A Stanfordi Egyetem jelentést tett közzé előrejelzésekkel a jövőnk jövőjéről 2030-ig. Sándor Krainov, a Yandex számítógépes látás- és gépi intelligencia-technológiai szolgálatának vezetője kiemelte tőle a legfontosabb dolgokat, különösen az Afisha Daily számára.
2014-ben a Stanfordi Egyetem egy 100 éves, a mesterséges intelligenciáról szóló tanulmányt indított, amelyben a tudósok meg fogják vizsgálni, hogy az új technológiák bevezetése az AI és a gépi tanulás területén hogyan befolyásolja a társadalmat. A tervek szerint az AI-vel kapcsolatos témákról szóló jelentések kerülnek kiadásra a projekt során. A sorozat első jelentését nemrégiben tették közzé, amely előrejelzi, hogy mit jelent a jövőnk 2030-ig. Nyilvánvaló, hogy a jövő nem ugyanaz a különböző országokban élők számára, és a kutatók valamilyen elvont észak-amerikai várost vizsgálnak. Oroszországnak megvan a maga sajátosságai, és ezért saját árnyalata a technológiai jövő fejlődésének. Próbáljuk kitalálni, mit mond a jelentés és mennyire releváns számunkra.
Szállítás
A Stanford kutatói úgy vélik, hogy a mesterséges intelligenciával kapcsolatos legszembetűnőbb változások a szállítás területén történnek a közeljövőben. Beszélünk mind a beépített járművezetői asszisztensekről (mindenféle érzékelő, amely elemzi az autó állapotát és az utak helyzetét), mind a pilóta nélküli járművekről, valamint a forgalomirányító rendszerekről, amelyeket nagy adatanalitika és gépi tanulás fejlesztettünk ki, megmentve a városokat a dugóktól. Például Hollandiában még az "intelligens utakról" is gondolkodtak, amelyeket mindenféle érzékelő tölt be és segít a járművezetőknek az út állapotának felmérésében "útközben".
Velük azonban semmi sem olyan átlátható: a probléma itt nemcsak a vezetés biztonságában rejlik, amely biztosítja az autopilótot, hanem jogi kérdésekben is. Ki lesz a hibás, ha egy pilóta nélküli autó eltalál egy embert, vagy egy másik autóba ütközik? A sofőr mindig bírságot szabhat vagy visszavonható, de hogyan lehetne büntetni az autót? Egy másik szempont az önjáró autók iránti hozzáállás a társadalomban. Minden, az autopilotot érintő esemény megbeszélés hullámát váltja ki és érveket szolgáltat az innovációk ellenzőinek. A csúcstechnikai autók boldog tulajdonosai, mint például a Tesla, nem segítik a helyzetet - a bekapcsolt autopilóttal alszanak, és figyelmen kívül hagyják az autónak az irányítás átvételére vonatkozó ajánlásait.
Promóciós videó:
A jogszabályokkal kapcsolatos nehézségeken túl az ilyen technológiák Oroszországban történő felhasználását is bonyolíthatja az a tény, hogy a közúti helyzetünk összetettebb. Ez vonatkozik az útfelület minőségére, az időjárásra és a vezetési szokásokra is. Mindez magasabb szintű fejlõdést igényel a hangoló algoritmusokban. És a közlekedési törvényeink konzervatívabbak, mint az államok vagy Európában, és hosszabb időt vehetnek igénybe a változások.
Egészségügyi ellátás
Az egészségügy az madárinfluenza elfogadásának egyik legígéretesebb területe. A jelentés szerzői egyetértenek ezzel, de megjegyzik, hogy ez egyben a legnehezebb iparágak. A hiba ára itt a beteg élete, és minden egészségügyi adat nagyon érzékeny. Ezért az egészségügyi ellátás etikai kérdései különösen súlyosak. Mind a bürokrácia, mind az egészségügyi intézmények munkájának elavult mechanizmusai akadályozzák - ezeknek az akadályoknak a legyőzése nagyon hosszú időbe telik. Mindez azonban nem akadályozza meg a technológiák aktív fejlődését, és új technológiai cégek lépnek be az iparba, beleértve Oroszországot is.
