Stenfordas universitāte ir publicējusi ziņojumu ar prognozēm par mūsu nākotnes nākotni līdz 2030. gadam. Yandex datorvīzijas un mašīnizlūkošanas tehnoloģiju dienesta vadītājs Aleksandrs Krainovs no viņa izcēla vissvarīgākās lietas, jo īpaši Afisha Daily.
Stenfordas universitāte 2014. gadā uzsāka 100 gadu pētījumu par mākslīgo intelektu, kurā zinātnieki gatavojas novērtēt, kā jauno tehnoloģiju ieviešana AI un mašīnmācība ietekmē sabiedrību. Visā projektā plānots izlaist ziņojumus par ar AI saistītām tēmām. Nesen tika publicēts pirmais šīs sērijas ziņojums, kurā prognozēts, kāda ir nākotne mums līdz 2030. gadam. Acīmredzot nākotne nebūs vienāda dažādu valstu cilvēkiem, un pētnieki aplūko kādu abstraktu Ziemeļamerikas pilsētu. Krievijai ir sava specifika un līdz ar to arī savas tehnoloģiskās nākotnes attīstības nianses. Mēģināsim izdomāt, ko ziņojums mums saka, un cik tas mums ir atbilstošs.
Transports
Stenfordas pētnieki uzskata, ka tieši pārvadājumu jomā visnozīmīgākās izmaiņas, kas saistītas ar mākslīgo intelektu, notiks tuvākajā nākotnē. Mēs runājam gan par iebūvētiem autovadītāju palīgiem (visu veidu sensoriem, kas analizē automašīnas stāvokli un situāciju uz ceļiem), gan bezpilota transportlīdzekļiem, kā arī satiksmes vadības sistēmām, kuras ir pilnveidotas ar lielo datu analītiku un mašīnmācību, tiksim glābtas pilsētas no sastrēgumiem. Piemēram, Holandē viņi pat domāja par "viedajiem ceļiem", kas būtu piepildīti ar visādiem sensoriem un palīdzētu autovadītājiem novērtēt ceļa stāvokli "ceļā".
Tomēr ar viņiem viss arī nav tik caurspīdīgs: problēma šeit ir ne tikai braukšanas drošība, kas nodrošinās autopilotu, bet arī juridiskos jautājumos. Kas būs vainīgs, ja automašīna bez pilota notriec kādu cilvēku vai ietriecas citā automašīnā? Vadītāju vienmēr var sodīt vai atsaukt, bet kā jūs varat sodīt automašīnu? Vēl viens aspekts ir sabiedrības attieksme pret pašbraucošām automašīnām. Jebkurš starpgadījums, kurā iesaistīts autopilots, izraisa diskusiju vilni un sniedz argumentus jauninājumu pretiniekiem. Laimīgie augsto tehnoloģiju automašīnu īpašnieki, piemēram, paši Tesla, situācijai nepalīdz - viņi guļ ar ieslēgtu autopilotu un ignorē automašīnas ieteikumus pārņemt kontroli.
Reklāmas video:
Papildus grūtībām ar likumdošanu šādu tehnoloģiju izmantošanu Krievijā var sarežģīt arī tas, ka mūsu kopējā ceļu situācija ir sarežģītāka. Tas attiecas arī uz ceļa seguma kvalitāti, laikapstākļiem un braukšanas paradumiem. Tam visam būs vajadzīgs augstāks attīstības līmenis noregulēšanas algoritmos. Un mūsu satiksmes likumi ir konservatīvāki nekā štatos vai Eiropā, un to maiņa var aizņemt ilgāku laiku.
