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O futuro dos computadores é a mente de uma criança

Criança no computador

(Bloomberg Negócios) – Máquinas conter a amplitude do conhecimento humano, mas eles têm o bom senso de um recém-nascido. O problema é que os computadores não agir o suficiente como crianças. Yann LeCun, diretor de pesquisa de inteligência artificial no Facebook, demonstra isso por de pé uma caneta sobre a mesa e, em seguida, segurando o telefone na frente dela. Ele realiza um passe de mágica, e quando ele pega o telefone up-ta-da! A caneta está desaparecido. É um truque que vai provocar um suspiro de qualquer criança de um ano de idade, mas hoje de ponta inteligência artificial software e mais meses de idade os bebês-não-pode apreciar que o ato de desaparecimento não é normal. “Antes eles são poucos meses de idade, você joga este truque sobre eles, e eles não se importam”, diz LeCun, um pai de 54 anos de idade de três. “Depois de alguns meses, eles descobrir isso não é normal.”

Uma das razões para amar computadores é que, ao contrário de muitas crianças, eles fazem o que é dito. Apenas sobre tudo o que um computador é capaz de se colocar lá por uma pessoa, e eles raramente foram capazes de descobrir novas técnicas ou aprender por conta própria. Em vez disso, os computadores contam com cenários criados por programadores de software: Se isso acontecer, então faça isso. A menos que seja dito explicitamente que as canetas não devem desaparecer no ar, um computador apenas vai com ele. A grande peça que faltava na cruzada para a máquina de pensamento é dar computadores uma memória que funciona como o lamaçal cinzento em nossas próprias cabeças. Um AI com algo memória do cérebro assemelha-se seria capaz de discernir os destaques de o que vê, e usar as informações para moldar seu entendimento das coisas ao longo do tempo. Para fazer isso, os melhores investigadores do mundo estão repensando como armazenar informações máquinas, e eles estão se voltando para a neurociência para a inspiração.

Essa mudança de pensamento estimulou uma corrida aos armamentos IA entre companhias de tecnologia, tais como Facebook, Google e Baidu da China. Eles estão gastando bilhões de dólares para criar máquinas que podem um dia possuem bom senso e para ajudar a criar software que responde mais naturalmente às solicitações dos usuários e exige menos mão-holding. Um fac-símile de memória biológica, diz a teoria, deve deixar AI padrões não só à vista no mundo, mas a razão sobre eles com a lógica que nós associamos com crianças pequenas. Eles estão fazendo isso por sorteio bits imitando cerebrais de software, conhecidas como redes neurais, com a capacidade de armazenar mais longas sequências de informações, inspirado pelo componente de memória de longo prazo do nosso cérebro chamada hipocampo. Esta combinação permite um entendimento implícito de todo o mundo para obter “frito em” para os padrões de computadores detectam de momento a momento, diz Jason Weston, um pesquisador AI no Facebook. Em 9 de junho, o Facebook planeja publicar um trabalho de pesquisa que detalha um sistema que pode mastigar através de vários milhões de peças de dados, lembre-se os pontos-chave, e responder a perguntas complicadas sobre eles. Um sistema como este pode permitir que um um dia pessoa perguntar Facebook para encontrar fotos de si mesmos vestindo rosa na festa de aniversário de um amigo, ou fazer perguntas mais amplas e difusa, como se eles parecia mais feliz do que o habitual no ano passado, ou apareceu para passar mais tempo com os amigos .

Enquanto AI tem sido uma área de interesse para Hollywood e romancistas, as empresas não tinha prestado muita atenção a ele até cerca de cinco anos atrás. Isso é quando as instituições de pesquisa e acadêmicos, ajudados por novas técnicas de trituração resmas de dados, começou quebrando recordes no reconhecimento de fala e análise de imagem a um ritmo inesperado. Os capitalistas de risco tomou conhecimento e investiu $ 309.200.000 em startups AI no ano passado, um aumento de vinte vezes desde 2010, segundo a empresa de pesquisas CB Insights. Algumas destas startups estão ajudando a abrir novos caminhos.Um em Silicon Valley, chamado MetaMind, desenvolveu melhorias para a compreensão dos computadores da fala cotidiana. Clarifai, uma startup de AI em Nova York, está fazendo análise de vídeo complexa e vender o serviço para as empresas.

