RE•WORK Белая книга: проблемы, успехи, прогресс и неудачи обработки в ИИ 

RE-WORK — лидер мероприятий в области искусственного интеллекта и глубокого обучения, организующий саммиты и семинары по всему миру. Мероприятия охватывают такие темы, как глубокое обучение, машинное обучение, искусственный интеллект в различных секторах, компьютерное зрение, беспилотные транспортные средства, ответственный искусственный интеллект и многое другое. Они объединяют лидеров как промышленности, так и научных кругов. 

В последнем техническом документе RE•WORK под названием «Проблемы, успехи, прогресс и неудачи обработки в ИИ», среди участников были имена из Университета Пердью, Университета Райерсона, GSI Technology, COTA Inc., Omdena и других.

Белая книга разбита на шесть глав:

• Глава 1: Ограничения данных в общих отраслевых и некоммерческих приложениях 

• Глава 2: Конвергенция ElasticSearch, ANN и Computer-in-Memory

• Глава 3: Ограничения и преимущества доступности данных

• Глава 4: Преграды на пути к данным в ML и AL

• Глава 5: Ограничения обработки корпоративного ИИ — является ли GPT-3 лучшим решением?

• Глава 6: Все в сетях беспроводной связи 6G

В первой главе документа рассматриваются наиболее распространенные проблемы с данными, с которыми сталкиваются как частные, так и некоммерческие организации. В нем также подробно описаны общие ограничения, касающиеся доступности и стоимости, конфиденциальности и этики, а также данных. В этой главе использовались три конкретных тематических исследования для демонстрации ограничений данных в тексте, видео и географических данных, включая «Устранение уязвимости с помощью НЛП», «Компьютерное зрение для реагирования на чрезвычайные ситуации» и «Приложения компьютерного зрения для автономного вождения».

Главу 1 написала Розано де Оливейра Гомес, ведущий инженер по машинному обучению из Omdena; Харини Суреш, научный сотрудник Массачусетского технологического института; и Эрим Афзал, инженер машинного обучения в Omdena. 

Во второй главе основное внимание уделяется использованию приближенного ближайшего соседа (ANN) с ускоренной обработкой в ​​памяти, которая обеспечивает отклик в реальном времени на операции гибкого поиска. Elasticsearch, который изначально был поисковой системой для текста, теперь может включать в базы данных такие документы, как изображения, сетевую архитектуру, текстовые документы и товарные чеки. В главе также рассматриваются новые технологии на рынке, такие как ассоциативный процессор (APU). 

Глава 2 была написана Марком Райтом, директором по маркетингу компании GSI Technology. 

В третьей главе рассматриваются ограничения и преимущества доступности данных. Он начинается с объяснения того, что такое доступность данных, а что нет, а затем ее ограничения, такие как совместимость данных, сбой хранилища, сбой сервера/сети, стоимость и низкое качество данных. Глава завершается введением таких решений, как высокопроизводительный конвейер обработки данных и гибридное облако.

Глава 3 была написана Адебунми Одефунсо, инженером-программистом и специалистом по машинному обучению из Университета Пердью. 

В четвертой главе рассматриваются различные препятствия на пути машинного обучения и искусственного интеллекта, а также проблемные алгоритмы и модели, такие как системы распознавания лиц, которые продемонстрировали высокий уровень ошибок и предвзятость. Далее показано, как смягчить предвзятость и повысить интерпретируемость, а также почему набор данных должен быть большим и разнообразным. Охватываются различные другие аспекты данных, такие как непротиворечивость и точность источников данных. 

Глава 4 была написана Шивамом Матхурой, директором по стратегии COTA Inc. 

В пятой главе используется новейшая модель ИИ GPT-3 для изучения ограничений и потенциала ИИ на предприятии. Цель главы — признать, что «сегодняшние ограничения — это завтрашний успех» и необходимость продолжения экспериментов. 

Глава 5 была написана Шайной Разой, кандидатом наук в области компьютерных наук Университета Райерсона. 

В шестой главе рассказывалось о новых сетях беспроводной связи 6G и о том, как они потребуют ИИ, машинного обучения и многого другого. Далее отмечается, как эти системы обеспечат беспрецедентную пропускную способность и доступ к сети. Некоторые другие темы главы включают в себя: беспроводные сети следующего поколения с искусственным интеллектом и SDN, мотивацию от DARPA Spectrum Collaboration Challenge и внедрение интеллектуальных радиоалгоритмов. 

Глава 6 была написана несколькими авторами, в том числе Кемалем Аккая, Арджуной Маданаяке, Ударой Де Сильвой и Шраваном Пулипати из Florida Int. Университет; Хосеп М. Джорнет, Кошик Чоудхури, Франческо Рестучча и Томмазо Мелодия из Северо-восточного университета; Сумяджит Мандал и Джон Ши из Университета Флориды; Адитья Дхананджай из Pi Radio; а также Джей Давани и Васил Димитров из Lemurian Labs.