Veselības aprūpe
Veselības aprūpe ir viena no daudzsološākajām AI ieviešanas jomām. Ziņojuma autori tam piekrīt, taču ņem vērā, ka tā ir arī viena no visgrūtākajām nozarēm. Kļūdas cena šeit ir pacienta dzīve, un visi veselības dati ir ļoti jutīgi. Tāpēc ētikas jautājumi veselības aprūpē ir īpaši aktuāli. Tiek kavēta gan birokrātija, gan novecojuši ārstniecības iestāžu darba mehānismi - šo šķēršļu pārvarēšanai būs nepieciešams ļoti ilgs laiks. Bet tas viss neliedz tehnoloģijām aktīvi attīstīties, un šajā nozarē, tostarp Krievijā, ienāk jauni tehnoloģiju uzņēmumi.
Masveida medicīnisko datu vākšana (nepieciešams AI apmācības pamats) kļuva iespējama pirms kāda laika, sporta lietotņu un aktivitāšu izsekotāju uzplaukuma laikā, taču plaša analītika to joprojām nav sasniegusi vairāku iemeslu dēļ, ieskaitot juridiskos ierobežojumus un privātuma jautājumus. Tas pats attiecas uz attēlu atpazīšanu - piemēram, rentgena attēliem, kas jau ir uzņemti un saglabāti digitāli. Ar telemedicīnu viss ir labāk - tiek sākti projekti, ieskaitot valdības, lai ieviestu ārstiem augsto tehnoloģiju rīkus, piemēram, ķirurga attālinātu dalību operācijā, izmantojot HD apraidi. Tuvākajā nākotnē var sagaidīt, ka mašīnbūve spēs analizēt datu masu par dažādiem pacientiem un viņu ārstēšanas vēsturi, lai izceltu līdzīgus gadījumus.sniegt ieteikumus un tādējādi ietaupīt terapeita laiku. Tendence šeit daudz neatšķiras no citām nozarēm - visu automatizēto darbu, balstoties uz zināšanu bāzi cilvēka galvā un datu salīdzināšanu, nākotnē nomainīs AI. Tiesa, ilgu laiku galīgais lēmums joprojām būs personai.
Krievijā telemedicīnas nozare ir skatīta ilgi un ar interesi, tās ieviešanai ir izveidota valsts programma, kuras pirmais posms sāksies 2017. gadā. Lai gan šai programmai nav nekā kopīga ar AI, bet tā var netieši sekmēt AI ieviešanu telemedicīnā - sākot no automātiskas teksta informācijas, piemēram, zāļu recepšu, apstrādes līdz attēlu analīzei no pacientu ierakstiem. Turklāt mēs jau strādājam pie attēlu patoloģiju atpazīšanas, izmantojot neironu tīklus, un ir acīmredzams pieprasījums pēc piekļuves augsti kvalificētiem medicīnas pakalpojumiem attālās apmetnēs.
Izglītība
Paredzamā nākotnē roboti neaizstās skolotājus - tas attiecas gan uz Amerikas Savienotajām Valstīm, gan vēl jo vairāk uz Krieviju, kur skolotājs vienmēr ticis uztverts arī kā pedagogs. Pētnieki Stenfordas ziņojumā pievērš uzmanību ne tik daudz tam, kā mākslīgais intelekts tiks ieviests izglītībā, bet gan jautājumiem par jaunajām tehnoloģijām, kas palīdz skolotājiem un kaut kādā līmenī tos aizvieto, piemēram, nododot tiešsaistes izglītības programmas. Pētnieki min Kārnegi izziņas pasniedzēja piemēru, kas palīdz skolēniem apgūt matemātiku: sistēma var pielāgoties katra skolēna vajadzībām - un, atkarībā no viņiem, maina padomus un atsauksmes par stundas gaitu.