Laboratórios de pesquisa corporativos agora os rivais na academia em termos de pessoal e financiamento. Eles superaram-los no acesso aos dados de propriedade industrial e poder de computação para executar experiências em. Isso está atraindo alguns dos pesquisadores mais proeminentes do campo. LeCun, ex-diretor do Centro de Universidade de Nova York para a Ciência de Dados, se juntou Facebook em dezembro de 2013 para executar seu grupo AI. Enquanto ainda ensinar um dia por semana na NYU, ele contratou cerca de 50 investigadores; em 2 de junho, o Facebook disse que está abrindo um laboratório de AI em Paris, sua terceira instalação desse tipo. Google diz que seus próprios números da equipe de IA em “centenas”, recusando-se a ser mais específico. Silicon Valley AI laboratório do Baidu abriu em Maio de 2014, e agora tem cerca de 25 pesquisadores liderados por Andrew Ng, um ex-chefe AI no Google. O gigante de buscas chinês emprega cerca de 200 especialistas de IA globalmente. O interesse de empresas endinheirados Internet de consumo impulsionou um boom de investigação a criação de “um dos maiores avanços” em décadas, afirma Bruno Olshausen, chefe do Centro de Neurociências Redwood Teórica da Universidade da Califórnia-Berkeley. “O trabalho em curso nestes laboratórios é sem precedentes na novidade da pesquisa, o aspecto pioneiro.”

Tanto quanto dinheiro tem empurrado tecnologia AI nos últimos anos, os computadores ainda são muito burro. Ao falar com amigos em um bar barulhento, você pegar o que eles estão dizendo, com base no contexto e do que você lembra sobre os seus interesses, mesmo que você não pode ouvir cada palavra. Os computadores não podem fazer isso. “A memória é fundamental para a cognição”, diz Olshausen. O cérebro humano não armazena um registro completo de eventos de cada dia; ele compila um somatório e bolhas até os destaques quando relevante, diz ele. Ou, pelo menos, isso é o que os cientistas pensam. O problema com a tentativa de criar AI em nossa própria imagem é que nós não compreendemos plenamente como nossas mentes funcionam. “Do ponto de vista da neurociência, onde estamos em termos da nossa compreensão do cérebro e que é preciso para construir um inteligente sistema de é uma espécie de pré-Newton”, diz Olshausen. “Se você está em física e pré-newtoniano, você não está nem perto de construir um foguete.”

Sistemas de inteligência artificial modernos analisar imagens, transcrever textos, e traduzir línguas que utilizam um sistema chamado de redes neurais, inspirado pelo neocortex do cérebro. Durante o ano passado, praticamente toda a comunidade AI começou a mudança para uma nova abordagem para resolver problemas difíceis-a-crack: a adição de um componente de memória para o amontoado neurônio. Cada empresa utiliza uma técnica diferente para fazer isso, mas eles compartilham a mesma ênfase na memória. A velocidade dessa mudança levou alguns especialistas de surpresa. “Apenas alguns meses atrás, pensávamos que éramos as únicas pessoas fazendo algo um pouco assim”, diz Weston, co-autor primeiro grande artigo de jornal do Facebook sobre baseado em memória AI no outono passado. Dias depois, um papel semelhante apareceu pesquisadores do Google DeepMind.

Desde então, o AI equipado com um tipo de memória de curto prazo ajudou a estabelecer registros do Google em vídeo e análise de imagem, bem como criar uma máquina que pode descobrir como jogar jogos de vídeo sem instruções. (Eles compartilham mais em comum com as crianças do que você provavelmente pensou.) Baidu também tem feito progressos significativos na imagem e reconhecimento de fala, inclusive respondendo a perguntas sobre as imagens, tais como: “O que está no centro da mão?” A IBM diz que seu Watson sistema pode interpretar conversas com uma impressionante taxa de erro de 8 por cento. Com o trabalho em curso do Facebook em software AI baseado em memória que pode ler artigos e, em seguida, responder de forma inteligente perguntas sobre o seu conteúdo, a gigante de redes sociais visa criar “um computador que pode falar com você”, diz Weston. O próximo passo é criar um quadro de acompanhamento mais semelhante a memória de longo prazo, o que poderia levar a máquinas capazes de raciocínio, explica.

