Apple får sin første direktør for kunstig intelligens

Apple ansætter en stigende stjerne i verden af ​​dyb læring til at fungere som dens første direktør for AI-forskning. Ruslan Salakhutdinov , der er lektor ved Carnegie Mellon University i Pittsburgh, tiltræder den nye stilling, som skal hjælpe virksomheden med at sikre, at Siri og dets andre produkter gør brug af de grundlæggende gennembrud, der kommer ud af akademisk AI-forskning. Salakhutdinov vil fortælle om sin forskning på EmTech MIT 2016, en MIT Technology Review-konference afholdt i denne uge.

Salakhutdinov forsker i meget store neurale netværk, der bruges i en teknologi kaldet deep learning, som lader en computer lære at udføre en vanskelig opgave ved at indtage rigelige træningseksempler. Han vil fortsætte med at arbejde deltid hos CMU og vil ansætte et team af forskere til at arbejde sammen med ham hos Apple.

Flytningen er en del af Apples bestræbelser på at indhente kapløbet med Google, Facebook, Amazon og andre teknologivirksomheder om at få et forspring gennem de seneste fremskridt inden for kunstig intelligens og maskinlæring. Især bliver det stadig vigtigere, at software er i stand til selv at lære, hvordan man udfører en opgave ved hjælp af teknikker som deep learning. De nyeste AI-teknikker bruges i Googles nye smartphone, Pixel, for eksempel. Dens stemmehjælper, kaldet Assistant, vil gå head to head med Apples Siri ved at bruge maskinlæring til at forsøge at forstå brugernes talte forespørgsler.

Salakhutdinovs arbejde med banebrydende maskinlæringsteknikker kan hjælpe med at drive fremskridt inden for kunstig intelligens, og det kan anvendes på mange forskellige områder, herunder computersyn, naturlig sprogbehandling og endda robotteknologi.

For nylig sagde Salakhutdinov, at der er tre store områder, hvor AI udvikler sig: at give computere bedre sprogforståelse; gør dem i stand til at lære gennem gentagelser og positiv forstærkning; og udvikling af måder, hvorpå maskiner kan lære af umærkede data. Han fremhævede også det arbejde, han laver med at lære maskiner at lære af ustrukturerede data på nettet, noget der kunne tænkes at være med til at gøre et produkt som Siri mere intelligent.

Vi arbejder på ideen om at forsøge at bruge eksterne vidensbaser, sagde han. Hvis jeg spørger dig om noget om en bestemt ting, kan dit system så grundlæggende gå til Wikipedia, læse et par forskellige artikler, lære nogle fakta om verden og give dig det rigtige svar?

Salakhutdinovs seneste arbejde har også fokuseret på at sætte maskiner i stand til at lære af forskellige slags data og på måder, hvorpå ting lært i én kontekst kan anvendes i en helt ny - områder kendt som henholdsvis multimodal læring og overførselslæring. Han samarbejdede også om et projekt, der ved at hente inspiration fra kognitiv videnskab viste, hvordan computere kan lære af relativt små mængder data (se Denne AI-algoritme lærer simple opgaver så hurtigt som vi gør).

I de senere år har konkurrenter som Google og Facebook ansat førende personer inden for deep learning til at lede deres AI-indsats. Apple har en langt mindre fremtrædende AI-forskningsindsats end konkurrenterne, og nogle har antydet, at dets traditionelle hemmeligholdelse har gjort det svært for virksomheden at rekruttere de bedste forskere på området.

Deep learning har vundet frem i de seneste år efter at have vist sig spektakulært god til at gøre det muligt for maskiner at genkende objekter i billeder og talte ord i lyd. Google og Facebook bruger teknologien til automatisk at undertekster billeder. Og det har gjort Siri og andre stemmeaktiverede produkter bedre til at genkende ord. At analysere betydningen af ​​disse ord er dog stadig en større udfordring (se AI's sprogproblem).

skjule