Вы, наверное, не упустили из виду, что в наши дни много обсуждают искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. В этом блоге, состоящем из двух частей, мы рассмотрим, что такое ИИ и его эффекты, а затем исследуем состояние ИИ в Скандинавии.

Искусственный интеллект окажет значительное влияние на экономику, компании и отдельных людей в ближайшие годы и создаст новый, увеличивающийся цифровой разрыв между «Имуществом» (данные, программное обеспечение, капитал, ресурсы, таланты) и «Имущими». Короче говоря, объем данных становится богаче, и в этом сообщении блога мы стремимся объяснить, почему.

Все используют такие модные словечки, как AI и Big Data, но что это на самом деле? Чтобы начать с основ, мы пригласили Джея Соломона из Augify, AI-компании, базирующейся в Лондоне и Стокгольме, и сели, чтобы поговорить об искусственном интеллекте и машинном обучении.

Искусственный интеллект - это создание компьютеров и программного обеспечения, способных к разумному поведению. Мы используем этот термин для машин, которые имитируют когнитивные функции человека, такие как обучение, слух и зрение. В последние годы Глубокое обучение помогло нам значительно улучшить компьютерное зрение, язык и понимание речи. Глубокое обучение - это набор алгоритмов, которые основаны на работе мозга и способах обучения. Что это на самом деле означает? Новый мир машин-самоучок. Вместо того, чтобы программировать компьютеры для выполнения определенных задач, как мы привыкли, мы программируем компьютер, чтобы он знал, как учиться. Это то, что мы называем машинным обучением.

В основе глубокого обучения лежат нейронные сети, которые, по сути, представляют собой вычислительный подход, который также отражает мозг. Искусственный интеллект и нейронные сети стали чрезвычайно мощными благодаря двум достижениям последних лет. 1) Лучшее понимание того, как настраивать сети по мере их обучения, отчасти благодаря гораздо более быстрым компьютерам, и 2) Доступность массивных баз данных (Big Data) для обучения сетей. Искусственный интеллект питается данными, и чем больше данных могут переварить системы, тем больше они узнают и улучшают.

Проще говоря, необработанное сочетание данных и вычислительной мощности делает ИИ сильнее с каждым днем. Это вдохновило на популярный сценарий будущего конца света, когда машины, подобные Терминатору, управляемые «Скайнетом», захватывают планету, когда мы потеряли контроль над нашими творениями.

Если вы не собираетесь читать дальше этого, давайте подведем итог приведенному выше обзору с помощью пяти основных концепций, которые, по крайней мере, заставят вас выглядеть умнее во время любого разговора за ужином.

  • Искусственный интеллект (когда машины имитируют разумное поведение человека)
  • Машинное обучение (программирование машин, чтобы научиться учиться)
  • Глубокое обучение (сети и алгоритмы, основанные на функциях мозга)
  • Нейронные сети (взаимосвязанные сети, также основанные на человеческом мозге)
  • Алгоритмы (набор правил, определяющих вычислительные операции)

Все эти пять концепций связаны между собой, поскольку искусственный интеллект - это общий термин на высоком уровне для машинного интеллекта, машинное обучение - это получение этого интеллекта, то есть автономные машины-самоучки, глубокое обучение и нейронные сети - это алгоритмы и архитектура, вдохновленные человеческий мозг, используемый для машинного обучения, и сами алгоритмы на самом детальном уровне операционных вычислений - это код, программное обеспечение.

Другой способ увидеть это - это то, что искусственный интеллект - это программное обеспечение. Это программное обеспечение искусственного интеллекта теперь используется, чтобы дать возможность другому существующему программному обеспечению стать более интеллектуальным. Типичный пример - это когда социальная платформа, такая как Facebook, с огромными объемами данных, развертывает цифровых помощников, чтобы больше использовать эти данные для своих потребителей на платформе. Примеры см. В нашем предыдущем блоге Значение ботов. То, что ИИ - это просто данные и программное обеспечение, хотя и очень мощное и меняющее парадигму, вдохновило фразу Программное обеспечение пожирает мир », ставшую популярной благодаря Марку Андресену .

Наш мир, каким мы его знаем, уже работает на искусственном интеллекте. Siri управляет нашими календарями, Facebook предлагает нашим друзьям, компьютеры управляют нашими пенсионными фондами, автомобили теперь могут парковаться сами, а управление воздушным движением почти полностью автоматизировано. ИИ внедряется повсюду. ИИ используется во многих и различных областях, таких как понимание речи, машинный перевод, компьютерное зрение, распознавание почерка, распознавание лиц, понимание естественного языка, автоматический копирайтинг, автоматически сгенерированные рекламные кампании и, как мы видели, интеллектуальные (и не очень умные) боты.

