ИИ Теслы босс вышел. Это плохие новости для Илона Маска и урок для всех нас.
Андрей Карпати, глава отдела искусственного интеллекта Tesla, объявил на прошлой неделе, что покидает компанию. Эта новость, вероятно, не является хорошим признаком того, что Илон Маск собирается выполнить некоторые из самых больших обещаний Tesla: полностью автономные автомобили и человекоподобный робот.
Майкл Макор — The San Francisco Chronicle/Getty Images
Самая большая новость в A.I. на прошлой неделе неожиданной отставкой стал Андрей Карпати из Tesla. Хотя имя Карпати, возможно, не является нарицательным, 35-летний эксперт по нейронным сетям имел большое значение в Tesla, где он курировал группу искусственного интеллекта компании.
Член-основатель OpenAI, специалист по искусственному интеллекту. Исследовательская компания, соучредителем которой также является генеральный директор Tesla Илон Маск, Karpathy сыграла центральную роль в усилиях Tesla по выполнению двух самых амбициозных обещаний Маска: полностью самоуправляемого автомобиля и робота-гуманоида.
Карпати не дал никаких объяснений своему внезапному уходу, о котором он сообщил в твиттере, и сказал, что у него «нет конкретных планов» относительно того, что он будет делать дальше. Хотя его уход не обязательно может быть признаком серьезных проблем с ИИ Теслы. group, это определенно не вотум доверия к ближайшим перспективам любого из футуристических проектов Маска.
Маск, конечно же, мастер смелых заявлений (он каждый год с 2014 года говорил, что до полного самостоятельного вождения остается всего год). Но уход его А.И.лейтенант — техно-обещания Маска, казалось бы, все еще далеки от исполнения — напоминает о реальности, стоящей за ажиотажем в области искусственного интеллекта.
Технология автономного вождения, требующая сложных возможностей принятия решений и восприятия, является полезным косвенным показателем для оценки того, будет ли ИИ полезен. находится на грани сравняться с человеческими способностями или превзойти их. В течение ряда лет, как отмечает А.И. исследователи преодолевали веху за вехой, казалось, что автономные транспортные средства вот-вот станут основной технологией. В 2019 году Маск заявил, что Tesla выведет на улицы 1 миллион роботакси в течение года. Они так и не появились. Хотя другие компании предлагают полностью автономные робо-такси в нескольких избранных регионах — в одном районе Феникса и в некоторых частях Сан-Франциско в предрассветные часы ночи, — большинство экспертов считают, что автопаркам еще предстоит пройти много лет, прежде чем они окажут какое-либо значительное влияние. на транспорте в большинстве городов.
Проблема в том, что вождение — гораздо более сложная задача, чем большинство ИИ. инженеры представляли. Слишком много всего может случиться в дороге. Прогнозирование и обучение ИИ для каждого возможного сценария является серьезной проблемой, даже в такой стране, как США, где шоссе хорошо размечены, а большинство водителей следуют правилам. И большая часть мира больше похожа на Индию, где автомобили, мотоциклы, рикши, повозки с ослами и даже слоны сходятся в хаотической схватке бампер к бамперу. Водители-люди успешно справляются с такими условиями каждый день, но эта среда выходит далеко за рамки возможностей современного ИИ. техника может справиться. Вдобавок ко всему, передовые датчики и системы компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта, используемые автономными транспортными средствами, плохо работают в дождь, туман и снег. Вот почему Cruise и Waymo тестируют свои роботы-такси в солнечных местах, таких как Аризона и Калифорния (обе компании обязаны приостанавливать работу, когда в Сан-Франциско идет сильный дождь или туман).
Ни традиционные автомобильные компании, такие как General Motors, которая обещает выпустить в продажу беспилотные автомобили к 2025 году, ни технологические компании, такие как Apple, которая уже почти десятилетие пытается разработать автономный автомобиль, не смогли вычислить все это еще. Тем временем Cruise, компания по производству беспилотных автомобилей, поддерживаемая GM, только что увидела, как семь автомобилей из ее зарождающегося парка роботизированных такси в Сан-Франциско застряли, столкнувшись на перекрестке, что привело к серьезной пробке.
