Publicația industriei TECH regionale

La ce întrebări esențiale trebuie să răspundă modelul tău de AI

De bine și de rău despre Inteligența Artificială.

În ultimele 2 luni, inteligența artificială ce îmi populează feed-ul de știri îmi aduce zilnic din ce în ce mai multe articole despre inteligența artificială. Totul este acum AI: Amazon Rekognition, Clarifai, CloudSight, Google Cloud Vision, IBM Watson sau Microsoft Cognitive Services. Anul 2018 se pare că este anul în care aproape fiecare companie își dezvoltă propriul business de AI. Există și proiecte de AI care să dezvolte noi AI.- Tudor Colț, Director de vânzări, Comservice Company

Este, evident, o mare oportunitate de business și cum românii sunt de multe ori în fruntea dezvoltării de soluții tehnologice, mi-am propus să strâng la în loc informații despre cum ar trebui să „arate” și despre ce ar trebui să facă – sau să nu facă – o instanță de AI, mai ales că se pare că tendința este, de câțiva ani buni, de a lansa produse nefinalizate, în stadiu beta, ce urmează a fi cizelate în urma interacțiunii cu utilizatorii plătitori.
Informațiile se transformă odată cu lumea, iar construirea unui AI presupune replicarea unui mod de a privi lumea, deci un AI coerent trebuie să se adapteze la aceste schimbări. Conform IBM, un model corect de AI ar trebui să fie:

  • flexibil;
  • performant;
  • continuu;
  • cuantificabil.

Și totuși, de unde provine lupta aceasta continuă între companiile de top pentru a-și dezvolta propriul cip de AI?

ALIBABA – propriile procesoare pentru AI

Alibaba, retailerul și furnizorul chinez de servicii de cloud, este cea mai nouă companie ce a anunțat că lucrează la propriile procesoare pentru inteligență artificială, Ali-NPU, ajungând pe aceeași listă condusă de Alphabet (Google), Facebook și Apple.
Dezvoltarea produselor proprii amenință în primul rând pe nVidia, care are acum stocurile la nivel minim, odată cu introducerea procesoarelor sale grafice în procesul de utilizare al criptomonedelor și în utilizarea de AI.
Pe finalul anului trecut, Alibaba deținea 4% din cota de piață a infrastructurii de cloud, semnificativ în urma Amazon, Google, IBM sau Microsoft. Academia de cercetarea Alibaba și-a deschis birouri în multe locuri din lume, chiar și în Washington, în vecinătatea sediului Microsoft, iar anul trecut a angajat proiectanți de la Qualcomm ca arhitecți de cipuri AI. România nu este pe lista de dezvoltare a Alibaba, dar nimic nu este imposibil.
ALPHABET – Alphabet utilizează procesoarele personalizate TPU pentru accelerarea sarcinilor de învățare automatizată. Generația curenta de TPU, cea de-a doua, este deja utilizată pe scară largă în  Alphabet și foloseștecipurile nVidia. Deocamdată.
FACEBOOK – Tot de la începutul acestui an s-au înmulțit veștile despre Facebook și dezvoltarea de cipuri proprietare pentru AI, veste ce nu este totuşi o surpriză după anunțul de colaborare dintre Intel și Facebook.
APPLE – Apple a introdus elemente de mo tor neural în cipurile din noile iPhone X.
MICROSOFT – Microsoft lucrează deja la un nou cip pentru următoarea versiune de HoloLens.

