Preziceri ale experților pentru traiectoria IA în 2020

VentureBeat a intervievat recent cinci dintre cele mai inteligente și experimentate minți din domeniul IA și le-a cerut să-și facă previziuni pentru direcția în care se îndreaptă IA pe parcursul anului următor. Persoanele intervievate pentru previziunile lor au fost:

• Soumith Chintala, creatorul PyTorch.
• Celeste Kidd, profesor de IA la Universitatea din California.
• Jeff Dean, șeful Google AI.
• Anima Anandkumar, director de cercetare în machine learning la Nvidia.
• Dario Gil, director al IBM Research.

Soumith Chintala

Chintala, creatorul PyTorch, care este, probabil, cel mai popular cadru de machine learning în acest moment, a prevăzut că 2020 va vedea o nevoie mai mare de acceleratoare de hardware pentru rețele neuronale și metode de îmbunătățire a vitezelor de antrenare a modelului. Chintala a anticipat că următorii ani vor vedea o concentrare sporită asupra modului de a utiliza GPU-urile în mod optim și asupra modului în care compilarea poate fi efectuată în mod automat pentru noi hardware. Dincolo de acest lucru, Chintala a anticipat că comunitatea IA va începe să urmărească metode alternative de cuantificare a performanței IA mai agresiv, acordând o importanță mai mică pură acurateței. Factorii care trebuie luați în considerare includ lucruri precum cantitatea de energie necesară pentru antrenarea unui model, modul în care IA poate fi utilizată pentru a construi tipul de societate pe care o dorim și modul în care ieșirea unei rețele poate fi explicată în mod intuitiv operatorilor umani.

Celeste Kidd

Celeste Kidd a petrecut o mare parte a carierei sale recente militând pentru o mai mare responsabilitate din partea designerilor de algoritmi, platforme tehnologice și sisteme de recomandare de conținut. Kidd a susținut adesea că sistemele proiectate pentru a maximiza implicarea pot avea impacturi grave asupra modului în care oamenii își formează opinii și convingeri. O atenție tot mai mare este acordată utilizării etice a algoritmilor și sistemelor IA, iar Kidd a prevăzut că în 2020 va exista o conștientizare sporită a modului în care uneltele tehnologice și platformele influențează viețile și deciziile oamenilor, precum și o respingere a ideii că uneltele tehnologice pot fi în mod real neutre în proiectare.

„Trebuie să apreciem, ca societate și în special ca oameni care lucrează la aceste unelte, direct responsabilitatea care vine cu aceasta”, a spus Kidd.

Jeff Dean

Jeff Dean, actualul șef al Google AI, a prevăzut că în 2020 va exista progres în învățarea multimodală și multitask. Învățarea multimodală este atunci când IA este antrenată cu mai multe tipuri de medii în același timp, în timp ce învățarea multitask încearcă să permită IA să se antreneze pentru mai multe sarcini în același timp. Dean a anticipat, de asemenea, progrese suplimentare în ceea ce privește modelele de procesare a limbajului natural bazate pe Transformer, cum ar fi algoritmul BERT al Google și alte modele care au condus clasamentul GLUE. Dean a menționat, de asemenea, că ar dori să vadă o dorință mai mică de a crea modele de performanță de ultimă generație și o dorință mai mare de a crea modele mai robuste și flexibile.

Anima Anandkumar

Anandkumar a anticipat că comunitatea IA va trebui să se confrunte cu multe provocări în 2020, în special nevoia de seturi de date mai diverse și nevoia de a asigura confidențialitatea persoanelor atunci când se antrenează pe date. Anandkumar a explicat că, deși recunoașterea feței primește cea mai mare atenție, există multe domenii în care confidențialitatea persoanelor poate fi încălcată și că aceste probleme pot deveni importante în 2020.

Anandkumar a anticipat, de asemenea, progrese suplimentare în ceea ce privește modelele de procesare a limbajului natural bazate pe Transformer.

„Încă nu suntem la stadiul de a genera dialoguri interactive, care pot urmări și pot avea conversații naturale. Așadar, cred că vor fi făcute încercări mai serioase în 2020 în acea direcție”, a spus ea.

În cele din urmă, Anandkumar a anticipat că anul următor va vedea o dezvoltare mai mare a algoritmilor iterați și a auto-supervizării. Aceste metode de antrenare permit sistemele IA să se antreneze singure în anumite privințe și pot ajuta la crearea de modele care se pot îmbunătăți prin auto-antrenare pe date nelabelate.

Dario Gil

Gil a prevăzut că în 2020 va exista progres în ceea ce privește crearea IA într-un mod mai eficient din punct de vedere computațional, deoarece modul în care sunt antrenate în prezent rețelele neuronale profund este ineficient în multe privințe. Din cauza acestui fapt, Gil a anticipat că anul următor va vedea progrese în ceea ce privește crearea de arhitecturi cu precizie redusă și, în general, antrenarea mai eficientă. La fel ca și alți experți care au fost intervievați, Gil a prevăzut că în 2020 cercetătorii vor începe să se concentreze mai mult pe metrice în afara acurateței. Gil a exprimat interes pentru IA simbolică neuronală, deoarece IBM examinează modalități de a crea modele de programare probabilistică utilizând abordări neuronale simbolice. În cele din urmă, Gil a subliniat importanța faptului de a face IA mai accesibilă celor interesați de machine learning și de a elimina percepția că doar geniile pot lucra cu IA și face știință a datelor.

„Dacă o lăsăm ca un fel de domeniu mitic, acest domeniu al IA, care este accesibil doar selectului grup de doctori care lucrează în acest domeniu, nu contribuie în mod real la adoptarea sa”, a spus Gil.