비디오: Hippie Sabotage - Devil Eyes (십월 2024)
인공 지능과 머신 러닝은 지난 주에 진행된 유사한 컨퍼런스 대부분과 마찬가지로 지난 주 코드 컨퍼런스에서 가장 큰 주제였습니다. GPU, FPGA 및 맞춤형 ASIC과 같은 하드웨어의 엄청난 발전으로 인해 모든 사람의 마음에 관한 주제입니다. 딥 러닝 신경망과 같은 소프트웨어; 자연 언어 처리, 이미지 인식 및 대화 도우미와 같은 응용 프로그램.
이 주제들은 쇼의 거의 모든 스피커들에 의해 반향을 불러 일으켰으며, 이 분야의 빠른 발전에 대해 많은 사람들이 언급했다.
Bill Gates는 광범위한 대화의 일환으로 AI에 대해 질문 한 결과 컴퓨터 과학에 참여한 모든 사람에게 큰 꿈이라고 말했습니다. "현재 가장 흥미로운 일이다"고 말했다.
지금까지의 발전과 추가 발전의 여지가 Google CEO Sundar Pichai에 의해 반향되었습니다. Pichai는 Google이 초기부터 검색을 개선하기 위해 교육 알고리즘을 사용하고 있다고 언급했지만 3-4 년 전에 새로운 알고리즘과 새로운 시스템으로 "변곡점"을 표시했다고 밝혔다.
그는 사람들이 Google에 매우 오랫동안 질문 해 왔지만 한 가지 큰 차이점은 이제 Android 휴대 전화 검색에서 5 분의 1이 음성으로 발생한다는 것입니다. 피차 이는 구글이 머신 러닝과 대화 형 AI를 경쟁사보다 더 길고 규모가 큰 방식으로 개발해 왔지만 구글이 현장에서 앞서 있다고 느끼지만 "아직도 우리 모두에게는 아직 이른시기"라고 인정했다. 예를 들어, 그는 상황을 이해하는 것이 매우 어렵지만 앞으로 몇 년 안에 빠르게 발전 할 것이라고 지적했다.
첫날 저녁 그의 대화에서 제프 베조스 (Jeff Bezos) 아마존은 개인 비서와 관련하여 우리가 "황금 시대의 가장자리"에 있다고 믿고 있지만, 우리는 첫 이닝뿐만 아니라 "우리는 방금 첫 녀석들을 봤어"
베조스는 수백 개의 신생 기업뿐만 아니라 모든 주요 기술 회사의 출품작을 예상했다. 그는 오늘날의 대기업들은 많은 양의 데이터를 가지고 있기 때문에 이점이 있지만 인간은 다양한 방식으로 학습하기 때문에 다른 많은 접근 방법이있을 수 있다고 지적했다. 그는“앞으로 20 년 동안 사회에 미칠 영향을 과장하기는 어렵다”고 말했다.
이베이 CEO 데빈 웨 니그 (Devin Wenig)는 예측 모델링이 전자 상거래에는 새로운 것이 아니라고 말했지만 작년에는 큰 변화를 겪었다 고 말했다. 그는 GPU, 대용량 데이터 세트 및보다 복잡한 알고리즘과 같은 컴퓨팅 성능의 조합이 변화의 뒤를 잇고 있으며 이러한 시스템은 더 이상 산업 클러스터링을 사용하지 않고 인구 통계와 같은 것을 더 잘 고려할 수 있다고 말했다. 그는 eBay가 10 년 전에 작업을 시작했지만이 기술을 사용하여보다 관련성있는 정보를 만드는 것에 대해 진지하게 다루지 않았다고 말했습니다.
IBM CEO Ginni Rometty는 IBM이 "인지 솔루션 및 클라우드 플랫폼 회사로 부상하고있다"며 회사는 항상 혁신과 비즈니스 과제의 교차점에서 살아 왔다고 말했다.