Se um falar, aprender, pensar máquina soa um pouco assustadora para você, você não está sozinho. “Com inteligência artificial, estamos convocando o demônio”, Elon Musk disse no ano passado. O diretor executivo da Tesla Motors tem uma equipe trabalhando em AI que vai deixar seus carros elétricos dirigir-se. Musk é também um investidor numa startup AI chamado Vicarious. Depois de alguma auto-reflexão aparente, Musk doou US $ 10 milhões para o Futuro da Life Institute, uma organização criada pelo Instituto de Tecnologia Professor Max Tegmark e sua esposa Meia Massachusetts para estimular discussões sobre as possibilidades e os riscos associados com a AI. A organização reúne melhores do mundo acadêmicos, pesquisadores e especialistas em economia, direito, ética e AI para discutir como desenvolver computadores inteligentes que nos darão um futuro rolamento mais semelhança com os Jetsons do que a Terminator. “Investigação séria Pouco se tem dedicado às questões, fora de alguns pequenos institutos sem fins lucrativos. Felizmente, isso está mudando agora “, Stephen Hawking, que atua no conselho consultivo do instituto, disse em um evento da Google em maio. “A cultura saudável de avaliação de risco e consciência das implicações sociais está começando a criar raízes na comunidade de AI.”

AI equipes de empresas concorrentes estão trabalhando juntos para avançar a pesquisa, com um olho para fazê-lo de forma responsável. O campo ainda opera com um fervor académico que lembra os primeiros dias dos semicondutores de compartilhamento de idéias indústria, colaborando em experiências, e de publicação de artigos revisados ​​por especialistas. Google e Facebook estão a desenvolver programas de investigação paralelos focados em AI baseado em memória, e eles estão publicando seus trabalhos a repositórios acadêmicos gratuitos. De ponta do Google Neural Turing Machine “pode ​​aprender programas realmente complicadas” sem sentido e pode operá-los muito bem, Peter Norvig, diretor do Google de pesquisa, disse em uma palestra em março. Como um morador cubículo de wrestling com o Excel, a máquina comete erros ocasionais. E isso é tudo bem, diz Norvig. “É como um cão que anda sobre as patas traseiras. Você pode fazê-lo em tudo? Essa é a coisa emocionante. “

“É como um cão que anda sobre as patas traseiras”

O progresso tecnológico dentro de laboratórios AI corporativos começou a fazer o seu caminho de volta para as universidades. Estudantes da Universidade de Stanford e outras escolas construíram versões de sistemas de inteligência artificial do Google e publicou o código fonte on-line para qualquer um usar ou modificar. Facebook está lançando interesse similar de acadêmicos. Weston fez uma palestra na Universidade de Stanford em 11 de maio para mais de 70 estudantes-com muitos mais em sintonia on-line que estavam interessados ​​em aprender mais sobre Redes Projeto Memória do Facebook. LeCun, o chefe Facebook AI, diz: “Nós nos vemos como não ter um monopólio das boas idéias.” LeCun co-escreveu um artigo na revista científica Nature em 28 de maio, junto com o Google Geoff Hinton e University of Montreal Professor Yoshua Bengio , sistemas de memória dizendo são chave para dar computadores a capacidade de raciocinar sobre o mundo, ajustando a sua compreensão como eles vêem as coisas mudam ao longo do tempo.

Para ilustrar como as pessoas usam memória para responder a um evento, LeCun pega sua caneta mágica de mais cedo e joga-lo em um colega. A máquina sem uma memória ou uma compreensão do tempo não sabe como prever onde vai pousar um objeto ou como responder a ele. As pessoas, por outro lado, usam memória e senso comum para quase instintivamente travar ou sair do caminho do que está vindo para eles. Weston, o pesquisador Facebook AI, observa o arco caneta através do ar e, em seguida, bateu-lhe no braço. “Ele é terrível em pegar coisas”, LeCun diz, com uma risada, “mas ele pode prever!” Weston tranquiliza-o: “. Eu sabia que ia me bater”

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