Domov Naprej razmišljanje Kako abeceda in google razmišljata o ai in gospodarstvu

Kako abeceda in google razmišljata o ai in gospodarstvu

Video: Cloud AI Data Labeling Service (Oktober 2024)

Video: Cloud AI Data Labeling Service (Oktober 2024)
Anonim

V preteklosti smo že slišali, da Googlova enota Alphabet sebe opisuje kot "AI-prvo podjetje", ter poudarja pomen umetne inteligence in strojnega učenja v izdelkih, ki jih izdeluje Google. Na delavnici o AI in prihodnosti dela v začetku tega meseca je izvršni predsednik Alphabet Eric Schmidt razpravljal, kam se usmerjajo takšne tehnologije, pa tudi njihov vpliv na delovna mesta, neenakost dohodka in ameriško konkurenčnost.

Schmidt je dejal, da AI spremlja od sedemdesetih let prejšnjega stoletja, vendar je dejal, da je bil do nedavnega precej skeptičen do tega področja, čeprav je ugotovil, da je izvršni direktor Abecede Larry Page študiral AI v Stanfordu. Še vedno, je dejal Schmidt, ko se je izpopolnilo učenje, je hitro postalo zelo koristno za oglaševalske sisteme podjetja. Velika sprememba, je dejal, je bilo "nenadzorovano učenje" leta 2012, ko je sistem, ki gleda YouTube, odkril koncept mačke. Ekipa, ki je razvila ta sistem, je postala osnova Googlovega možganov in je od takrat prerasla v veliko ekipo, ki se ukvarja s temi tehnologijami.

Če gremo naprej, je Schmidt dejal, da je spodbudno, da začnemo videti vrhunske študente, ki se odločajo za študij AI, računalništva in strojnega učenja. Opozoril je, da je globoko učenje "še vedno črna umetnost", saj v resnici ne razumemo, kako to deluje in kako ne uspeva, zato ga ne moremo spraviti v življenjsko kritične razmere.

Schmidt je ugotovil, da čeprav ljudje govorijo o tem, kako je DeepMind potreboval le sedem dni, da smo se lahko igrali Go bolje kot ljudje, sta bili potrebni dve leti, da sta sestavila algoritem, da se je to zgodilo. Govoril je o Googlovih prizadevanjih s podjetjem AutoML pri posploševanju gradnje AI sistemov in dejal, da bo treba resnične sisteme, na katere se ljudje zanašajo, treba oblikovati in celostno razmišljati. Povedal je, da ga tudi spodbuja, da bomo videli še en dejavnik 10 ali 100 rasti računske moči in široko širitev mreže in baze znanja.

Schmidt ne misli, da je razvoj zdrave pameti glavni cilj AI in da bo do presoje potrebno veliko časa, vendar verjame, da bomo sčasoma prišli tja. Povedal je, da trenutno pri DeepMind obstaja projekt, s katerim bi poskušali napredovati splošno obveščevalno znanje na raziskovalni ravni, vendar je velika večina dela specializiranih in da so takšna specializirana prizadevanja namenjena nizkemu sadju. Nazadnje je bil še posebej naporen glede potencialnega vpliva AI na zdravstveno varstvo.

Na vprašanje gostitelja konference in direktorja MIT CSAIL Daniela Rus o hitrem tempu sprememb v industriji je Schmidt opozoril, da "se vedno pritožujemo nad tem, da se stvari tako hitro spreminjajo." V začetku 1900-ih so se ljudje morali spoprijeti z uvedbo avtomobilov, elektrike in letal, pa tudi s svetovnimi zgodovinskimi dogodki, kot je prva svetovna vojna. Preživeli smo večje spremembe. Po njegovem mnenju je danes ravno to " se več pritožujete."

Glede vprašanja o AI in delovnih mestih je Schmidt dejal, da je "vsak val tehnologije vodil ta pogovor." Opozoril je, da smo v tovarnah na srednjem zahodu videli veliko mehanizacije, vendar danes ta območja podpirajo več delovnih mest in imajo boljšo gospodarsko rast kot pred 20 leti. Mi ne nadomeščamo delovnih mest, ampak nadomeščamo naloge, je trdil in dejal, da si ne moremo predstavljati delovnih mest, ki jih bo AI ustvaril.

Pravzaprav imamo zaradi demografskih sprememb in zmanjšanja števila prebivalstva v mnogih državah več presežka delovnih mest in premalo ljudi, ki bi jih lahko zapolnili, je dejal. Na primer, govoril je o tem, kako naj bi prebivalstvo Kitajske doseglo vrh leta 2031, medtem ko je število prebivalcev že doseglo vrh na Japonskem in v Koreji, zato te države hitijo z avtomatizacijo.

Schmidt je razpravljal o različnih poteh, s katerimi se države lotevajo teh sprememb. ZDA imajo "zelo prilagodljiv" model, je dejal, Kitajska pa ima drugačno perspektivo. "Svoje dejanje moramo sestaviti in to sprejeti, " je dejal in njegovi predlogi vključujejo dodatno financiranje univerz in ohranjanje mednarodnih doktorskih študentov v državi, namesto da bi jih izgnali. "Poškodovali smo se" v boju proti Kitajski in Rusiji za AI, je dejal.

Schmidt se je zavzemal za bolj "vključujoče inovacije", kar je naslov tekmovanja, ki ga je organiziral MIT in ki privablja ideje za startup podjetja z vsega sveta. Povedal je, da se tehnične skupine pogosto osredotočajo na ozek problem, toda namesto tega potrebujemo bolj splošno uporabo tehnologije, da bi bili ljudje srečnejši in pametnejši. "Izboljšanje vseh pametnejših pomeni čisti ekonomski dobiček družbe, " je dejal.

Schmidt je omenil Googlov projekt, da bi v 5 letih za izobraževanje in prekvalifikacijo doniral milijardo dolarjev, vendar je dejal, da na splošno "vlade ne storijo dovolj" za pripravo ljudi na spremembe, ki prihajajo. Prav tako je promoviral nove oblike digitalnega učenja, kot je edX.

Na vprašanje o neenakosti je dejal, da globalizacija vodi do večje neenakosti, vendar ni prepričan, ali bodo tehnologije, ki izboljšujejo izobraževanje, povečale tudi neenakost. Čeprav danes obstaja močna povezava med dohodkom in izobrazbo, se sprašuje, ali se bo to v nekem trenutku pokvarilo.

Zgodovinsko gledano je 40-urni delovni teden nova ideja, je dejal Schmidt, in če bomo z avtomatizacijo pridobili večjo produktivnost, bodo ljudje morda delali manj ur za isto nadomestilo. Vendar je opozoril, da delo večini ljudi zagotavlja identiteto in da je identiteta zelo pomembna, zato moramo ponovno zamisliti, kako izgleda prihodnost zaposlitve.

Kako verjetno priporočate PCMag.com?

Kako abeceda in google razmišljata o ai in gospodarstvu