寻求措施A.I.

财富杂志 · 市场分析 · 08月04日
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人工智能是如此的新,以至于研究人员刚刚开始研究公司如何才能最好地评估人工智能以及人工智能所依赖的电脑芯片等技术。

例如,半导体供应商可能会声称,他们的计算机芯片在为数据培训提供动力方面比其他芯片更好。数据培训是一个重要的过程,它"教导"机器学习系统识别照片中的物体。但如果没有独立的审计师,公司很难评估这一点是否属实。

然而,有几项工作正在进行,以帮助公司和研究人员评估人工智能在不同任务中的表现,比如数据培训。其中一项工作被称为MLPerf ,这是一套软件工具和计算方法,帮助使用基准测试来监测人工智能的进展。

最新的MLPerf基准测试分析了与Nvidia和谷歌等公司不同的人工智能芯片在培训机器学习模型以识别照片中的图像等任务中的表现。结果是高度技术性的,但它们应该有助于决定哪种人工智能芯片最适合数据培训。

为不同人工智能芯片在特定任务中的表现提供更多透明度,是监管MLPerfect的非营利联盟MLCommons的总体目标的一部分。该组织于2018年由谷歌、 英特尔 、 超威半导体和哈佛大学等企业和学术机构创建。

MLCommons的执行董事大卫 坎特告诉《财富》杂志, "基准和指标是关于真正定义'更好"的含义的。 "由于人工智能是如此的新,没有商定的标准来像更传统的标准一样衡量技术。 坎特希望MLCommons可以作为人工智能行业的瑞士的一部分。

由于人工智能依赖数据来正确运行, MLCommons也在扩大其创建数据集的任务,以测试人工智能软件。该小组正在进行的一个项目涉及在几种不同语言之间管理超过8.7万个小时的转录演讲, 坎特希望这将帮助研究人员创建更先进的系统,以理解更多的语言,而不仅仅是人工智能领域的主流语言英语。

坎特说: "让我们用一种相当流行的语言,比如葡萄牙语。 "他说: "大约有3亿人说葡萄牙语,但那里的人并不多。 "

坎特希望, MLCommons即将推出的语言数据集(Language DataSet)与Imagenet DataSet一样受欢迎, Imagenet DataSet包含1400万张带有描述的照片,人类会对这些照片进行注释。 Imagenet DataSet由斯坦福大学(Stanford University)的李飞飞(Fei Li)等人工智能名人监督,帮助推动了现代深度学习的复兴,在这个复兴中,研究人员能够创建人工智能系统,在照片中发现狗等任务。

MLCommons总裁Peter Mattson解释说,如果其他人使用MLCommons管理的语言数据集来为自己的人工智能技术提供动力, MLCommons将能够更好地评估这些人工智能系统的性能。评估当前接受过识别语言培训的人工智能系统的一个问题是,不清楚这些人工智能系统使用的数据是什么。

重要的是, "你用来构建系统的数据,以及用来评估系统的数据都来自同一个来源, " Mattson说。

乔纳森·瓦尼安@ Jonathanvanian

jonathan . vanian @ fortune . com

新闻中的A . I

谷歌(Google)新推出的Pixel 6智能手机配备了人工智能(A . I . Google)。谷歌(Google)对即将推出的Pixel 6智能手机进行了预览版,该公司计划在今年秋天发布。新推出的智能手机包含一个名为"芯片上的系统"(System on a Chip)的定制电脑电路,专门用于机器学习任务,比如更快地翻译语言,提高夜间拍摄的照片的质量。谷歌称这一电路为张量SoC ,指的是该公司的张量处理单元人工智能芯片,该公司在数据中心用于人工智能培训。

缺陷赏金程序的人工智能扭曲。 推特正在邀请人们发现它的算法中的问题,该算法用于在Twitter上自动裁剪图像,作为"算法偏见赏金竞争"的一部分。目标是让外部研究人员发现推特工具中的偏见问题,该公司可能会忽略这些问题。例如, Twitter用户最近抱怨, 推特的图像裁剪工具选择在照片中更频繁地突出白人,而不是有色人种。 推特表示,它将向人们支付费用,以发现偏见问题,就像公司如何向利他主义黑客支付费用,以发现软件中的安全问题一样。

整合打击了人工智能初创企业。据科技新闻网站Geekwire报道,专门从事帮助企业构建机器学习软件的工具的初创企业Datarobot已经筹集了3亿美元,并收购了人工智能软件工具初创企业AlgorithMia 。 Datarobot和AlgorithMia都专注于向公司销售类似的人工智能工具,报告指出。 Datarobot一直在收购Nexosis和Nutonian等其他知名初创企业,以帮助它与亚马逊、 微软和谷歌等销售机器学习工具的大型科技供应商竞争。

