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Wie bei fast jeder Konferenz, an der ich in diesem Jahr teilgenommen habe, waren künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen wichtige Themen bei der Techonomy 2016-Konferenz in der vergangenen Woche. Neben den Standarddiskussionen über die Richtung der KI, einem Vortrag von Ray Kurzweil und einer Diskussion über die Richtung autonomer Fahrzeuge umfasste die Konferenz eine Diskussion und Videos über direkte Schnittstellen zwischen Maschine und Gehirn, die zu den wichtigsten gehörten interessante Dinge, die ich das ganze Jahr gesehen habe.
Schaltkreise des Geistes
Diese coolen Videos stammen von Justin Sanchez vom DARPA Biological Technologies Office. Er zeigte ein faszinierendes Video eines gedankengesteuerten Roboterarms, bevor er eine direkte neuronale Schnittstelle diskutierte, bei der der Computerspeicher direkt an ein Gehirn mit traumatischen Hirnverletzungen gebunden ist. Sanchez zeigte dann ein überzeugendes Video, in dem ein Patient gebeten wird, sich ein Dutzend gebräuchlicher Wörter zu merken. Normalerweise kann der Patient später nur drei Wörter abrufen, aber wenn er an das System angeschlossen ist, kann er alle zwölf abrufen.
Sanchez warnte davor, dass dies sehr frühe Tage für das Programm seien. Es soll die Gehirnfunktionen von Militärpersonal wiederherstellen, das einen solchen Preis für unser Land bezahlt hat, aber es gebe viele aufregende Aspekte. Die Arbeit mit Computergestellen hat begonnen. Ziel ist es, auf miniaturisierte Systeme hinzuarbeiten, die implantierbar sein könnten. Im Rahmen dieser Bemühungen versucht das Programm, die kognitiven Funktionen des Gehirns besser zu verstehen.
Sanchez nahm an einer Podiumsdiskussion von Leslie Valiant von der Harvard University teil, in der er die sogenannte "Ökorithmus-Ära" beschrieb, in der Algorithmen kombiniert werden, die aus der Umwelt lernen, das maschinelle Lernen überwachen und die biologische Evolution. Valiant sagte, dass die darwinistische Evolution im Grunde eine Art überwachtes maschinelles Lernen ist.
Er merkte an, dass es eine Menge gibt, die wir immer noch nicht über die Gehirnfunktion wissen, wie viele Neuronen man braucht, um sich daran zu erinnern, was man zum Frühstück gegessen hat. Sanchez merkte an, dass wir mehr über das Gehirn lernen und auch darüber, wie das Gedächtnis im gesamten Gehirn verteilt ist.
Beide waren sich einig, dass während überwachtes maschinelles Lernen möglicherweise zum Starten von Algorithmen zur Hirnvergrößerung eingesetzt werden kann, letztendlich andere Techniken wie das verstärkende Lernen erforderlich sein werden. Ein fester Algorithmus würde auf lange Sicht für den Alltag nicht funktionieren, sagte Sanchez. Stattdessen muss es angepasst werden.
Auf dem Weg zu Singularität und ethischer KI
In einer Dinner-Rede wiederholte der Erfinder und Autor Ray Kurzweil, der jetzt für Google an AI arbeitet, seine Prognose, dass ein Computer bis 2029 über ausreichende Sprachkenntnisse und Kenntnisse in einer ganzen Reihe von Fächern verfügen wird, damit er einen wertvollen Turing-Test bestehen kann. Kurzweil glaubt, dass wir bis 2035 Computer direkt an unseren Neocortex anschließen können, um unser Gedächtnis zu erweitern, und bis 2045 werden Computer milliardenfach leistungsfähiger sein als jeder Mensch - eine Entwicklung, die er die Singularität nennt.
Kurzweil sagte, der große Durchbruch in der KI in den letzten Jahren sei die Entwicklung mehrschichtiger neuronaler Netze gewesen, stellte jedoch fest, dass aktuelle Systeme viele Daten benötigen. "Das Leben beginnt mit einer Milliarde Beispielen", scherzte er über die aktuellen Systeme und sagte, eine große Herausforderung sei die Entwicklung von Computersystemen, die aus kleineren Datenmengen lernen können.