그녀는인지 솔루션을 통해 "세계의 일부 큰 문제를 해결할 것"이라고 말했다. 그녀는 회사가 2005 년에 그러한 기술에 대한 작업을 시작했다고 지적했다. "더 나은 결정을 내리고 다른 방법으로는 해결할 수없는 문제를 해결하기 위해 협력합니다. 예를 들어, 건강 관리는 8 조 달러 규모의 사업으로, 그 중 3 분의 1이 낭비되고 5 년 안에인지 AI가 해당 분야의 모든 결정에 영향을 미칠 것이라고 예상했습니다.
로미 티는 코 그너 티브 컴퓨팅이 모든 분야에 영향을 미쳐 "디지털이라면 코 그너 티브 할 것"이라고 말했다. 그녀는 IBM이 일부 시장에서 솔루션을 제공하는 방법에 대해 이야기했으며, 대부분의 경우 IBM 파트너 및 고객이 계속 보유 할 수직 시장 데이터에 대한 작업을 수행합니다. 그녀는 IBM 클라우드 고객의 60 ~ 70 %가 Watson API를 사용하고 자동화 된 조교 인 "Jill Watson"이 어떻게 학생들이 TA라고 생각하는지 속이는 방법에 대해 이야기했습니다.
로미 티는 IBM이 방대한 양의 데이터뿐만 아니라 주로 수억 억 건의 트랜잭션을 처리하는 IoT 플랫폼을 통해 Weather Company를 인수했다고 말했다. 그녀가 미래에 중요하다고 강조한 또 다른 기술은 비즈니스 운영 방식에있어 AI만큼 큰 영향을 미칠 수있는 블록 체인입니다. 그녀는 공급망이있는 모든 것이 글로벌 금융, 증권 거래소 및 대규모 소매 업체에 공급하는 회사를 포함하여 블록 체인에 의해 개선 될 것이라고 말했다. 이 작업을 수행하려면 투명한 소프트웨어를 사용하여 트랜잭션 흐름을 수행해야하므로 IBM은 HyperLedger 패브릭을 오픈 소스로 제공한다고 말했습니다.
그녀는 AI가 직업에 미치는 영향에 대해 물었고 반복적이고 자동화 할 수있는 모든 것에 직업에 영향을 미칠 것으로 예상했다. 그녀는 인공 지능 시스템에 대한 훈련이 중요하다고 말했지만 방사선과 전문의는 수백이 아닌 3 개의 이미지만으로 시작할 수 있다고 말했다. "당신은 이것을 막지 않을 것"이라고 그녀는 말했다. 그리고 교육은 근본 답이라고 덧붙였다. 사람들은 새로운 데이터 기술을 배워야합니다. 그러나 Rometty는 불연속 기간이 있음을 인정했습니다.
게이츠는 10 년 안에 인간 노동보다 저렴한 운전이나 창고 작업과 같은 육체 노동을위한 로봇을 갖게 될 것이라고 말했다. 그는 이것이 노동 시장에 가져올 수있는 도전들을 인정했지만, 그 문제를 해결하기 위해 우리가 할 수있는 일들이 있다고 제안합니다.
AI와 관련하여 발생할 수있는 다른 위험에 대해 이야기하기 위해 Tesla CEO 인 Elon Musk에게 떨어졌습니다. 머스크는“모든 AI 미래가 양성은 아니다”며 AI가 단일 회사 나 소규모 회사에 의해 통제된다면 막대한 전력 집중 가능성에 대해 많은 시간을 보냈다. 그의 답변은 Open.AI라는 비영리 단체로 AI 파워를 "민주화"하는 것을 목표로합니다.
그럼에도 불구하고 AI와 머신 러닝에 대한 화자들의 일반적인 의미는 매우 긍정적으로 남아 있었고, 거의 모든 단점에 대해 가능한 장점을 강조했습니다. 이러한 새로운 기술 덕분에 많은 분야에서 크게 개선 될 것이지만, 전반적인 경제와 우리의 생활 방식에 대한 영향은 미심쩍은 질문입니다.
