Die AI-boom ist überall auf der Welt passiert, und es beschleunigt schnell

Die Geschwindigkeit des Fortschritts im Bereich der künstlichen Intelligenz ist eines der am stärksten umkämpfte Aspekte der anhaltende boom in der Lehre von Computern und Robotern, wie Sie die Welt sehen, daraus schlau zu werden, und schließlich führen Sie komplexe Aufgaben sowohl in der physischen Welt und der virtuellen. Und wie schnell sich die Branche in Bewegung ist, und zu welchem Zweck, ist in der Regel gemessen, nicht nur durch aktuelle Produkt-Weiterentwicklungen und Forschung Meilensteine, aber auch durch die Prognosen, und äußerten Bedenken, dass der KI-Führer, Futuristen, Wissenschaftler, ökonomen und politische Entscheidungsträger. AI wird die Welt verändern — aber wie und Wann sind noch offene Fragen.

Heute, Erkenntnisse aus einer Gruppe von Experten wurden veröffentlicht in einer Laufenden Bemühung zu helfen, diese Fragen beantworten. Die Experten unter anderem Vertreter von Harvard, MIT, Stanford, die nonprofit-OpenAI, und die Partnerschaft auf der AI-Industrie-Konsortium, unter anderem, und Sie waren zusammen als Teil des zweiten jährlichen AI-Index. Das Ziel ist die Messung des Feldes Fortschritt mit harten Daten und zu versuchen, einen Sinn, der Fortschritt, wenn es sich um heikle Themen wie workplace automation und für die übergreifende Suche für künstliche Allgemeine Intelligenz, oder die Art von Intelligenz, die könnte damit eine Maschine, führen Sie jede Aufgabe, die ein Mensch könnte.

AI wird die Welt verändern, aber die Forscher sind immer noch versuchen, herauszufinden, wie und Wann

Der erste Bericht, veröffentlicht im Dezember letzten Jahres festgestellt, dass die Investition und Arbeit in die KI beschleunigt wurde, in einem nie dagewesenen Tempo und das, während die Fortschritte in bestimmten Bereichen wie der limited-Spiel spielen und sehen außerordentliche, AI bleibt weit hinter der Allgemeinen Intelligenz Aufgaben, die führen würde, sagen wir, totalen Automatisierung von mehr als eine begrenzte Anzahl von Arbeitsplätzen. Trotzdem, der Bericht fehlte, was die Autoren fordern eine “Globale Perspektive”, und in dieser zweiten Ausgabe setzen, um Antworten auf viele der gleichen Fragen durch neue, detailliertere Daten und mehr Internationalität.

“Es gibt keine AI-Geschichte, ohne die Globale Perspektive. 2017 Bericht war stark verzerrt in Richtung Nord-amerikanischen Aktivitäten. Dies spiegelt eine begrenzte Anzahl von globalen Partnerschaften, die nicht einer intrinsischen bias”, liest die 2018 Bericht-Einführung. “Wir haben in diesem Jahr beginnen, die zum schließen der Lücke. Wir erkennen, dass es eine lange Reise vor sich — eine beinhaltet, dass die Zusammenarbeit und außerhalb der Teilnahme — auf diesen Bericht wirklich umfassend.”

In diesem Geist der globalen Analyse, die zweite AI-Index-Bericht zeigt, dass die kommerzielle und wissenschaftliche Arbeit in die KI, sowie die Finanzierung, explodiert so ziemlich überall auf dem Planeten. Es gibt eine besonders hohe Konzentration in Europa und Asien, mit China, Japan und Südkorea führende Osteuropäische Länder, in die KI-Forschung Papier, Publikation, Universität Registrierungs -, und Patentanmeldungen. In der Tat, Europa ist der größte Anbieter von AI-Papiere, die mit 28 Prozent aller AI-Publikationen der letzten Jahre. China liegt knapp dahinter mit 25 Prozent, während Nordamerika ist verantwortlich für 17 Prozent.

Wenn es um die Art der AI-Aktivität, stellt der Bericht fest, dass machine learning und der so genannten probabilistischen Argumentation — oder die Art der Wahrnehmung im Zusammenhang mit Leistung, mit der ein Spiel-spielen die KI austricksen, indem Sie einen menschlichen Gegner ist mit Abstand die führende Forschungs-Kategorie durch eine Reihe von Veröffentlichungen.

Nicht weit dahinter, jedoch ist die Arbeit auf die computer vision, die die grundlegende sub-Disziplin der KI, die hilft zu entwickeln, die selbstfahrenden Autos und die macht der augmented reality und die Objekterkennung und neuronale Netzwerke, die, wie machine learning, sind maßgeblich an der Ausbildung werden diese algorithmen zu verbessern im Laufe der Zeit. Weniger wichtig, zumindest im gegenwärtigen moment, sind Bereiche wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, das ist das, was kann Ihr smart-Sprecher zu verstehen, was Sie sagen, und reagieren in Form von Sachleistungen, und die Allgemeine Planung und Entscheidungsfindung, was ist, was wird gefordert werden von Robotern beim automatisierten Maschinen sind zwangsläufig mehr Integrale Facetten des täglichen Lebens.

