Топ 5 ИИ технологий за 2017 год

Подведем итоги развития ИИ технологий, событий и достижений в этой сфере за 2017 год. Честно говоря, достижения довольно скромные, так что Элон Маск пока может вздохнуть спокойно. В основном, успехи касаются оптимизации машинного обучения и работы нейросетей. Это похоже на совершенствование дилижанса в ожидании изобретения автомобиля. Ниже - наш Топ-5 событий и достижений в сфере ИИ за прошедший год:

Google научил ИИ создавать ИИ



Нет, пока речь не идет о сингулярности, когда ИИ научится совершенствовать сам себя и захватит мир. Пока цель - дать компаниям, у которых нет денег на высокооплачиваемых специалистов в области машинного обучения, возможность использовать машинное обучение. Сервис Google AutoML сводит создание нейросети к загрузке паттернов (изображений) и их разметке. Все остальные настройки можно будет сделать в визуальном редакторе, а сервис самостоятельно сгенерирует подходящую модель. Автоматизированные системы для создания моделей нейросетей также представили MIT и OpenAI.

Samsung и Яндекс выпустили своих голосовых ассистентов



Две компании, обладающие одними из самых больших арсеналов технологий ИИ, Samsung и Яндекс выпустили своих голосовых ассистентов - Bixby и Алису соответственно. Пока они уступают по возможностям Siri, Google, Cortana и Alexa и говорят только на одном языке - Bixby на английском, Алиса - на русском.

Элон Маск запустил проект Neuralink для создания интерфейса мозг-компьютер



Зачем? Для тех, кто знает отношение Маска к ИИ - ответ очевиден. Для противостояния искусственному интеллекту за счет усиления человеческого. Однако, этот интерфейс может сработать и в другую сторону - позволить ИИ воздействовать на человеческий мозг напрямую. В любом случае, подумал Маск, если ты не можешь останосить прогресс - возглавь его.

TPU-чипы Google ускорили нейросети в 30 раз



Google создал и уже установил в своем облачном сервисе Google Compute Engine собственные чипы TPU (Tensor Processing Units), специально приспособленные для машинного обучения на фреймворке TensorFlow. Заявляется, что они работают в 15-30 раз быстрее чем обычные комбинации из CPU/TPU и при этом (в зависимости от задачи) потребляют в 30-80 раз меньше энергии. Правда, эти цифры касаются не обучения нейросетей, а только производительности обученных нейросетей.

Microsoft создала ИИ для написания программ



Система DeepMind, созданная в Microsoft Research, умеет писать маленькие программы на основании заданных входных и выходных параметров. Вернее она не сама пишет код, а подбирает готовые примеры с сайта StackOverflow. В перспективе такая система позволит писать программы не-программистам и выполнять рутинную работу для программистов-профессионалов.