Роботы-гуманоиды, такие как робот «Оптимус», которого Маск пообещал представить в сентябре, являются еще одним продуктом научной фантастики, поразившим воображение технологов. И среди всех доступных сейчас инновационных потребительских гаджетов, от дронов до очков дополненной реальности, идея робота может показаться не такой уж надуманной. Но создание дроида, который может делать целый ряд полезных вещей в вашем доме, в некотором смысле даже более сложная проблема, чем самостоятельное вождение. Опять же, сложность даже обычной квартиры, с разной мебелью и напольными покрытиями для навигации, опасностями, начиная от кошек и заканчивая малышами, и большим количеством возможных задач для изучения, быстро превосходит возможности большинства современных ИИ. системы.
Дело не в том, что робототехника не развивается быстрыми темпами, но сегодня наиболее способные роботы по-прежнему специализируются на одном конкретном виде задач (подбор предметов, перемещение вещей по складам; они не являются дворецкими-андроидами общего назначения). Хотя это возможно. Маск может удивить мир в сентябре, когда он пообещал продемонстрировать прототип Оптимуса, я уверен, что мы, вероятно, получим еще один трюк Маска, который только подчеркнет, насколько мы на самом деле далеки от Джетсонов. Еще одна танцовщица в спандексе? Возможно, что-то более убедительное, чем это. Бот с дистанционным управлением, а не с действительно автономными возможностями, находится в пределах возможного.
И будь то самоуправляемые автомобили или амбулаторные роботы, существует множество юридических и нормативных последствий, которые еще предстоит понять и проработать. Расследования автокатастроф с использованием технологии Tesla Autopilot, проводимые Национальным управлением безопасности дорожного движения США, — это лишь небольшой предварительный просмотр предстоящего расследования, и это хорошо.
По сравнению с предыдущими десятилетиями мы живем в золотой век ИИ. И мне не терпится увидеть, что Карпаты сделают дальше. Но, несмотря на то, что говорит его бывший босс, мы еще не ступили на страницы романа Айзека Азимова. А пока держите руки на руле и наслаждайтесь мягким вращающимся звуком вашего робота-пылесоса.
А.И. В НОВОСТЯХ
А.И. призванные помочь компаниям соблюдать законы о доступности, на самом деле могут затруднить доступ слепых к веб-сайтам. Это согласно рассказу в Нью-Йорк Таймс в котором изучались проблемы, с которыми сталкиваются слепые и организации по защите прав людей с инвалидностью, связанные с автоматизированным программным обеспечением для доступа в Интернет. Десятки компаний предлагают такие решения по обеспечению доступности, чья «презентация часто является гарантией того, что их услуги не только помогут незрячим или слабовидящим людям легче пользоваться Интернетом, но и уберегут компании от судебных разбирательств, которые могут возникнуть, если они не сделают этого». их сайты доступны. Но это не так. Пользователи говорят, что программное обеспечение мало помогает, а некоторым клиентам, использующим AudioEye, accessiBe и UserWay, все равно грозит судебный иск. В прошлом году более 400 компаний с виджетом специальных возможностей или оверлеи на их веб-сайте подали в суд из-за доступности, согласно данным, собранным провайдером цифровой доступности».
Microsoft запустила авиасимулятор только для обучения автономных дронов. Microsoft создала Project AirSim, симулятор полета, который компании могут использовать для обучения ИИ. ПО для пилотирования дронов.Симуляторы имеют решающее значение, потому что многие места, где настоящие дроны используются в коммерческих целях — вокруг линий электропередач, ветряных турбин, нефтяных платформ и других промышленных объектов — слишком рискованны для дронов, чтобы практиковать автономные полеты. (Большинство беспилотников в таких коммерческих условиях управляются человеком дистанционно.) Новое программное обеспечение Microsoft содержит высокофотореалистичные симуляции таких настроек и позволяет моделировать миллионы полетов за считанные секунды, ускоряя время, необходимое для обучения ИИ. пилоты. BBC имеет больше здесь.
Великобритания излагает свой подход к регулированию ИИ. В новом официальном документе британское правительство изложило свои принципы регулирования искусственного интеллекта. Среди них то, что любое регулирование должно быть «зависимым от контекста, ориентированным на инновации и риски, последовательным, пропорциональным и адаптируемым». Все это звучит хорошо. Но, как всегда, когда дело доходит до регулирования, дьявол кроется в деталях — в том, как эти общие принципы будут реализованы в конкретных правилах. Вы можете прочитать белую книгу здесь.
