Uniwersytet Stanforda opublikował raport zawierający prognozy dotyczące naszej przyszłości do 2030 roku. Alexander Krainov, szef działu technologii wizji komputerowej i inteligencji maszynowej w Yandex, wskazał mu najważniejsze rzeczy, zwłaszcza dla Afisha Daily.
W 2014 roku Uniwersytet Stanforda rozpoczął 100-letnie badanie nad sztuczną inteligencją, w ramach którego naukowcy mają ocenić, jak wprowadzenie nowych technologii do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wpływa na społeczeństwo. Planowane jest publikowanie raportów na tematy związane ze sztuczną inteligencją przez cały czas trwania projektu. Niedawno opublikowano pierwszy raport z tej serii, który przewiduje, co nas czeka w przyszłości do 2030 roku. Oczywiście przyszłość nie będzie taka sama dla ludzi w różnych krajach, a naukowcy patrzą na jakieś abstrakcyjne miasto w Ameryce Północnej. Rosja ma swoją specyfikę, a co za tym idzie własne niuanse rozwoju technologicznej przyszłości. Spróbujmy dowiedzieć się, co mówi nam ten raport i jakie jest dla nas istotne.
Transport
Badacze ze Stanford uważają, że to w dziedzinie transportu najbardziej zauważalne zmiany związane ze sztuczną inteligencją nastąpią w najbliższej przyszłości. Mowa tu zarówno o wbudowanych asystentach kierowcy (wszelkiego rodzaju czujniki analizujące stan samochodu i sytuację na drogach), jak i pojazdach bezzałogowych, a systemy kontroli ruchu, ulepszone dzięki analizie big data i uczeniu maszynowemu, uratują miasta przed korkami. Na przykład w Holandii pomyśleli nawet o „inteligentnych drogach”, które byłyby wypchane wszelkiego rodzaju czujnikami i pomagały kierowcom w ocenie stanu drogi „w ruchu”.
Z nimi jednak też wszystko nie jest tak przejrzyste: problemem jest tutaj nie tylko bezpieczeństwo jazdy, o które zapewni autopilot, ale także kwestie prawne. Kto będzie winny, jeśli samochód bez pilota uderzy w osobę lub zderzy się z innym samochodem? Kierowca zawsze może zostać ukarany grzywną lub odwołany, ale jak można ukarać samochód? Kolejnym aspektem jest stosunek społeczeństwa do samochodów autonomicznych. Każdy incydent z udziałem autopilota wywołuje falę dyskusji i dostarcza argumentów przeciwnikom innowacji. Zadowoleni właściciele nowoczesnych samochodów, takich jak Tesla, sami nie pomagają w sytuacji - śpią z włączonym autopilotem i ignorują zalecenia samochodu, aby przejąć kontrolę.
Film promocyjny:
Oprócz trudności związanych z ustawodawstwem, korzystanie z takich technologii w Rosji może być skomplikowane przez fakt, że nasza ogólna sytuacja drogowa jest bardziej skomplikowana. Dotyczy to również jakości nawierzchni drogi, pogody i nawyków jazdy. Wszystko to będzie wymagało wyższego poziomu rozwoju algorytmów strojenia. A nasze przepisy ruchu drogowego są bardziej konserwatywne niż w stanach czy w Europie i ich zmiana może zająć więcej czasu.
Opieka zdrowotna
Opieka zdrowotna to jeden z najbardziej obiecujących obszarów wdrażania sztucznej inteligencji. Autorzy raportu zgadzają się z tym, ale zauważają, że jest to również jedna z najtrudniejszych branż. Ceną błędu jest tutaj życie pacjenta, a wszelkie dane dotyczące zdrowia są bardzo wrażliwe. Dlatego kwestie etyczne w ochronie zdrowia są szczególnie dotkliwe. Przeszkadza zarówno biurokracja, jak i przestarzałe mechanizmy pracy placówek medycznych - pokonanie tych przeszkód zajmie bardzo dużo czasu. Ale to wszystko nie przeszkadza w aktywnym rozwoju technologii, a nowe firmy technologiczne wchodzą do branży, w tym w Rosji.
