ืืื ื ืืืืืืชืืช
ืชืืืืืช ืืืืืื ืืืกืืืื ืฉื AI ื-2020
VentureBeat ראיינה לאחרונה חמישה מהמוחות החכמים והמומחים ביותר בתחום AI וביקשה מהם לחזות היכן AI הולך במהלך השנה הקרובה. היחידים שנראיינו לצורך חזיותיהם היו:
- סומית’ צ’ינטאלה, יוצר PyTorch.
- סלסט קיד, פרופסור ל-AI באוניברסיטת קליפורניה.
- ג’ף דין, ראש Google AI.
- אנימה אננדקומאר, במאית מחקר מכונות לומדות ב-Nvidia.
- דריו גיל, במאי IBM Research.
סומית’ צ’ינטאלה
צ’ינטאלה, יוצר Pytorch, שהוא בוודאי המסגרת הפופולרית ביותר ללמידת מכונות ברגע זה, חזה ש-2020 תראה צורך גדול יותר במאיצי חומרה לרשתות עצביות ושיטות לשיפור מהירות אימון המודל. צ’ינטאלה ציפה שהשנתיים הבאות תראנה מיקוד רב יותר באיך להשתמש ב-GPU בצורה אופטימלית ואיך לבצע הידור אוטומטי לחומרה חדשה. מעבר לכך, צ’ינטאלה ציפה שקהילת AI תתחיל לרדוף אחר שיטות אחרות לכמות AI בצורה יותר אגרסיבית, תוך הפחתת חשיבותה של דיוק טהור. גורמים לשיקול כוללים דברים כמו כמות האנרגיה הדרושה לאימון מודל, כיצד AI יכול לשמש לבניית סוג החברה שאנו רוצים, וכיצד פלט הרשת יכול להימסר בצורה אינטואיטיבית למפעילים אנושיים.
סלסט קיד
סלסט קיד הקדישה חלק ניכר מהקריירה האחרונה שלה לתמיכה באחריות רבה יותר מצד מעצבי אלגוריתמים, פלטפורמות טכנולוגיה ומערכות המלצות תוכן. קיד טענה לעיתים קרובות כי מערכות שתוכננו למקסם את המעורבות יכולות להיות בעלות השפעות חמורות באשר לאיך אנשים יוצרים את דעותיהם ואמונותיהם. יותר ויותר תשומת לב מוקדשת לשימוש האתי באלגוריתמים ומערכות AI, וקיד חזתה כי ב-2020 תהיה מודעות רבה יותר לכיצד כלים טכנולוגיים ופלטפורמות משפיעים על חייהם והחלטותיהם של אנשים, כמו גם דחייה של הרעיון כי כלים טכנולוגיים יכולים להיות נייטרליים בעיצוב.
“אנחנו באמת צריכים, כחברה ובמיוחד כאנשים העובדים על כלים אלה, להעריך ישירות את האחריות שבאה עם זאת,” אמרה קיד.
ג’ף דין
ג’ף דין, ראש נוכחי של Google AI, חזה כי ב-2020 תהיה התקדמות בלמידה רב-מודאלית ולמידה רב-משימתית. למידה רב-מודאלית היא כאשר AI מאומנת עם סוגים מרובים של מדיה בו-זמנית, בעוד למידה רב-משימתית מנסה לאפשר ל-AI להתאמן על משימות מרובות בו-זמנית. דין ציפה גם להתקדמות נוספת בנוגע למודלים של עיבוד שפה טבעית המבוססים על Transformer, כגון אלגוריתם BERT של Google ומודלים אחרים שעמדו בראש הטבלאות של GLUE. דין גם הזכיר כי הוא היה רוצה לראות פחות רצון ליצור מודלים בעלי ביצועים מתקדמים ויותר רצון ליצור מודלים שהם יותר חזקים וגמישים.
אנימה אננדקומאר
אננדקומאר ציפתה כי קהילת AI תצטרך להתמודד עם אתגרים רבים ב-2020, במיוחד עם הצורך במאגרי נתונים מגוונים יותר והצורך להבטיח את פרטיותם של אנשים כאשר מתאמנים על נתונים. אננדקומאר הסבירה כי בעוד שזיהוי פנים מקבל את מירב התשומת הלב, ישנם תחומים רבים שבהם פרטיות אנשים יכולה להיות מופרת, וכי נושאים אלה עשויים לעמוד במרכז הדיון במהלך 2020.
אננדקומאר ציפתה גם להתקדמות נוספת בנוגע למודלים של עיבוד שפה טבעית המבוססים על Transformer.
“אנחנו עדיין לא בשלב של יצירת דיאלוגים אינטראקטיביים, שיכולים לעקוב אחרי שיחות טבעיות. אני חושבת שתהיה ניסיונות רציניים יותר ב-2020 לכיוון זה,” היא אמרה.
לבסוף, אננדקומאר ציפתה כי השנה הבאה תראה יותר פיתוח של אלגוריתמים איטרטיביים והשגחה עצמית. שיטות אימון אלו מאפשרות למערכות AI להתאמן בעצמן במובנים מסוימים, ויכולות לסייע ביצירת מודלים שיכולים לשפר את עצמם על ידי אימון עצמי על נתונים שאינם מתוארים.
דריו גיל
גיל חזה כי ב-2020 תהיה התקדמות רבה יותר לקראת יצירת AI בצורה יותר יעילה מבחינה חישובית, שכן הדרך בה רשתות עצביות עמוקות מאומנות כרגע היא בלתי יעילה בדרכים רבות. בגלל זאת, גיל ציפה כי השנה תראה התקדמות במונחים של יצירת ארכיטקטורות בעלות דיוק מופחת ואימון יעיל יותר. בדומה לחלק מהמומחים האחרים שנראיינו, גיל חזה כי ב-2020 חוקרים יתחילו להתמקד יותר במטריקות מלבד דיוק. גיל הביע עניין ב-AI סימבולי עצבי, שכן IBM בוחנת דרכים ליצור מודלים של תכנות הסתברותיים בגישות סימבוליות עצביות. לבסוף, גיל הדגיש את חשיבות ההפיכת AI לנגישה יותר לאלו המעוניינים בלמידת מכונות ומדע נתונים, ולהיפטר מהתפיסה כי רק גאונים יכולים לעבוד עם AI ולעסוק במדע נתונים.
“אם נשאיר את זה כתחום מיתי, תחום AI, שרק נגיש ל-PhD הנבחרים שעובדים על זה, זה לא תורם לאמצעותו,” אמר גיל.
