Az AI startup „vicarious” felpezsdíti a szilícium-völgyi elitet – De vajon mindez hype?

Az Artificial Intelligence startup, a Vicarious az utóbbi időben nagy figyelmet kapott, és nem teljesen világos, miért. Sok Szilícium-völgyi nagyérdemű kinyitotta személyes zsebkönyvét, és nagy pénzt áldozott ki a cég kutatásának támogatására. Weboldalukon olyan jelesek finanszírozása a közelmúltban pompázik, mint az Amazon vezérigazgatója, Jeff Bezos, a Yahoo társalapítója, Jerry Yang, a Skype társalapítója, Janus Friis, a Facebook alapítója, Mark Zuckerberg és... Ashton Kutcher. Nem igazán tudni, hová megy ez a sok pénz. A mesterséges intelligencia az utóbbi időben a technológiai fejlődés rendkívül titkos és védelmező területe, de a nyilvános vita a várva várt mesterséges intelligencia valós világban való megérkezéséről és használatáról minden, csak elhallgatott. A Vicarious kissé sötét ló volt a technológiai színtéren.

Noha sok a felhajtás a cégről, különösen azóta, hogy számítógépeik tavaly ősszel feltörték a „CAPTCHA”-t, sikerült megfoghatatlan és titokzatos játékosnak maradniuk. Például nem adják meg a címüket, mert félnek a vállalati kémkedéstől, és még a webhelyük felkeresése is zavarba ejti, mit is csinálnak valójában. Mindez a nehezen megszerezhető játék még mindig késztette a befektetőket. A Vicarious fő projektje egy neurális hálózat felépítése volt, amely képes replikálni az emberi agynak azt a részét, amely a látást, a testmozgást és a nyelvet szabályozza.

Scott Phoenix társalapítója elmondta, hogy a cég olyan számítógépet próbál építeni, amely úgy gondolkodik, mint egy ember, de nem kell ennie vagy aludnia. A Vicarious eddig a vizuális objektumok felismerésére összpontosított: először fényképekkel, majd videókkal, majd az emberi intelligencia és a tanulás egyéb aspektusaival. Dileep George társalapítója, korábban a Numenta vezető kutatója, a perceptuális adatfeldolgozás elemzését hangsúlyozta a cég munkájában. A terv egy olyan gép létrehozása, amely képes megtanulni „gondolkodni” egy sor hatékony és felügyelet nélküli algoritmuson keresztül. Természetesen ez az embereket eléggé kiborította.

Az a lehetőség, hogy a mesterséges intelligencia a való élet részévé válik, évek óta azonnali hollywoodi utalásokat vonzott. Amellett, hogy félnek attól, hogy az emberi munkákat elveszítik a robotok, az embereket őszintén aggasztja, hogy nem sokára olyan helyzetbe kerülünk, mint amilyen a Mátrixban bemutatott. A Tesla Motors és a PayPal társalapítója, Elon Musk, aki szintén befektető, aggodalmának adott hangot a mesterséges intelligencia miatt egy nemrégiben adott CNBC-interjúban.

„Szeretem figyelni, mi történik a mesterséges intelligenciával” – mondta Musk. „Úgy gondolom, hogy ennek potenciálisan veszélyes következményei lehetnek. Tudod, voltak filmek erről, például a Terminátor. Vannak ijesztő következmények. Arra kell törekednünk, hogy az eredmények jók legyenek, ne pedig rosszak.”

Stephen Hawking beletette a két centjét, lényegében megerősítve a félelmünket, hogy félnünk kell. Legutóbbi megjegyzései a A Független A média őrületéhez vezetett, és olyan szalagcímeket váltott ki, mint a Huffington Post: „Stephen Hawking retteg a mesterséges intelligenciától” és az MSNBC zseniális „A mesterséges intelligencia véget vethet az emberiségnek! Hawking megjegyzései lényegesen kevésbé voltak apokaliptikusak, és ésszerű figyelmeztetésnek feleltek meg: „A mesterséges intelligencia létrehozásának sikere az emberiség történetének legnagyobb eseménye lenne.

Sajnos lehet, hogy az utolsó is, hacsak nem tanuljuk meg, hogyan kerüljük el a kockázatokat. A mesterséges intelligencia hosszú távú hatása attól függ, hogy irányítható-e egyáltalán.” Az „irányítás” kérdése sok robotjogi aktivistát hozott ki a famunkából, akik a robotok szabadságát szorgalmazták, mondván, hogy ezeket a gondolkodó lényeket „ellenőrizni” kegyetlen lenne, és a rabszolgaság egy formája lenne, és engednünk kell. a robotok szabadok, és a lehető legteljesebb mértékben élik az életüket (Igen, ezek az aktivisták léteznek.)

Sok laza véget kell kezelni, mielőtt az emberek elragadtatnának. Egyrészt a Vicarious nem robotok ligáját hoz létre, amelyeknek érzései, gondolatai és személyiségei lesznek, vagy arra vágynak, hogy felkeljenek az őket létrehozó emberek ellen, és átvegyék a világ uralmát. Alig értik a vicceket. Eddig szinte lehetetlen volt megtanítani a számítógépeknek bármit, ami hasonlít az utcai érzékre, az emberi „értelmességre” és az emberi finomságokra.

Például egy Stanfordból származó projekt, a „Mélyen Mozgó”, amelynek célja a filmkritikák értelmezése és a filmek felfelé vagy lefelé menő értékelése, teljesen képtelen volt a szarkazmus vagy az irónia olvasására. Végül Vicarious nem az emberi tapasztalat szimulációjáról beszél. Az a széles körben elsöprő kijelentés, hogy Vicarious számítógépei úgy fognak „gondolkodni”, mint az emberek, meglehetősen homályos. Ebben az összefüggésben ki kell találnunk egy másik szót a „gondolkodni” kifejezésre. Olyan számítógépekről beszélünk, amelyek felismerés útján tudnak tanulni – legalábbis egyelőre.

