Yapay zeka kadar hızlı hareket eden bir sektöre ayak uydurmak zor bir iştir. Bu nedenle, bir yapay zeka sizin yerinize yapana kadar, makine öğrenimi dünyasında geçen haftaki hikayelerin yanı sıra kendi başımıza ele almadığımız önemli araştırma ve deneylerin kullanışlı bir özetini burada bulabilirsiniz.
Bu hafta, OpenAI CEO’su Sam Altman da dahil olmak üzere yapay zeka endüstrisindeki öncüler ve sarsıcılar, politika yapıcılarla bir iyi niyet turuna çıktı ve AI düzenlemesine ilişkin kendi vizyonlarını ortaya koydu. Konuşuyorum Altman, Londra’daki gazetecilere, AB’nin gelecek yıl kesinleşecek olan yapay zeka yasası teklifinin, sonunda OpenAI’nin hizmetlerini bloktan çekmesine yol açabileceği konusunda uyardı.
Uymaya çalışacağız, ancak uyamazsak faaliyeti durduracağız” dedi.
Yine Londra’da bulunan Google CEO’su Sundar Pichai, yeniliği engellemeyen “uygun” yapay zeka korkuluklarına duyulan ihtiyacı vurguladı. Ve Microsoft’tan Brad Smith, Washington’da milletvekilleriyle bir araya gelerek, önerilen AI’nın kamu yönetimi için beş noktalı bir plan.
Ortak bir konu olduğu ölçüde, teknoloji devleri, ticari emellerine müdahale etmediği sürece, düzenlemeye istekli olduklarını ifade ettiler. Örneğin Smith, yapay zekanın telif hakkıyla korunan veriler üzerinde eğitilmesine (Microsoft’un yaptığı) ilişkin ABD’deki adil kullanım doktrini kapsamında izin verilip verilmediğine ilişkin çözülmemiş yasal soruyu ele almayı reddetti. düzeyinde, Microsoft ve rakiplerinin aynısını yapması maliyetli olabilir.
Altman, kendi payına, şirketlerin AI modellerini eğitmek için kullandıkları telif hakkıyla korunan verilerin özetlerini yayınlamalarını gerektiren ve onları sistemlerin aşağı yönde nasıl dağıtıldığından kısmen sorumlu kılan AI Yasasındaki hükümlere itiraz ediyor gibi görünüyordu. Bilişim açısından yoğun bir süreç olduğu bilinen yapay zeka eğitiminin enerji tüketimini ve kaynak kullanımını azaltma gereklilikleri de sorgulandı.
Yurtdışındaki düzenleyici yol belirsizliğini koruyor. Ancak ABD’de, dünyadaki OpenAI’ler sonunda kendi yolunu bulabilir. Geçen hafta Altman, AI’nın tehlikeleri hakkında özenle hazırlanmış ifadelerle ve onu düzenlemeye yönelik tavsiyeleriyle Senato Yargı Komitesi üyelerini etkiledi. Senatör John Kennedy (R-LA) özellikle saygılıydı: “Bu, millet, bize bunu nasıl doğru yapacağımızı söyleme şansınız … Sade bir İngilizce konuşun ve bize hangi kuralları uygulayacağımızı söyleyin” dedi.
Brown Üniversitesi Teknik Sorumluluk Merkezi direktörü Suresh Venkatasubramanian, The Daily Beast’e yaptığı açıklamalarda, belki durumu en iyi şekilde özetledi: “Kundakçılardan itfaiyenin başında olmalarını istemiyoruz.” Yine de yapay zeka ile burada olma tehlikesi olan şey bu. Yasa koyucuların, teknoloji yöneticilerinin bal gibi sözlerine direnmek ve gereken yerde baskı uygulamak görevi olacak. Yapacaklarını sadece zaman gösterecek.
