La ricerca e sviluppo dell'IA è in forte espansione, ma l'intelligenza generale è ancora fuori portata


Cercare di capire il progresso dell'intelligenza artificiale è un compito scoraggiante, anche per coloro che sono invischiati nella comunità dell'IA. Ma l'ultima edizione del Rapporto dell'indice AI – una carrellata annuale di punti di dati sull'apprendimento automatico ora al suo terzo anno – fa un buon lavoro confermando ciò che probabilmente già sospettavi: il mondo dell'intelligenza artificiale sta esplodendo in una serie di metriche riguardanti la ricerca, l'istruzione e i risultati tecnici.

L'indice AI copre un sacco di terreno, al punto che i suoi creatori, che includono istituzioni come Harvard, Stanford e OpenAI, hanno anche rilasciato due nuovi strumenti solo per vagliare le informazioni da cui provengono. Uno strumento è per la ricerca Documenti di ricerca AI e l'altro è per indagare dati a livello di paese sulla ricerca e gli investimenti.

Gran parte del rapporto del 2019 conferma sostanzialmente la continuazione delle tendenze che abbiamo messo in evidenza negli anni precedenti. Ma per salvarti dal dover arrancare attraverso le sue 290 pagine, ecco alcuni dei punti più interessanti e pertinenti:

  • La ricerca dell'intelligenza artificiale sta aumentando vertiginosamente. Tra il 1998 e il 2018, c'è stato un aumento del 300 percento nella pubblicazione di articoli peer-reviewed sull'intelligenza artificiale. Anche la partecipazione alle conferenze è aumentata; il più grande, NeurIPS, prevede 13.500 partecipanti quest'anno, in crescita dell'800% rispetto al 2012.
  • L'educazione all'IA è altrettanto popolare. Le iscrizioni ai corsi di machine learning nelle università e online continuano ad aumentare. I numeri sono difficili da riassumere, ma un buon indicatore è che l'IA è ora la specializzazione più popolare per i laureati in informatica in Nord America. Oltre il 21 percento dei dottorandi in CS sceglie di specializzarsi nell'intelligenza artificiale, che è più del doppio della seconda disciplina più popolare: sicurezza / assicurazione delle informazioni.
  • Gli Stati Uniti sono ancora il leader globale nell'intelligenza artificiale per la maggior parte delle metriche. Anche se la Cina pubblica più documenti AI rispetto a qualsiasi altra nazione, il lavoro prodotto negli Stati Uniti ha un impatto maggiore, con autori statunitensi citati il ​​40 percento in più rispetto alla media globale. Gli Stati Uniti investono anche la maggior parte degli investimenti nell'intelligenza artificiale privata (un'ombra inferiore a $ 12 miliardi rispetto alla Cina al secondo posto a livello globale con $ 6,8 miliardi) e presentano molti più brevetti AI di qualsiasi altro paese (con tre volte più della nazione numero due, il Giappone ).
  • Gli algoritmi AI stanno diventando più veloci ed economici da addestrare. La ricerca non significa nulla a meno che non sia accessibile, quindi questo punto dati è particolarmente apprezzato. Il team di AI Index ha osservato che il tempo necessario per addestrare un algoritmo di visione artificiale su un set di dati popolare (ImageNet) è passato da circa tre ore a ottobre 2017 a soli 88 secondi a luglio 2019. Anche i costi sono diminuiti, da migliaia di dollari a doppia cifra figure.
  • Le auto a guida autonoma hanno ricevuto più investimenti privati ​​di qualsiasi altro campo AI. Poco meno del 10 percento degli investimenti privati ​​globali è andato in veicoli autonomi, circa $ 7,7 miliardi. A ciò è seguita la ricerca medica e il riconoscimento facciale (entrambi attirando $ 4,7 miliardi), mentre i campi di IA industriale in più rapida crescita sono stati meno appariscenti: automazione dei processi robotici (investimento di $ 1 miliardo nel 2018) e gestione della catena di approvvigionamento (oltre $ 500 milioni).

Tutto ciò è impressionante, ma si applica un grande avvertimento: non importa quanto velocemente l'IA migliora, non potrà mai eguagliare i risultati accordati dalla cultura pop e dai titoli affermati. Questo può sembrare pedante o addirittura ovvio, ma vale la pena ricordare che, mentre il mondo dell'intelligenza artificiale è in forte espansione, l'IA stessa è ancora limitata in alcuni modi importanti.

La migliore dimostrazione di ciò proviene da una cronologia delle "pietre miliari delle prestazioni a livello umano" presenti nel rapporto dell'indice AI; una storia di momenti in cui l'IA ha eguagliato o superato l'esperienza a livello umano.

La cronologia inizia negli anni '90, quando i programmi hanno battuto per la prima volta gli umani a dama e scacchi e si accelerano con il recente boom dell'apprendimento automatico, elencando videogiochi e giochi da tavolo in cui l'IA è arrivata, vista e conquistata (Vai nel 2016, Dota 2 nel 2018, ecc.). Questo è mescolato con compiti vari come la classificazione a livello umano delle immagini del cancro della pelle nel 2017 e nel 2004 Traduzione dal cinese all'inglese nel 2018. (Molti esperti metterebbero in discussione l'ultimo risultato essere incluso a tuttie nota che la traduzione AI è ancora molto indietro rispetto agli umani.)

E mentre questo elenco è impressionante, non dovrebbe farti credere che la superintelligenza artificiale sia vicina.

Tanto per cominciare, la maggior parte di questi traguardi deriva dalla sconfitta degli umani nei videogiochi e nei giochi da tavolo, domini che, grazie alle loro regole chiare e alla loro facile simulazione, sono particolarmente suscettibili all'addestramento AI. Tale addestramento di solito si basa sul fatto che gli agenti dell'intelligenza artificiale affondano il lavoro di molte vite in un singolo gioco, allenandosi centinaia di anni in una giornata solare: un fatto che evidenzia quanto velocemente gli umani imparano rispetto ai computer.

Allo stesso modo, ogni risultato è stato impostato in un singolo dominio. Con pochissime eccezioni, i sistemi di IA addestrati a un'attività non possono trasferire ciò che hanno appreso a un'altra. Un sovrumano StarCraft II il bot perderebbe a un bambino di cinque anni che gioca a scacchi. E mentre un'intelligenza artificiale potrebbe essere in grado di individuare i tumori del cancro al seno con la stessa precisione di un oncologo, non può fare lo stesso per il cancro del polmone (figuriamoci scrivere una prescrizione o fornire una diagnosi). In altre parole: i sistemi di intelligenza artificiale sono strumenti monouso, non intelligenze flessibili che sono sostituti per l'uomo.

Ma – e sì, ce n'è un altro ma – ciò non significa che l'IA non sia incredibilmente utile. Come dimostra questo rapporto, nonostante i limiti dell'apprendimento automatico, continua ad accelerare in termini di finanziamenti, interessi e risultati tecnici.

Quando pensi alle limitazioni e alle promesse dell'IA, è bene ricordare le parole del pioniere dell'apprendimento automatico Andrew Ng: "Se una persona tipica può svolgere un compito mentale con meno di un secondo di pensiero, probabilmente possiamo automatizzarla usando l'intelligenza artificiale o ora o nel prossimo futuro". Stiamo appena iniziando a scoprire cosa succede quando si sommano quei secondi.

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