مروری بر هوش در ۲۰۲۱ و پیش‌بینی روند سال آینده

سال ۲۰۲۱ هم تمام شد و کلی مقاله و مدل و اتفاقات جدید در حوزه هوش مصنوعی رو شاهد بودیم. به همین مناسبت بررسی گزارش StateofAI که از ۲۰۱۸ به اینور در انتهای هر سال راجع به وضعیت و رخداد‌های هوش خلاصه‌ای رو ارائه میده، بسیار جذاب و سودمند میتونه باشه. در گزارش امسالشون هم چهار حوزه پیشرفت‌های علمی، وضعیت عرضه و تقاضا و تمرکز استعدادهای انسانی، زمینه‌های کاربرد تجاری هوش مصنوعی و تاثیراتش بر کسب و کار‌ها، رابطه هوش مصنوعی و مسائل سیاسی و ژئوپلتیک هوش مصنوعی رو بررسی کردند و در نهایت هم پیش‌بینی از رخداد‌های سال آینده ارائه دادند. این گزارش شامل ۱۸۳ اسلاید بسیار غنی است. در زیر سعی شده تا خلاصه‌ای از این خلاصه ارائه بشه:

- در حوزه پیشرفت علمی مهمترین مطالب این گزارش رو میشه رشد یادگیری‌های کمتر نظارتی (مثل خودنظارتی‌ها)، تصرف حوزه‌های مختلف هوش به دست معماری ترنسفورمری (تصویر و صوت)، ظهور معماری های نوین CNN و MLP برای به چالش کشیدن ترنسفورمر‌ها (مثل MLP-Mixer)، پیشرفت قابل توجه دیپ مایند در حوزه بیولوژی و یادگیری تقویتی و به وجود اومدن مساله مهندسی prompt در مدل‌های زبانی دانست. مدل‌هایی مثل DALL-E و CLIP و Codex هم که مدل‌های پر سر و صدای امسال بودند.
- نکته جالب این گزارش در حوزه منابع انسانی حوزه هوش رو هم میشه در رشد سریع هند و به خصوص چین در تولید مقالات و تربیت نیروی انسانی دید. همچنین مطلب دیگه محدودتر شدن ارائه کارهای برجسته به تعداد اندکی دانشگاه‌ و شرکت‌های پولدار و مهاجرت وسیع اساتید از دانشگاه‌ها به شرکت‌هاست.
- در حوزه تاثیرات تجاری هوش هم این گزارش به پیشرفت هوش در صنعت کشف دارو، گسترده‌شدن کاربردهای هوش (از تخمین مصرف برق در شبکه توزیع گرفته تا زمان مناسب لقاح مصنوعی گاو) و البته در نهایت مساله مهم MLOps و به‌راه‌اندازی و استقرار و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین اشاره کرده. مشکلات اخیر بر سر مساله خطیر تولید و تامین نیمه‌هادی‌ها از دیگر نکات مذکور این بخشه.
- در حوزه سیاست هم گزارش راجع به داغ شدن مباحث اخلاقی در کاربرد هوش و نیاز به تفسیرپذیری و قانونمند‌کردن هوش اشاره کرده. همچنین مواردی از رشد هوش در صنایع نظامی هم بحث شده.
- اما در بخش پیش‌بینی، این گزارش هشت پیش‌بینی داشته که از موارد فنی‌تر اونها میشه به جایگزین‌شدن RNN‌ها با ترنسفورمر‌ها در یادگیری تقویتی، پرچمداری مدل‌های هیبریدی ترنسفورمری و CNN کوچک با تعداد پارامتر خیلی کمتر روی مساله دسته‌بندی تصویر، افزایش استفاده از JAX و کد‌های منتشرشده و تولد یک شرکت تحقیقاتی با تمرکز روی AGI (هوش جامع مصنوعی) اشاره کرد.

این گزارش بسیار خوب و مختصر و موجز و مفید مقالات یکسال گذشته رو مرور کرده، از دست ندید.

لینک گزارش و اسلاید‌ها:
https://www.stateof.ai/

#read

@nlp_stuff