Kurzweil wurde von Benjamin H. Bratton von der University of California in San Diego und Vivienne Ming von Socos zu einem Panel eingeladen, die betonten, dass KIs und Menschen in Zukunft zusammenarbeiten werden. Brattons Buch " The Stack" spricht darüber, wie die jüngsten Fortschritte in der Datenverarbeitung, einschließlich der Automatisierung, zu einer "zufälligen Megastruktur" führen, die sowohl ein Rechenapparat als auch eine neue Verwaltungsarchitektur darstellt. Ming sprach über die KI, die den Menschen stärkt, und die Notwendigkeit, eine Welt aufzubauen, in der Menschen aktiv neue Dinge erschaffen.
In einer anderen Sitzung sprach Francesca Rossi vom IBM TJ Watson Research Center über die Notwendigkeit einer "ethischen KI" und sagte, wir müssten darüber diskutieren, welche Regeln die KIs regeln sollten. Diese Diskussion sollte nicht nur die Top-5-Unternehmen einschließen, an die die Leute denken, wenn sie über KI sprechen, sondern alle, insbesondere diejenigen, die KI in der realen Welt einsetzen. Das Ziel sei es, über einen bestimmten Zeitraum hinweg Vertrauen aufzubauen, nicht nur einmal, sagte sie.
Autonome Fahrzeuge in empfindungsfähigen Ökosystemen
Ken Washington, Vizepräsident der Ford Motor Company für Forschung, sagte in einem Panel über "empfindungsfähige Ökosysteme", dass sowohl autonome Fahrzeuge als auch intelligente Fahrzeuge, die uns kennen, basierend auf Radar, Lidar, Kameras, Mikrofonen und anderen Sensoren, die und verarbeiten können, ein Versprechen haben antworten. Obwohl der Fortschritt sehr schnell voranschreitet, sind wir noch nicht da. Zum Beispiel beschrieb Washington ein Auto, das die Heizung automatisch einschaltet, wenn es draußen kalt ist.
Er sagte, es gebe zwei "Schlaglöcher" auf dem Weg zu dieser Vision: Cybersicherheit und Datenschutz, die er als zwei unterschiedliche Themen ansieht. Nach Angaben von Washington müssen die Verbraucher darauf vertrauen können, dass ein autonomes Auto gute Dienste für sie leistet, und er ist zuversichtlich, dass autonome Autos sicherer sind als ein menschlicher Fahrer. Dabei sterben jährlich 30.000 Menschen an Autounfällen. Washington sagte auch, dass Unternehmen sich darüber im Klaren sein müssen, dass der Verbraucher Eigentümer ihrer Daten ist, und dass sie den Autofirmen die Erlaubnis erteilen, diese für bestimmte Zwecke zu verwenden. Ford werde Ihre Daten niemals verkaufen, sagte er, aber sie werden verwendet, um Sie zu schützen und Ihnen ein besseres Erlebnis zu bieten. Ford plant, im Jahr 2021 mit 100 Testfahrzeugen auf der Straße bis 2018 eine Massenproduktion von Fahrzeugen für Mitfahrgelegenheiten anzubieten.
Claire Delaunay von der autonomen Spedition Otto (jetzt Teil von Uber) sagte, eine Frage sei, wie ein autonomes Fahrzeug eine Entscheidung trifft. Fahrzeuge können nur die Dinge sehen, die du ihnen beibringst, sagte sie, also müssen sie weiter lernen. Babak Hodjat, Mitbegründer von Sentient Technologies, sagte, da solche Systeme ein Protokoll haben, das die Daten enthält, die bei jeder Entscheidung bei Unfällen verwendet werden, können zukünftige Unfälle möglicherweise verhindert werden. "Wir können das nicht mit einem Menschen machen", bemerkte er.
