Néhányan úgy vélik, hogy a mesterséges intelligencia és a robotika elterjedése veszélyezteti magánéletünket, munkahelyünket és még biztonságunkat is. Egyre több feladat folyik a szilícium alapú agyak számára. De még a leghangosabb kritikusok sem tudják észrevenni a nyilvánvaló előnyöket, amelyeket az AI és az automatizált rendszerek előkészítenek az emberiség számára. A Grand Challenges projekt részeként a BBC szakértőket gyűjtött össze, akik gépeik és mesterséges intelligencia jelenlétében fogalmazták meg a jövőképüket.
„Az AI-t nem úgy kell tekinteni, mint amelyik velünk versenyben áll, hanem olyanként, amely javíthatja saját képességeinket” - mondja Takeo Kanade, a Carnegie Mellon Egyetem robotika professzora. Mivel az AI tolerálja az unalmat, és sokkal jobban és gyorsabban képes azonosítani a mintákat, mint az emberek. Az automatizálás már megkezdte a világ legösszetettebb csomóinak kibontását, a betegségtől a kegyetlenségig.
És ez biztonságosabbá teheti életünket a 21. században.
A fertőző betegségek elleni küzdelem
A világ sok milliárd ember számára a fülük közelében lévő szúnyogok zümmögése sokkal többet jelenthet, mint egy bosszantó harapást - ez a betegség és akár a halál előidézője is lehet. Az egyik faj, az Aedes aegypti, Afrikából szinte minden trópusi és szubtrópusi régióban elterjedt, és a dengue-láz, a sárga láz, a Zika és a chikungunya (a vírus megrontó ízületi fájdalmakat hordozza). A Dengue-dengue önmagában évente 128 országban 390 millió embert fertőz meg.
"Ez a szúnyog egy apró démon" - mondja Rainier Mallol, a Dominikai Köztársaság számítógépes mérnöke, Zika forrása. Desi Raja-val, a malajziai orvossal (egy másik olyan ország, ahol fennáll a vírus átterjedésének kockázata) együtt a pár kifejlesztett AI algoritmusokat, amelyek megjósolják a kitörések valószínűségét.
Promóciós videó:
A Microsoft projektjének bevezetése drogokat használ a patogének megtalálására a Zika forró helyszíneiben
Mesterséges intelligenciájuk az orvosi epidemiológiában (Aime) egy olyan rendszer, amely egyesíti a helyi kórházak által jelentett minden új Dengue-eset idejét és helyét 274 egyéb változókkal, mint például a szél iránya, páratartalma, hőmérséklete, népsűrűsége, ház típusa. "Ezek mind tényezők befolyásolják a szúnyogok elterjedését" - magyarázza Mallall.
A Malajziában és Brazíliában végzett tesztek azt mutatták, hogy három hónap alatt 88% -os pontossággal tudják megjósolni a kitöréseket. A rendszer elősegíti a kitörés epicentrumának 400 méteren belüli elhelyezkedését, lehetővé téve a helyi orvosok számára, hogy időben beavatkozzanak rovarirtó szerekkel és meghamisítsák a helyi lakosokat.
Az Aime fejlődik a Zika és Chikungunya kitörések előrejelzésére is. A hatalmas technológiai cégek ezt a gondolatot saját maga alakítják ki: például a Microsoft Project Premonition például autonóm droneket használ a szúnyogzsebek észlelésére, és szén-dioxidot és könnyű csapdákat használ a szúnyogok elkapására. A szúnyogok és az általuk harapott állatok DNS-ét ezután gépi algoritmusokkal elemezzük, amelyek minden alkalommal jobban és jobban feltárják a gigantikus adatmennyiségeket és megtalálják a kórokozókat.
Fegyverharc
Az elmúlt évben 15 000 ember halt meg az Egyesült Államokban a lövések miatt. Ebben az országban a fejlett világban a legmagasabb a fegyverekkel kapcsolatos erőszak. A válogatás nélküli lövöldözés és a fegyverekkel kapcsolatos bűncselekmények problémájának megoldása érdekében az ország egyes városai segítségül hívják a technológiát.