Masowe gromadzenie danych medycznych (niezbędna podstawa do treningu sztucznej inteligencji) stało się możliwe jakiś czas temu, w okresie boomu na aplikacje sportowe i trackery aktywności, ale duże analizy nadal do niego nie dotarły z wielu powodów, w tym ograniczeń prawnych i kwestii prywatności. To samo dotyczy rozpoznawania obrazów - na przykład zdjęć rentgenowskich, które są już zrobione i zapisane cyfrowo. Z telemedycyną jest lepiej - powstają projekty, w tym rządowe, mające na celu wprowadzenie nowoczesnych narzędzi dla lekarzy, np. Zdalny udział chirurga w operacji z wykorzystaniem transmisji HD. Można się spodziewać, że w najbliższej przyszłości inteligencja maszynowa będzie w stanie analizować masę danych dotyczących różnych pacjentów i historii ich leczenia, aby uwydatnić podobne przypadki.dawać zalecenia, a tym samym oszczędzać czas terapeuty. Tendencja tutaj nie różni się zbytnio od innych branż - wszelka zautomatyzowana praca, oparta na bazie wiedzy w ludzkiej głowie i porównywaniu danych, zostanie w przyszłości zastąpiona sztuczną inteligencją. To prawda, że przez długi czas ostateczna decyzja będzie nadal należeć do osoby.
W Rosji sektor telemedycyny był obserwowany od dawna i intensywnie, istnieje państwowy program jego realizacji, którego pierwszy etap rozpocznie się w 2017 roku. Chociaż program ten nie ma nic wspólnego ze sztuczną inteligencją, ale może pośrednio przyczynić się do rozpoczęcia wprowadzania AI w telemedycynie - od automatycznego przetwarzania informacji tekstowych, takich jak recepty na leki, po analizę obrazów z dokumentacji pacjentów. Ponadto już pracujemy nad rozpoznawaniem patologii na obrazach z wykorzystaniem sieci neuronowych i istnieje oczywisty popyt na dostęp do wysoko kwalifikowanych usług medycznych w odległych osiedlach.
Edukacja
W dającej się przewidzieć przyszłości roboty nie zastąpią nauczycieli - dotyczy to zarówno Stanów Zjednoczonych, jak i Rosji, gdzie nauczyciel zawsze był również postrzegany jako pedagog. Badacze w raporcie Stanford zwracają uwagę nie tyle na to, w jaki sposób sztuczna inteligencja zostanie wdrożona w edukacji, ile na pytania o nowe technologie, które pomagają nauczycielom i na pewnym poziomie je zastępują, na przykład przy zaliczaniu edukacyjnych programów online. Naukowcy przytaczają jako przykład Carnegie Cognitive Tutor, który pomaga uczniom w nauce matematyki: system może dostosować się do potrzeb każdego ucznia - i, w zależności od nich, zmienia wskazówki i informacje zwrotne na temat przebiegu lekcji.
Rozwijają się również inteligentne systemy szkoleniowe, które są szeroko stosowane w Stanach Zjednoczonych do szkolenia różnych specjalistów - od programistów po inżynierów. Kiedy tworzy się wirtualne środowisko adaptacyjne do rozwiązywania konkretnych problemów w prawdziwym życiu, sztuczna inteligencja pomaga w nim dostosować proces do działań ucznia. Jest to na przykład system Sherlock, który został wynaleziony w 1989 roku i jest używany do szkolenia techników w Siłach Powietrznych Stanów Zjednoczonych. Można również zauważyć znaczący postęp w tłumaczeniach online, który dokonuje się dzięki wykorzystaniu inteligencji maszynowej. Dzięki temu literatura edukacyjna w innych językach jest bardziej dostępna.
Bezpieczeństwo
Inteligencja maszynowa, która jest już aktywnie wykorzystywana w dziedzinie bezpieczeństwa, będzie w przyszłości bardziej aktywnie wykorzystywana. Naukowcy spekulują, że sztuczna inteligencja będzie w stanie pomóc zidentyfikować kłamstwa podczas przesłuchania. Analiza dużych zbiorów danych dotyczących przestępstw, w tym historii przestępstw na określonym obszarze, nagrań wideo i ruchów podejrzanych, może pomóc przewidzieć, gdzie może nastąpić kolejne przestępstwo - podobnie jak w serialu Podejrzany. Nie zapomnij też o cyberbezpieczeństwie. Systemy inteligencji maszynowej już teraz pomagają identyfikować przestępstwa finansowe na podstawie podejrzanej aktywności na czyjejś karcie kredytowej - w przyszłości takie systemy będą jeszcze skuteczniejsze.
