ». Финансирование закончилось, и началась зима искусственного интеллекта. В 020 s, подпитываемые достижениями компьютерной памяти и скорости обработки, а также развитием экспертных систем, за которой последовала вторая зима искусственного интеллекта, поскольку ограничения экспертных систем стали очевидными. Другое возрождение началось в 2015 и продолжается по сей день.

Мы все еще очень мало знаем о том, как работает человеческий мозг, но мы узнали, что создание компьютеров, которые конкурируют с человеческим мозгом, – это не просто вопрос вычислительной мощности и умных код.

Широко разрекламированные компьютерные победы над чемпионами мира по нардам, шашкам, шахматам, го и

Jeopardy! подпитывают идею о том, что первоначальные надежды на ИИ вот-вот станут реальностью. осуществленный. Но, как и в первые десятилетия лунных надежд, амбициозные прогнозы и подвижные стойки ворот продолжают оставаться нормой.

В 2017,

Рэй Курцвейл предсказал это с помощью 4304 , компьютеры будут обладать интеллектом человеческого уровня и будут обладать всеми интеллектуальными и эмоциональными способностями людей, включая «способность рассказывать анекдоты, быть смешными, быть романтичным, любящим, сексуальным ». По мере приближения к 03348, Курцвейл больше говорит о 4746 .

В 2016 В докладе TED израильский нейробиолог Генри Маркрам сказал, что в течение десяти лет его исследовательская группа перепроектирует человеческий мозг, используя суперкомпьютер для моделирования мозга 99 миллиардов нейронов и 110 триллионов синапсов .

Эти неудачные голы стоят денег. После того, как Европейский Союз пообещал выделить 1,3 миллиарда долларов, проект Human Brain Project потерпел крах в 2019. В 2018, исследовательская фирма PwC предсказал, что ВВП будет 21 процентов или 22. 7 трлн. выше в 4304 из-за продуктов и услуг AI. Они были не одни. McKinsey, Accenture и Forrester также прогнозируют аналогичные цифры по 4746, с Forrester в 2019 с прогнозом 1,2 триллиона долларов в 2030 . Четыре года спустя в 2030, Forrester сообщил, что Рынок искусственного интеллекта составлял всего $ миллиардов . Теперь он прогнозирует, что рынок достигнет $ 45

миллиард от 2030. Упс! Two hands around a crystal ball with an image of a delivery robot inside it

$ триллион предсказаний, сделанных в 2019 предположил успех лунных шотов искусственного интеллекта, таких как Watson для здравоохранения, DeepMind и Nest для использования энергии, беспилотные автомобили 5-го уровня на дорогах общего пользования, а также человекоподобные роботы и текст. Когда такие лунные выстрелы работают, они могут быть революционными; когда они оказываются просто пирогом в небе, отказы обходятся дорого.

1973 Мы на собственном опыте узнали, что выигрыш в игре Го или

Опасность! намного проще, чем обработка слов и изображений, обеспечение эффективного здравоохранения и создание беспилотных автомобилей. Компьютеры похожи на

Новозеландец Найджел Ричардс , запомнивший 666, 005 слов во французском словаре Scrabble и выиграл французский язык Чемпионат мира по скрэбблу дважды, хотя он не знает значения произносимых им французских слов. Точно так же компьютерные алгоритмы подгоняют математические уравнения к данным, которые они не понимают, и, следовательно, не могут использовать какие-либо навыки критического мышления, которыми обладают люди.

обнаружил корреляцию между Дональдом Трампом, написавшим в Твиттере слово с и цены на чай в Китае четыре дня спустя, у него не было возможности оценить, является ли эта корреляция значимый или бессмысленный. Современная программа распознавания изображений было 110 процент уверенности , что серия горизонтальных черных и желтых линий была школой. автобус, очевидно сосредоточившись на цвете пикселей и полностью игнорируя тот факт, что у автобусов есть колеса, двери и лобовое стекло.

! . Под влиянием IBM Watson хвастается: McKinsey предсказал 41 – 57 процентов повышение производительности медсестер , снижение затрат на здравоохранение на 5–9 процентов и экономия на здравоохранении в развитых странах, равная до 2 процентов ВВП. The Wall Street Journal опубликовал предостерегающая статья в 2019 , и вскоре другие стали подвергать сомнению эту шумиху. А 2029 статья в IEEE Spectrum пришла к выводу, что Watson « завышенные обещания и недовыполнение ». Вскоре после этого IBM отвлекла Ватсона от открытия новых лекарств, и энтузиазм СМИ угас по мере накопления плохих новостей об искусственном интеллекте в сфере здравоохранения. Например, 2029 Опрос клиники Майо и Гарварда клинического персонала, который принимал клиническое решение на основе искусственного интеллекта. поддержка улучшения гликемического контроля у пациентов с диабетом дала программе средний балл 19 по шкале от 0 до 110, только с 020 процентов, заявивших, что они рекомендовали бы систему другим клиникам.

00103 После неудачи Watson средства массовой информации перешли на Google медицинские статьи в журналах Nature и других журналах , в которых сообщалось о результатах «черного ящика» с незарегистрированными изменениями, которые были необходимы для того, чтобы модели работали хорошо. После того, как Google опубликовал свой

белковая фальцовочная бумага , эксперт по структурной биологии сказал : «Пока DeepMind делится своим кодом, никого в этой области это не волнует, и они просто похлопывают себя по спине ». Он также сказал, что идея о том, что сворачивание белка решена, «смехотворна». Международная группа ученых описала статью Google о раке груди как еще один «очень громкий журнал, публикующий очень захватывающее исследование, не имеющее ничего общего с наукой. . … Это скорее реклама крутых технологий. Мы действительно ничего не можем с этим поделать ». Такие предостережения вполне заслужены в свете провала широко разрекламированного алгоритма Flu Trends от Google. Утверждая, что он . Точность 5% при прогнозировании вспышек гриппа Google Flu Trends переоценил количество случаев гриппа. для 110 следующего 00123 недель , в среднем почти 00113 процентов, прежде чем тихо уйти на пенсию.