Szóval mit jelent ez? Azok a fejlesztések, amelyek felé reálisan haladunk, gyakorlatiasabb és alkalmazhatóbb jellemzőkkel bírnak, mint az arcfelismerés, az önvezető autók, az orvosi diagnózis, a szövegfordítás (a Google fordítónál mindenképpen jobbat is használhatnánk) és a technológiai hibridizáció. Az a hülyeség ebben az egészben egyik sem új. Dr. Ben Goertzel, a műszaki guru és a mesterséges intelligencia társaságának elnöke rámutat a blog, „Ha más problémákat választana, mint például kerékpáros hírnök lenni a zsúfolt New York Streeten, újságcikket írni egy újonnan kialakuló helyzetről, új nyelvet tanulni valós tapasztalatok alapján, vagy azonosítani a legjelentősebb emberi eseményeket az összes emberek közötti interakciókat egy nagy zsúfolt szobában, akkor azt tapasztalná, hogy a mai statisztikai [gépi tanulási] módszerek nem olyan hasznosak.”

Vannak bizonyos dolgok, amelyeket a gépek még nem értenek, és vannak olyan dolgok, amelyeket nem nagyon lehet befogni egy algoritmusba. Egy guruló hógolyó-féle hype-ot látunk, amely – legalábbis eddig – nagyjából bebizonyosodott, hogy többnyire bolyhos. De a hype maga veszélyes lehet. A Facebook mesterséges intelligenciakutatási igazgatójaként és a NYU Adattudományi Központ alapító igazgatójaként Yann LeCun nyilvánosan közzétette a Google+-oldalát: „A hype veszélyes az MI-re. Hype az elmúlt öt évtizedben négyszer ölte meg az AI-t. Az AI-hype-et meg kell állítani.”

Amikor a Vicarious tavaly ősszel feltörte a CAPTCHA-t, LeCun szkeptikus volt a média őrületével kapcsolatban, és rámutatott néhány nagyon fontos tényre: „1. A CAPTCHA-k feltörése aligha érdekes feladat, hacsak nem spammer vagy; 2. Könnyű sikert állítani egy olyan adatkészlettel, amelyet magad készítettél.” A továbbiakban azt tanácsolta a technológiai újságíróknak: „Kérjük, ne higgyenek az AI startupok homályos állításainak, hacsak nem a legkorszerűbb eredményeket produkálják széles körben elfogadott benchmarkok alapján”, és azt mondja, hogy óvakodjanak a fantáziadús vagy homályos szakzsargontól, mint például a „gépi tanulási szoftverek az emberi agy számítási elvei” vagy „rekurzív agykérgi hálózat”.

A LeCun szabványai szerint a tárgy- és képfelismerés sokkal lenyűgözőbb lépés az AI-fejlesztésben. Jobban bízik az olyan csoportok munkájában, mint a Deep Mind, amelyek jó múlttal rendelkeznek a tekintélyes kiadványok és a technológiai fejlesztések terén, valamint kiváló tudósokból és mérnökökből álló csapat dolgozik nekik. „Talán a Google túlfizetett a Deep Mindért – mondja LeCun –, de a pénzzel jókora okos embereket szereztek. Bár a Deep Mind tevékenységeinek egy részét titokban tartják, jelentős konferenciákon publikálnak előadásokat.” LeCun véleménye Vicariousról egészen más: „A Vicarious csak füst és tükör” – mondja. „Az embereknek nincs múltjuk (vagy ha van, akkor ez a hypeing és a nem teljesítési rekord).

Soha nem járultak hozzá a mesterséges intelligenciához, a gépi tanuláshoz vagy a számítógépes látásmódhoz. Az általuk használt módszerekről és algoritmusokról nincs információ. A szabványos adatkészletekkel pedig nincs olyan eredmény, amely segíthetné a közösséget módszereik minőségének felmérésében. Ez mind hype. Rengeteg mesterséges intelligenciát/mélytanulást indító startup működik, amelyek érdekes dolgokat művelnek (főleg a tudományos körökben nemrégiben kifejlesztett módszerek alkalmazásai). Megdöbbentő számomra, hogy a Vicarious annyi figyelmet (és pénzt) vonz magára, csak vad, megalapozatlan állításokkal.”

Talán az álkultuszos spirituális mozgalmak felidézése, amelyek bevonják a hírességeket. Ettől az egész kicsit hoke-nak vagy legalábbis részben fantasztikusnak tűnik. Úgy értem, mennyire lehet komolyan venni egy olyan műveletet, amelyhez Ashton Kutcher és körülbelül egymillió Terminator-referencia tartozik? A múltban a média nagy része rendkívül lelkes volt, a sajtó talán túlzottan izgatott volt, amikor olyan szavakat használ, mint a „biológiai ihletésű processzor” és a „kvantumszámítás”.

De ezúttal a hype-gép egy kicsit vonakodóbb az automatikus sebességváltástól. Ahogy Gary Marcus nemrégiben rámutatott A New Yorker, sok ilyen történet „legjobb esetben is zavaros”, valójában nem árul el semmi újat, és nem bontja ki a már meglévő és használt technológiával kapcsolatos információkat. És ez a dolog már régóta megy évtizedekben. Csak nézd meg a perceptron és képet kaphat arról, hogy valójában mennyire rozsdás ez a műszaki vonat. Ennek ellenére gazdag emberek pattannak fel a pénzvonat fedélzetére, és úgy tűnik, nem fog egyhamar megállni.