AI स्टार्टअप 'vicarious' ले सिलिकन भ्याली अभिजात वर्गलाई उत्तेजित गर्छ - तर के यो सबै हाइप हो?

आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स स्टार्टअप, Vicarious, भर्खरै धेरै ध्यान पाइरहेको छ, र यो पूर्ण रूपमा स्पष्ट छैन किन। धेरै सिलिकन भ्याली बिगविगहरूले आफ्नो व्यक्तिगत पकेटबुकहरू खोल्दै छन् र कम्पनीको अनुसन्धानको समर्थनमा ठूलो पैसा निकालिरहेका छन्। तिनीहरूको वेबसाइटले अमेजन सीईओ जेफ बेजोस, याहू सह-संस्थापक जेरी याङ, स्काइप सह-संस्थापक जानस फ्रिस, फेसबुकका संस्थापक मार्क जुकरबर्ग र... एस्टन कुचर जस्ता उल्लेखनीय व्यक्तिहरूबाट भर्खरको कोषको प्रवाहलाई देखाउँछ। यो सबै पैसा कहाँ जान्छ थाहा छैन। AI हालसालै प्राविधिक विकासको अत्यधिक गोप्य र सुरक्षात्मक क्षेत्र हो, तर वास्तविक संसारमा उच्च प्रत्याशित AI को आगमन र प्रयोगको बारेमा सार्वजनिक बहस चुपचाप मात्र भएको छ। Vicarious प्राविधिक दृश्यमा अलिकति कालो घोडा भएको छ।

कम्पनीको बारेमा धेरै बज भएको बेला, विशेष गरी तिनीहरूको कम्प्युटरले पछिल्लो पतनमा "क्याप्चा" क्र्याक गरेपछि, तिनीहरू एक मायावी र रहस्यमय खेलाडी बन्न सफल भएका छन्। उदाहरणका लागि, उनीहरूले कर्पोरेट जासुसीको डरले आफ्नो ठेगाना दिँदैनन्, र उनीहरूको वेबसाइटमा गएर पनि उनीहरूले वास्तवमा के गर्छन् भन्ने कुरामा अलमलमा पर्छन्। यो सबै प्राप्त गर्न कठिन खेल्दै अझै पनि लगानीकर्ताहरू लाइनमा छन्। Vicarious को मुख्य परियोजना भनेको दृष्टि, शरीरको चाल र भाषा नियन्त्रण गर्ने मानव मस्तिष्कको भागलाई नक्कल गर्न सक्षम न्यूरल नेटवर्कको निर्माण हो।

सह-संस्थापक स्कट फिनिक्सले भनेका छन् कि कम्पनीले "खान वा सुत्नु पर्दैन बाहेक एक व्यक्तिले जस्तै सोच्ने कम्प्युटर निर्माण गर्ने प्रयास गरिरहेको छ।" Vicarious 'अहिलेसम्म दृश्य वस्तु पहिचानमा फोकस गरिएको छ: पहिले फोटोहरू, त्यसपछि भिडियोहरू, त्यसपछि मानव बुद्धि र सिकाइका अन्य पक्षहरूसँग। सह-संस्थापक दिलीप जर्ज, पहिले Numenta मा प्रमुख अनुसन्धानकर्ता, कम्पनी को काम मा अवधारणात्मक डाटा प्रोसेसिंग को विश्लेषण मा जोड दिईएको छ। योजना अन्ततः कुशल र असुरक्षित एल्गोरिदमहरूको श्रृंखला मार्फत "सोच्न" सिक्न सक्ने मेसिन सिर्जना गर्ने हो। स्वाभाविक रूपमा, यसले मानिसहरूलाई धेरै डराएको छ।

वर्षौंदेखि AI वास्तविक जीवनको एक हिस्सा बन्ने सम्भावनाले तुरुन्तै हलिउड सन्दर्भहरू तान्यो। रोबोटका कारण मानव रोजगारी गुम्ने डरको माथि, मानिसहरू वास्तवमै चिन्तित छन् कि हामीले आफूलाई म्याट्रिक्समा प्रस्तुत गरिएका जस्तो नभई परिस्थितिमा फेला पार्न धेरै समय लाग्दैन। टेस्ला मोटर्स र PayPal को सह-संस्थापक एलोन मस्क, एक लगानीकर्ता पनि, भर्खरको CNBC अन्तर्वार्तामा एआई बारे चिन्ता व्यक्त गरे।

