211service.com
Googles AI-eksplosjon i ett diagram
Natur. Proceedings of the National Academy of Sciences . Journal of the American Medical Association .
Dette er noen av de mest elite akademiske tidsskriftene i verden. Og i fjor publiserte et teknologiselskap, Alphabets Google, artikler om dem alle.
Den enestående samlingen av vitenskapelige resultater fra Mountain View-søkegiganten berørte alt fra oftalmologi til dataspill til nevrovitenskap og klimamodeller. For Google var 2016 en Annus mirabilis der forskerne slo de beste tidsskriftene og satte rekorder for rent volum.
Bak økningen ligger Googles økende investering i kunstig intelligens, spesielt dyp læring, en teknikk hvis evne til å forstå bilder og andre data forbedrer tjenester som søk og oversettelse (se 10 Breakthrough Technologies 2013: Deep Learning ).
I følge opptellingen Google ga til MIT Technology Review, den publiserte 218 journal- eller konferanseartikler om maskinlæring i 2016, nesten dobbelt så mange som for to år siden.
Vi oppsøkte lignende data fra Web of Science, en tjeneste fra Clarivate Analytics, som bekreftet økningen. Clarivate sa at virkningen av Googles publikasjoner, ifølge et mål av publiseringsstyrken den bruker, var fire til fem ganger verdensgjennomsnittet. Sammenlignet med alle selskaper som publiserer produktivt om kunstig intelligens, rangerer Clarivate Google som nr. 1 med god margin.
Å lure
Publikasjonseksplosjonen er ingen tilfeldighet. Google har mer enn tredoblet antallet maskinlæringsforskere som jobber for selskapet i løpet av de siste årene, ifølge Yoshua Bengio, en dyplæringsspesialist ved University of Montreal. De har rekruttert som gale, sier han.
Og for å fange førsterundevalgene fra beregningslaboratorier, kan bedrifter ikke bare tilby en lønn på størrelse med Silicon Valley. Det er vanskelig å ansette folk bare for penger, sier Konrad Kording, en beregningsnevroforsker ved Northwestern University. Toppfolket bryr seg om å fremme verden, og det betyr å skrive papirer verden kan bruke, og skrivekode verden kan bruke.
Hos Google har den vitenskapelige innsatsen blitt ledet av DeepMind , det høykonsept britiske AI-selskapet startet av nevrovitenskapsmannen og programmereren Demis Hassabis. Google kjøpte den for 400 millioner dollar i 2014.
Hassabis har ikke etterlatt noen tvil om at han holder fast ved sine vitenskapelige ambisjoner. I en januar blogg innlegg , sa han at DeepMind har en hybridkultur mellom den langsiktige tenkningen til en akademisk avdeling og hastigheten og fokuset til de beste startupene. Å innrette seg etter faglige mål er viktig for oss personlig, skriver han. Kording, en av postdoktorstudentene hans, Mohammad Azar, nylig ble ansatt av DeepMind, sier at det er fullt forstått at hoveddelen av prosjektene fremmer vitenskapen.
I fjor publiserte DeepMind to ganger i Natur , den samme historieboken der strukturen til DNA og sekvenseringen av det menneskelige genomet først ble rapportert. Ett DeepMind papir gjaldt programmet AlphaGo, som beseiret de beste menneskelige spillerne i det eldgamle spillet Go; den andre beskrev hvordan et nevralt nettverk med arbeidsminne kunne forstå og tilpasse seg nye oppgaver.
Så, i desember publiserte forskere fra Googles forskningsavdeling den første dyplæringsoppgave noen gang dukket opp i JAMA, det høye tidsskriftet for amerikanske leger. I den viste de at et dyplæringsprogram kunne diagnostisere en årsak til blindhet fra netthinnebilder så vel som en lege. Det prosjektet ble ledet av Google Brain , en annen AI-gruppe, basert på selskapets hovedkvarter i California. Den sier også at den prioriterer publikasjoner, og bemerker at forskere der sette sin egen agenda .
AI kamp
Konkurransen om å utvikle kraftigere AI involverer nå hundrevis av selskaper, med konkurransen mest intens mellom de beste teknologigigantene som Google, Facebook og Microsoft. Alle ser sjansen til å høste ny fortjeneste ved å bruke teknologien til å vri mer ut av kundedata, for å få førerløse biler på veien eller i medisin. Forskning foregår i en varm husatmosfære som minner om de tidlige dagene med databrikker, eller om de første bioteknologiske plantene og medikamentene, tider da bemerkelsesverdige akademiske førsteganger også la grunnsteinene til nye industrier.
Det forklarer hvorfor publiseringspoeng er viktig. Den gamle akademiske sågen publiserer eller går til grunne begynner å definere AI-raset, og etterlater selskaper som har svake publikasjonsrekorder i en stor ulempe. Apple, kjent for strengt hemmelighold rundt planene og produktlanseringene, fant ut at kulturen skadet innsatsen innen AI, som har ligget etter Google og Facebook.
Så da Apple ansatte informatiker Russ Salakhutdinov fra Carnegie Mellon i fjor som sin nye sjef for kunstig intelligens, fikk han umiddelbart lov til å bryte Apples hemmelighetskodeks ved å blogge og holde foredrag. På en stor vitenskapelig konferanse for maskinlæring sent i fjor i Barcelona, gjorde Salakhutdinov poenget med å kunngjøre at Apple ville begynne å publisere også . Han viste et lysbilde: Kan vi publisere? Ja.
Salakhutdinov vil tale kl MIT Technology Review EmTech Digital-arrangement om kunstig intelligens neste uke i San Francisco.