На прошлой неделе я впервые посетил CES, гигантскую выставку бытовой электроники в Вегасе. Конференция собрала около 200 000 человек и, что неудивительно, была чем-то вроде сумасшедшего дома. Но мне удалось записать несколько солидных интервью и увидеть много крутых технических игрушек, так что я ушел довольным!

Как и ожидалось, ИИ сыграл огромную роль на конференции, и почти все рекламировало, насколько он «подключен» и «умен». Это включает в себя весь спектр электроники, все, от телевизоров (новые телевизоры потрясающие!), до камер, игрушек, смартфонов, дронов и роботов.

Посмотрите наши закулисные съемки выставки CES

Однако одна вещь, которая меня поразила, заключалась в том, что среди всех различных заявлений об «интеллектуальных» и «умных» продуктах было всего несколько общих тем. Делая шаг назад, я думаю, что эти темы представляют собой «зрелый рубеж» ИИ. Другими словами, часть вещей, которые у нас есть, работают довольно хорошо, по крайней мере, в контексте потребительских устройств.

  • Компьютерное зрение. Здесь нет ничего удивительного, учитывая успехи глубокого обучения и, в частности, сверточных нейронных сетей (CNN), которые привнесли компьютерное зрение за последние несколько лет, но зрение и визуальное понимание были интегрированы во множество продуктов. , в том числе игрушечных роботов (см. видео-превью моего предстоящего интервью с Эндрю Стейном из Anki на нашем канале YouTube), роботов-охранников, дронов-следопытов, шкафов-раскладушек для белья и многого другого. Урок. Если ваши продукты или процессы требуют понимания того, что происходит в физическом мире, начните сначала с изображений или видео и посмотрите, сможете ли вы это сделать. Технология действительно готова к прайм-тайму, хотя и не идеальна.
  • Голосовой ввод и обработка естественного языка. НЛП было еще одной вездесущей технологией на CES, в основном в форме виртуальных помощников. В то время как Alexa и Google Home были повсюду на CES и интегрированы во множество сторонних продуктов, варианты использования, которые я нашел наиболее привлекательными, были специфичными для домена. Например, виртуальный помощник для занятых родителей, который действительно хорошо отвечает на вопросы о детях или их домашних заданиях. Или голосовые интерфейсы для повседневных продуктов, которые не пытаются делать все. (Эта тема поднималась в моем интервью с Алексом Тейчманом, основателем Lighthouse. Посмотрите мое превью видео с Алексом.) Урок: Пока мы все еще далеки от создания действительно полезных общих виртуальных помощников, большая часть этой проблемы связана с работой с неограниченным графом знаний на серверной части. Часть уравнения с голосовым вводом действительно хороша и может использоваться в случаях, когда традиционные настольные, веб-, мобильные или физические интерфейсы были бы слишком сложными для реализации.
  • Интеллектуальные роботы. Я до сих пор первым делом думаю о R2-D2 и C3PO, когда слышу слово робот — ну, и о PUMA, которую я запрограммировал на бакалавриате, — но есть множество способов, которыми люди интегрируют интеллект с динамическим физические системы. Сюда входят все примеры, которые я приводил ранее, а также домашние роботы, роботы телеприсутствия, роботы-доставщики и многое другое. Эти приложения многообещающи, но их действительно сложно реализовать по цене потребительской электроники. Урок. Интеграция методов машинного обучения и искусственного интеллекта в физические устройства, особенно в роботов, может принести огромную пользу, но это может быть трудно сделать правильно, требуется много усилий. тестирование, продумывание сложных краеугольных случаев и т. д. Проблемы аналогичны задачам виртуальных помощников: чем шире область, в которой, как ожидается, сможет работать робот, тем выше наши ожидания и тем меньше мы можем удовлетворить их с сегодняшними технологии. Ограничение домена может привести к появлению полезных инструментов, но пока не ожидайте, что ваш домашний робот будет таким же универсальным (или дерзким), как Рози.

Возможно, главный вывод CES заключается в следующем: современные технологии искусственного интеллекта требуют множества компромиссов для эффективного использования. Чтобы создавать выдающиеся продукты на базе ИИ, крайне важно в своем подходе максимально сфокусироваться на конечном пользователе и проблемах.

Вы узнали какие-нибудь интересные новости CES? Что-то особенно бросается в глаза? Каковы были ваши ключевые выводы?

Подпишитесь на нашу Информационную рассылку, чтобы получать ее еженедельно на свой почтовый ящик.

Первоначально опубликовано на сайте twimlai.com 18 января 2018 г.