Люди также начинают осознавать негативные побочные эффекты алгоритмов, которые скармливают нам информацию в пузырях фильтров в соответствии с нашими автоматическими профилями в социальных сетях и в поисковых системах, которые даже не могут отличить настоящие новости от фейковых. Это, в свою очередь, положило начало дискуссии о том, насколько хороши эти алгоритмы на самом деле, вызвав, например, мнение, что Facebook действительно отстой в машинном обучении. Но не заблуждайтесь, глобальные цифровые гиганты агрессивно инвестируют в гонку искусственного интеллекта, чтобы получить преимущества.

Поскольку ИИ сейчас повсюду, возникла еще одна идея - что ИИ - это новое электричество. Эта концепция продвигается Джеком Ма, основателем Alibaba, а также исследуется Кевином Келли в его книге Неизбежное о технических силах, которые будут определять наше будущее. Одна из таких мегатенденций - познание, или эволюция добавления когнитивных, человеческих навыков в программное обеспечение.

Как выразился Кевин Келли, «ИИ на горизонте больше похож на Amazon Web Services - дешевый, надежный, цифровой интеллектуальный уровень промышленного уровня, который стоит за всем и почти невидим, кроме тех случаев, когда он мигает. Эта обычная утилита обеспечит вам столько IQ, сколько вы захотите, но не больше, чем вам нужно. Как и все коммунальные услуги, ИИ будет в высшей степени утомительным, даже несмотря на то, что он преобразует Интернет, глобальную экономику и цивилизацию. Он оживит инертные предметы, как электричество более века назад. Все, что мы раньше электрифицировали, мы теперь познаем. Этот новый утилитарный ИИ также улучшит нас индивидуально как людей (углубляя нашу память, ускоряя наше узнавание) и все вместе как вид. Нет почти ничего, что мы могли бы придумать, что нельзя было бы сделать новым, отличным или интересным, добавив к этому некоторый дополнительный IQ. Фактически, бизнес-планы следующих 10 000 стартапов легко спрогнозировать: Возьмите X и добавьте ИИ. Это большое дело, и теперь оно здесь ».

Возьмите зубную щетку и добавьте мотор = электрическая зубная щетка. Возьмите дом и добавьте AI = Умный дом. Возьмите корпоративное программное обеспечение, например инструменты управления персоналом, и добавьте AI = Robot Recruiter. Например, Mya - это AI-инструмент, предназначенный для автоматизации большей части процесса найма.

И, конечно же, Google Cloud уже анонсировала новые функции машинного обучения для корпоративного использования, предлагая искусственный интеллект, позволяющий арендовать собственный компьютер с машинным обучением в комплекте с API-интерфейсами для таких задач, как перевод, подбор вакансий и анализ. Генеральный директор Google Сундар Пичай недавно привлек большое внимание заявлением о том, что они переходят от компании, ориентированной на мобильные устройства, к прежде всего ИИ, добавляя более интеллектуальные функции ко всем своим основным продуктам.

Однако Эндрю Нг, один из ведущих мировых экспертов в области ИИ, профессор Стэнфорда и главный научный сотрудник Baidu Research в Кремниевой долине, предлагает что ИИ может сделать для компаний прямо сейчас. Несмотря на широту влияния ИИ, - говорит Эндрю Нг, - типы его развертывания по-прежнему крайне ограничены. Почти весь недавний прогресс ИИ происходит благодаря одному типу, в котором некоторые входные данные (A) используются для быстрой генерации некоторого простого ответа (B) . Например: вход A (изображение), ответ B (Есть ли человеческие лица?), Приложение (отметка фотографий) или вход A (автомобильная камера), ответ B (Положение других автомобилей?), Приложение (собственное -вождение автомобиля).

Сфере искусственного интеллекта около 60 лет, но только сейчас это действительно происходит в более широком масштабе и входит в нашу жизнь. Можно спросить, почему? В недавнем подкасте инвесторов из Кремниевой долины Андреессена Горовица (Когда человечество встречается с ИИ) доцент Стэнфордского университета Фей-Фей Ли (еще один эксперт по ИИ, теперь нанятый Google) объясняет, что мы сейчас находимся в историческом моменте в мире. AI . Переключатель запускается в сочетании с тремя силами. Во-первых, технология искусственного интеллекта (глубокое обучение и нейронные сети, упомянутые выше) достигла совершеннолетия, во-вторых, теперь доступны большие данные, обеспечивающие эту технологию, и в-третьих, в последние годы быстро развивалось вычислительное оборудование (процессоры и микросхемы глубокого обучения). Одним из следующих больших рубежей ИИ станут фишки.