Az automatikus rendszer, amely érzékelők sorozatán hallja a lövések hangját, felhasználható a lövések forgatásának helyére, és a biztonsági erők riasztására a ravaszt húzását követő 45 másodpercen belül. A ShotSpotter négyzetkilométerenként 15-20 akusztikus érzékelőt használ a felvétel jellegzetes „popjának” észlelésére, születési helyének meghatározására 25 méteres pontossággal.
A gépi tanulási technológiákat használják annak megerősítésére, hogy a hang puska volt, és megszámolják a lövések számát annak jelzésére, hogy a rendõrség egyedülálló fegyverrel vagy több bûnözõvel fog foglalkozni, és hogy géppuskákat használnak vagy sem.
Már 90 város - elsősorban az Egyesült Államokban, de Dél-Afrikában és Dél-Amerikában is - használja a ShotSpotter alkalmazást. Kisméretű rendszereket telepítettek kilenc egyesült államokbeli egyetemen is a közelmúltbeli campus-lövésekre adott válaszként.
Ralph Clarke, a ShotSpotter vezérigazgatója úgy véli, hogy a jövőben ez a rendszer nemcsak az egyszerű eseményekre való reagáláshoz használható.
"Meg akarjuk érteni, hogy adatainkat hogyan lehet felhasználni a rendőrök prediktív képességeire" - mondja. "A gépi tanulás kombinálható az időjárással, a forgalommal és más információkkal a rendőri járőrök pontosabb tájékoztatása érdekében."
Az éhezés elleni küzdelem
Körülbelül 800 millió ember támaszkodik a kaszava (kassza) gyökereire, mint fõ szénhidrátforrásra. Ezt a keményítő-jam-szerű zöldséget úgy fogyasztják, mint egy burgonyát; őrölhető lisztbe kenyér és pékáruk előállításához. Növekszik ott, ahol más növények nem képesek, így a kassza a világ hatodik legnagyobb növényévé válik. Ez a fás cserje ugyanakkor érzékeny a betegségekre és a kártevőkre is, amelyek egész növényi területeket elpusztíthatnak.
Az ugandai Kampalában, a Makerere Egyetemen dolgozó kutatók összefogtak a növénybetegségekkel foglalkozó szakértőkkel, hogy kifejlesszenek egy automatizált rendszert a kaszava betegség leküzdésére. A Mcrops projekt lehetővé teszi a helyi gazdálkodók számára, hogy okos okostelefonokkal fényképezzék növényüket, és számítógépes látásmód segítségével felismerjék négy fő betegség jeleit, amelyek pusztítják a mandzsettaféléket.
„Néhány ilyen betegséget rendkívül nehéz felismerni, és különféle tevékenységeket igényel” - magyarázza Ernest Mwebase, a projektet vezető informatikus. "A gazdálkodóknak zsebszakértőt adunk, hogy tudják, vajon beporzik-e növényeiket, vagy elpusztít és ültet valami mást."
Ez a rendszer 88 százalékos pontossággal diagnosztizálja a kasszava betegségeket. A gazdálkodóknak általában be kell hívniuk a kormány szakértőit, hogy látogatást végezzenek a gazdaságokban a betegségek azonosítása érdekében, ami napokon és heteken át tart a betegség terjedéséhez.
A Mcrops lehetővé teszi pillanatfelvételek feltöltését egy adatbázisba, amelyet ezután használnak a járványok diagnosztizálására. Mwebaze azt reméli, hogy a technológia automatikusan felismeri más növényfajok, például a banán problémáit.
A rák és a látásvesztés elleni küzdelem
A rák világszerte több mint 8,8 millió halált okoz, és évente 14 millió embert diagnosztizálnak valamilyen rákos formában. A rák korai felismerése jelentősen növelheti az ember túlélési esélyeit és csökkentheti a megismétlődés kockázatát. A szűrés az egyik legfontosabb módszer a rák korai felismerésére, ám a vizsgálatok és más teszteredmények megértése nagyon, nagyon nehéz és időigényes.
