Les meilleures histoires de 2021 sur l’IA

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2021 a été l’année où les merveilles de l’intelligence artificielle ont cessé d’être une histoire. Ce qui ne veut pas dire que Spectre IEEE n’a pas couvert l’IA, nous avons couvert le diable. Mais nous savons tous que l’apprentissage en profondeur peut faire des choses merveilleuses et qu’il est rapidement intégré dans de nombreuses industries ; c’est les nouvelles d’hier. Beaucoup des meilleurs articles de cette année se sont penchés sur les limites de l’apprentissage en profondeur (le courant dominant de l’IA aujourd’hui) et ont mis en lumière des chercheurs à la recherche de nouvelles voies.

Voici les 10 articles les plus populaires sur l’IA qui Spectre publiés en 2021, classés selon le temps que les gens ont passé à les lire. Plusieurs venaient de SpectreLe numéro spécial d’octobre 2021 sur l’IA, The Great AI Reckoning.

1. Les rendements décroissants du Deep Learning: Neil Thompson du MIT et plusieurs de ses collaborateurs ont remporté la première place avec un article de fond réfléchi sur les coûts de calcul et d’énergie de la formation de systèmes d’apprentissage en profondeur. Ils ont analysé les améliorations des classificateurs d’images et ont découvert que « pour réduire de moitié le taux d’erreur, vous pouvez vous attendre à avoir besoin de plus de 500 fois plus de ressources de calcul ». Ils ont écrit : « Face à des coûts qui montent en flèche, les chercheurs devront soit trouver des moyens plus efficaces de résoudre ces problèmes, soit ils abandonneront leur travail sur ces problèmes et les progrès languiront. » Cependant, leur article n’est pas totalement déprimant. Ils ont terminé avec quelques idées prometteuses pour la voie à suivre.

2. 15 graphiques que vous devez voir pour comprendre l’IA en 2021: Chaque année, The AI ​​Index dépose une énorme quantité de données dans la conversation sur l’IA. En 2021, les conservateurs diligents de l’Index ont présenté une perspective mondiale sur les universités et l’industrie, en prenant soin de mettre en évidence les problèmes de diversité dans la main-d’œuvre de l’IA et les défis éthiques des applications de l’IA. Moi, votre humble éditeur d’IA, j’ai ensuite organisé cette énorme quantité de données organisées, en réduisant 222 pages de rapport en 15 graphiques couvrant les emplois, les investissements, etc. Je t’en prie.

3. Comment DeepMind réinvente le robot: DeepMind, la filiale londonienne d’Alphabet, est à l’origine de certains des exploits les plus impressionnants de l’IA ces dernières années, notamment des travaux révolutionnaires sur le repliement des protéines et le système AlphaGo qui a battu un grand maître à l’ancien jeu de Go. Ainsi, lorsque Raia Hadsell, responsable de la robotique chez DeepMind, dit qu’elle s’attaque au problème de longue date de l’IA de l’oubli catastrophique dans le but de créer des robots polyvalents et adaptables, les gens prêtent attention.

4. Le passé mouvementé et l’avenir incertain de l’intelligence artificielle: Cet article de fond a servi d’introduction à SpectreLe dossier spécial de l’IA sur l’IA, racontant l’histoire du domaine de 1956 à nos jours tout en reprenant les autres articles du numéro spécial. Si vous voulez comprendre comment nous en sommes arrivés là, cet article est fait pour vous. Il accorde une attention particulière aux querelles passées entre les symbolistes qui parient sur les systèmes experts et les connexionnistes qui ont inventé les réseaux de neurones, et attend avec impatience les possibilités des systèmes neuro-symboliques hybrides.

5. Andrew Ng X-Rays le battage médiatique de l’IA: Ce court article relatait une anecdote d’une session de questions-réponses Zoom avec le pionnier de l’IA Andrew Ng, qui a été profondément impliqué dans les premiers efforts d’IA chez Google Brain et Baidu et dirige maintenant une entreprise appelée Landing AI. Ng a parlé d’un système d’IA développé à l’Université de Stanford qui pourrait détecter une pneumonie dans les radiographies pulmonaires, surpassant même les radiologues. Mais il y avait une tournure dans l’histoire.