Ein faszinierendes element des Berichts ist, wie die Forschung in diesen Kategorien bricht durch die Globale region. China ist stark konzentriert auf die landwirtschaftliche Wissenschaft, Technik und Technologie, während Europa und Nordamerika konzentrierte sich mehr auf die Geisteswissenschaften und der medizinischen und Gesundheits-Wissenschaften, ob Europa in der Regel mehr gut abgerundeten Ansatz für die Forschung.

Einige andere interessante Leckerbissen aus dem Bericht, die UNS die KI-Forschung Papiere, die, obwohl Sie geringere Lautstärke, als China und Europa in Zitate. Regierung-in Verbindung stehende Organisationen und Forschung outfits sind auch der Grund für weit mehr arbeiten in China und in Europa als Unternehmen oder medizinischen Bereich, während die US-amerikanische KI-Forschung Bemühungen sind weitgehend geprägt durch das Bestreben des Unternehmens, was Sinn macht angesichts der immensen Investitionen im Bereich von Apple, Amazon, Google, Facebook und Microsoft.

Soweit die Leistung geht, die KI weiter zu explodieren, vor allem in Bereichen wie computer vision. Durch die Messung von benchmark-performance für das weit verbreitete Bild der Ausbildung ImageNet-Datenbank, stellt der Bericht fest, dass die Zeit, die es braucht, um spin up, ein Modell, das sich klassifizieren Bilder in state-of-the-art-Genauigkeit fiel “von etwa einer Stunde auf rund 4 Minuten” in nur 18 Monaten. Das entspricht einer rund 16-Fach-Sprung im training Geschwindigkeit. Andere Bereiche wie Objekt-Segmentierung, die ist, was ermöglicht die software die Unterscheidung zwischen einem Bild den hintergrund, und seinen Gegenstand, erhöhte sich die Genauigkeit um bis zu 72 Prozent in nur drei Jahren.

Für Bereiche wie maschinelle übersetzung und analysieren, was können software-verstehen von syntaktischen Strukturen und mehr einfach Fragen beantworten, Genauigkeit und Kompetenz wird immer mehr und mehr verfeinert, aber mit der abnehmenden Wirkung wie algorithmen bekommen, je näher menschliche Verständnis von Sprache.

In einem separaten “human-level-Meilensteine” Abschnitt, der Bericht bricht einige große 2018 Meilensteine in Bereichen wie Spiel-spielen und medizinische Diagnostik, wo Fortschritt sich beschleunigt zu überraschenden Preisen. Zu diesen gehören die Fortschritte von Google DeepMind im spielen der klassischen first-person-shooter Quake in den Ziel-orientierten Spiel-Modi wie capture the flag, sowie als Wahrzeichen Leistungen gegen amateur und dann ist ehemaliger Profi-Spieler des online-battle-arena-Spiel Dota 2.

Alle diese harte Daten ist fantastisch, im Verständnis, wo die KI-Feld jetzt steht und wie es wächst über die Jahre und wird voraussichtlich in Zukunft weiter wachsen. Dennoch sind wir noch immer in düsteren Gebiet, wenn es um härtere Fragen rund um die Automatisierung und die Möglichkeiten, die KI könnte umgesetzt werden in Bereichen wie der Strafjustiz, border patrol-screenings, Krieg, und andere Bereiche, in denen die Leistung weniger wichtig ist als die zugrunde liegenden staatlichen Politik im Spiel ist. AI wird nur immer anspruchsvoller, aber es gibt eine Reihe von Hürden, sowohl technische als auch hinsichtlich bias und Sicherheit, bevor Sie solche software kann zuverlässig ohne Fehler in Krankenhäusern, Bildungs-Systeme, Flughäfen und Polizeidienststellen.

Leider, das hat nicht aufgehört, Unternehmen und Regierungen weiter vorn Pflug im Einsatz von AI in der realen Welt. In diesem Jahr haben wir entdeckt, dass Amazon den Verkauf seiner Anerkennung Gesichts-Erkennungs-software für die Strafverfolgung, während Google fand sich verwickelt in Kontroverse, nachdem es entdeckt wurde war es, einen Beitrag computer-vision-know-how, eine Abteilung des Verteidigung-Drohnen-Programm bekannt als Maven-Projekt.

