Беседка№100

Чем больше я размышляю о недавнем прорыве в алгоритмах машинного и глубинного обучения, тем больше я убеждаюсь в том, что мы движемся в сторону более «умного» будущего для ПО.

Уже много лет я пишу о необходимости разработки более совершенной системы искусственного интеллекта для используемого нами ПО. Кажется нелепым, что мой смартфон так мало знает и не действует от моего имени. Если я на встрече, то все звонки нужно перевести в голосовую почту или автоматически отправить звонящему сообщение. Если я опаздываю на встречу, то необходимо уведомить об этом тех, с кем я встречаюсь посредством того же текстового сообщения или по электронной почте, указав примерное время моего прибытия с учётом уже доступных смартфону данных о моём местоположении, об обстановке на дороге и времени до пункта назначения. Когда речь заходит об оценке уровня искусственного интеллекта, то наши смартфоны нельзя назвать на самом деле «умными». Вскоре это изменится.

В состав самых современных программных платформ, таких, как iOS и Android постоянно добавляются элементы машинного обучения, разработчикам предоставляется более широкий доступ к «мозгам» платформ. У «софтового» сообщества есть больше способов эффективно использовать API платформ и прогресс в глубинном обучении для обеспечения нового, более ценного пользовательского опыта.

Уже некоторое время мой друг Бенедикт Эванс цитирует высказывание Эрика Реймонда, который считает, что «..компьютер не должен запрашивать у пользователя ту информацию, которую он может автоматически определить, скопировать или установить логически». Но уже невероятно продолжительное время компьютеры именно так и поступают, если говорить об AI и машинном обучении. Смартфон никогда не «спрашивает» меня о моём местоположении. Эту информацию он получает посредством встроенного GPS. Смартфон также имеет полный доступ к моему календарю, поэтому он понимает, что я делаю и где нахожусь. Ключевой момент в том, что мы достигли пиковой точки: компьютерам больше не нужно большое количество запросов, они смогут автоматически определить, скопировать и самостоятельно установить те или иные факты. В этом заключается основная инновация, которая открывает дверь в эру вычислений с большим акцентом на искусственный интеллект.

Коллективный и персональный сбор информации

Одним из наиболее интересных для меня аспектов этой темы является различие между «коллективным» и «индивидуальным машинным обучением». Большинство рассуждающих на тему не видят разницы между этими понятиями. Нужно признать, что основным способом машинного обучения является коллективный сбор информации или «большие данные», собранные у значительного количества человек (карты, визуальное распознавание картинки на предмет общих знаний об изображении и т.д.). Нам ещё предстоит узнать об машинном / глубинном / AI обучении по мере того, как компьютеры начнут более тщательно изучать пользователей.

Можно чётко определить список компаний, которые сконцентрируются на подобных способах получения данных. Google хочет стать максимально продвинутым специалистом в сфере коллективного сбора информации. Их стратегия, судя по всему, предполагает меньший акцент на конкретных и частных деталях о пользователях в угоду попытке собрать достаточное количество информации для адекватных ответов на поисковые запросы. Я считаю, что в этом - одна из причин, по которой Google не работает над созданием ассистента с именем в стиле Siri / Cortana / Alexa, с которым пользователю предлагает начать своеобразные отношения. Вместо этого Google позволяет остальным сконцентрироваться на своих собственных вариациях на тему AI и использовать свои массивы данных для поддержки работоспособности этих персональных помощников. С другой стороны, Apple, Amazon и Microsoft стараются «вглядываться» в каждого пользователя и создавать инструменты для более глубокой интеграции с ними, тем самым заставляя их сообщать всё больше приватной информации о себе своим персональным агентам. Вся суть в доверии и иногда упомянутые компании могут похвастать большей лояльностью и доверием, нежели Google. Опять же, Google, возможно, в курсе этих событий и на данном этапе их внимание не заострено на этом.

В беседах с представителями индустрии, которые создают и прорабатывают продукты в этой сфере, я постоянно подталкиваю людей к пониманию того, что они [продукты] не станут единственным решением на все случаи жизни, и не будет так, что победитель подомнёт под себя весь рынок. Тот факт, что я «нанял» Siri в качестве персонального ассистента и предоставил ей детали моей частной жизни не значит, что я не могу использовать аналогичный софт от Google, Amazon, Microsoft или множества других разработчиков. На самом деле, было бы довольно глупо со стороны любой из компаний оградить своего «ассистента» от взаимодействия с подобными решениями. Идеальным решением мог бы стать какой-нибудь общий стандарт, чтобы такие «помощники» могли обмениваться информацией. В конечном итоге, конечно, пользователи станут пользоваться лишь одним ассистентом. И в эту битву реально могут включиться лишь немногие компании.

Я считаю, что компании, включившиеся в разработку средств для машинного / глубинного / AI обучения, на данном этапе должны сконцентрироваться каждая на своей сфере и довести её до максимального предела развития. Например, Amazon могла бы легко стать экспертом в коммерции, Google - в поиске, Microsoft - в бизнесе, а Siri я бы использовал в частной жизни. В Китае та же ситуация: Baidu - поиск, Alibaba - коммерция и т.д. Все эти AI-движки должны работать вместе с целью минимизировать запросы к пользователю и, как результат, получать больше данных.

Мы не хотим проводить с нашими устройствами всё больше времени. Чем меньше мы им говорим, тем лучше. Это позволит нам получить больше времени для самосовершенствования в том, в чем люди всегда будут лучше машин. Мы движемся в этом направлении.

Оригинальный материал, автор - Бен Бажарин

Пока что глубинное обучение присутствует в нашей онлайн-жизни в виде безобидных (?) картинок, созданных Google Deep Dream или обработанных через Prisma. Однако, вполне вероятен описанный в данном материале сценарий, при котором компьютеры и смартфоны будут всё теснее «сотрудничать» с AI, а также средствами машинного обучения для получения достоверной и подробной информации о пользователе. Причем, судя по фактам из статьи, сами компании-производители с уверенностью развивают данное направление.

Сложно сказать, стоит ли особо осторожным и радеющим за стопроцентное сохранение тайны частной жизни снова мастерить шапочки из фольги, со стороны подобные поисковые изыскания уже не выглядят чем-то из ряда вон выходящим, по крайней мере, здесь нет ничего такого, что не делает Google, Apple и другие крупные игроки. Довольно интересное мнение о «сотрудничестве» между персональными ассистентами: конечно, реализация видится сомнительной, но всё же, почему бы не работать с несколькими ассистентами в зависимости от сфер своей деятельности. И да, пора бы уже и компьютерам, и смартфонам стать самостоятельнее в процессе анализа и получения информации о нас. Пусть будет некая грань дозволенности, на мой взгляд, это ускорит процесс нашего взаимодействия с «умными» устройствами. Доверите ли вы подобную информацию о себе искусственному интеллекту?

twitter

P.S.: Незаметно для меня самого Беседка добралась до сотого выпуска. В очередной раз хочу поблагодарить читателей AMR за внимание, поддержку и адекватную критику в случае каких-либо ошибок или неточностей в материалах, а также редакцию MR за предоставленную возможность заниматься своим хобби с пользой. Спасибо!

Источник: android.mobile-review.com

Комментарии: