Prédictions d'experts pour la trajectoire de l'IA en 2020

VentureBeat a récemment interviewé cinq des esprits les plus intelligents et les plus experts dans le domaine de l'IA et leur ont demandé de faire leurs prédictions sur l'évolution de l'IA au cours de l'année à venir. Les personnes interrogées pour leurs prédictions étaient :

• Soumith Chintala, créateur de PyTorch.
• Celeste Kidd, professeur d'IA à l'Université de Californie.
• Jeff Dean, chef de Google AI.
• Anima Anandkumar, directrice de recherche sur l'apprentissage automatique chez Nvidia.
• Dario Gil, directeur de la recherche IBM.

Soumith Chintala

Chintala, le créateur de Pytorch, qui est sans doute le cadre d'apprentissage automatique le plus populaire à l'heure actuelle, a prédit que 2020 verra un plus grand besoin d'accélérateurs matériels de réseau neuronal et de méthodes pour augmenter les vitesses de formation des modèles. Chintala s'attendait à ce que les deux prochaines années se concentrent davantage sur la manière d'utiliser les GPU de manière optimale et sur la manière dont la compilation peut être effectuée automatiquement pour le nouveau matériel. Au-delà de cela, Chintala s'attend à ce que la communauté de l'IA commence à rechercher d'autres méthodes de quantification des performances de l'IA de manière plus agressive, en accordant moins d'importance à la précision pure. Les facteurs à prendre en compte incluent des éléments tels que la quantité d'énergie nécessaire pour former un modèle, la manière dont l'IA peut être utilisée pour construire le type de société que nous voulons et la manière dont la sortie d'un réseau peut être intuitivement expliquée aux opérateurs humains.

Céleste Kidd

Celeste Kidd a passé une grande partie de sa carrière récente à plaider pour plus de responsabilité de la part des concepteurs d'algorithmes, de plateformes technologiques et de systèmes de recommandation de contenu. Kidd a souvent soutenu que les systèmes conçus pour maximiser l'engagement peuvent finir par avoir de graves impacts sur la façon dont les gens créent leurs opinions et leurs croyances. De plus en plus d'attention est accordée à l'utilisation éthique des algorithmes et des systèmes d'IA, et Kidd a prédit qu'en 2020, il y aura une prise de conscience accrue de la façon dont les outils et les plateformes technologiques influencent la vie et les décisions des gens, ainsi qu'un rejet de l'idée. que les outils technologiques peuvent être véritablement neutres dans leur conception.

"Nous devons vraiment, en tant que société et en particulier en tant que personnes qui travaillent sur ces outils, apprécier directement la responsabilité qui en découle", a déclaré Kidd.

Jeff Doyen

Jeff Dean, l'actuel responsable de Google AI, a prédit qu'en 2020, il y aurait des progrès dans l'apprentissage multimodal et l'apprentissage multitâche. L'apprentissage multimodèle consiste à entraîner l'IA avec plusieurs types de médias en même temps, tandis que l'apprentissage multitâche vise à permettre à l'IA de s'entraîner sur plusieurs tâches en même temps. Dean s'attend également à de nouveaux progrès concernant les modèles de traitement du langage naturel basés sur Transformer, tels que l'algorithme BERT de Google et les autres modèles qui arrivent en tête des classements GLUE. Dean a également mentionné qu'il aimerait voir moins de désir de créer les modèles de performance les plus avancés et plus de désir de créer des modèles plus robustes et plus flexibles.

Anima Anandkumar

Anandkumar s'attend à ce que la communauté de l'IA doive relever de nombreux défis en 2020, en particulier le besoin d'ensembles de données plus diversifiés et la nécessité de garantir la confidentialité des personnes lors de la formation sur les données. Anandkumar a expliqué que bien que la reconnaissance faciale reçoive souvent le plus d'attention, il existe de nombreux domaines où la vie privée des personnes peut être violée et que ces questions pourraient être au premier plan des discussions en 2020.

Anandkumar s'attend également à ce que de nouvelles avancées soient réalisées concernant les modèles de traitement du langage naturel basés sur Transformer.

« Nous n'en sommes pas encore au stade de la génération de dialogues interactifs, capables de garder une trace et d'avoir des conversations naturelles. Je pense donc qu'il y aura des tentatives plus sérieuses faites en 2020 dans cette direction », a-t-elle déclaré.

Enfin, Anandkumar s'attend à ce que l'année à venir verra davantage de développement de l'algorithme itératif et de l'auto-supervision. Ces méthodes de formation permettent aux systèmes d'IA de s'auto-former à certains égards et peuvent potentiellement aider à créer des modèles qui peuvent s'améliorer en s'auto-formant sur des données non étiquetées.

Dario Gil

Gil a prédit qu'en 2020, il y aura plus de progrès vers la création d'IA d'une manière plus efficace sur le plan informatique, car la façon dont les réseaux de neurones profonds sont actuellement formés est inefficace à bien des égards. Pour cette raison, Gil s'attend à ce que cette année voit des progrès en termes de création d'architectures à précision réduite et de formation plus efficace en général. Tout comme certains des autres experts interrogés, Gil a prédit qu'en 2020, les chercheurs commenceront à se concentrer davantage sur les mesures en dehors de la précision. Gil a exprimé un intérêt pour l'IA symbolique neurale, car IBM étudie les moyens de créer des modèles de programmation probabilistes à l'aide d'approches symboliques neurales. Enfin, Gil a souligné l'importance de rendre l'IA plus accessible aux personnes intéressées par l'apprentissage automatique et de se débarrasser de la perception selon laquelle seuls les génies peuvent travailler avec l'IA et faire de la science des données.

"Si nous le laissons comme un domaine mythique, ce domaine de l'IA, qui n'est accessible qu'aux docteurs sélectionnés qui y travaillent, cela ne contribue pas vraiment à son adoption", a déclaré Gil.