मस्कले भने, "म कृत्रिम बुद्धिमत्ताको साथ के भइरहेको छ भनेर मात्र नजर राख्न चाहन्छु।" "मलाई लाग्छ त्यहाँ सम्भावित खतरनाक नतिजा छ। त्यहाँ यस बारे चलचित्रहरू छन्, तपाईंलाई थाहा छ, टर्मिनेटर जस्ता। त्यहाँ केही डरलाग्दो परिणामहरू छन्। र हामीले नतिजा राम्रो होस्, नराम्रो होइन भनी सुनिश्चित गर्ने प्रयास गर्नुपर्छ।”

स्टीफन हकिङले आफ्नो दुई सेन्ट राखे, अनिवार्य रूपमा हाम्रो डरलाई पुष्टि गर्दै कि हामी डराउनुपर्छ। मा उनको पछिल्लो टिप्पणी यो स्वतन्त्र हफिङ्टन पोस्टको "स्टीफन हकिङ आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सबाट डराएको छ," र MSNBC को शानदार "कृत्रिम बुद्धिमत्ताले मानवजातिको अन्त्य गर्न सक्छ!" जस्ता हेडलाइनहरू फैलाउँदै मिडियाको उन्मादको नेतृत्व गर्यो। हकिङका टिप्पणीहरू उल्लेखनीय रूपमा कम अपोकेलिप्टिक थिए, एक समझदार चेतावनीको रूपमा: "एआई सिर्जना गर्ने सफलता मानव इतिहासमा सबैभन्दा ठूलो घटना हुनेछ।

दुर्भाग्यवश, यो अन्तिम पनि हुन सक्छ, जबसम्म हामी जोखिमहरूबाट बच्न सिक्न सक्दैनौं। AI को दीर्घकालीन प्रभाव यसलाई नियन्त्रण गर्न सकिन्छ कि छैन भन्नेमा भर पर्छ।" "नियन्त्रण" को यो प्रश्नले धेरै रोबोट अधिकार कार्यकर्ताहरूलाई काठको कामबाट बाहिर ल्यायो, रोबोट स्वतन्त्रताको वकालत गर्दै, यी विचारधाराहरूलाई "नियन्त्रण" गर्न खोज्ने प्रयास क्रूर हुनेछ र दासत्वको रूप हुनेछ, र हामीले अनुमति दिन आवश्यक छ। रोबोटहरू स्वतन्त्र हुन्छन् र आफ्नो जीवनलाई पूर्ण क्षमतामा बाँच्छन् (हो, यी कार्यकर्ताहरू अवस्थित छन्।)

धेरै खुकुलो छेउहरूलाई सम्बोधन गर्न आवश्यक छ मानिसहरू टाढा जानु अघि। एउटाको लागि, Vicarious ले रोबोटहरूको लीग सिर्जना गर्दैन जुन भावना, विचार र व्यक्तित्व वा उनीहरूलाई बनाएको र संसारमा कब्जा गर्ने मानिसहरूको विरुद्धमा उठ्ने चाहना हो। तिनीहरूले चुटकुले मात्र बुझ्न सक्छन्। अहिले सम्म कम्प्यूटरलाई सडक सेन्स, मानव "अर्थपूर्णता" र मानवीय सूक्ष्मताहरू जस्तो देखिने कुनै पनि कुरा सिकाउन लगभग असम्भव भएको छ।

उदाहरण को लागी, स्ट्यानफोर्ड को एक परियोजना "गहिरो गतिमा", चलचित्र समीक्षाहरू व्याख्या गर्न र चलचित्रहरूलाई थम्ब्स-अप वा थम्ब्स-डाउन समीक्षा दिनको लागि, व्यंग्य वा विडम्बना पढ्न पूर्ण रूपमा असक्षम भएको छ। अन्तमा, Vicarious ले मानव अनुभवको सिमुलेशनको बारेमा कुरा गरिरहेको छैन। Vicarious' कम्प्यूटरहरूले मानिसहरूलाई जस्तै "सोच्छन्" भन्ने व्यापक रूपमा व्यापक कथन एकदम अस्पष्ट छ। हामीले यस सन्दर्भमा "सोच" को लागी अर्को शब्दको साथ आउन आवश्यक छ। हामी कम्प्यूटरहरूको बारेमा कुरा गर्दैछौं जुन पहिचान मार्फत सिक्न सकिन्छ - कम्तिमा अहिलेको लागि।