Despre AI, dar de rău

În mod cert, Elon Musk este atât un vizionar, cât și un bun antreprenor. În timp ce dezvoltă și el propriile versiuni de AI, ne și avertizează asupra pericolelor ce pot apărea.
Trebuie în primul rând să înțelegem că o „inteligență artificială”, oricât de inteligentă ar fi, nu este decât o reproducere electrică a inteligenței pe care noi, ca ființe umane, o cunoaștem și o experimentăm.
Ca entități biologice, suntem cu toții inextricabil (și invizibil) conectați la o inteligență universală, fundamentul a tot ceea ce este, care guvernează realitatea în care trăim.
Inteligența noastră personală este de fapt o extindere limitată a acestei inteligențe universale, fiecare dintre noi având acces la posibilități nelimitate pe măsură ce învățăm și evoluăm.
O entitate de inteligență artificială nu are acces la inteligența universală, ci se limitează la domeniul inteligenței persoanei care îl programează și apoi este limitată din nou de instrucțiunile particulare primite de la programatorul respectiv. Într-un fel este o veste bună, dar este și locul în care problema începe cu adevărat.
Auto-îmbunătățirea recursivă se referă la programele AI care permit entității AI să scrie un cod nou pentru ea însăși, furnizând noi instrucțiuni pe care le poate urma în viitor, în esență „îmbunătățind” executarea scopului sau misiunii sale algoritmice.
Ceea ce este periculos în ceea ce privește auto-îmbunătățirea recursivă este faptul că aceasta poate avea consecințe neintenționate, deoarece programatorul uman nu mai scrie codul și, prin urmare, nu reflectă impactul instrucțiunilor operaționale, aceste instrucțiuni fiind lipsite de considerație pentru natura experienței și a vieții umane.

  • Așadar o primă problemă ar fi o viziune parțială a programatorilor AI care, deși lucrează cu cele mai bune intenții, nu prevăd toate posibilele rezultate ale mecanismelor recursive de auto-îmbunătățire ale unei mașini.
  •  A doua problemă, însă, poate fi chiar mai periculoasă. Aceasta se axează pe perspectivele că cercetarea și dezvoltarea la nivel înalt de AI, prin natura sa, vor fi atrăgătoare pentru persoane și grupuri de persoane rău-intenționate.

După strângerea de date a urmat valul „big data”, apoi „big analytics”, criptomonedele și acum AI. Odată cu nevoia crescută de putere de calcul au reînviat proiectele computerelor cuantice, care ar  putea fi ieșirea din meciul cipurilor.
Din păcate, cele mai mari bugete și mai ales controlul funcționalității AI se află în mâinile acelorași oameni care au controlul asupra datelor.
Elon Musk a creat, împreună cu câțiva oameni care îi împărtășesc ideile, OpenAI, o organizație non-profit, organizație care își propune să guverneze peste interesele dezvoltatorilor de AI, având totodată ca țel și bunăstarea omenirii.
Intenția OpenAI este de a democratiza puterea AI, conducându-se după ceea ce spunea lordul Acton acum aproape 200 de ani: „Libertatea constă în distribuția puterii și despotismul constă în concentrarea ei” și după completarea lui Musk: „cred că este important, dacă avem această incredibilă putere a AI, ca ea să nu fie concentrată în mâinile câtorva, și astfel să poată duce la o lume pe care noi nu o dorim”.
Sergey Brin, cofondator Google, se alătură și el celor care avertizează despre partea întunecată a AI. Brin scria într-un memoriu de acum aproape 2 ani că atunci când Google a fost fondat, în 1998, tehnica de învățare a mașinilor, cunoscută sub numele de rețele neurale artificiale, inventată în anii 1940 și inspirată din studiile creierului, a fost „o notă de subsol uitată în domeniul informaticii”.
Scrisoarea scoate în evidență și o listă parțială a modurilor în care Alphabet utilizează rețele neuronale: pentru a permite autovehiculelor să recunoască obiecte, pentru traducere, să adauge subtitrări la videoclipurile YouTube, să diagnosticheze bolile oculare și chiar să creeze rețele neuronale mai bune.
Tot el menționează că cipul personalizat AI care rulează în interiorul serverelor Google este de peste un milion de ori mai puternic decât cipurile Pentium II din prima generație de servere Google.
Cu o urmă de umor matematic, Brin spune că cipurile de calcul cuantice ale Google ar putea într-o bună zi să depășească în viteză computerele existente de un număr atât de mare de ori că va putea fi descris doar cu numărul care a dat numele Google: googolul – 1 urmat de 100 de zerouri.
Brin se așteaptă ca atât Alphabet, cât și alții, să găsească mai multe utilizări pentru AI, dar el recunoaște, de asemenea, că tehnologia aduce posibile dezavantaje. „Aceste instrumente puternice aduc, de asemenea, noi întrebări și responsabilități”, scrie el în același memoriu. Instrumentele AI ar putea schimba natura și numărul de locuri de muncă sau ar putea fi utilizate pentru a manipula oamenii.

