Intel начинает исследования и разработки в области ИИ

Ищет способы помочь самоуправляемым машинам и автономным роботам справиться с неопределенностью реального мира

Intel начинает исследования и разработки в области вероятностных вычислений для ИИ

Intel объявила сегодня, что она формирует стратегический исследовательский Альянс, чтобы вывести искусственный интеллект на следующий уровень. Автономные системы не имеют достаточно хороших способов реагировать на неопределенности реального мира, и у них нет достаточно хорошего способа понять, как неопределенности их датчиков должны влиять на решения, которые им нужно принять. Согласно Intel CTO Майк Мэйберри, ответ - "вероятностные вычисления", которые, по его словам, могут быть следующей волной AI.

IEEE Spectrum: что мотивировало эту новую исследовательскую направленность?

Майк Мэйберри: мы пытаемся выяснить, что будет следующей волной ИИ. Оригинальная волна ИИ основана на логике и основана на написании правил; она ближе всего к тому, что вы называете классическим рассуждением. Нынешняя волна ИИ вокруг зондирования и восприятия—с помощью сверточной нейронной сети для сканирования изображения и посмотреть, если что-то интересное есть. Эти двое сами по себе не суммируются со всеми вещами, которые люди делают естественным образом, когда они перемещаются по миру.

Примером этого может быть, где вы поражены чем-то-скажем, автомобильная сирена. Вы автоматически будете думать о различных сценариях, которые будут согласованы с данными, которые у вас есть, и Вы также будете знать о данных, которых у вас нет. Вы предполагаете вероятность. Может быть, вероятность выясняет, идет ли сирена впереди вас или позади вас. Или это заставит вас опоздать на встречу. Вы автоматически делаете вещи, с которыми у машин проблемы. Мы сталкиваемся с такими ситуациями все время в реальной жизни, потому что всегда есть неопределенность вокруг того, что является текущей ситуацией.

В настоящее время ИИ и системы глубокого обучения описаны как хрупкие. Мы имеем в виду, что они слишком самоуверенны в своем ответе. Они скажут с 99-процентной уверенностью, что на картине есть что-то, что, по их мнению, она распознает. Но во многих случаях вероятность неверна; уверенность не так высока, как [ИИ] думает.

Итак, что мы хотели бы сделать в общем исследовании, так это выяснить, как построить вероятность в наших системах рассуждений и в наших системах зондирования. И в этом действительно есть две проблемы. Одна проблема заключается в том, как вы вычисляете с вероятностями, а другая-как вы храните воспоминания или сценарии с вероятностями.

Итак, мы проделали определенную внутреннюю работу и с академией, и мы решили, что здесь достаточно того, что мы собираемся начать исследовательское сообщество. Цель состоит в том, чтобы люди делились тем, что они знают об этом, сотрудничали над этим, выясняли, как вы представляете вероятность, когда пишете программное обеспечение, и как вы строите компьютерное оборудование. Мы думаем, что так и будет ... часть третьей волны AI. Мы не думаем, что мы закончили там, мы думаем, что есть и другие вещи, но это будет вокруг вероятностных вычислений.

Spectrum: этот термин использовался для описания многих вещей в прошлом, которые не связаны с ИИ, таких как стохастические вычисления и отказоустойчивые вычисления. На что это действительно похоже?

Mayberry: мы используем [вероятностные вычисления] в несколько ином смысле, чем раньше. Например, стохастические вычисления - это получение достаточно хорошего ответа даже с ошибками. Нечеткая логика на самом деле ближе к концепции, о которой мы говорим здесь, где вы сознательно отслеживаете неопределенности при обработке информации. Есть также статистические вычисления, что на самом деле больше похоже на программный подход, где вы отслеживаете вероятности, создавая деревья. Опять же, это не обязательно новые концепции. Но мы намерены применять их иначе, чем это делалось в прошлом.

Спектр: будет ли это включать новые виды устройств?

Mayberry: мы собираемся подойти к нему изначально, глядя на алгоритмы. Наша предвзятость в Intel заключается в создании оборудования, но если мы действительно не понимаем, как будет развиваться модель использования или как будут развиваться алгоритмы, мы рискуем совершить путь слишком рано. Таким образом, мы изначально будем проводить исследования вокруг алгоритмов и программных структур. Там будет кусок, который будет вокруг того, что бы аппаратная оптимизация выглядеть, если вы добрались до этого момента. И, может быть, обманул? Вы должны думать о безопасности. Вот к чему мы будем приближаться.

Spectrum: Как это соотносится с существующими усилиями Intel в области ИИ?

Mayberry: это предназначено быть частью более большой системы которая включает нашу существующую работу.... Вы не хотите, чтобы Ваша логическая система предполагала, что ваше зондирование на 100 процентов точно, но вы также не хотите, чтобы датчик обязательно имел ложную информацию о доверии. Таким образом, вы должны построить систему вокруг того, как эти два компонента разговаривают друг с другом и отслеживают такую информацию. Поэтому, возможно, система зондирования сообщает” у меня только что изменилось яркость", поэтому мой ответ немного менее уверен, чем раньше. Отслеживание такого рода информации является частью того, как будет выглядеть дизайн системы. Мы не знаем точно, как мы будем реализовывать это с точки зрения программного обеспечения.

Спектр: каковы некоторые потенциальные применения?

Mayberry: конечно, одна из наших целей - иметь более автономные машины, будь то автомобили или бытовые роботы или что-то в этом роде. Мы считаем [вероятностные вычисления] важной частью повышения надежности систем. Системы, которые сильно ограничены, с меньшей вероятностью нуждаются в такого рода возможностях. Чем больше вы помещаете систему в открытую среду, где есть больше вещей, которые нужно изменить, тем больше вероятность того, что вам понадобится дополнить системы, которые мы используем сегодня. Мы, конечно, надеемся, что это превратится в продукты в течение нескольких лет, но это предварительный план. Таким образом, мы не совершаем ничего в это время.



Автор статьи: Виктор Булавин