Я решил посетить Конференцию по искусственному интеллекту (#TheAIConf) в Сан-Франциско, штат Калифорния, в качестве участника; в основном из-за хороших отзывов, которые мне оставили некоторые предыдущие участники, а также из-за репутации O’Reilly как организатора конференций, в которых хорошо сочетаются глубокие технические, полутехнические и деловые беседы.

Конференция по ИИ оправдала мои ожидания и была очень ценной и полезной для такого новичка, как я, который пытается понять различные аспекты ИИ. Конференция также была посвящена глубокому обучению. В выступлениях приняли участие несколько звезд, в том числе Кай-Фу Ли из Sinovation Ventures, Дэвид Паттерсон и Дон Сонг из Калифорнийского университета в Беркли, а также Питер Норвиг из Google. Некоторые ключевые выводы:

Наиболее заметными компаниями были Intel (сопредседатель), Google, AWS и Microsoft. У Google были постоянные спонсируемые сессии, поэтому один бальный зал был в значительной степени посвящен им, с докладчиками, освещавшими все аспекты Tensorflow, CoLab, Tensor2Tensor, Tensor Processing Units (TPU) и т. Д. Вот изображение из кабины Google Cloud.

Понятно, что все облачные провайдеры рассматривают AI / Machine Learning (ML) / Deep Learning (DL) в качестве важного варианта использования и стимула для бизнеса. Многие компании, похоже, разрабатывают свои модели искусственного интеллекта на базе AWS (Sagemaker), Google Cloud или Microsoft Azure. В качестве примера Джозеф Сирош (@josephsirosh), технический директор, AI, Microsoft привел трогательный пример того, как облачный ИИ может быть использован для разработки дешевых протезов, способных произвести революцию в жизни людей. На удивление nVidia не имела присутствия; Возможно, бренд nVidia стал повсеместным благодаря искусственному интеллекту, поэтому nVidia не нужно тратить деньги на маркетинг на такие мероприятия.

Сосредоточьтесь на оборудовании. Похоже, что большое внимание уделялось аппаратному обеспечению, большое внимание уделялось периферийным устройствам для выполнения рабочих нагрузок логического вывода. Похоже, что Intel делает ставку в своей игре с ИИ на то, что для глубокого обучения потребуются более быстрые технологии памяти и что Intel Optane + Intel QLC (см. Здесь ) обеспечат значительный прирост памяти для обеспечения глубокого обучения. Intel также делает ставку на то, что большой набор процессоров, которые она создает, будет применим во многих периферийных средах для рабочих нагрузок логического вывода (см. Отчет аналитика Morningstar Абхинава Давулури по этой теме здесь). В более позднем выступлении Хума Абиди (@humaabidi), директор по машинному обучению Intel, рассказал, как исследователи Intel пытаются улучшить программный аппаратный интерфейс для повышения производительности рабочих нагрузок ИИ. Дэвид Паттерсон из Калифорнийского университета в Беркли рассказал о наборе команд с открытым исходным кодом RISC-V, который будет использоваться многими поставщиками оборудования. Многие презентации были посвящены аппаратному обеспечению для маломощных / периферийных систем, таких как Mythic, uTensor и Cerebras Systems.

Китай является огромным рынком для искусственного интеллекта: из-за огромного потребления мобильных устройств (3x), большого количества мобильных платежей (50x), большого количества велосипедных прогулок (300x), повсеместного распространения камер на транспортных развязках и улицах. , Китай является наиболее важным рынком для искусственного интеллекта (все цифры относятся к США). Ожидается, что к 2025 году 48% денег от ИИ направляется в Китай, а 36% в США и Китай составит рынок в 7 триллионов долларов. дороги построены с датчиками для движения. Города строят специальные полосы для беспилотных автомобилей. Хотя Китай может отставать по качеству исследований по сравнению с США, он будет намного лучше по сбору данных. Кай-Фу Ли из Sinovation Ventures описал, как китайские софтверные компании развивались из поколения в поколение; начиная с копирования американских моделей, чтобы заставить их работать в Китае (например, Alibaba.com), до обхода американских технологий и, таким образом, обеспечения работы проверенных в Китае технологий в США. Он описал, как китайские предприниматели жестоки в конкуренции и работают 997 человек (с 9 утра до 9 вечера, 7 дней в неделю). Китай и США являются двумя важными двигателями искусственного интеллекта и определенно станут двумя сверхдержавами технологии искусственного интеллекта. Подробнее читайте в его книге AI SuperPowers, выходящей 25 сентября.

Много разговоров о подводных камнях ИИ: ИИ зависит от данных и поэтому страдает предвзятостью и зависимостью от прошлой истории. Такие проблемы, как то, что методы распознавания лиц на 30% менее эффективны для цветных женщин, указывают на необходимость противодействия врожденной предвзятости, присущей любому методу, основанному на данных. ИИ не проявил своих способностей к творчеству и состраданию; однако ИИ можно использовать для выполнения тривиальных задач, отнимающих у человека значительное время жизни, оставляя людям заниматься творческой работой. Dawn Song (@dawnsongtweets) сосредоточился на аспектах безопасности пользовательского интерфейса, показывая примеры того, как хакеры могут внести предвзятость, нацелившись на набор входных данных.

У существующих компаний есть огромное преимущество, поскольку они являются большими хранилищами данных. Только 7 компаний в мире действительно могут позволить себе крупномасштабный ИИ: то есть они обладают вычислительной мощностью, имеют доступ к массивным данным и могут платить миллионы долларов в год ученым, занимающимся ИИ. Это делает эти компании чрезвычайно могущественными, и люди могут быть уязвимы перед их властью. Совместное использование данных (например, Kaggle) может уравновесить поле, но большинство наборов данных на Kaggle хороши для соревнований по программированию, а не для построения реальных сценариев использования.

С технологической точки зрения, многие разговоры были посвящены обучению с подкреплением, рекуррентным нейронным сетям (RNN), долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM), автокодировщикам, анализу временных рядов и прогнозированию, а также приложения ML / DL в области робототехники, беспилотных автомобилей, спорта (бейсбол), систем хранения данных, финансов (инвестиции и торговля), чат-ботов, космоса, наук о Земле и многих других. Интересных докладов действительно много, часть слайдов уже доступна здесь. О’Рейли будет загружать и предоставлять доступ ко всем выступлениям через Safari, ожидаемая дата выпуска всех видео - через 4 недели.

Принятие внимания: Конечно, искусственный интеллект - это горячая тема, но эта конференция была настолько хорошо организована и посещаема, насколько могла бы, спасибо О'Рейли за фантастическую работу. Вот фотография с выставочной площадки.

Автор написал это в своем личном качестве, и изложенные здесь мнения не связаны с его работодателем или какой-либо организацией, с которой он связан. Вы можете связаться с автором в Twitter (@hiamitabha)