Отметил в марте 2022 года блог научные истории. Переводы статей с зарубежных авторитетных сайтов. Отрывок:
"Сейчас в машинном обучении все, что нам нужно - это грубые результаты.
Немногие области были более наполнены шумихой и бравадой, чем искусственный интеллект. В этой теме десятилетие за десятилетием, всегда обещая Луну и лишь изредка доставляя небольшие порции реальных дел. В одну минуту это были экспертные системы, затем байесовские сети, а затем машины опорных векторов. В 2011 году это был Watson от IBM, когда-то считавшийся революцией в медицине, совсем недавно проданный по частям. В настоящее время, и на самом деле с 2012 года, вкус выбора был deep learning, многомиллиардная техника, которой управляет современный вариант ИИ. Он был протестирован удивительные полмиллиона раз и выиграл, с Йошуа Бенгио и Яном Лекуном, премию Тьюринга 2018 года.
Как и пионеры ИИ до него, Хинтон часто предвещает грядущую Великую революцию. Радиология - это только часть этого. В 2015 году, вскоре после того, как Хинтон присоединился к Google, The Guardian сообщила, что компания находится на грани “разработки алгоритмов с возможностью логики, естественного разговора и даже флирта”. В ноябре 2020 года Хинтон сказал MIT Technology Review, что “машинное обучение сможет сделать все”.
Я серьезно сомневаюсь в этом. По правде говоря, мы все еще далеки от машин, которые могут по-настоящему понимать человеческий язык, и нигде рядом с обычным повседневным интеллектом робота Рози, научно-фантастической экономки, которая могла бы не только интерпретировать широкий спектр человеческих запросов, но и безопасно действовать в режиме реального времени. Конечно, Илон Маск недавно сказал, что новый гуманоидный робот, которого он надеялся построить, Optimus, когда-нибудь будет больше, чем автомобильная промышленность, но по состоянию на демонстрационный день Tesla AI 2021, в котором был объявлен робот, Optimus был не более чем человеком в костюме. Последний вклад Google в язык-это система (Lamda), которая настолько легкомысленна, что один из ее собственных авторов недавно признал, что она склонна производить только “дерьмо”. Переломить ситуацию и добраться до ИИ, которому мы действительно можем доверять, будет нелегко.
Со временем мы увидим, что машинное обучение было лишь крошечной частью того, что нам нужно построить, если мы вообще когда-нибудь получим надежный ИИ."Optimus
uastend_com