Китайцы наступают на японские грабли?

[Rasool]

В 1980-е годы, когда японская экономика бурно развивалась, японцы поставили амбициозную цель построить ЭВМ пятого поколения. После этого в 1990-е годы последовала очередная "зима искусственного интеллекта", когда многие обещания ИИ-оптимистов так и не реализовались на практике. В Японии было напрасно потрачено около 500 млн. долларов на программу "ЭВМ 5-го поколения".
Сейчас наблюдается очередной хайп в области ИИ, связанный с глубоким обучением. В статье https://alev.biz/news/science-news/ai/holodnaja-vojna-za-iskusstvennyj-intellekt-ugroza-vsemu-chelovechestvu/ приводится следующее:

Цитата:

В Китае, напротив, 280 миллионов человек наблюдали за победой AlphaGo. Для них было очень важно то, что машина, принадлежащая калифорнийской компании Alphabet, родительской компании Google, освоила игру, которая появилась в Азии более 2500 лет назад. Американцы даже не играют в го. И все же они каким-то образом достигли в ней превосходства. Кай-Фу Ли, пионер отрасли искусственного интеллекта, вспоминает, как его просили дать комментарий о матче практически все крупные телевизионные компании страны. До тех пор он тихо инвестировал в китайский компании, разрабатывающие искусственный интеллект. Но увидев все это внимание, он начал смело распространять инвестиционную стратегию своего венчурного фонда относительно искусственного интеллекта.
"Мы сказали: хорошо, после этого матча вся страна узнает о ИИ. Мы растем".
Для Пекина победа машины прогремела как предупредительный выстрел в воздух. Это впечатление только усилилось в течение следующих нескольких месяцев, когда администрация Обамы опубликовала серию отчетов, посвященных преимуществам и рискам ИИ. В документах была сделана серия рекомендаций для действий правительства, как для предотвращения потенциальных потерь рабочих мест вследствие автоматизации, так и для инвестиций в развитие машинного обучения. Группа высокопоставленных политических лауреатов китайской научно-технологической бюрократической машины, которая уже работала над собственным планом на ИИ, посчитала, что видит признаки появления целенаправленной американской стратегии - и нужно было как можно скорее дать ответ, начать действовать.
В мае 2017 года AlphaGo снова одержал победу, в этот раз над Ке Дзи, китайским мастером го, покорив вершину мира. Двумя месяцами позже Китай представил план развития искусственного интеллекта следующего поколения, документ, в котором излагалась стратегия страны по становлению мировым лидером в области ИИ к 2030 году. И с этим четким сигналом из Пекина завертелась гигантская ось машины промышленного государства. Прочие китайские правительственные министерства вскоре представили свои планы, основанные на набросках пекинских планировщиков. Появились экспертные группы советников и индустриальные альянсы, местные правительства по всему Китаю начали финансировать стартапы ИИ.
Китайский технологические гиганты тоже зашевелились. Alibaba, гигантский интернет-магазин, начал разработку "Городского мозга" для новой специальной экономической зоны, планируемой примерно в 100 километрах к юго-западу от Пекина. В городе Ханчжоу компания уже собирала данные с тысяч уличных камер и использовала их для управления светофорами при помощи ИИ, оптимизируя дорожное движение так же, как AlphaGo оптимизировал победоносные ходы на доске го; теперь Alibaba могла бы помочь в разработке ИИ для новой инфраструктуры мегаполиса с нуля.
18 октября 2017 года президент Китая Си Цзиньпин стоял перед 2300 своих коллег в окружении огромных красных драпировок и на фоне гигантских золотых серпа и молота. Излагая свои планы относительно будущего партии в течение почти трех с половиной часов, он назвал искусственный интеллект, big data и Интернет основными технологиями, которые могли бы превратить экономику Китая в развитую индустриальную экономику в ближайшие десятилетия. Впервые многие из этих технологий явно прозвучали из уст президента на съезде Коммунистической партии, который проходит раз в пять лет.
Всего за несколько месяцев китайское правительство обеспечило своих граждан новым видением будущего и ясно дало понять, что будет действовать быстро. "Если сравнить AlphaGo с запуском "Спутника", план китайского правительства по ИИ был знаменитой речью президента Джона Ф. Кеннеди, призывающей Америку высадить человека на Луну", пишет Кай-Фу Ли в своей новой книге "Сверхдержавы ИИ".