İşte son birkaç gündeki diğer AI not başlıkları:
- ChatGPT daha fazla cihaza geliyor: 11 küresel pazara daha genişlemeden önce yalnızca ABD ve iOS olmasına rağmen, OpenAI’nin ChatGPT uygulaması harika bir başlangıç yaptı, Sarah yazar. Uygulama izleyicileri, uygulamanın ilk altı gününde yarım milyon indirmeyi geçtiğini söylüyor. Bu, onu hem bu yıl hem de geçen yıl boyunca en yüksek performanslı yeni uygulama sürümlerinden biri olarak sıralıyor ve yalnızca Şubat 2022’de Trump destekli Twitter klonu Truth Social’ın gelişiyle zirveye ulaştı.
- OpenAI bir düzenleyici kurum önerir: AI yeterince hızlı gelişiyor – ve oluşturabileceği tehlikeler yeterince açık – ki OpenAI liderliği dünyanın nükleer gücü yönetene benzer bir uluslararası düzenleyici kuruma ihtiyacı olduğuna inanıyor. OpenAI’nin kurucu ortakları bu hafta, yapay zekadaki inovasyon hızının o kadar hızlı olduğunu ve mevcut yetkililerin teknolojiyi yeterince dizginlemesini bekleyemeyeceğimizi, dolayısıyla yenilerine ihtiyacımız olduğunu savundu.
- Üretken yapay zeka Google Arama’ya geliyor: Google ilan edildi Bu hafta, ayın başlarında gerçekleştirdiği G/Ç etkinliğinde bunları tanıttıktan sonra, Arama’da yeni üretken yapay zeka yeteneklerine erişim açmaya başlıyor. Bu yeni güncelleme ile Google, kullanıcıların yeni veya karmaşık bir konuda kolayca hız kazanabileceklerini, belirli sorular için hızlı ipuçlarını ortaya çıkarabileceklerini veya ürün aramalarında müşteri puanları ve fiyatlar gibi derin bilgilere ulaşabileceklerini söylüyor.
- TikTok bir botu test ediyor: Chatbot’lar revaçta, bu nedenle TikTok’un da kendi pilot uygulamasını yaptığını öğrenmek şaşırtıcı değil. “Tako” olarak adlandırılan bot, belirli pazarlarda sınırlı test aşamasındadır ve TikTok arayüzünün sağ tarafında bir kullanıcı profilinin ve diğer beğeni, yorum ve yer işaretleri düğmelerinin üzerinde görünecektir. Dokunulduğunda, kullanıcılar izledikleri video hakkında Tako’ya çeşitli sorular sorabilir veya öneriler isteyerek yeni içerik keşfedebilir.
- AI Anlaşmasında Google: Google’dan Sundar Pichai, Avrupa’daki kanun koyucularla “AI Paktı” olarak anılan şey üzerinde çalışmayı kabul etti – görünüşe göre AI ile ilgili resmi düzenlemeler geliştirilirken geçici bir dizi gönüllü kural veya standart. Bir nota göre, bloğun başlama niyeti bu “gönüllü olarak tüm büyük Avrupalı ve Avrupalı olmayan AI aktörlerini içeren” ve yukarıda bahsedilen pan-AB AI Yasasının yasal son tarihinden önce bir AI Paktı.
- İnsanlar, ancak yapay zeka ile yapılmış: Spotify’ın AI DJ’i ile, şirket, bir yapay zekayı gerçek bir kişinin – Kültürel Ortaklıklar başkanı ve podcast sunucusunun sesi üzerine eğitti. Xavier “X” Jernigan. Görünüşe göre yayıncı aynı teknolojiyi reklama çevirebilir. The Ringer’ın kurucusu Bill Simmons tarafından yapılan açıklamalara göre, yayın hizmeti, sunucunun reklam metnini okumasına ve kaydetmesine gerek kalmadan, sunucu tarafından okunan reklamlar yapmak için bir podcast sunucusunun sesini kullanabilecek yapay zeka teknolojisi geliştiriyor.
