Искусственный интеллект становится все дешевле, лучше справляется с поставленными перед ним задачами и получает все большее распространение, но проблемы предвзятости, этики и нормативного надзора все еще остаются. В то время, когда искусственный интеллект становится доступным для всех, Стэнфордский институт искусственного интеллекта, ориентированного на человека, подготовил обширный отчет за 2022 год, в котором проанализированы все тонкости и нюансы этой развивающейся области. Вот некоторые из основных моментов.
Растущее число публикаций
Одно только количество публикаций на эту тему говорит о многом: За последнее десятилетие их количество удвоилось: с 162 444 в 2010 году до 334 497 в 2021 году. Самыми популярными категориями ИИ, в которых публиковались исследователи и другие специалисты, были распознавание образов, машинное обучение и алгоритмы.
Более того, количество патентных заявок, связанных с инновациями в области ИИ, в 2021 году в 30 раз превысит количество заявок в 2015 году. В 2021 году большинство поданных патентов будут поданы из Китая, но большинство фактически выданных патентов будут выданы из США.
Число пользователей, участвующих в открытых библиотеках программного обеспечения ИИ на GitHub, также выросло с 2015 по 2021 год. Эти библиотеки содержат коллекции компьютерных кодов, которые используются для приложений и продуктов. Одна из них под названием TensorFlow остается самой популярной, за ней следуют OpenCV, Keras и PyTorch (которую использует Meta AI).
Компьютеры, анализирующие изображения и понимающие речь
В частности, из различных задач, которые может решать ИИ, в прошлом году исследовательское сообщество сосредоточилось на применении ИИ в компьютерном зрении - области, которая учит машины понимать изображения и видео, чтобы хорошо классифицировать изображения, распознавать объекты, определять положение и движение суставов человеческого тела и распознавать лица (с масками и без).
Для классификации изображений наиболее популярная база данных, используемая для обучения моделей ИИ, называется ImageNet. Некоторые исследователи предварительно обучают свои модели на дополнительных наборах данных, прежде чем подвергать их воздействию ImageNet. Но модели все равно допускают ошибки, в среднем неправильно определяя 1 из 10 изображений. Модель, показавшая наилучшие результаты, была разработана командой Google Brain. Помимо идентификации изображений и лиц, ИИ также может генерировать поддельные изображения, практически неотличимые от настоящих, и для борьбы с этим исследователи работают над алгоритмами глубокого обнаружения подделок, которые основаны на таких наборах данных, как FaceForensics++.
Обработка естественного языка, подполе, которое активно изучается с 1950-х годов, медленно прогрессирует в понимании английского языка, обобщении, выводе разумных результатов, определении эмоционального контекста, распознавании и транскрипции речи и переводе. Для базового понимания прочитанного ИИ может работать лучше человека, но когда языковые задачи усложняются, например, когда необходимо интерпретировать контекстные подсказки, человек все еще имеет преимущество. С другой стороны, специалисты по этике ИИ обеспокоены тем, что предвзятость может повлиять на большие языковые модели, которые опираются на смешанный пакет обучающих данных.
Большие технологии и искусственный интеллект
Такие технологические компании, как Amazon, Netflix, Spotify и YouTube, совершенствуют ИИ, используемый в рекомендательных системах. То же самое касается роли ИИ в обучении с подкреплением, что позволило ему реагировать и показывать хорошие результаты в виртуальных играх, таких как шахматы и го. Обучение с подкреплением также может использоваться для обучения автономных транспортных средств таким задачам, как смена полосы движения, или для помощи моделям данных в прогнозировании будущих событий.
По мере того как ИИ все лучше справляется с поставленными перед ним задачами, стоимость его обучения также снизилась: с 2018 года она упала более чем на 60 процентов. Между тем, система, на обучение которой в 2018 году ушло бы 6 минут, теперь займет чуть более 13 секунд. С учетом стоимости оборудования в 2021 году обучение системы классификации изображений будет стоить менее 5 долларов, тогда как в 2017 году эта стоимость составляла более 1000 долларов.
Больше рабочих мест и студентов
Увеличение числа применений ИИ в различных отраслях означает рост спроса на образование и рабочие места, связанные с ИИ. В США в 2021 году наибольший спрос на профессии, связанные с ИИ, будет наблюдаться в Калифорнии, Техасе, Нью-Йорке и Вирджинии. В последнее десятилетие самыми популярными специальностями среди студентов, получивших степень PhD по информатике, были искусственный интеллект и машинное обучение.
Частные инвестиции в ИИ находятся на рекордно высоком уровне и в 2021 году составят 93,5 млрд долларов (вдвое больше, чем в 2020 году). Согласно отчету, больше всего средств в 2021 году получат компании, занимающиеся "управлением данными, их обработкой и облачными вычислениями", за ними следуют компании, занимающиеся "медициной и здравоохранением" и финансовыми технологиями (сокращенно финтех).
Как правительство использует его и регулирует его?
В 2021 финансовом году государственные учреждения США потратили 1,53 млрд долларов на исследования и разработки ИИ в необоронных целях, что в 2,7 раза больше, чем в 2018 финансовом году. Для оборонных целей Министерство обороны выделило 9,26 млрд долларов на 500 программ исследований и разработок в области ИИ в 2021 году, что примерно на 6% больше, чем было потрачено годом ранее. Два основных направления использования ИИ - для создания прототипов технологий и в программах противодействия оружию массового уничтожения.
Наконец, в отчете рассматривались глобальные, федеральные и государственные нормативные акты, связанные с ИИ (по таким ключевым словам, как искусственный интеллект, машинное обучение, автономный автомобиль или алгоритмическая предвзятость). В отчете рассматриваются 25 стран мира, и выясняется, что в период с 2016 по 2021 год они в совокупности приняли 55 законопроектов, связанных с ИИ. В прошлом году в Испании, Великобритании и США было принято по три законопроекта, связанных с ИИ.