Бұл жасанды интеллект? Талдау 16 625 жұмыстар соңғы 25 жыл

іс Жүзінде барлық сіз туралы естіп жасанды интеллекте бүгін, арқасында жүреді терең оқыту. Бұл категория алгоритмдер жұмыс істейді статистикамен табу заңдылықтары деректерді көрсетті өзіңізді өте қуатты да имитациясы адами дағдыларды сияқты біздің қабілеті көруге және естуге. Өте тар дәрежелі ол тіпті мүмкін еліктеуге біздің қабілетін айтысып. Мұндай алгоритмдер жұмысты қолдайды, Google іздеу, жаңалықтар таспасын Facebook, механизмі ұсыныстар Netflix, сондай-ақ қалыптастырады сияқты салалар денсаулық сақтау және білім беру.

Қалай дамып терең оқыту

Қарамастан терең оқыту іс жүзінде жалғыз явило жасанды интеллект жұртшылық, ол білдіреді ғана шағын тұтануына тарихи міндет адамзат ойнату меншікті интеллект. Ол алдыңғы қатарлы осы ізденістердің кем ондаған жыл. Егер отдалить тарихындағы осы саладағы түсіну оңай, бұл көп ұзамай ол аулақ.

"Егер 2011 жылы біреу жазған, бұл терең оқыту болып шықса бірінші жолақтарында газеттер мен журналдар арқылы бірнеше, біз осындай: шіркін, ал, дурь сен темекі шегу", - дейді Педро Домингос, профессор компьютерлік ғылымдар Университетінің Вашингтон мен кітаптың авторы ‘The Master Algorithm’.

оның айтуынша, кенеттен көтерілулер мен құлау түрлі әдістерін ұзақ уақыт характеризовали саласындағы зерттеулер ІЛІКТІ. Әрбір онжылдықта байқалады ыстық арасындағы бәсекелестік әртүрлі идеялар. Содан кейін, уақыт, ауыстырып қосқыш щелкает және барлық қауымдастық бастайды айналысу керек.

Біздің әріптестер MIT Technology Review бұл треволнения және мәре. Осы мақсатпен олар жүгінді бірі дерекқор ашық ғылыми жұмыс ретінде белгілі arXiv. Олар загрузились үзінділер барлығы 16 625-баптарының, қол жетімді бөлімінде "жасанды интеллект" 18 қараша 2018 жылғы отследили сөздер айтылған осы жылдар көру үшін, қалай дамыды, бұл облысы.

Арқасында оларды талдау, выявилось үш негізгі тенденциялары: ығысу жағына машиналық оқыту соңында 90-х — 2000 жылдардың өсуі танымалдық нейронды желілер басталған, басында 2010-шы өсуін және оқыту подкреплением соңғы бірнеше жыл.

Бірақ әуелі бірнеше проблема бар. Біріншіден, секция arXiv с А, қалануы 1993 жылы, ал термин "жасанды интеллект" жатады 1950-ші жылдар, сондықтан өзі мәліметтер базасы дегеніміз тек соңғы басшысының тарихы. Екіншіден, құжаттар, добавляемые базасына жыл сайын білдіреді, оның бір бөлігі ғана, ол осы саладағы қазіргі уақытта. Дегенмен, arXiv ұсынады тамаша ресурсы анықтау үшін кейбір ірі үрдістерді зерттеу және көру үшін арқан тартысу әр түрлі идейными лагерлер.

Парадигмасы машиналық оқытудың

Ең үлкен қозғалыс, ол табылған зерттеушілер, бұл жалтару жүйелерін, негізделген білу, басында 2000-шы жылдардың. Мұндай компьютерлік жүйелер негізделеді идеясына туралы " закодировать барлық адамзат білімінің жүйесі. Оның орнына ғалымдар жүгінді машинному оқыту — ата-ананың ақы төлеу санаты алгоритмдерін қамтитын терең оқыту.

Арасында 100 айтылған сөзден байланысты жүйелерімен білім негізінде — "логика", "шектеу" және "ереже" — уменьшались көп. Ал байланысты машиналық оқытумен — "деректер", "желі", "өнімділік" — өскен көп қалған.

Себебі, бұл өзгерістер ауа-райының өте қарапайым. 80-ші жылдары жүйенің білімге негізделген, набирали жанкүйерлер арасында танымалдығы арқасында волнению айналасында амбициялы жобаларды тырысқан жаңадан жасауға машиналарда ой. Бірақ бұл жобалар етек алды, зерттеушілер тап ірі проблема: керек закодировать тым көп ережесін, жүйесі еді нәрсе пайдалы. Бұл өсуіне әкелді шығындарды едәуір замедляло ағымдағы үрдістер.

