Video: InWork in Beeld - Servicedesk medewerker IT (November 2024)
Zoals het was op zowat elke conferentie waar ik dit jaar heb deelgenomen, waren kunstmatige intelligentie en machine learning belangrijke onderwerpen op de Techonomy 2016-conferentie van vorige week. Naast de nu standaarddiscussies over waar AI naartoe gaat, een toespraak van Ray Kurzweil en een gesprek over waar autonome voertuigen kunnen worden geleid, omvatte de conferentie een discussie en video's van directe machine-naar-hersenen interfaces die tot de meesten behoorden interessante dingen die ik het hele jaar heb gezien.
Circuits of the Mind
Die coole video's kwamen van Justin Sanchez van het DARPA Biological Technologies Office. Hij toonde een video van een geestgestuurde robotarm, die fascinerend was, voordat hij verder ging om een directe neurale interface te bespreken, waarin computergeheugen rechtstreeks is verbonden met een brein met traumatisch hersenletsel. Sanchez toonde vervolgens een boeiende video waarin een patiënt wordt gevraagd om een dozijn veelvoorkomende woorden te onthouden; normaal kan de patiënt zich later slechts drie woorden herinneren, maar wanneer hij aan het systeem was gekoppeld, kon de patiënt alle twaalf herinneren.
Sanchez waarschuwde dat dit zeer vroege dagen voor het programma zijn. Het is ontworpen om hersenfuncties te herstellen voor militairen die een dergelijke prijs voor ons land hebben betaald, maar hij zei dat er veel spannende aspecten zijn. Het werk is begonnen met rekken met computers; het doel is om te werken aan geminiaturiseerde systemen die implanteerbaar zouden kunnen zijn. Als onderdeel van deze inspanning streeft het programma naar een breder begrip van de cognitieve functies van de hersenen.
Sanchez werd in een panel bijgestaan door Leslie Valiant van de Harvard University, die beschreef wat hij het 'ecorithm-tijdperk' noemde, dat algoritmen combineert die leren van de omgeving, begeleide machine learning en biologische evolutie. Valiant zei dat de Darwiniaanse evolutie in feite een soort begeleide machine learning is.
Hij merkte op dat er nog veel is dat we nog niet weten over de hersenfunctie, zoals hoeveel neuronen er nodig zijn om te onthouden wat je als ontbijt hebt gehad. Sanchez merkte op dat we meer leren over de hersenen, en ook over hoe geheugen door de hersenen wordt verdeeld.
Beiden waren het erover eens dat terwijl supervised machine learning zou kunnen werken om algoritmen te starten voor het verbeteren van de hersenen, er uiteindelijk andere technieken nodig zullen zijn, zoals het leren van versterking. Een vast algoritme zal op de lange termijn niet werken voor het dagelijks leven, zei Sanchez. In plaats daarvan zal het moeten worden aangepast.
Op weg naar de singulariteit en ethische AI
In een dinerrede herhaalden uitvinder en auteur Ray Kurzweil, die nu aan AI voor Google werkt, zijn voorspelling dat een computer tegen 2029 voldoende taalvaardigheden en -kennis zal hebben in een volledig scala van onderwerpen om een waarde te kunnen doorstaan Turing-test. Tegen 2035 gelooft Kurzweil dat we computers rechtstreeks op onze neocortex kunnen aansluiten om ons geheugen uit te breiden, en tegen 2045 hebben we computers een miljard keer krachtiger dan alle mensen, een ontwikkeling die hij The Singularity noemt.
Kurzweil zei dat de grote doorbraak in AI in de afgelopen jaren de ontwikkeling van neurale netwerken met meerdere lagen was, maar merkte op dat de huidige systemen veel gegevens vereisen. "Het leven begint met een miljard voorbeelden, " grapte hij over de huidige systemen, en zei dat een grote uitdaging is geweest het ontwikkelen van computersystemen die kunnen leren van kleinere hoeveelheden gegevens.
Kurzweil werd op een panel vergezeld door Benjamin H. Bratton van de Universiteit van Californië, San Diego, en Vivienne Ming van Socos, die benadrukten dat KI's en mensen in de toekomst zullen samenwerken. Het boek van Bratton, The Stack, vertelt hoe de recente ontwikkelingen op het gebied van informatica, inclusief automatisering, een "toevallige megastructuur" creëren die zowel een computerapparaat is als een nieuwe regeringsarchitectuur. Ming had het over AI als aanvulling op mensen, en de noodzaak om een wereld te bouwen waarin mensen actief nieuwe dingen creëren.
In een andere sessie sprak Francesca Rossi van IBM's TJ Watson Research Center over de noodzaak van "ethische AI" en zei dat we een discussie moesten hebben over welke regels AI's zouden moeten beheersen. Deze discussie moet niet alleen de top 5 van bedrijven omvatten waaraan mensen denken als ze het over AI hebben, maar iedereen, vooral mensen die AI in de echte wereld inzetten. Het doel is om vertrouwen op te bouwen over een periode van tijd, niet slechts eenmaal, zei ze.
Autonome voertuigen in Sentient-ecosystemen
In een panel over 'gevoelige ecosystemen' zei Ford Motor Company VP van onderzoek Ken Washington dat er een belofte is van zowel autonome voertuigen als slimme voertuigen die ons kennen, op basis van radar, lidar, camera's, microfoons en andere sensoren die kunnen verwerken en reageren. Hoewel er heel snel vooruitgang wordt geboekt, zijn we er nog niet. Washington heeft bijvoorbeeld een auto beschreven die automatisch de verwarming aanzet als het buiten koud is.
Hij zei dat er twee "gaten" zijn op weg naar deze visie: cyberbeveiliging en privacy, die hij als twee afzonderlijke kwesties beschouwt. Washington zei dat consumenten erop moeten kunnen vertrouwen dat een autonome auto goede dingen voor hen zal doen, en hij is ervan overtuigd dat autonome auto's veiliger kunnen zijn dan een menselijke bestuurder, en merkt op dat 30.000 mensen per jaar overlijden aan auto-ongelukken. Washington zei ook dat bedrijven duidelijk moeten maken dat de consument hun gegevens bezit en de autobedrijven toestemming geeft om deze voor bepaalde doeleinden te gebruiken. Ford zal uw gegevens nooit verkopen, zei hij, maar zal deze gebruiken om u veilig te houden en u een betere ervaring te bieden. Ford is van plan in 2021 grootschalige productie van voertuigen voor het delen van ritten aan te bieden, met 100 testvoertuigen op de weg tegen 2018.
Claire Delaunay, van het autonome vrachtwagenbedrijf Otto (nu onderdeel van Uber), zei dat het één probleem was hoe een autonoom voertuig een beslissing neemt. Voertuigen kunnen alleen de dingen zien die je hen leert zien, zei ze, dus ze moeten blijven leren. Mede-oprichter van Sentient Technologies, Babak Hodjat, zei dat dergelijke systemen een logboek bevatten met de gegevens die worden gebruikt bij elke beslissing wanneer er zich ongelukken voordoen, dat toekomstige ongevallen mogelijk kunnen worden voorkomen. "We kunnen dat niet doen met een mens, " merkte hij op.
