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올해 참석 한 거의 모든 컨퍼런스에서 인공 지능과 머신 러닝은 지난주 Techonomy 2016 컨퍼런스에서 주요 주제였습니다. AI가 향하고있는 곳, Ray Kurzweil과의 대화, 자율 주행 차량이 향하는 곳에 대한 대화에 대한 현재 표준 토론 외에도, 회의에는 가장 직접적인 기계 대 두뇌 인터페이스에 대한 토론과 비디오가 포함되었습니다. 내가 일년 내내 본 것들.
마음의 회로
이 멋진 비디오는 DARPA Biological Technologies Office의 Justin Sanchez가 제공했습니다. 그는 컴퓨터 제어가 외상성 뇌 손상으로 뇌에 직접 부착되는 직접 신경 인터페이스에 대해 논의하기 전에 계속해서 마음을 통제하는 로봇 팔의 비디오를 보여주었습니다. 산체스는 환자에게 12 개의 공통 단어를 외우도록 요청하는 매력적인 비디오를 보여 주었다. 일반적으로 환자는 나중에 세 단어 만 기억할 수 있지만 시스템에 연결하면 환자는 12 명 모두를 기억할 수 있습니다.
Sanchez는이 프로그램이 매우 초기 단계라고 경고했습니다. 그것은 우리 나라를 위해 그러한 가격을 지불 한 군인들에게 뇌 기능을 복원하도록 설계되었지만 많은 흥미로운 측면이 있다고 말했습니다. 컴퓨터 랙에서 작업이 시작되었습니다. 목표는 이식이 가능한 소형 시스템을 향해 일하는 것입니다. 이 노력의 일환으로 프로그램은 뇌의인지 기능에 대한 광범위한 이해를 추구합니다.
산체스는 하버드 대학교의 레슬리 발리언트 (Leslie Valiant)의 패널에 합류하여 환경에서 배우는 알고리즘, 기계 학습 및 생물학적 진화를 결합한 알고리즘을 결합한 "경제 시대"를 설명했다. 발리언트는 다윈의 진화는 기본적으로 일종의 감독 된 머신 러닝이라고 말했다.
그는 우리가 아침에 무엇을 먹었는지 기억하는 데 필요한 뉴런의 수와 같은 뇌 기능에 대해 아직 잘 모르는 점이 많다고 지적했습니다. 산체스는 우리가 뇌와 기억이 뇌 전체에 어떻게 분포되어 있는지에 대해 더 많이 배우고 있다고 지적했다.
두 사람 모두 감독 된 머신 러닝이 뇌를 증강시키기위한 알고리즘을 시작하는 데 효과적 일 수 있지만 강화 학습과 같은 다른 기술이 결국에는 필요할 것이라고 동의했다. Sanchez는 일상 생활에서 장기적으로 고정 알고리즘이 작동하지 않는다고 말했다. 대신 적응해야합니다.
특이점과 윤리적 AI를 향하여
저녁 연설에서, 현재 Google AI를 연구하고있는 발명가이자 저자 인 Ray Kurzweil은 2029 년까지 컴퓨터가 가치있는 튜링 테스트를 통과 할 수 있도록 모든 주제에 대해 충분한 언어 기술과 지식을 갖추게 될 것이라는 그의 예측을 되풀이했습니다.. Kurzweil은 2035 년까지 컴퓨터를 신피질에 직접 연결하여 메모리를 확장 할 수있을 것으로 믿고 있으며, 2045 년까지 모든 인간보다 10 배나 더 강력한 컴퓨터를 갖게 될 것입니다.
Kurzweil은 최근 AI의 큰 돌파구가 다층 신경망의 개발이지만 현재 시스템에는 많은 데이터가 필요하다고 지적했다. "인생은 10 억 개의 예에서 시작한다"고 그는 현재 시스템에 대해 농담을했으며, 적은 양의 데이터에서 배울 수있는 컴퓨터 시스템을 개발하는 것이 큰 과제라고 말했다.
Kurzweil은 캘리포니아 대학의 Benjamin H. Bratton, San Diego 및 Socos의 Vivienne Ming이 패널에 합류하여 AI와 인간이 미래에 함께 일할 것이라고 강조했습니다. Bratton의 저서 인 The Stack 은 자동화를 포함한 최근의 컴퓨팅 발전이 계산 장치와 새로운 관리 아키텍처 인 "사고 메가 구조"를 어떻게 만드는지에 대해 이야기합니다. Ming은 인공 지능 증강 인간과 사람들이 적극적으로 새로운 것을 창조하는 세계를 건설 할 필요성에 대해 이야기했습니다.
또 다른 세션에서 IBM TJ Watson Research Center의 Francesca Rossi는 "윤리적 AI"의 필요성에 대해 이야기하여 AI에 어떤 규칙을 적용해야하는지에 대한 논의가 필요하다고 말했습니다. 이 토론에는 사람들이 AI에 관해 이야기 할 때 생각하는 상위 5 개 기업뿐만 아니라 모든 사람, 특히 현실 세계에 AI를 배포하는 사람들이 포함되어야합니다. 그녀의 목표는 한 번이 아니라 일정 기간 동안 신뢰를 구축하는 것이라고 그녀는 말했다.
젠장 생태계의 자율 주행 차량
켄 워싱턴의 포드 자동차 회사 부사장은 "감각적 생태계"패널에서 레이더, 라이더, 카메라, 마이크 및 기타 센서를 기반으로하는 레이더, 라이더, 카메라 및 마이크를 기반으로 자율 주행 차와 스마트 차량에 대한 약속이 있다고 밝혔다. 응창 성가. 그러나 진보가 매우 빠르게 진행되고 있지만 아직 우리는 없습니다. 예를 들어 워싱턴은 차가워지면 열이 자동으로 켜지는 자동차를 묘사했습니다.
그는이 비전으로가는 길에는 사이버 보안과 프라이버시라는 두 가지 "구멍"이 있다고 말했다. 워싱턴은 소비자들이 자율 주행 자동차가 자신에게 유익한 일을 할 것이라고 믿어야하며, 자율 주행 차는 인간 운전자보다 안전 할 수 있다고 확신하며, 매년 3 만명이 자동차 사고로 사망한다고 지적했다. 워싱턴은 또한 기업은 소비자가 자신의 데이터를 소유하고 있으며 자동차 회사가 특정 목적으로 데이터를 사용할 수있는 권한을 부여한다는 사실을 분명히해야한다고 말했다. 포드는 결코 데이터를 판매하지는 않지만, 데이터를 안전하게 유지하고 더 나은 경험을 제공하기 위해 사용할 것이라고 말했다. 포드는 2018 년까지 도로에 100 대의 테스트 차량을 장착하여 2021 년에 차량을 타기위한 대량 생산 차량을 제공 할 계획입니다.
자율 운송 회사 Otto (현재 Uber의 일부)의 Claire Delaunay는 자율 주행 차량이 어떻게 결정을 내리는가에 대한 한 가지 문제가 있다고 말했다. 그녀는 차량은 자신이 보도록 가르치는 것만 볼 수 있으므로 계속 학습해야한다고 그녀는 말했다. Sentient Technologies의 공동 창립자 인 Babak Hodjat은 이러한 시스템에는 사고 발생시 각 결정에 사용 된 데이터가 포함 된 로그가 있기 때문에 향후 사고를 예방할 수 있다고합니다. "우리는 인간으로는 그렇게 할 수 없습니다."
