Мы повторно прослушали подкаст Когда человечество встречает ИИ с участием профессора Фей-Фей Ли из Стэнфордского университета (@drfeifei) и Фрэнка Чена из ведущей венчурной компании a16z, (@withfries2).
Этот подкаст был записан почти три года назад, в июне 2016 года! Вот почему мы отметили основные прогнозы, которые были сделаны в то время, а затем проверили их на фактах. Вот наши результаты:
Прогноз №1. Новое поколение чипов Deep Leaning расцветет.
Выделенные, они будут использовать избыточность в операциях для парализованной оптимизации вычислений.
⇒ [ПРОВЕРЕНО] — Movidius выпустила USB-накопитель для глубокого обучения за 79 долларов в 2017 году, и сегодня чипы для глубокого обучения набирают популярность на рынке.
Прогноз №2: Дуализм между неконтролируемым и контролируемым обучением будет устранен.
Автоматизируя генерацию меток, мы устраним одну из самых больших проблем контролируемого обучения. Как следствие, разрыв между контролируемым и неконтролируемым обучением будет сокращен.
⇒ [ПРОВЕРЕНО] — за последние три года было опубликовано множество работ, посвященных таким методам, как обучение с самоконтролем и синтетическая генерация данных. Профессор Фей-Фей был на высоте!
Прогноз №3: машины научатся учиться
Машины будут учиться, как люди: постепенно и итеративно. Они научатся исследовать знания, задавать людям правильные вопросы в правильном порядке: аннотации больше не понадобятся, машины будут учиться на собственном примере.
⇒ [НЕПРОВЕРЕНО] — несмотря на то, что недавно на конференциях, таких как CVPR, ICCV и NIPS, было опубликовано множество статей, мы все еще ждем, когда эта сложная технология созреет.
Слушайте полный подкаст на Itunes, Overcast, Spotify
Узнайте больше
- Ознакомьтесь с исследованием Stanford Vision and Learning lab
- Вдохновитесь инициативой Женщины в Ай