Жауаппен осы проблеманы болды машиналық оқыту. Оның орнына талап етуге адамдардың қолмен кодтау жүздеген мың ережесін, бұл тәсіл программирует арналған машиналар автоматты түрде алудың осы ереженің кучи. Дәл солай, бұл аймақ бас тартты жүйелерін білімге негізделген, және жүгінді жетілдіру машиналық оқыту.

Бум нейросетей

жаңа парадигмасын машиналық оқыту көшу терең оқыту болды. Оның орнына, талдау көрсеткендей, негізгі терминдер, ғалымдар тестілеуден өткізді көптеген әдістерін қосымша нейронным желілері, негізгі тетіктері терең оқыту. Арасында басқа да танымал әдістерінің болды байесовские желі әдісі, тірек векторлар және эволюциялық алгоритмдер, барлық олар әр түрлі тәсілдер іздеу заңдылықтарын деректер.

бойы 1990-шы және 2000-шы жылдардың осы әдістермен еді тұрақты бәсекелестік. Содан кейін, 2012 жылы үлкен серпіліс әкелді кезекті ауысымға ауа-райы. Кезінде еңбек және ImageNet бағытталған жылдамдатқыш прогресс саласындағы компьютерлік көру, зерттеуші атындағы Джеффри Хинтон өзінің әріптестерімен бірге Университет Торонто жеткізді " ең үздік дәлдікті анықтау суреттер қателігімен сәл астам 10% - ға.

Техника терең оқыту, ол пайдаланған тудырып жаңа волную зерттеулер — әуелі қоғамдастықта визуализаторов, ал содан кейін, және одан тыс. Көбірек ғалымдар начинало оны қол жеткізу үшін әсерлі нәтижелерге танымалдығы осы техниканың, сонымен қатар, танымал нейронды желілер күртөсті.

Өсімі оқыту подкреплением

Талдау көрсеткендей, бірнеше жылдан кейін гүлдену терең оқыту, өрт үшінші және соңғы ығысу зерттеулеріне ІЛІКТІ.

Басқа түрлі әдістерін машиналық оқыту, бар және үш түрлі болып: оқыту бақыланатын, бақыланбайтын және подкреплением. Бақыланатын оқыту, ол қамтиды өнімдерімен жемдеуге машинасында белгіленген деректер пайдаланылады жиі, сондай-ақ бар көп практикалық қолдану. Алайда, соңғы бірнеше жыл ішінде оқыту подкреплением, ол имитирует оқыту процесі арқылы жануарлар "ақша мен күштеуге", жазалар мен көтермелеулердің, тез өсіп-өркендеуіне әкелді ескерту соң жұмыстарға.

Өзі идеясы жаңашылдық емес, бірақ көптеген ондаған ол жұмыс істеді. "Мамандары бойынша бақыланатын оқыту күліп, үстінен мамандарымен оқыту подкреплением", - дейді Домингос. Бірақ, терең оқытумен, бір айналмалы сәтте кенеттен қабылданбады әдісі.

Бұл кезде басталған қазан айында 2015 жылы AlphaGo , оқытылған с подкреплением, жеңіске жетті әлем чемпионы ежелгі ойыны. Әсерін зерттеу қоғамдастық сәттік.

Келесі он жыл

Талдау MIT Technology Review қамтамасыз етеді тек жаңа слепок арасында бәсекелестікті идеялар сипаттайтын зерттеу ІЛІКТІ. Алайда, ол суреттейді тұрақсыздығы ұмтылу қайталауға интеллект. "Түсіну үшін маңызды болып табылады, бұл ешкім білмейді, қалай осы мәселені шешуге болады", дейді Домингос.

Көптеген әдіс-тәсілдер қолданылды 25 жыл бойы пайда болды шамамен бір уақытта 1950-ші жылдары, және алмады келуге шақыруы мен табыстарына әрбір онжылдықта. Нейрондық желілер, мысалы, өзінің шарықтау шегіне жетті 60-шы және сәл 80-х, бірақ сәл емес, қайтыс болған, бұрын жаңадан табуға танымалдылығы арқасында терең оқыту.

Әрбір он жыл, басқаша айтқанда, видело үстемдігі, басқа техника: нейронды желілер соңында 50-ші және 60-шы, әр түрлі символдық әрекеттері 70-х, жүйесін білім негізінде 80-х, байесовские желісінің 90-х, тіреуіш векторлар нөлдік және нейросети қайтадан 2010-х.

2020-е жоқ, еш айырмашылығы дейді Домингос. Демек дәуірі терең білім алады көп ұзамай аяқталады. Бірақ бұл оқу — ескі әдістері жаңа атағы немесе мүлдем жаңа парадигмасы — бұл тұрғысында ожесточенных дауларды қоғамдастықта.

"Егер тиесілі мәселе", - дейді Домингос, "менің патенттеп.

қуып жаңалықтар жасанды интеллект үшін құйрығы .