Oczywiście wykorzystanie sztucznej inteligencji do systemów śledzenia budzi niepokój ludzi. Ale możesz spojrzeć na to inaczej, zadając pytanie: co jest lepsze - skoro przez kamerę obserwuje Cię „bezduszny algorytm”, czy bardzo konkretna osoba? Być może w pierwszym przypadku prywatność jest naruszana znacznie mniej. AI ma na celu śledzenie tylko niebezpiecznych wzorców, a po prostu wyklucza ciągłe monitorowanie przez ludzi. Wyobraź sobie rurę naftową, która musi być stale monitorowana, aby intruzi nie dołączali do niej nielegalnie. Możesz ustawić kamery i od czasu do czasu uruchomić patrole wzdłuż rury lub możesz uruchomić drona i użyć wyszkolonego systemu do analizy obszaru pod kątem wyglądu obcych obiektów w pobliżu, na przykład samochodów lub grup ludzi. Yandex Data Factory i Accenture mają podobny projekt - system monitoruje obiekty dalekobieżne, takie jak linie energetyczne, ropociągi i gazociągi, które byłyby zbyt drogie dla ludzi do patrolowania i jest w stanie wykryć podejrzaną aktywność - na przykład nieautoryzowane samochody, grupy ludzi itp. …
Zabawa
Sztuczna inteligencja od dawna jest wykorzystywana w rozrywce - na przykład w grach komputerowi wrogowie budują swoje zachowania w oparciu o działania gracza, co jest doskonałym przykładem sztucznej inteligencji. W mediach społecznościowych algorytmy rekomendacji również wykorzystują sztuczną inteligencję, a kanał aktualności na Facebooku jest klasycznym przykładem. Na swoim blogu rozmawiają o wykorzystaniu technologii inteligencji maszynowej: obejmuje to tłumaczenie postów i inteligentne wyszukiwanie, a także dostosowywanie kanału do zainteresowań konkretnego użytkownika w locie (w zależności np. Od tego, co lubi i jakie linki otwiera). Jednak to wszystko to stosunkowo prosty poziom wykorzystania skomplikowanej technologii iw przyszłości zdaniem naukowców stopień personalizacji treści będzie znacznie wyższy niż obecnie.
AI wkracza też na pole sztuki - coraz częściej pojawiają się całkiem udane przykłady komponowania tekstów i melodii za pomocą programów. Na przykład w tym roku entuzjaści Yandex stworzyli projekt Neural Defense, w którym sieć neuronowa pisała teksty w stylu Jegora Letowa. Teraz to nic innego jak zabawne eksperymenty, ale w przyszłości łatwo sobie wyobrazić, jak sieci neuronowe malują obrazy lub tworzą nowe utwory muzyczne i te, które niemal na pewno staną się hitami: w końcu sieć neuronowa jest w stanie zidentyfikować niezbędne warunki, aby kompozycja stała się hitem.
Nie ma różnic między rozwojem technologii rozrywkowych w Stanach Zjednoczonych i Rosji. Tutaj nie pozostajemy w tyle za Zachodem i na ogół stoimy przed takimi samymi perspektywami i problemami. Ale zrobienie systemu rekomendacji czy bota rozrywkowego opartego na języku angielskim jest łatwiejsze - więcej danych, a sam język jest bardziej sformalizowany. Język rosyjski jest bardzo trudny, co nieco spowalnia proces.
Czy powinieneś bać się bezrobocia?
Jedną z największych obaw sztucznej inteligencji jest to, że odbierze ludziom pracę. Nie oznacza to, że ten strach jest całkowicie bezpodstawny. Badacze ze Stanford są przekonani, że chociaż inteligencja maszynowa rzeczywiście zastąpi wielu ludzi w wielu różnych branżach, stworzy wiele nowych miejsc pracy w tym samym czasie, ale trudno powiedzieć, które z nich. Dodatkowo AI nie zastąpi pracy milionów ludzi od razu - proces ten będzie wydłużał się w czasie i będzie stopniowy w tym sensie, że AI najpierw przyjdzie z pomocą ludzkiemu pracownikowi i dopiero wtedy będzie w stanie go zastąpić. Dzięki temu proces redukcji zatrudnienia osób w niektórych zawodach będzie przebiegał płynnie i bezboleśnie.