Неудивительно, что роботы, обученные на расистских языковых моделях, также проявляют расизм. В исследовании, проведенном Технологическим институтом Джорджии и Университетом Джона Хопкинса, ученые-компьютерщики хотели выяснить, усвоили ли виртуальные роботы, которым нужно было выбирать блоки с проецируемыми на них изображениями лиц разных людей, расистские и сексистские ярлыки из лежащего в основе большого языка ИИ. который использовался при обучении роботов. (Система представляла собой CLIP, программное обеспечение искусственного интеллекта, которое может писать подписи к изображениям, созданным OpenAI.) Как оказалось, роботы реагировали на такие слова, как «домохозяйка» и «уборщик», выбирая блоки с женщинами и цветными людьми. . Они также всегда выбирали чернокожих, когда им предлагалось выбрать блок с изображением «преступника». Вашингтон пост написал исследование.
ВЗГЛЯД НА ИИ ТАЛАНТ
Послушный, лондонский A.I. компания, которая использует компьютерное зрение, чтобы помочь страховым компаниям обрабатывать претензии, наняла Мохан Махадеван как его главный научный сотрудник, говорится в сообщении компании. Ранее он был старшим вице-президентом по прикладным наукам в компании, занимающейся разработкой программного обеспечения для проверки личности. Онфидо.
ВЗГЛЯД НА ИИ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКАЯ РАБОТА
А.И. который изучает физику, как человеческий ребенок. DeepMind, лондонская компания по искусственному интеллекту, входящая в состав Alphabet, создала искусственный интеллект. программное обеспечение, которое изучает законы физики, которые все мы, люди, изучаем в детстве: что гравитация существует, что если вы бросите мяч, он пойдет по дугообразной траектории, что вы не сможете пробежать сквозь твердый объект. Хотя это кажется простым, это не так. системы изо всех сил пытались изучить эти правила естественного мира исключительно путем наблюдения или даже на основе опыта в симуляции. Система DeepMind, которую она называет PLATO (сокращение от «Изучение физики посредством автоматического кодирования и отслеживания объектов»), учится, просматривая видеоролики о простых взаимодействиях. Система классифицирует мир на ряд объектов и «делает прогнозы о том, где объекты будут находиться в будущем, основываясь на том, где они были в прошлом и с какими другими объектами они взаимодействуют». Система показала лучшие результаты в серии эталонных тестов, которые DeepMind также разработала и теперь предоставляет открытый исходный код, чем другие ИИ. системы, которые не использовали этот «объектный» подход. И выяснилось, что система может изучать простую, интуитивно понятную физику всего за 28 часов видео. DeepMind заявляет, что считает, что результат показывает, что объектно-ориентированный подход, который является идеей, взятой из когнитивной психологии и психологии развития, о том, как человеческие младенцы обрабатывают мир, может быть ключом к тому, чтобы дать ИИ. системы здравого смысла понимания физики. Исследование опубликовано в научном журнале Природа человеческого поведения.
FORTUNE на А.И.
ПИЩА ДЛЯ МОЗГА
Мог ли А.И. сделать невозможным для подводных лодок оставаться скрытыми под волнами? Это вопрос, поставленный в статье, опубликованной в техническом издании IEEE Spectrum.Военно-морские силы по всему миру используют комбинацию новых датчиков и искусственного интеллекта. программное обеспечение для обнаружения подводных лодок, из-за чего этим судам все труднее и труднее сохранять скрытность, которая делает их такими ценными. «Подводные лодки теперь можно обнаружить по крошечному количеству излучения и химических веществ, которые они испускают, по небольшим возмущениям в магнитных полях Земли и по отраженному свету от лазерных или светодиодных импульсов. Все эти методы направлены на обнаружение аномалий в природной среде, как показано в сложных моделях исходных условий, которые были разработаны в течение последнего десятилетия, отчасти благодаря достижениям закона Мура в вычислительной мощности», — говорится в статье. Также в сборе этих новых данных помогают как воздушные, так и подводные дроны, которые могут работать автономно в течение нескольких дней и недель. Также в настоящее время ведется постоянное спутниковое наблюдение с использованием массива датчиков участков океана, которые когда-то покрывались спутником только несколько раз в день. Но ключевой момент заключается в поиске во всех этих новых и разнообразных сенсорных данных едва уловимых закономерностей, характерных для подлодки в движении, — и именно здесь искусственный интеллект может помочь. приходит в.
Наша миссия по улучшению бизнеса поддерживается такими читателями, как вы. Чтобы пользоваться неограниченным доступом к нашей журналистике, подпишитесь сегодня.