त्यसोभए यसको मतलब के हो? हामी वास्तविक रूपमा अगाडि बढिरहेका विकासका प्रकारहरूमा अनुहार पहिचान, सेल्फ-ड्राइभिङ कार, मेडिकल डाइग्नोसिस, पाठको अनुवाद (हामी पक्कै पनि गुगल अनुवाद भन्दा राम्रो कुरा प्रयोग गर्न सक्छौं) र टेक हाइब्रिडाइजेशन जस्ता व्यावहारिक र लागू हुने विशेषताहरू छन्। यो सबै को बारे मा मूर्ख कुरा हो कुनै पनि नयाँ छैन। प्राविधिक गुरु र आर्टिफिसियल जनरल इन्टेलिजेन्स सोसाइटीका अध्यक्ष डा. बेन गोर्टजेलले औंल्याए आफ्नो ब्लग, "यदि तपाईंले न्यूयोर्कको भीडभाड भएको सडकमा साइकल सन्देशवाहक हुनु, नयाँ विकास भइरहेको परिस्थितिमा अखबारमा लेख लेख्ने, वास्तविक संसारको अनुभवमा आधारित नयाँ भाषा सिक्ने, वा सबै भन्दा अर्थपूर्ण मानव घटनाहरू पहिचान गर्ने जस्ता अन्य समस्याहरू छनोट गर्नुभयो भने। ठूलो भीडभाड भएको कोठामा मानिसहरूबीचको अन्तरक्रिया, त्यसपछि तपाईंले आजको तथ्याङ्कीय [मेसिन लर्निङ] विधिहरू त्यति उपयोगी छैनन् भनी भेट्टाउनुहुनेछ।”

त्यहाँ केहि चीजहरू छन् जुन मेशिनहरूले अझै बुझ्दैनन्, र केहि चीजहरू जुन एल्गोरिथ्ममा कैद गर्न सकिँदैन। हामी एक रोलिङ स्नोबल प्रकारको प्रचार देख्दैछौं जुन धेरै धेरै प्रमाणित भएको छ, कम्तिमा पनि, धेरै जसो फ्लफ हुन। तर प्रचार आफै खतरनाक हुन सक्छ। फेसबुकको एआई अनुसन्धान निर्देशक र NYU सेन्टर फर डाटा साइन्सका संस्थापक निर्देशकको रूपमा, यान लेकुनले सार्वजनिक रूपमा पोस्ट गरे। उनको Google+ पृष्ठ: "हाइप एआई को लागी खतरनाक छ। पछिल्लो पाँच दशकमा हाइपले एआईलाई चार पटक मारेको छ। एआई हाइप रोक्नुपर्छ।"

जब Vicarious ले पछिल्लो पतनमा क्याप्चा क्र्याक गर्यो, LeCun मिडिया उन्माद को बारे मा शंकास्पद थियो, धेरै महत्वपूर्ण वास्तविकता को एक जोडी औंल्याए: "1. तपाईं स्प्यामर नभएसम्म क्याप्चा तोड्नु कुनै चाखलाग्दो काम होइन; 2. तपाईंले आफैंले पकाएको डेटासेटमा सफलता दाबी गर्न सजिलो छ।" उनले प्राविधिक पत्रकारहरूलाई सल्लाह दिए, "कृपया, एआई स्टार्टअपहरूले व्यापक रूपमा स्वीकृत बेन्चमार्कहरूमा अत्याधुनिक नतिजाहरू उत्पादन नगरेसम्म कृपया अस्पष्ट दावीहरूमा विश्वास नगर्नुहोस्," र "मेसिन लर्निंग सफ्टवेयरमा आधारित" जस्ता फेन्सी वा अस्पष्ट शब्दजालबाट सावधान रहन भने। मानव मस्तिष्कको कम्प्यूटेशनल सिद्धान्तहरू," वा "पुनरावर्ती कोर्टिकल नेटवर्क।"