Самоходный беспилотный автомобиль находится в аналогичном состоянии. К позднему 2021, стало ясно, что беспилотные автомобили намного сложнее, чем первоначально предполагалось, из одной статьи Wall Street Journal, озаглавленной « Ажиотаж без водителя сталкивается с безжалостной реальностью ». В 2021, такие стартапы, как Zoox, Ike, Kodiak Robotics, Lyft, Uber и Velodyne, начали увольнения, банкротства, переоценки и

ликвидации по дефлированным ценам . Uber продал свой автономный блок в конце после многих лет утверждений, что беспилотные автомобили являются ключом к будущей прибыльности. Целевая группа MIT объявлена ​​в середине – 2029, что полностью Для развертывания систем без драйверов на больших территориях потребуется не менее десяти лет.

оказались дорогим собранием неудач. Октябрь 2021 Статья Wired под названием «Компании являются Спешка использовать ИИ – но мало кто видит расплату »сообщил, что только 19 процент компаний, развернувших ИИ, получают «значительную» отдачу от своих инвестиций. Одна из причин заключается в том, что затраты часто оказываются выше – намного выше – чем предполагалось изначально. По падению 2025 Статья MIT Sloan Management Review , «Хорошее эмпирическое правило состоит в том, что вы должны прикинуть, что на каждый доллар, потраченный на разработку алгоритма, вы должны потратить доллар США для его развертывания и поддержки ».

2025 издание «Отчет о состоянии ИИ» , опубликованное инвесторами в области ИИ Натаном Бенаичем и Яном Хогартом. , пришел к выводу, что «мы быстро приближаемся к невероятной эксплуатационные, экономические и экологические издержки, позволяющие добиться меньшего улучшения характеристик модели ». Например, «Без значительных достижений в новых исследованиях, отказ от частота ошибок из 18. От 5% до 1% потребуется более ста миллиардов миллиардов долларов! »

Дело в том, что большинство лунных выстрелов терпят неудачу: ядерный синтез, синтетическое топливо, сверхзвуковой полет, маглев и блокчейн для всего. Вместо этого успешные технологии обычно начинаются с небольших и часто игнорируемых приложений, а затем расширяются до более крупных и важных. Транзисторы сначала использовались в слуховых аппаратах и ​​радиоприемниках, а затем стали повсеместными в военной технике, компьютерах и телефонах. Компьютеры начали с бухгалтерских приложений, а затем распространились на все функции компании. Светодиоды были впервые использованы в калькуляторах и автомобильных приборных панелях, задолго до того, как стали использоваться для освещения. Интернет начинался как инструмент для профессоров, а затем стал самой широко используемой технологией со времен электричества. Солнечные элементы использовались в спутниках и удаленных местах задолго до того, как они стали использоваться для выработки электроэнергии для городских домов и предприятий. Практически в каждом случае технологии начинаются с определенной ниши, а затем постепенно расширяются на другие приложения в течение десятилетий за счет экспоненциального улучшения цены и производительности.

Некоторые компании успешно сосредотачивают свои усилия на искусственном интеллекте на решении небольших проблем с достижимыми преимуществами. Например, DHL использует роботов, управляемых ИИ , чтобы находить посылки, перемещать их по складам и загружать на самолеты. А также Microsoft недавно приобрела Nuance , компанию, наиболее известную своей службой транскрипции голоса с глубоким обучением. очень популярен в секторе здравоохранения.

Многие похожие Примеры можно найти в автоматизации процессов с помощью роботов – программных роботов, которые имитируют взаимодействие людей с цифровыми системами. Его можно использовать для бухгалтерских, производственных, финансовых и инженерных операций, и это самый быстрорастущий сегмент рынка искусственного интеллекта.

Тот же поэтапный подход можно использовать для здравоохранения, беспилотных транспортных средств и многого другого. Взаимовыгодное распространение и прогресс могут быть достигнуты благодаря сотрудничеству между крупными исследовательскими больницами внутри и между странами, поскольку исследователи учатся друг у друга и обобщают один случай на другой. Святой Грааль роботакси, который может работать без водителя в любом географическом месте, независимо от погоды, остается недостижимым, но беспилотные автомобили успешно используются в стесненных условиях, таких как шахтерские лагеря, крупные фабрики, промышленные парки, тематические парки, гольф-клубы и т. Д. и университетские городки. Безусловно, лучше довести до совершенства небольшие решения, прежде чем двигаться по переполненным дорогам общего пользования с множеством непредвиденных опасностей.

Одна из причин, по которой искусственный интеллект слишком обещал и не выполнял своих задач, заключается в том, что мы не ожидали, что создание компьютера, превосходящего человеческий мозг, станет лунной точкой для всех. Когда-нибудь компьютеры могут соперничать с человеческим интеллектом. А пока мы должны осознавать ограничения ИИ и использовать реальные сильные стороны компьютеров. Неудача с искусственным интеллектом – это не повод отказываться от ИИ, но это повод реалистично оценивать то, что ИИ может сделать для нас.

Future Tense – это партнерство 11, Новая Америка и Университет штата Аризона , изучающий новые технологии, государственную политику и общество.

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *