Кратка история на иновациите

Но новият хардуер също е ключов за промяната и идва от изненадващ източник: индустрията с компютърните игри. Основен елемент в компютъра е централният процесор. Той включва едно или няколко „ядра“, които извършват изчисленията, както и много кеш памет. За повечето задачи това е предостатъчно, но гейм индустрията открила, че за създаването на реалистични, наглед триизмерни изображения, е нужен различен тип чип – такъв със стотици ядра, който да може да работи със стотици софтуерни нишки. Този графичен процесор не заменя централния процесор, но го допълва и е безценен за дълбокото обучение чрез обратно споделяне на грешката. Производителят на графични карти Nvidia създава термина „графичен процесор“, когато пуска картата GeForce 256 през 1999 г., която тогава е насочена изцяло към игрите. Компанията е основана през 1993 г. от Дженсън Хуан, тайванец, емигрирал в Орегон като дете, и от двама негови колеги. Те не са изобретатели на паралелните чипове, но ги подобряват. Първият графичен процесор с общо предназначение излиза на пазара чак през 2007 г. През 2018 г. Nvidia вече показва роботи, които се учат как да изпълняват различни задачи просто като наблюдават човешки същества.

Така че пробивите в изкуствения интелект през последните години са колкото продукт на нови данни и идеи, толкова и на нови инструменти. Ще има значителни проблеми преди обучаващите се машини да спечелят доверието на обикновените хора във всекидневието. Екип от учени в щатския университет на Вашингтон в Сиатъл обучават невронни мрежи да различават изображения на кучета хъски от изображения на вълци, като показват само двайсет примерни снимки. Учените обаче умишлено избрали снимки на вълци единствено на фона на сняг, а кучетата били на фона на трева. Естествено, оказало се, че алгоритъмът обръща много повече внимание на фона, отколкото на животните. Когато попитали хората дали се доверяват на решенията на невронните мрежи, те не били толкова сигурни, когато този факт им бил обяснен. Така именно даването на обяснение – възможността да се разпита алгоритъмът защо е взел дадено решение – ще е ключов елемент в доверието в изкуствения интелект. В друг случай в „Амазон“ открили, че невронна мрежа, която трябвало да помогне с наемане на персонал, започнала да проявява дискриминация срещу жени. Но човешките мозъци са като черни кутии, причините за дадено решение често са неясни, така че може би изискваме от машините повече, отколкото от хората.