Что будет с развитием искусственного интеллекта через 10 лет?

Каких улучшений в области искусственного интеллекта стоит ожидать в ближайшие 5-10 лет? Такой вопрос появился на сервисе вопросов и ответов Quora. Ответил на него и один из главных людей, отвечающих за развитие отрасли — профессор Нью-Йоркского университета, а с 2013 года руководитель лаборатории искусственного интеллекта Facebook Ян Лекун. Rusbase публикует его мнение.

Читать далее

Люди вплотную занимаются и совершают перспективные открытия в нескольких областях:

• Глубинное обучение в сочетании с принципами аргументации и планирования.
   
• Глубинное укрепляющее обучение на основе моделей (включает в себя предиктивное обучение без участия человека).
   
• Рекуррентные нейросети (вид нейронных сетей, в которых есть обратная связь — Прим. ред.):

- мнемонические сети (FAIR – ими занимается Facebook Artificial Research —  Лаборатория Facebook по исследованию ИИ);
- рекуррентные нейросети с применением стека (FAIR);
- нейромашина Тьюринга (DeepMind);
- оконечная мнемоническая нейросеть;
- и множество последующих исследований.

• Порождающие/предиктивные модели, обученные путем состязательной тренировки.
   
• «Дифференцируемое программирование» — это идея представления программы (или схемы) в виде графа дифференцируемых моделей, которые можно обучать не только распознаванию шаблонов, но и созданию алгоритмов. На эту тему опубликованы кое-какие статьи от DeepMind, FAIR и других, но пока исследования находятся на начальном этапе.
   
• Иерархическое планирование и иерархическое укрепляющее обучение: это проблема разделения сложной задачи на несколько более простых подзадач при обучении. Похоже, что это станет обязательным для всех интеллектуальных систем.
• Обучающиеся предиктивные модели мира, создаваемые без участия человека (например, предсказание видео).

Если за следующие несколько лет по этим направлениям будет достигнут значительный прогресс, мы увидим появление намного более разумных алгоритмов ИИ для диалоговых систем, сервисов вопросов-ответов, адаптивного управления роботами и планирования и т.д.

Непростой задачей является изобретение автономных/предиктивных методов обучения, позволяющих очень развитым нейросетям «узнавать устройство мира», просматривая видео, читая учебники, без необходимости обеспечивать специальные обучающие данные.

В конце концов это может привести к появлению машин, узнавших о нашем мире достаточно, чтобы развить в себе то, что мы называем «здравым смыслом».

На это может потребоваться 5 лет, 10 лет, 20 лет или больше. Точно никто не знает.