A Google DeepMind segítséget nyújthat a rákkezelésben részt vevő orvosoknak a gépi tanulással, a beteg szövetének egészséges területeinek azonosításában.
A DeepMind és az IBM alkalmazza AI technológiáit erre a problémára. A DeepMind összefogott az Egyesült Királyság NHS orvosaival a londoni University College-ban, hogy kiképezzék a rák kezelésére szolgáló, AI-alapú programját azáltal, hogy elválasztják az egészséges szövetek területeit a daganatoktól a fej és a nyak vizsgálata során. Együtt dolgozik a londoni Moorfields Eye Hospital-nal is, a látásellenőrzés korai jeleit észlelve.
"Algoritmusaink képesek értelmezni a beolvasott adatokból származó vizuális információkat" - mondta Dominic King, a DeepMind Health klinikai vezetője. „A rendszer megtanulja azonosítani a lehetséges problémákat és javasolni az orvosnak a helyes eljárást. Túl korai lenne kommentálni az eredményeket, de ezek már nagyon biztatóak."
King szerint az AI technikák segítenek az orvosoknak a diagnózis gyorsabb meghatározásában azáltal, hogy átvizsgálják a vizsgálatokat és prioritássá teszik azokat, amelyeket azonnali megfontolásra javasolnak.
Az IBM nemrégiben bejelentette, hogy a Watson AI képes képeket elemezni és kiértékelni a betegek nyilvántartásait, az tumor 96% -át megmutatva. A rendszer jelenleg orvosi vizsgálatokon vesz részt 55 kórházban szerte a világon, segítve az emlő-, tüdő-, vastagbél-, méhnyak-, petefészek-, gyomor- és prosztatarák diagnosztizálását.
A fény kikapcsolása nélkül
A heves vita közepette annak kérdésében, hogy az éghajlatváltozás két katasztrófás történelmi léptékű hurrikánt okozhatott-e az Egyesült Államokban, hogyan lehetne maximalizálni a mesterséges intelligenciát a tiszta, megújuló energia felhasználásának kutatására az éghajlati problémákat okozó további károk megelőzése érdekében?
Az emberek szerte a világon egyre inkább a megújuló energiaforrásokra támaszkodnak az éghajlatváltozás és a fosszilis tüzelőanyagok okozta szennyezés leküzdésére, és az energiahálózatok és az időszakos energiaforrások közötti egyensúly megteremtése egyre nehezebbé válik. Az intelligens fogyasztásmérők - a digitális energiafigyelők, amelyek automatikusan felveszik a fogyasztást - elterjedése sok adatot fog szolgáltatni arról is, hogy a fogyasztók hogyan és mikor használják az energiát. Az Európai Unió önmagában tervezi, hogy 2020-ig 500 millió intelligens mérőt épít be otthonokba.
„Ezen eszközök mindegyikének kezelése lehetetlen az emberek számára, mivel a válaszidő gyakran néhány másodperc nagyságrendű” - mondja Valentin Robu, az edinburgh-i Heriot Watt Egyetem intelligens rendszerek adjunktusának professzora. Együtt dolgozik az Egyesült Királyság Upside Energy vállalatával, hogy új módszereket fejlesszen ki az energiahálózatok kezelésére.
Gépi tanulási algoritmusokat hoznak létre a termelés és az energiaigény valós időben történő figyelemmel kísérésére. Mit jelent? Ezt az energiát csendes órákban tárolják, majd csúcsidőben szabadítják fel, például reggel, amikor mindenki elkészíti saját kávét. Ahogy az elektromos járművek és az otthoni akkumulátorok egyre gyakoribbak, a technológia felhasználható az energia tárolására és a megújuló áramlások egyenletes eloszlására.
Robu szerint az AI még alapvetõbb szinten is használható, segítve ezzel a csatlakoztatott eszközök iránti kereslet csökkentését. Például a hűtőszekrényeket közvetlenül az AI vezérelheti, hogy csak akkor kapcsoljanak be, amikor a villamosenergia-igény a hálózaton a legalacsonyabb.
Ilya Khel