Итак, что происходит в индустрии искусственного интеллекта? Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны взглянуть на то, что происходит в основном в США. Недавно Сэм ДеБрул (куратор еженедельного информационного бюллетеня Machinelearnings) опубликовал Нетехническое руководство для людей о состоянии искусственного интеллекта в США. Это краткое изложение ландшафта машинного интеллекта (на фото выше) включает около 320 компаний AI и ML, работающих в таких областях, как корпоративный интеллект (визуальный, сенсорный), корпоративные функции (продажи, подбор персонала), автономные системы (навигация, робототехника), агенты. (личные, профессиональные), отрасли (образование, инвестиции), здравоохранение (пациенты, изображения) и стек технологий (естественный язык, наука о данных). В список также вошли около 80 влиятельных людей, самым известным из которых, вероятно, был Илон Маск, выступивший с инициативой OpenAI, и около 30 источников новостей AI. Кроме того, администрация США выпустила амбициозный отчет и стратегический план по поддержке ИИ.

Но самая интенсивная гонка за ИИ продолжается среди крупнейших мировых компаний-разработчиков программного обеспечения. Сегодня в тройку крупнейших компаний мира по рыночной капитализации входят Apple, Alphabet (Google) и Microsoft. Facebook и Amazon входят в топ-10 (а иногда и в топ-5), а их совокупная стоимость в настоящее время приближается к 2500 миллиардам долларов. И у них есть огромная казна, на которую можно потратить деньги. Эти компании создали свою ценность в глобальных цифровых сетях с продуктами и услугами, которые ежедневно используются миллиардами людей на планете. Сейчас они быстро поглощают стартапы, ресурсы и экспертов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы оставаться впереди. Большая часть исследований и практического применения ИИ в настоящее время проводится в этих корпорациях, что способствует укреплению их и без того доминирующих позиций. У них есть возможность использовать ИИ в качестве чрезвычайно мощного рычага воздействия на свои огромные объемы данных, и по мере роста объемов данных системы становятся еще сильнее. ИИ является катализатором роста преимущества, которое оставляет позади другие компании и страны.

В заключение, мы думаем, что описанные выше разработки в области ИИ и машинного обучения будут иметь далеко идущие последствия для общества, отрасли и потребителей. По крайней мере четыре, долгосрочные эффекты довольно очевидны.

  • Компании, у которых уже есть доступ к массивным данным, станут еще более мощными, поскольку ИИ использует данные (Google, Apple, Facebook и другие).
  • Мы увидим больше стартапов в области искусственного интеллекта за счет доступа к увеличенным вычислительным мощностям, сторонним данным, дешевому облачному хранилищу и программному обеспечению искусственного интеллекта с открытым исходным кодом.
  • Коммерциализация ИИ для потребителей предложит резкое увеличение количества новых интеллектуальных услуг и продуктов по мере того, как ИИ дополняет существующее программное обеспечение.
  • Страны с политической повесткой дня (исследования, инвестиции, инфраструктура, законодательство, образование и т. Д.) В отношении ИИ получат преимущество.

Однако мы не уверены в том, как медленно развивающиеся устоявшиеся компании воспользуются преимуществами искусственного интеллекта или как они будут продолжать гонку. Кроме того, страны, которые уже отстают, увидят растущий разрыв по сравнению с наиболее продвинутыми странами с искусственным интеллектом.

Природа искусственного интеллекта в сочетании с большими данными дает все больше преимуществ компаниям и странам, уже имеющим передовые технологии искусственного интеллекта, исследованиям, данным и капиталу, таким как США и Китай. Динамика ИИ и больших данных подталкивает нас к новому глобальному цифровому мировому порядку, еще больше смещая баланс сил в уже доминирующие технологические регионы, такие как Кремниевая долина и Шанхай.

Итак, что насчет Европы в потенциально новом или усиленном цифровом мировом порядке, когда богатые данными становятся богаче? И будут ли скандинавские страны идти в ногу с новыми возможностями ИИ и будут ли они процветать? Теперь мы обратимся к нашему региону и зададимся вопросом, что означает ускоряющееся развитие ИИ как для компаний, так и для инвестиций здесь. В нашем следующем блоге «Текущее состояние искусственного интеллекта, часть 2 - есть ли у северных стран интеллект?» мы исследуем, что происходит, а может и не происходит.