ビデオ: ä¸è¦å²ç¬æåçæ§ (九月 2024)
私が今年参加したほぼすべてのカンファレンスで行われたように、先週のTechonomy 2016カンファレンスでは人工知能と機械学習が主要なトピックでした。 AIの今後の標準に関する議論、Ray Kurzweilからの講演、自動運転車の今後の予定に関する会話に加えて、会議には、機械と脳の直接的なインターフェースに関する議論とビデオが含まれていました。私が一年中見た面白いこと。
心の回路
これらのクールなビデオは、DARPA Biological Technologies OfficeのJustin Sanchezによるものです。 彼は心が制御されたロボットアームのビデオを1つ見せました。それは魅力的でしたが、コンピュータメモリが外傷性脳損傷で脳に直接取り付けられている直接的な神経インターフェースについて議論しました。 その後、サンチェスは説得力のあるビデオを見せ、患者に一般的な単語を数十個暗記するように求めました。 通常、患者は後で3語しか思い出せませんが、システムに接続すると、12語すべてを思い出すことができます。
サンチェスは、これらはプログラムの非常に早い時期であると警告しました。 それは私たちの国にそのような代価を払った軍人に脳機能を回復するように設計されていますが、彼は多くのエキサイティングな側面があると言いました。 コンピューターのラックで作業が開始されました。 目標は、埋め込み可能な小型システムに向けて取り組むことです。 この取り組みの一環として、プログラムは脳の認知機能のより広範な理解を得ることを目指しています。
サンチェスは、ハーバード大学のレスリーヴァリアントのパネルに参加し、環境、教師付き機械学習、生物学的進化から学習するアルゴリズムを組み合わせた「生態系時代」と呼ばれるものについて説明しました。 ヴァリアントは、ダーウィンの進化は基本的に教師あり機械学習の一種であると言いました。
彼は、あなたが朝食に何を食べたかを覚えるのにどれだけのニューロンが必要かなど、脳の機能についてはまだ知らないことがたくさんあると指摘しました。 サンチェスは、私たちは脳について、そして記憶が脳全体にどのように分布しているかについてより多くを学んでいると指摘しました。
両方とも、教師付き機械学習が脳を増強するアルゴリズムを開始するのに役立つかもしれないが、強化学習のような他の技術が最終的に必要になることに同意した。 Sanchez氏によると、固定アルゴリズムは日常生活では長期的には機能しません。 代わりに、適応する必要があります。
特異性と倫理的AIに向けて
ディナースピーチで、発明者で作家のRay Kurzweilは、現在GoogleのAIに取り組んでおり、2029年までにコンピューターはあらゆる分野の十分な言語スキルと知識を持ち、価値チューリングテストに合格できるとの予測を繰り返しました。 。 2035年までに、コンピューターを新皮質に直接接続して記憶を拡張できるようになると、Kurzweilは考えています。2045年までに、コンピューターはすべての人間の10億倍強力になります。
Kurzweil氏は、近年のAIの大きなブレークスルーは多層ニューラルネットワークの開発であると述べましたが、現在のシステムには多くのデータが必要であると指摘しました。 「人生は10億の例から始まります」と彼は現在のシステムについて冗談を言っており、大きなデータはより少ない量のデータから学習できるコンピューターシステムの開発であると言いました。
Kurzweilは、カリフォルニア大学サンディエゴ校のBenjamin H. BrattonとSocosのVivienne Mingがパネルに参加し、AIと人間は将来一緒に働くことを強調しました。 Brattonの著書 The Stack は、自動化を含むコンピューティングの最近の進歩が、計算装置であり、新しい統治アーキテクチャである「偶発的な巨大構造」をどのように作り出しているかについて語っています。 Mingは、人間を強化するAIと、人々が積極的に新しいものを作成する世界を構築する必要性について話しました。
別のセッションでは、IBMのTJ Watson Research CenterのFrancesca Rossiが、「倫理AI」の必要性について話し、AIを管理するルールについて議論する必要があると述べました。 この議論には、人々がAIについて話すときに考える上位5社だけでなく、誰もが、特に現実の世界でAIを展開している人々が含まれるべきです。 目標は、一度だけではなく、一定期間にわたって信頼を築くことです、と彼女は言いました。
知覚的生態系における自律車両
「センシティブなエコシステム」に関するパネルで、フォードモーターカンパニーのリサーチケンワシントンのVPは、レーダー、ライダー、カメラ、マイク、およびその他のセンサーを処理および処理できる自動車両と私たちを知っているスマート車両の両方の約束があると述べました応答します。 しかし、進歩は非常に急速に進んでいますが、まだそこにはいません。 たとえば、ワシントンは、外が寒いときに自動的に熱をオンにする車について説明しました。
彼は、このビジョンへの道に2つの「穴」があると言いました：サイバーセキュリティとプライバシー、彼は2つの明確な問題と考えています。 ワシントンは、消費者が自動運転車が彼らのために良いことをすることを信頼できるようになる必要があると言い、自動運転車は人間の運転手よりも安全であると確信しています。 ワシントンはまた、企業は消費者がデータを所有していることを明確にする必要があり、自動車会社に特定の目的のためにそれを使用する許可を与えると述べた。 フォードはあなたのデータを決して売らないと彼は言ったが、あなたを安全に保ち、あなたにもっと良い体験を与えるためにそれを使うだろうと彼は言った。 Fordは、2021年にライドシェアリング用の車両の大量生産を計画しており、2018年までに100台のテスト車両が走行中です。
自動運転車会社Otto（現在はUberの一部）のClaire Delaunay氏は、1つの問題は自動運転車がどのように決定を下したかであると述べました。 彼女が言ったのは、乗り物は見ることを教えるものだけを見ることができるので、学習し続ける必要があるということです。 Sentient Technologiesの共同設立者であるBabak Hodjat氏は、このようなシステムには、事故発生時の各決定で使用されるデータを含むログがあるため、将来の事故を防ぐことができると述べています。 「私たちは人間でそれを行うことはできません」と彼は指摘した。