Так что: Китай также ждет рецессия попутно с наступлением новой "зимы ИИ"?

[Aritaborian]

Rasool в сообщении #1364653 писал(а):

президент Китая Си Цзиньпин

Можете называть меня занудой, но мне всегда подобные, казалось бы, мелочи режут глаз и заставляют усомниться в компетентности автора текста касательно всего прочего, о чём он пишет. Должность, занимаемая Си Цзиньпином, называется «председатель Китайской Народной Республики». А слова «президент Китая» верно употреблять в отношении Цай Инвэнь — главы Китайской Республики, чаще называемой Тайванем.

[EUgeneUS]

Aritaborian

(президент Китая)

В англоязычной литературе примерно с 80-х годов допустимо использование "президент Китая" в отношении "Председателя КНР". В русскоязычной - нет.
Но журналюги с ущербным надмозгом и образованием в последнее время регулярно "переводят" наименование должности как "президент Китая".
Так что претензия к пересказчику - Илья Хель. А не к источникам (по материалам Wired (Николас Томпсон и Иэн Бреммер)).

[Aritaborian]

(EUgeneUS)

Спасибо. Лучше уж тогда читать это непосредственно на сайте Wired. Если оно там есть в открытом доступе.

[Mihaylo]

Rasool в сообщении #1364653 писал(а):

В Японии было напрасно потрачено около 500 млн. долларов на программу "ЭВМ 5-го поколения".

Думаю автор статьи не понимает, о чем пишет. Он не знает разницу между "напрасно" и "ненапрасно". Точнее он пытается ввести в заблуждение читателей. Утверждение автора абстрактно и не доказано.

-- 30.12.2018, 14:04 --

А про зиму ИИ - это вообще голословное утверждение. Никакой зимы никогда не было, даже в 90-е годы. Каждое 10-летие ознаменовано открытиями в области ИИ и нарастающим ростом. Слишком громкое пустословное заявление про зиму.

[Mental]

Rasool в сообщении #1364653 писал(а):

Китайцы наступают на японские грабли?

Никто никуда не наступает:



Это восходящий тренд в IT области. Кто займёт лидирующие позиции в данной сфере, тот и будет долгое время доминировать на рынке.

К примеру, если взять поисковые интернет-системы, сейчас вряд ли кто-нибудь способен обойти Google в этом направлении.

[se-sss]

председатель == президент == praesidens (латинский) == впередисидящий

[Aritaborian]

se-sss, не надо учить меня этимологии слова «президент», я и без вас в курсе. Факт в том, что по-русски должность главы КНР называется «председатель», а журналист, неправильно переведший это слово, запросто мог допустить ещё бог знает, сколько ошибок, в том числе куда более существенных.

[Rasool]

Mental в сообщении #1364741 писал(а):

Это восходящий тренд в IT области. Кто займёт лидирующие позиции в данной сфере, тот и будет долгое время доминировать на рынке.

В статье "Российский рынок искусственного интеллекта: проблемы и перспективы" довольно оптимистично относятся к тренду AI и ML в России.

[dsge]

https://www.forbes.com/sites/steveandriole/2018/11/09/artificial-intelligence-china-and-the-us-how-the-us-is-losing-the-technology-war/amp/#ampf=undefined
В Штатах озабоченность по поводу развития АИ в Китае несколько другого рода.

