Der Experte sagt, der Hype-Zyklus werde der "reichen Ernte" nützlicher KI weichen



Der Winter kommt nicht Zumindest nicht für die Welt der künstlichen Intelligenz. Jeff Bigham, Programmdirektor des Human-Computer Interaction Institute bei Carnegie Mellon, glaubt, dass wir bald die Früchte eines AI-Herbstes ernten werden.

Ein KI-Winter ist eine Zeit, in der Forschung und Finanzierung einfrieren und es schwierig wird, neue Wege zu beschreiten. Seit der Einführung der Technologie für künstliche Intelligenz in den 1940er Jahren gab es mehrere dieser Perioden. Das letzte Jahrzehnt hat der KI neue Hoffnung gegeben – und damit all die Übertreibung, die die modernen Medien aufbringen können. Die KI ist in größerem Maßstab als je zuvor in der Öffentlichkeit zu sehen, so viel steht fest.

Daraus folgt, dass ein größerer Hype zu einem kälteren Winter führen würde. Bigham scheint zu glauben, dass dies nicht der Fall sein wird, weil wir tatsächlich mit moderner KI etwas erreichen. In einem kürzlich veröffentlichten Blogpost sagt er:

KI-Hype geht um uns herum in die Luft, und was übrig bleibt, ist eine reiche Ernte menschlicher technischer Arbeit, die Machine Learning auf wichtige Probleme anwendet.

Wenn KI-Herbst eine Periode ist, in der wir wieder etwas von dem Hype-Zyklus erwarten, was genau bedeutet das? Heutige neuronale Netzwerke retten bereits Leben, produzieren Kunst und machen Milliardenbeträge für große Tech-Unternehmen. Befinden wir uns gerade in einer goldenen Ära der gottähnlichen KI-Super-Mensch-Symbiose?

Nein, nicht wirklich. Bigham sagt, es geht um die Mensch-Computer-Interaktion:

Menschen, die ML zur Lösung echter menschlicher Probleme anwenden können, werden zu den wichtigsten Technikern der Welt. Leistungsstarke ML wird zunehmend in benutzerfreundlichen Bibliotheken erfasst. Wenn Sie der Kurve voraus bleiben möchten, benötigen Sie die Fähigkeiten, die wir in unserem HCI-Lehrplan vermitteln.

Wenn es Ihr Ziel ist, sich durch den Winter zu kämpfen, in der Hoffnung, eines Tages eine wirklich intelligente KI zu entwickeln, befreien Sie sich von dem Würgegriff tiefgreifenden Lernens und praktischer Anwendung und gehen Sie mutig voran.

Wenn es Ihr Ziel ist, die Erträge der Ernte zu ernten, studieren Sie HCI.

Er weist darauf hin, dass es zunehmend üblich wird, dass Entwickler den Faktor Mensch zu spät in die Produktion eines maschinellen Lernsystems einbeziehen. Sein Argument für eine human-zentrierte KI-Forschung sagt voraus, dass die nützliche KI an die Spitze steigen wird, da Verbraucher, Medien und die Öffentlichkeit im Allgemeinen letztendlich das Interesse an überhypten Pfeifen-Träumen von Menschen und Unternehmen verlieren, die Dinge versprechen, die über das hinausgehen heutige maschinelle Lerntechnologien.

Laut Bigham wird die nächste Phase der modernen KI – der Herbst – talentierte Entwickler zum Gedeihen bringen. Um ihn nur aus dem Zusammenhang zu zitieren, wird deutlich, dass es in dieser Phase darum geht, die Probleme aufzudecken, die „wichtig genug sind“ und „eng genug“ sind, damit bestimmte maschinelle Lernmethoden gut funktionieren. In dieser bescheidenen bis akkurat gehypten Saison können sich die Forscher uneingeschränkt an die Erwartungen gewöhnen, die sich mit den unvorhersehbaren Erwartungen beschäftigen.

Es sei denn, er liegt in der ganzen Winterzeit falsch. Dann werden wir alle zusehen, wie die KI-Blase platzt und Tausende von Startups und großen Technologieunternehmen in Panik der Investoren geraten.

H / t: Jack Clark, AI importieren


TNW Conference 2019 kommt! Informieren Sie sich über unseren neuen Standort, die inspirierende Reihe von Referenten und Aktivitäten und darüber, wie Sie an dieser jährlichen Tech-Extravaganz von teilnehmen können hier klicken