Și acum, de bine

NVIDIA – Realitatea devine din ce în ce mai subiectivă

Tot în luna iunie, nVidia a lansat un AI propriu care permite reconstrucția, cu o acuratețe doborâtoare, a imaginilor parțial șterse.
AI-ul nVidia se bazează pe o rețea neuronală și reușește aproape instantaneu să facă o muncă pe care un grafician uman o putea face în ore sau poate chiar deloc.
Odată cu aceasta a apărut și ideea că realitatea devine din ce în ce mai subiectivă. Dar există și aici o rezolvare: există un AI care verifică atât semnăturile digitale, cât și fiecare pixel în parte, reușind să nu se lase păcălit și să spună cu certitudine dacă o imagine este reală sau ajustată.

Google – „Să nu faci rău”

Google elaborează un set de linii directoare care să orienteze implicarea în dezvoltarea instrumentelor AI pentru militari, potrivit rapoartelor The New York Times și Defense One.
Ceea ce vor stipula exact aceste linii directoare nu este clar dar, conform NY Times, Google va include o interdicție privind utilizarea inteligenței artificiale în arme.
Se așteaptă ca aceste principii să fie anunțate în întregime în următoarele săptămâni. Ele reprezintă un răspuns la controversa privind decizia companiei de a dezvolta instrumente AI pentru Pentagon, care analizează imaginile de supraveghere a dronelor.
Deși companiile de tehnologie licitează în mod regulat pentru contracte în sectorul de apărare din SUA, implicarea Google (o companie care până de curând a avut motto-ul „să nu faci rău”) în tehnologia de supraveghere de ultimă generație a provocat mirare atât în interiorul, cât și în afara companiei.
Știrile despre contractul Pentagon au fost publicate pentru prima oară de Gizmodo în martie, iar mii de angajați Google au semnat o petiție prin care cereau companiei să se retragă din toate aceste lucrări.
Aproximativ o duzină de persoane chiar au demisionat. Dar întrebarea cu care se confruntă acești angajați (și Google în sine) este: unde tragi linia? Mașina de învățare pentru analiza de imagini de supraveghere este folosită ca „armament AI”? Oricum, între timp se pare că Google s-a retras din acest contract.

600 de milioane de dolari în startup-uri AI

Cele mai mari investiții din 2018 în startup-uri de AI sunt: UiPath, Pony.ai, C3 IoT, NuroTempus Labs și Stem, cu o valoare totală de peste 600 milioane USD.
Comisia Europeană a anunțat numele a 52 de experți din întreaga industrie IT, din mediul de afaceri și reprezentanți ai societății civile, cu care a înființat un nou grup la nivel înalt pentru AI, care va alimenta strategii și va elabora politici în domeniul inteligenței artificiale.
În aprilie, organul executiv al UE și-a prezentat abordarea privind tehnologia AI, stabilind măsuri menite să sporească investițiile publice și private; să asigure pregătirea pentru schimbările socioeconomice și un cadru etic și legal adecvat.
Grupul include reprezentanți ai industriei din AXA, Bayer, Bosch, BMW, Element AI, Google, IBM, Nokia Bell Labs,Orange, Santander, SAP, Sigfox, STMicroelectronics, Telenor și Zalando.

Întrebările de bază la care trebuie să răspundă un model de AI

Dacă depășim toate acestea și avansăm în implementarea unui AI în afacerea proprie, nu trebuie să uităm întrebările de bază la care trebuie să răspundă modelul nostru de AI:

  • Ce fel de muncă trebuie să îndeplinească?