[Rasool]

dsge в сообщении #1366232 писал(а):

https://www.forbes.com/sites/steveandriole/2018/11/09/artificial-intelligence-china-and-the-us-how-the-us-is-losing-the-technology-war/amp/#ampf=undefined
В Штатах озабоченность по поводу развития АИ в Китае несколько другого рода.

Интересно, в России разделяют эту озабоченность? Или Россия - слишком мелкая страна, чтобы говорить о российских разработках в области ИИ? Насколько я знаю, серьезные работы ведутся в МФТИ.

[dsge]

Rasool в сообщении #1366240 писал(а):

Интересно, в России разделяют эту озабоченность? Или Россия - слишком мелкая страна, чтобы говорить о российских разработках в области ИИ?

В области исследований Россия не входит в топ 5
https://www.futuresplatform.com/blog/5-countries-leading-way-ai-artificial-intelligence-machine-learning
В области капитализации АИ компаний Россия на 20-м месте позади Испании и Бразилии
https://medium.com/@bootstrappingme/global-artificial-intelligence-landscape-including-database-with-3-465-ai-companies-3bf01a175c5d

Цитата:

However, compared by size of economy, we’re especially disappointed that France and Germany’s efforts to develop AI industry leadership capacity are small in contrast to the USA, China, and Israel.
The same goes for many more countries like India (nine), Spain (13), Brazil (17) and Rusia (20). Most of these countries have a huge shortfall of Artificial Intelligence companies, and we see much struggle in their future. Unless those lagging countries invest significantly more effort and capital to reduce their AI deficit, they’ll be highly dependent on AI solutions from China, USA, and Israel.

[Rasool]

Под искусственным интеллектом сейчас подразумевается глубокое обучение. В книге Франсуа Шолле "Глубокое обучение на Python" написано:

Цитата:

Глубокое обучение имеет несколько свойств, которые оправдывают его статус как революции в ИИ, и оно задержится надолго. Возможно, нейронные сети исчезнут через два десятилетия, но все, что останется взамен, будет прямым наследником современного глубокого обучения и его основных идей. Эти важнейшие свойства можно разделить на три категории:

Простота - глубокое обучение избавляет от необходимости конструировать признаки, заменяя сложные, противоречивые и тяжелые конвейеры простыми обучаемыми моделями, которые обычно строятся с использованием пяти-шести тензорных операций.

Масштабируемость - глубокое обучение легко поддается распараллеливанию на GPU или TPU, поэтому оно в полной мере может использовать закон Мура. Кроме того, обучение моделей можно производить итеративно, на небольших пакетах данных, что дает возможность проводить обучение на наборах данных произвольного размера. (Единственным узким местом является объем доступной вычислительной мощности для параллельных вычислений, которая, как следует из закона Мура, является быстро перемещающимся барьером.)

Гибкость и готовность к многократному использованию - в отличие от многих предшествовавших подходов, модели глубокого обучения могут обучаться на дополнительных данных без полного перезапуска, что делает их пригодными для непрерывного и продолжительного обучения - очень важное свойство для очень больших промышленных моделей. Кроме того, обучаемые модели глубокого обучения можно перенацеливать и, соответственно использовать многократно: например, модель, обученную классификации изображений, можно включить в конвейер обработки видео. Это позволяет использовать предыдущие наработки для создания все более сложных и мощных моделей. Это также позволяет применять глубокое обучение к очень маленьким объемам данных.

Глубокое обучение находится в центре внимания всего несколько лет, и мы еще не определили границы его возможностей. Каждый месяц мы узнаем о новых и новых вариантах использования и инженерных усовершенствованиях, которые снимают предыдущие ограничения. После научной революции прогресс обычно развивается по сигмоиде: сначала наблюдается быстрый рост, который постепенно стабилизируется, когда исследователи сталкиваются с труднопреодолимыми ограничениями, и затем дальнейшие усовершенствования замедляются. В 2017 году глубокое обучение, по всей видимости, находилось на первой половине этой сигмоиды, а это значит, что в следующие несколько лет можно ожидать еще большего прогресса.