Trí thông minh nhân tạo tổng hợp (AGI) là giấc mơ của các nhà nghiên cứu AI kể từ những ngày đầu. Các hệ thống AI có thể vượt qua trí thông minh của con người qua các nhiệm vụ khác nhau đã được chứng minh là khó có thể được với thế hệ công nghệ AI hiện tại nhưng chúng ta tin tưởng có bước đột phá đủ để biến nó thành hiện thực. Tuy nhiên, gần đây tôi đã nghĩ rằng thế hệ đầu tiên của hệ thống AGI có thể không thông minh như chúng ta mơ ước.
Các hệ thống AI ngày nay đã được chứng minh là hiệu quả trong việc làm chủ các nhiệm vụ rất hẹp trên các lĩnh vực cụ thể. Từ quan điểm tiến hóa công nghệ, có thể hình dung rằng các hệ thống đó sẽ đạt được trí thông minh chung trong lĩnh vực cụ thể của chúng trước khi mở rộng sang các lĩnh vực khác. Các tác nhân AI đang xây dựng kiến ​​thức về các bệnh lý y khoa có cơ hội tốt hơn để nắm vững tất cả kiến ​​thức y khoa trước khi trở thành chuyên gia trong các trò chơi video. Từ quan điểm đó, chúng tôi sẽ không đi từ AI hẹp sang AGI mà là thu hẹp AGI.
Bây giờ, hãy nhìn vào những phát triển cốt lõi trong nghiên cứu và công nghệ AI trong tuần này:

AI Research

Facebook AI Research (FAIR) đã xuất bản một bài đăng trên blog sâu sắc về những đột phá nghiên cứu mới trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ được đưa vào thế hệ ứng dụng NLP tiếp theo như trợ lý kỹ thuật số.

> Đọc thêm trong bài đăng blog này từ nhóm FAIR

Nghiên cứu của IBM đã xuất bản một phương pháp nghiên cứu khám phá để cải thiện sự mạnh mẽ của các mạng thần kinh đối với các cuộc tấn công bất lợi.

> Đọc thêm trong bài đăng trên blog này từ IBM Research

Google đã xuất bản một bài báo tiết lộ nghiên cứu đằng sau Project Euphonia, một hệ thống nhận dạng giọng nói cho người khuyết tật.

> Đọc thêm trong bài đăng trên blog này từ Google Research

Cool AI Tech Releases

DeepMind mở bsuite có nguồn gốc, một bộ công cụ để đánh giá hành vi của các tác nhân học tập củng cố.
> Đọc thêm trong bài đăng blog này từ DeepMind
Nhà khoa học trưởng Uber Uber đã có một cuộc phỏng vấn sâu sắc về cách công ty vận tải áp dụng AI ở quy mô cho các vấn đề phức tạp.
> Đọc thêm trong bài đăng trên blog này từ Uber Engineering
LinkedIn đã tiết lộ công việc của họ trên Data Hub, một nền tảng tìm kiếm và khám phá siêu dữ liệu được tối ưu hóa cho khối lượng công việc khoa học dữ liệu.
> Đọc thêm trong bài đăng blog này từ nhóm kỹ thuật LinkedIn

AI in the Real World

Trong một cuộc gọi báo cáo thu nhập, Giám đốc điều hành của Nvidia, Jensen Huang đã mô tả AI là lực lượng mạnh nhất trong thời đại chúng ta.
> Đọc thêm ở Artificial Intelligence News
DeepMind, công ty con của Alphabet, đã đi đầu trong một số bước đột phá về AI lớn nhất trong vài năm qua nhưng họ cũng mất hơn 500 triệu đô la mỗi năm. Họ đang đi đúng hướng?
> Đọc thêm trong phân tích tuyệt vời này từ Wired
Khởi động ghi nhãn dữ liệu đã tăng 12 triệu đô la để hợp lý hóa chú thích dữ liệu.
> Đọc thêm ở VentureBeat