Az orvosi adatok tömeges gyűjtése (az AI-képzés szükséges alapja) egy ideje lehetővé vált a sportalkalmazások és az aktivitásmérők fellendülése során, ám a nagy elemzők számos okból, például jogi korlátozásokkal és magánélettel kapcsolatos kérdések miatt, még mindig nem értik el azt. Ugyanez vonatkozik a képfelismerésre - például a röntgenfelvételekre, amelyeket már digitálisan készített és tárolt. A távorvoslással a dolgok jobbak - indulnak projektek, köztük a kormányzati projektek is, amelyek célja az orvosok számára csúcstechnológiai eszközök bevezetése, például egy sebész távoli részvétele egy HD műsorszórást használó műtét során. A közeljövőben várható, hogy a gépi intelligencia képes lesz elemezni a különféle betegekre és a kezelési előzményekre vonatkozó adatok sokaságát, hogy kiemelje a hasonló eseteket.ajánlásokat adhat, és ezzel megtakaríthatja a terapeuta idejét. A tendencia itt nem különbözik nagyban az egyéb iparágaktól - az automatizált munkát az emberi fej tudásbázisára és az adatok összehasonlítására támaszkodva a jövőben az AI váltja fel. Igaz, hosszú ideig a végső döntés továbbra is a személy lesz.
Oroszországban a telemedicina területét hosszú ideje és szándékosan vizsgálták, ennek végrehajtására állami program van, amelynek első szakasza 2017-ben kezdődik. Míg ennek a programnak semmi köze nincs az AI-hez, de közvetett módon hozzájárulhat az AI bevezetésének a telemedicinában történő megkezdéséhez - a szöveges információk, például a gyógyszerek felírásainak automatikus feldolgozásától a betegek nyilvántartásából származó képek elemzéséig. Sőt, már dolgozunk a patológiák felismerésén a képeken idegi hálózatokat használva, és nyilvánvalóan szükség van a magasan képzett orvosi szolgáltatásokhoz való hozzáférésre a távoli településeken.
Oktatás
A belátható jövőben a robotok nem helyettesítik a tanárokat - ez vonatkozik mind az Egyesült Államokra, mind pedig Oroszországra, ahol a tanárt mindig oktatóként is felfogták. A Stanford-jelentés kutatói nemcsak arra összpontosítanak, hogy a mesterséges intelligenciát hogyan hajtják végre az oktatásban, hanem azokra az új technológiákkal kapcsolatos kérdésekre, amelyek segítenek a tanárokat, és valamilyen szinten helyettesítik őket, például az online oktatási programok átadásakor. A kutatók a Carnegie Kognitív Oktató példáját idézik, amely segíti az iskolás gyermekeket a matematika elsajátításában: a rendszer képes alkalmazkodni minden tanuló igényeihez - től függően tippeket és visszajelzéseket változtat az óráról.
Fejlődnek az intelligens képzési rendszerek is, amelyeket az Egyesült Államokban széles körben használnak különböző szakemberek képzésére - a programozóktól a mérnökökig. Amikor egy virtuális adaptív környezetet alakítanak ki a valós életben felmerülő problémák megoldására, az AI segít abban, hogy a folyamatot hozzáigazítsa a hallgatói cselekedetekhez. Ez például a Sherlock rendszer, amelyet 1989-ben találtak ki, és amelyet az amerikai légierő technikusainak kiképzésére használnak. Megemlítheti az online fordítók jelentős előrelépését is, amely a gépi intelligencia felhasználásának köszönhetően történik. Ez könnyebben hozzáférhetővé teszi a többi nyelvű oktatási irodalmat.
Biztonság
A biztonsági intelligenciában már aktívan használt gépi intelligenciát a jövőben aktívabban fogják használni. A kutatók azt gondolják, hogy a mesterséges intelligencia képes lesz a hazugságok azonosítására a kihallgatás során. És a bűncselekmények nagy adatsorának elemzése, beleértve egy adott területen elkövetett bűncselekmények történetét, videofelvételeket és a gyanúsítottak mozgását, segíthet előre jelezni, hogy hol következhet be a következő bűncselekmény - hasonlóan a gyanúsított TV sorozathoz. Ne felejtsd el a kiberbiztonságot sem. A gépi intelligencia rendszerek már segítik a pénzügyi bűncselekmények felismerését valaki hitelkártyáján alapuló gyanús tevékenység alapján - a jövőben az ilyen rendszerek még hatékonyabbak lesznek.