AI ist zunehmend in die Arbeit von Regierungen in Situationen, die sind reif für Missbrauch

Google sagte, es würde ziehen Sie aus dem Projekt, sobald Ihr Vertrag abgelaufen ist, und es auch veröffentlicht eine breit angelegte Reihe von AI-Ethik-Grundsätze enthalten, dass ein Pfand nie zu entwickeln, die AI Waffen-überwachungssystemen oder zu tragen, um jedes Projekt gegen die “allgemein anerkannten Grundsätze des internationalen rechts und der Menschenrechte.” Aber es ist klar, dass die Führer des Silicon Valley sehen AI als eine erstklassige Geschäftsmöglichkeit und solche Projekte und Verträge, die finanzielle Belohnung für die Teilnahme in der KI-Forschung Wettrüsten.

Anderswo in der Welt, AI hilft den Regierungen, die pioneer System der überwachung und Strafverfolgung, die verfolgen kontinuierlich die Bürgerinnen und Bürger, wie Sie sich bewegen über die Gesellschaft. Laut Der New York Times ist China mit Millionen von Kameras und KI-gestützter Technologien wie die Gesichtserkennung zu erstellen die weltweit umfassendste system zur überwachung seiner fast 1,4 Milliarden-person-Bevölkerung. Ein solches system wird erwartet, um eine Verbindung mit dem Land die neue social-credit-system für die Bewertung der Bürger-und stratifying Gesellschaft in Schichten von Zugriff und Berechtigungen auf der Grundlage von Bildung, finanziellen hintergrund, und andere Messwerte, die über ein Tag-zu-Tag-Erhebung und Analyse von Daten von Menschen in der realen Welt und online-Verhalten.

Mit der Automatisierung, haben wir uns zu einem Verständnis, dass Massenarbeitslosigkeit nicht kommen in absehbarer Zeit, und die größere Sorge ist, ob wir als Gesellschaft bereit sind, sich für die Art von Arbeit, um den übergang in Richtung weniger stabil, geringer bezahlte jobs ohne Sicherheitsnetze wie die Krankenversicherung.

Nicht jeder wird verlieren Ihren job sofort. Eher, bestimmte Tätigkeiten eliminiert werden, im Laufe der Zeit, während andere dadurch semi-automatisiert. Und einige Arbeitsplätze erfordern immer ein Mensch. Das Schicksal der Arbeitnehmer abhängig von bestimmten Arbeitgeber Zwänge, Arbeits-Gesetze und Vorschriften, und ob es eine gute genug-system in Ort, um den übergang der Menschen in neue Rollen oder Branchen. Zum Beispiel, McKinsey Global Institute report vom November letzten Jahres festgestellt, dass 800 Millionen Arbeitsplätze verloren gehen könnten weltweit automation bis zum Jahr 2030, aber nur etwa 6 Prozent aller Arbeitsplätze sind in Gefahr, die komplette Automatisierung. Wie dieser Prozess des übergangs von einer human-job nur an, wie ein AI – oder Roboter-assistierte entwickelt könnte bedeuten, den Unterschied zwischen einer ausgewachsenen Krise und zu einem historischen Paradigmenwechsel.

Automation nicht beseitigen jeden job, aber es wird kompliziert wird die Natur der Arbeit

Ein Papier aus dem US-think-tank Center for Global Development veröffentlicht wurde im Juli, zentriert auf die möglichen Auswirkungen der KI-und Roboter-automation auf den globalen Arbeitsmärkten. Forscher fanden heraus, dass es ist nicht annähernd genug Arbeit vorzubereiten, für die Allgemeine Automatisierung fallout, und wir verschwenden zu viel Zeit, die Debatte über die Allgemeine Ethik und die Lebensfähigkeit der kompletten Automatisierung in einer schmalen Reihe von Märkten. “Fragen wie die Rentabilität, die arbeitsrechtlichen Vorschriften, gewerkschaftliche Organisation und corporate-social-Erwartungen mindestens so wichtig wie die technischen Einschränkungen bei der Bestimmung, welche Arbeitsplätze erhalten automatisierte,” das Papier abgeschlossen.

Es ist nicht alles Untergangsstimmung. Teil der Philosophie, die hinter der AI-Index-Bericht ist über die richtigen Fragen zu stellen und sicherzustellen, dass die Menschen Politik machen, die öffentlichkeit und die Führer der AI-Industrie über Daten verfügen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Es ist vielleicht zu früh, um verlässlich Messen Sie den Einfluss von AI auf die Gesellschaft — die Industrie ist nur erst der Anfang — aber bereiten uns für das, was das alles bedeutet und wie es wirkt sich auf das tägliche Leben, die Arbeit, und öffentliche Institutionen wie Gesundheits -, Bildungs-und Strafverfolgungsbehörden ist vielleicht genauso wichtig wie die Forschung und Produkt-Entwicklung selbst. Nur durch Investitionen in beiden können wir vermeiden das Risiko, die Schaffung von Technologien, die die Welt verändern zum schlechteren.