LeCun को मापदण्ड अनुसार, वस्तु र छवि पहिचान एआई विकास मा एक धेरै प्रभावशाली कदम हो। प्रतिष्ठित प्रकाशनहरू र प्राविधिक विकासमा राम्रो ट्र्याक रेकर्ड राख्ने, र तिनीहरूका लागि काम गर्ने वैज्ञानिक र इन्जिनियरहरूको उत्कृष्ट टोली डिप माइन्ड जस्ता समूहहरूको काममा उहाँलाई बढी विश्वास छ। लेकुन भन्छन्, "सायद गुगलले डीप माइन्डको लागि धेरै भुक्तान गरेको हुन सक्छ, तर तिनीहरूले पैसाको साथ स्मार्ट मानिसहरूको राम्रो हिस्सा पाए। यद्यपि डीप माइन्डले गर्ने केही कुराहरू गोप्य राखिएको छ, तिनीहरूले प्रमुख सम्मेलनहरूमा कागजातहरू प्रकाशित गर्छन्।" Vicarious को बारे मा LeCun को राय एकदम फरक छ। "Vicarious सबै धुवाँ र ऐना हो," उनी भन्छन्। "मानिसहरूको कुनै ट्र्याक रेकर्ड छैन (वा यदि तिनीहरूसँग छ भने, यो हाइपिङ र वितरण नगर्ने ट्र्याक रेकर्ड हो)।

तिनीहरूले एआई, मेसिन लर्निङ वा कम्प्युटर दृष्टिमा कुनै पनि योगदान गरेका छैनन्। तिनीहरूले प्रयोग गरिरहेका विधिहरू र एल्गोरिदमहरूको बारेमा शून्य जानकारी छ। र त्यहाँ मानक डेटासेटहरूमा कुनै परिणाम छैन जसले समुदायलाई उनीहरूको विधिहरूको गुणस्तर मूल्याङ्कन गर्न मद्दत गर्न सक्छ। यो सबै प्रचार हो। त्यहाँ धेरै एआई/डीप लर्निंग स्टार्टअपहरू छन् जसले रोचक सामानहरू गर्छन् (अधिकतर विधिहरूको अनुप्रयोगहरू हालै एकेडेमियामा विकसित भएका छन्)। यो मेरो लागि छक्कलाग्दो छ कि Vicarious ले जंगली अप्रमाणित दावीहरू बाहेक अरू केहि बिना धेरै ध्यान (र पैसा) आकर्षित गर्दछ।

सायद यो सेलिब्रेटीहरू संलग्न हुने छद्म-पंथ आध्यात्मिक आन्दोलनहरूको सम्झना हो। यसले सम्पूर्ण कुरालाई थोरै होकी वा कम्तिमा आंशिक रूपमा काल्पनिक बनाउँछ। मेरो मतलब, एस्टन कुचर र करिब एक लाख टर्मिनेटर सन्दर्भहरू समावेश भएको अपरेशनलाई तपाईं कत्तिको गम्भीरताका साथ लिन सक्नुहुन्छ? विगतमा, धेरै मिडिया कभरेजहरू अत्यन्तै उत्साहजनक थिए, प्रेस सायद "जैविक रूपमा प्रेरित प्रोसेसर" र "क्वान्टम गणना" जस्ता शब्दहरू प्रयोग गर्न धेरै उत्साहित थिए।

तर यस पटक, हाइप-मेसिन स्वचालित रूपमा गियरमा सिफ्ट गर्न अलि बढी अनिच्छुक छ। जसरी ग्यारी मार्कसले भर्खरै औंल्याए न्यू यॉर्कर, यी धेरै कथाहरू "उत्तम रूपमा भ्रमित" छन्, वास्तवमा हामीसँग पहिले नै भएको र प्रयोग गर्ने प्रविधिको बारेमा नयाँ र पुन: ह्यास गर्ने जानकारीहरू बाहिर निकाल्न असफल। र यो सामान को लागी चलिरहेको छ दशकहरु। बस जाँच गर्नुहोस् पर्सेप्ट्रोन र तपाईले यो टेक-ट्रेन वास्तवमा कति खिया छ भनेर एक विचार प्राप्त गर्न सक्नुहुन्छ। त्यसले भन्यो, धनी मानिसहरू पैसाको रेलमा चढिरहेका छन् र यो चाँडै रोकिने जस्तो लाग्दैन।