据《今日美国》报道,一些公司越来越多地向教师推介人工智能工具,以帮助教育工作者创建更个性化的学习计划。 Thinkster Math是一种在线辅导工具,可能使用机器学习分析学生的课程工作,以确定学生需要关注的领域。从文章中可以看出:随着学生完成系统内的作业,人工智能会自动识别知识差距,并检索内容来解决这些问题。理解材料的学生可以轻松地通过并继续前进,而不接受额外、有针对性的指导的学生则可以继续学习。与此同时,系统向教师提供数据,以告知后续的指导。

A . I . TALENT考试

Okta Hiredsagnik Nandy担任商业软件公司的技术总裁和首席技术官。 Nandy曾在谷歌担任工程副总裁,负责监督与公司核心在线广告业务有关的几项技术举措。

帕特里克 J . McGovern基金会(J . McGovern Foundation)挑选贝卡·迪斯勒(Becca Distler)担任人工智能、数据和数字健康的战略家。迪斯勒曾是初创企业元素全球健康计划(Global Health Initiations for the Startup Element)的负责人。

Jfrog Namedsagi Dudai是软件开发工具公司产品和工程的执行副总裁。 Dudai曾是通信技术公司Vonage的首席技术官和总经理。

关于人工智能的研究

人工智能把游戏带到了更高的层次。谷歌母公司谷歌的人工智能子公司DeepMind发表了一篇非同行评审的论文,吸引了人工智能研究人员的注意,他们有兴趣创建比现有技术更有能力的人工智能系统。研究人员描述了他们是如何利用强化学习来培训所谓的软件代理的,这些软件代理能够在模拟的3D世界中学习多种任务,而不是他们被训练成擅长的特定任务。这很重要,因为它表明人工智能系统能够进行一般化,将从一项任务中获得的信息用于告知他们对其他任务的决策,而不是通过人类专门编程来这样做。

从论文中:在本文中,我们介绍了一个开放的3D模拟环境空间,用于培训和评估人工代理。我们展示了这个环境空间Xland ,跨越了一个巨大的,多样的,平滑的任务空间,由程序生成的世界和多人游戏组成。我们希望创建在这个环境空间代理中通常能够胜任的代理,这些代理不会灾难性地失败,能够胜任许多任务,并表现出广泛的能力而不是狭隘的专业知识。

A . I论坛

优步首席执行官达拉·科斯罗沙希(Dara Khosrowshahi)解释了为何这家叫车巨头押注于乘坐出租车的杰里米卡恩和凯瑟琳· 邓恩

不要买"大数据"的炒作, Google Brainby Nicholas 戈登的联合创始人说

CEO们如何处理数据超载的问题杰西卡马修斯

当芯片被Eamon 巴雷特压坏时,丰田如何继续生产汽车

巴林食品

《财富》(Fortune)的杰里米·卡恩(Jeremy Kahn)报道称,经过一年的人工智能软件测试,阿拉斯加航空公司(Alaska Airlines)正在更广泛地使用机器学习,帮助在美国大陆运送所有航班。这家航空公司的巨头正在使用初创公司空域情报(空域情报)销售的Flyways品牌软件,该软件集成了增强学习等人工智能技术,计算机通过试验和错误学习,以发现最省油的路线,从而"降低二氧化碳排放量"和其他好处。

阿拉斯加航空运营总监帕夏·萨利赫(Pasha Saleh)对《财富》杂志表示,此举"就像谷歌地图(Google Maps)和瓦兹(Waze)驾驶一样,正在改变航空业的游戏规则" 。

从文章中可以看出:与人类不同,人工智能系统实际上是一个不同的机器学习模块的集合,连接在一起,可以计算当天天空中其他每架飞机的可能位置,以及它将如何影响沿途的拥堵。它可以更好地预测天气系统将如何形成或消散,从而打开新的路由可能性。它可以计划一个全新的、定制的路径,以利用这些因素。它可以在几秒钟内完成所有这一切。当它看到与罐装路径相比,将节省燃料的定制路径时,它将向调度员推荐这种替代方案。

虽然阿拉斯加航空公司似乎对人工智能的使用感到高兴,但它并没有取代人类飞行调度人员,他们"有法律义务对飞行计划做出最后的决定" 。

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