AI este util într-o gamă largă de cazuri de utilizare a afacerii, inclusiv analize predictive, prognoză, optimizare de procese, personalizare și multe altele. În timp ce IBM Watson oferă câteva instrumente de analiză și de prelucrare a limbajului, mulți furnizori de AI-as-a-Service se concentrează pe sarcinile cele mai frecvent asociate cu machinelearning: recunoașterea textului și a imaginii.

  • Ce volum vă puteți permite?

Serviciile de recunoaștere a textului sunt un serviciu din ce în ce mai la îndemână, de multe ori chiar gratuit, dar dacă este realizat la scară mare, costurile pot crește exponențial.
Să presupunem că rulați un mic serviciu de partajare a fotografiilor și că trebuie să scanați și să analizați 10.000 de ima – gini individuale pe lună pentru a vă asigura că acestea nu conțin conținut neadecvat.
Pe Amazon ar costa 10$; Google Cloud Vision vă va percepe o taxă de 13$, dar aceasta include și generarea automată a etichetei (adică, dacă este vorba de o imagine a unei pisici, a unei biciclete, a unui covrig etc.).
Dacă totuși operați pe scara extrem de mare, cum operează Pinterest, cu 14 milioane de imagini încărcate pe zi, economia căutării, în materie de siguranță a imaginilor, s-ar schimba în mod semnificativ. Un astfel de serviciu ar costa anual la Google 5m$ iar la Amazon 2m$. Dintr-o dată, serviciile ieftine de AI în cloud nu mai sunt așa de ieftine.

  • Cât de bune trebuie să fie rezultatele?

Un mare avantaj pentru a merge cu un furnizor sau consultant de soluții AI aplicat este abilitatea acestuia de a instrui modelele de învățare a mașinilor în moduri mai personalizate și de a regla rezultatele pentru a crește precizia.
De exemplu, dacă construiți o aplicație pentru recomandări de vin, în loc să etichetați doar o sticlă ca „vin” sau „pinot noir”, ați putea dori să introduceți mai multe detalii, cum ar fi vinificatorul, regiunea sau vechimea.
Ceea ce este periculos în ceea ce privește auto-îmbunătățirea recursivă (modul în care „învață” AI) este faptul că aceasta poate avea consecințe neintenționate, deoarece programatorul uman nu mai  scrie codul și, prin urmare, nu reflectă impactul instrucțiunilor operaționale, aceste instrucțiuni fiind lipsite de considerație pentru natura experienței și a vieții umane.

  • Cât de multă flexibilitate și ce fel de performanță aveți nevoie?

Lucrurile nu mai stau aici la fel de ușor, motiv pentru care alegerea consultantului de AI este crucială: nimeni nu are un răspuns de la bun început, și doar flerul consultantului poate face diferența.

  • Cât de multă expertiză internă aveți?

Inginerii din AI sunt la mare căutare. Multe organizații pur și simplu nu au oamenii necesari și recrutarea acestora înseamnă să concurezi cu companii cum ar fi Google, Microsoft, Facebook și Amazon, care investesc și inovează agresiv în arena AI. Și chiar dacă aveți resursele necesare pentru a angaja ingineri de top AI, veți avea totuși dificultăți în găsirea celor care au expertiză în domeniul Dvs. Dacă încercați doar să încorporați AI în afacerea dvs. sau doriți să oferiți funcționalitate de bază AI cu volum redus ca servicii pentru clienți, serviciile cloud pot fi o modalitate bună de a începe.
În mod cert, în următoarele luni și în următorii ani vom avea de a face cu o explozie a instanțelor de AI și acestea ne vor transforma viața.

Distribuie și tu:

START Nominalizări PIN AWARDS 2024!

Industria regională de TECH se pregătește să celebreze o nouă serie de recunoașteri prin Gala PIN AWARDS 2024, care va avea loc joi, 23 mai

RECOMANDATE

Articole similare