- Üretken yapay zeka aracılığıyla ürün görüntüleri: onun Google Pazarlama Canlı Bu haftaki etkinlikte Google, satıcıların üretici yapay zekayı kullanarak kolayca ürün görüntüleri oluşturmasına olanak tanıyan yeni bir araç olan Product Studio’yu kullanıma sunduğunu duyurdu. Markalar, Google’ın işletmelerin ürünlerinin Google Arama’da nasıl görüneceğini yönetmesine yönelik platformu Merchant Center Next’te görüntüler oluşturabilecek.
- Microsoft, Windows’a bir sohbet robotu yerleştirir: Microsoft, ChatGPT tabanlı yazılımını geliştiriyor Bing deneyimini doğrudan Windows 11’e aktardı ve kullanıcıların aracıdan işletim sisteminde gezinmesine yardım etmesini istemesine olanak tanıyan birkaç değişiklik ekledi. Yeni Windows Copilot, Windows kullanıcılarının Windows alt menülerini derinlemesine araştırmak zorunda kalmadan ayarları bulmasını ve ince ayar yapmasını kolaylaştırmayı amaçlamaktadır. Ancak araçlar, kullanıcıların panodan içeriği özetlemesine veya metin oluşturmasına da olanak tanır.
- Anthropic daha fazla nakit topluyor: antropikOpenAI gazileri tarafından ortaklaşa kurulan önde gelen üretken AI girişimi, Spark Capital liderliğindeki bir C Serisi finansman turunda 450 milyon dolar topladı. Anthropic, turun işine ne kadar değer verdiğini açıklamadı. Ancak Mart ayında elde ettiğimiz bir saha destesi, bunun 4 milyar dolarlık bir basketbol sahasında olabileceğini gösteriyor.
- Adobe, üretici yapay zekayı Photoshop’a getiriyor: Photoshop, bu hafta, kullanıcıların AI tarafından oluşturulan arka planlarla görüntüleri sınırlarının ötesine genişletmesine, görüntülere nesneler eklemesine veya bunları çok daha fazlasıyla kaldırmak için yeni bir üretken dolgu özelliği kullanmasına olanak tanıyan bir dizi özelliğin eklenmesiyle bir üretken AI infüzyonu aldı. önceden mevcut olan içeriğe duyarlı dolgudan daha hassas. Şimdilik, özellikler yalnızca Photoshop’un beta sürümünde kullanılabilecektir. Ama onlar zaten neden olan bazı grafik tasarımcılar, sektörlerinin geleceği konusunda şaşkın.
Diğer makine öğrenimleri
Bill Gates yapay zeka konusunda uzman olmayabilir ama o dır-dir çok zengin ve daha önce de haklıydı. Kişisel yapay zeka ajanları konusunda iyimser olduğu ortaya çıktı, çünkü Fortune’a söyledi: “Kişisel temsilciliği kim kazanırsa kazansın, bu büyük bir şey, çünkü bir daha asla bir arama sitesine, bir üretkenlik sitesine, bir daha asla Amazon’a gitmeyeceksin.” Bunun tam olarak nasıl sonuçlanacağı belirtilmedi, ancak insanların tehlikeye atılmış bir arama veya üretkenlik motoru kullanarak sorun çıkarmamayı tercih edeceğine dair içgüdüsü muhtemelen temelden uzak değil.
Yapay zeka modellerinde risk değerlendirmesi, gelişen bir bilimdir, yani bu konuda neredeyse hiçbir şey bilmiyoruz. Google DeepMind (Google Brain ve DeepMind’den oluşan yeni oluşturulmuş süper varlık) ve dünyanın dört bir yanındaki işbirlikçileri topu ileriye taşımaya çalışıyor ve bir model değerlendirme çerçevesi üretti “manipülasyon, aldatma, siber saldırı veya diğer tehlikeli yeteneklerde güçlü beceriler” gibi “aşırı riskler” için. Bu bir başlangıç.
