Resoldre Tots Els Problemes De Windows I Altres Programes

Més enllà dels límits: repensar la propera generació d’IA

Vaig tenir una xerrada interessant amb AJ Abdallat , CEO d'una petita empresa anomenada Més enllà dels límits fent coses interessants amb IA. El seu diferencial és que les decisions de la seva IA es poden auditar i que la IA mateixa es pot editar a un nivell granular, de manera que les correccions generalment no requereixen reciclatge. Mentre escoltava, em va cridar l’atenció que si poguéssim fer-ho amb persones, especialment joves adolescents, alts executius, criminals i polítics, podríem fer del món un lloc més segur gairebé a l’instant.

Concedit, aquest enfocament, sobretot si s’utilitzava per a avions comercials o cotxes autònoms, hauria de tenir un requisit elevat de simulació substancial abans del desplegament. Això no només podria tallar anys allò que normalment seria necessari per a un projecte complex de desenvolupament d’IA, sinó que també permetria un nivell de personalització a escala que sembla que no tenim actualment en aquest espai.



Arreglar un mal cervell

Per alguna raó, estic pensant en la pel·lícula Young Frankenstein, quan va començar Igor El cervell (anormal) d’Abby Normal . En realitat, solucionar el cervell de les persones sempre ha estat problemàtic, però, ja que construïm nosaltres mateixos aquests IA, podem diagnosticar problemes i trobar solucions viables. Aquestes solucions sovint comporten eliminar el conjunt de dades que formen l’educació de la IA i tornar-lo a carregar des de zero, recordant-me més a la pel·lícula Total Recall.



Però la dificultat del mètode de neteja i substitució és que podeu introduir més problemes amb la nova càrrega de dades, de manera que jugueu constantment a un joc de Whack a Mole, preocupant-vos que el nou problema que hagueu introduït pugui ser pitjor que la que vas intentar desfer.

El procés hauria de ser: identificar el problema, investigar la causa, elaborar una solució, implementar la solució, provar la solució i repetir si cal fins que la prova estigui neta.



Això és bàsicament el que m’ha recorregut Abdallat a Beyond Limits. Durant el desenvolupament o després del desplegament, identifiquen un problema i auditen forenses l’IA per determinar la causa. Mitjançant les dades forenses, elaboren una solució, després apliquen el pegat i el proven per assegurar el resultat.

Aquí hi ha un altre paradigma potencial: veure si podeu contenir aquest procés a la solució per tal que la IA es pugui solucionar de manera fiable.

Això forma part del que fa interessant aquesta plataforma i prové de les arrels de l’empresa.



Construït per a l’espai

Beyond Limits va evolucionar sense treballar amb el Jet Propulsion Laboratory (JPL) de la NASA per a exploradors remots utilitzats per explorar llocs com la lluna i Mart. A causa del desfasament de les comunicacions a l’espai, el control en temps real és pràcticament impossible. Qualsevol solució d’IA no només ha de ser totalment autònoma, sinó que ha de ser capaç d’entrenar-se i, idealment, de corregir-se. Quan hi sigui és un problema que no pot corregir, les limitacions d’amplada de banda per a la comunicació fan que la reprogramació completa sigui problemàtica ... però els pegats puntuals són certament possibles.

Això va donar lloc a una plataforma d'IA única que es pot actualitzar, modificar i, fins a cert punt i inicialment limitada, capaç d'ensenyar-se a si mateixa i fer correccions mentre es desconnecta. Aquest requisit inusual probablement ha fet que la IA resultant sigui gairebé ideal per a àrees en què la IA sovint ha d’actuar independentment de la supervisió i / o en zones on els problemes poden augmentar molt ràpidament i la IA ha de ser capaç de fer front a una diversitat de problemes desconeguts.

Les proves inicials i els desplegaments de la IA de Beyond Limits han estat a:

  • Exploració de jaciments petrolífers en aigües profundes - per evitar problemes com el poliment, on hi ha pocs experts qualificats, però els problemes resultants poden causar un fracàs catastròfic del pou
  • Refineries - sobretot per al control, però probablement també seria ideal per mitigar els desastres
  • Institucions financeres - automatitzar els comerciants i assegurar la pista d’auditoria
  • Atenció sanitària - Portabilitat de dades, tot assegurant millor la privadesa (això va molt lentament a causa de les regulacions de privadesa canviants, però finalment podria ser ideal a causa d'aquests canvis)
  • IoT distribuït - La implementació és similar a l'espai i s'utilitza per a rastrejadors de canonades

Una nova classe d’IA

Tot i que encara és incipient, Beyond Limits representa una nova classe d’IA. Està millor habilitat per funcionar de forma totalment autònoma, pot aprendre sobre la marxa i fer correccions cada cop més a la seva pròpia programació i, eventualment, pot incloure l’emulació com a característica perquè pugui autotrenar-se amb més seguretat. Utilitzant una altra pel·lícula de ciència ficció molt més antiga com a referència (Forbidden Planet), això ens porta a una IA de nivell Robbie i molt més a prop dels IA que tots creiem que tindríem.

Beyond Limits és una empresa petita i jove, però històricament empreses com aquesta han estat increïblement pertorbadores un cop arriben a escala. El futur és una IA que es pugui autoformar, proporcionar una pista d’auditoria completa, permetre un parcheig puntual de la seva formació i operar de manera independent de forma indefinida.

Sembla que amb Beyond Limits, aquest futur és més proper del que pensava.