Természetesen az AI nyomkövető rendszerek használata aggasztja az embereket. De megnézheti másképp, és felteheti ezt a kérdést: mi a jobb - ha a kamerán keresztül egy "lélektelen algoritmus" vagy egy nagyon konkrét személy figyel? Lehet, hogy az első esetben a magánélet sokkal kevésbé sérül. Az AI célja csak a veszélyes minták nyomon követése, és csak kizárja az állandó emberfigyelést. Képzeljen el egy olajcsövet, amelyet folyamatosan ellenőrizni kell, hogy a betolakodók ne illegálisan csatlakozzanak hozzá. Beállíthat kamerákat és alkalmanként járőröket indíthat a cső mentén, vagy indíthat drónokat, és edzett rendszer segítségével elemezheti a területet idegen tárgyak megjelenése közelében, például autók vagy embercsoportok. A Yandex Data Factory és az Accenture hasonló projekttel rendelkezik - a rendszer olyan távolsági tárgyakat figyeli, mint például távvezetékeket, olajvezetékeket és gázvezetékeket, amelyek túl sokba kerülnének az emberek számára az őrizetbe vétel, és képes felismerni a gyanús tevékenységeket - például illetéktelen autók, embercsoportok stb. …
Szórakozás
A mesterséges intelligenciát már régóta használják a szórakozásban - például a játékokban a számítógépes ellenségek viselkedésüket a játékos cselekedetei alapján építik fel, ez a mesterséges intelligencia kiváló példája. A közösségi médiában az ajánlási algoritmusok szintén használnak AI-t, és a Facebook hírcsatorna egy klasszikus példa. Blogjában a gépi intelligencia technológiák alkalmazásáról beszélnek: ez magában foglalja a hozzászólások fordítását és az intelligens keresést, valamint a hírcsatorna hozzáigazítását egy adott felhasználó érdekeihez menet közben (például attól függően, hogy mit szereti, és milyen linkeket nyit). Mindez azonban a komplex technológia viszonylag egyszerű szintje, és a kutatók szerint a jövőben a tartalom személyre szabottsága sokkal magasabb lesz, mint ma.
Az AI szintén belép a művészet területére - egyre inkább vannak elég sikeres példák a szövegek és dallamok program általi összeállítására. Például ebben az évben a Yandex rajongói készítették a Neural Defense projektet, ahol a neurális hálózat szöveget írt Yegor Letov stílusában. Ezek nem más, mint szórakoztató kísérletek, de a jövőben könnyű elképzelni, hogy az idegi hálózatok hogyan festenek képeket vagy készítenek új zeneműveket, és azokat, amelyek szinte garantálják, hogy slágerekké válnak: elvégre egy neurális hálózat képes azonosítani a kompozíció kritériumait.
Nincs különbség a szórakoztató technológiák fejlesztése között az Egyesült Államokban és Oroszországban. Itt nem maradunk el a Nyugatól, és összességében ugyanazokkal a kilátásokkal és problémákkal állunk szemben. De angolul alapuló ajánlórendszer vagy szórakoztató bot készítése könnyebb - több adat, és maga a nyelv is formalizáltabb. Az orosz nyelv nagyon nehéz, ami kissé lelassítja a folyamatot.
Félnie kell a munkanélküliségtől?
A mesterséges intelligencia egyik legnagyobb félelme az, hogy ez eltávolítja a munkahelyeket az emberektől. Ez nem azt jelenti, hogy ez a félelem teljesen megalapozatlan. A Stanford kutatói úgy vélik, hogy bár a gépi intelligencia valóban sok embert helyettesít számos iparágban, ugyanakkor sok új munkahelyet fog létrehozni, ám nehéz megmondani, melyik. Ezenkívül az AI nem helyettesíti több millió ember munkáját egyszerre - ez a folyamat meghosszabbodik az idõben, és fokozatos lesz abban az értelemben, hogy az AI elõször egy emberi alkalmazott segítséget fog kapni, és csak akkor képes helyettesíteni. Ez egyes szakmákban az emberek foglalkoztatásának csökkentését gördülékenyvé és fájdalommentessé teszi.