6. Le GPT-3 d’OpenAI parle ! (Veuillez ignorer le langage toxique): Lorsque le laboratoire d’IA basé à San Francisco, OpenAI, a dévoilé le système de génération de langage GPT-3 en 2020, la première réaction de la communauté de l’IA a été impressionnée. GPT-3 peut générer un texte fluide et cohérent sur n’importe quel sujet et dans n’importe quel style lorsqu’il reçoit la plus petite des invites. Mais il a un côté sombre. Formé au texte sur Internet, il a appris les préjugés humains qui sont trop répandus dans certaines parties du monde en ligne et peut donc avoir la terrible habitude de cracher de manière inattendue un langage toxique. Votre humble éditeur d’IA (encore une fois, c’est moi) s’est beaucoup intéressé aux entreprises qui se précipitent pour intégrer GPT-3 dans leurs produits, espérant l’utiliser pour des applications telles que le support client, le tutorat en ligne, les conseils en santé mentale, etc. Je voulais savoir : si vous employez un troll d’IA, comment l’empêchez-vous d’insulter et de s’aliéner vos clients ?

sept. Des réseaux de neurones rapides et efficaces copient les cerveaux de libellule: Qu’est-ce que le cerveau des libellules a à voir avec la défense antimissile ? Demandez à Frances Chance de Sandia National Laboratories, qui étudie comment les libellules utilisent efficacement leurs quelque 1 million de neurones pour chasser et capturer des proies aériennes avec une précision extraordinaire. Son travail est un contraste intéressant avec les laboratoires de recherche qui construisent des réseaux de neurones de taille et de complexité toujours croissantes (rappel n°1 sur cette liste). Elle écrit : « En exploitant la vitesse, la simplicité et l’efficacité du système nerveux de la libellule, nous visons à concevoir des ordinateurs qui exécutent ces fonctions plus rapidement et à une fraction de la puissance consommée par les systèmes conventionnels. »

8. L’apprentissage en profondeur n’est pas assez profond à moins qu’il ne copie à partir du cerveau: Dans une vie antérieure, Jeff Hawkins a inventé le PalmPilot et inauguré l’ère des smartphones. Ces jours-ci, au sein de la société d’intelligence artificielle Numenta, il étudie les bases de l’intelligence dans le cerveau humain et espère inaugurer une nouvelle ère d’intelligence artificielle générale. Ce Q&A avec Hawkins couvre certaines de ses idées les plus controversées, y compris sa conviction que l’IA superintelligente ne constitue pas une menace existentielle pour l’humanité et son affirmation selon laquelle la conscience n’est pas vraiment un problème si difficile.

9. Les algorithmes qui font rouler Instacart: C’est toujours amusant pour Spectre lecteurs d’avoir un regard d’initié sur les entreprises technologiques qui nous permettent de vivre. Les ingénieurs Sharath Rao et Lily Zhang d’Instacart, l’entreprise d’achat d’épicerie et de livraison, expliquent que l’infrastructure d’IA de l’entreprise doit prédire la disponibilité des « produits dans près de 40 000 épiceries, des milliards de points de données différents », tout en suggérant des remplacements, en prédisant combien les acheteurs seront disponibles pour travailler et regrouperont efficacement les commandes et les itinéraires de livraison.

dix. 7 révélateurs de l’échec des IA: Tout le monde aime une liste, non ? Après tout, nous voici ensemble au point n°10 de cette liste. Le contributeur de Spectrum, Charles Choi, a dressé cette liste amusante d’échecs et a expliqué ce qu’ils révèlent sur les faiblesses de l’IA d’aujourd’hui. Les dessins animés de robots s’attirant des ennuis sont un joli bonus.

Alors voilà. Continue de lire Spectre IEEE pour voir ce qui se passe ensuite. 2022 sera-t-elle l’année au cours de laquelle les chercheurs trouveront des solutions à certains des problèmes épineux que nous avons abordés au cours de l’année qui se termine actuellement ? Résoudront-ils les biais algorithmiques, mettront-ils fin aux oublis catastrophiques et trouveront-ils des moyens d’améliorer les performances sans exploser le budget énergétique de la planète ? Probablement pas tout d’un coup… mais découvrons ensemble.

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