Görsel Kaynakları: SLAC
Parçacık fizikçileri, makine öğrenimini işlerine uygulamanın ilginç yollarını buluyorlar: “Şaşırtıcı derecede küçük miktarlardaki verilerden çok karmaşık yüksek boyutlu ışın şekillerini çıkarsayabildiğimizi gösterdik.” diyor SLAC’den Auralee Edelen. Hızlandırıcıdaki parçacık ışınının şeklini tahmin etmelerine yardımcı olan, normalde binlerce veri noktası ve çok fazla hesaplama süresi gerektiren bir model oluşturdular. Bu çok daha verimli ve hızlandırıcıların her yerde daha kolay kullanılmasına yardımcı olabilir. Sıradaki: “Tam 6B faz alanı dağılımlarının yeniden yapılandırılmasında algoritmayı deneysel olarak gösterin.” TAMAM!
Adobe Research ve MIT, ilginç bir bilgisayarla görme sorunu üzerinde işbirliği yaptı: bir görüntüdeki hangi piksellerin olduğunu söylemek aynı şeyi temsil etmek malzeme. Bir nesne, renkler ve diğer görsel yönlerin yanı sıra birden çok malzeme olabileceğinden, bu oldukça ince ama aynı zamanda sezgisel bir ayrımdır. Bunu yapmak için yeni bir sentetik veri seti oluşturmaları gerekiyordu, ancak ilk başta işe yaramadı. Böylece, bu veriler üzerinde mevcut bir CV modelinde ince ayar yaptılar ve doğru yaptı. Bu neden yararlıdır? Söylemesi zor ama güzel.
Çerçeve 1: malzeme seçimi; 2: kaynak video; 3: segmentasyon; 4: maske Görsel Kaynakları: Adobe/MIT
Büyük dil modelleri genellikle birçok nedenden dolayı öncelikle İngilizce olarak eğitilir, ancak İspanyolca, Japonca ve Hintçe’de ne kadar erken çalışırlarsa o kadar iyidir. BLOOMChat yeni bir modeldir şu anda 46 dilde çalışan ve GPT-4 ve diğerleriyle rekabet halinde olan BLOOM’un üzerine inşa edilmiştir. Bu hala oldukça deneysel, bu yüzden onunla üretime geçmeyin, ancak yapay zekaya bitişik bir ürünü birden çok dilde test etmek için harika olabilir.
NASA, yeni bir SBIR II fonu ürününü duyurdu ve orada birkaç ilginç AI parçası ve parçası var:
Geolabe uydu verileri üzerinde eğitilmiş yapay zekayı kullanarak yeraltı suyu varyasyonunu tespit ediyor ve tahmin ediyor ve modeli bu yıl içinde kurulacak yeni bir NASA uydu takımyıldızına uygulamayı umuyor.
zeus yapay zeka uydu görüntülerine dayalı olarak algoritmik olarak “3B atmosferik profiller” üretmek için çalışıyor; bu, esasen zaten sahip olduğumuz sıcaklık, nem vb. 2B haritaların kalın bir versiyonu.
Uzayda bilgi işlem gücünüz çok sınırlıdır ve biz orada bazı çıkarımlarda bulunabilsek de, eğitim hemen başlar. Ancak IEEE araştırmacıları bir SWaP verimli nöromorfik işlemci AI modellerini yerinde eğitmek için.
Yüksek riskli durumlarda otonom olarak çalışan robotlar genellikle bir insan bakıcısına ihtiyaç duyar ve piknik bu tür botların, bir kapıyı açmak için nasıl uzanacakları gibi niyetlerini görsel olarak iletmelerini sağlamaya bakıyor, böylece bakıcı çok fazla müdahale etmek zorunda kalmıyor. Muhtemelen iyi bir fikir.