Attīstās arī intelektuālās apmācības sistēmas, kuras Amerikas Savienotajās Valstīs plaši izmanto dažādu speciālistu sagatavošanai - no programmētājiem līdz inženieriem. Kad tiek izveidota virtuāla adaptīva vide, lai risinātu īpašas problēmas reālajā dzīvē, AI tajā palīdz pielāgot procesu studenta darbībām. Tā, piemēram, ir Šerloka sistēma, kas tika izgudrota 1989. gadā un kuru izmanto, lai apmācītu tehniķus ASV gaisa spēkos. Varat arī atzīmēt tiešsaistes tulkotāju ievērojamo progresu, kas notiek, pateicoties mašīninformācijas izmantošanai. Tas padara izglītības literatūru citās valodās pieejamāku.
Drošība
Mašīnizlūkošana, ko jau aktīvi izmanto drošības jomā, nākotnē tiks izmantota aktīvāk. Pētnieki spriež, ka mākslīgais intelekts pratināšanas laikā palīdzēs noteikt melus. Un lielu noziegumu datu kopu, tostarp noziegumu vēstures noteiktā apgabalā, videoierakstu un aizdomās turēto personu pārvietošanās analīze var palīdzēt paredzēt, kur varētu notikt nākamais noziegums - līdzīgi kā seriālā “Aizdomās turamais”. Neaizmirstiet arī par kiberdrošību. Mašīninformācijas sistēmas jau palīdz identificēt finanšu noziegumus, pamatojoties uz aizdomīgām darbībām ar kāda personas kredītkarti - šādas sistēmas nākotnē kļūs vēl efektīvākas.
Protams, AI izmantošana izsekošanas sistēmām satrauc cilvēkus. Bet jūs varat paskatīties uz to savādāk, uzdodot šo jautājumu: kas ir labāk - ja jūs caur kameru vēro “dvēseles algoritms” vai kāds ļoti specifisks cilvēks? Varbūt pirmajā gadījumā privātums tiek pārkāpts daudz mazāk. AI mērķis ir sekot tikai bīstamiem modeļiem, un tas tikai izslēdz pastāvīgu cilvēku uzraudzību. Iedomājieties naftas cauruli, kas nepārtraukti jāuzrauga, lai iebrucēji tajā nelikumīgi nepievienotos. Jūs varat uzstādīt kameras un laiku pa laikam palaist patruļas gar cauruli, vai arī varat palaist dronu un izmantot apmācītu sistēmu, lai analizētu teritoriju, lai parādītu svešus objektus tuvumā, piemēram, automašīnas vai cilvēku grupas. Yandex datu fabrikai un Accenture ir līdzīgs projekts - sistēma uzrauga tālsatiksmes objektus, piemēram, elektrolīnijas, naftas cauruļvadus un gāzes vadus, kuru patrulēšana cilvēkiem būtu pārāk dārga, un spēj atklāt aizdomīgas darbības - piemēram, neatļautas automašīnas, cilvēku grupas utt. …
Izklaide
Mākslīgais intelekts ilgstoši tiek izmantots izklaidēs - piemēram, spēlēs, datoru ienaidnieki veido savu uzvedību, balstoties uz spēlētāja rīcību, kas ir lielisks mākslīgā intelekta piemērs. Sociālajos medijos ieteikumu algoritmi izmanto arī AI, un Facebook ziņu plūsma ir klasisks piemērs. Savā emuārā viņi runā par mašīnbūves tehnoloģiju izmantošanu: tas ir gan ziņu tulkojums, gan vieda meklēšana, gan plūsmas pielāgošana konkrēta lietotāja interesēm lidojumā (atkarībā, piemēram, no tā, kas viņam patīk un kādas saites viņš atver). Tomēr tas viss ir samērā vienkāršs sarežģītas tehnoloģijas izmantošanas līmenis, un nākotnē, pēc pētnieku domām, satura personalizācijas pakāpe būs daudz augstāka nekā šodien.
AI iekļūst arī mākslas jomā - arvien vairāk ir diezgan veiksmīgu tekstu un melodiju komponēšanas programmu piemēru. Piemēram, šogad Yandex entuziasti veica projektu Neirālā aizsardzība, kur neironu tīkls rakstīja dziesmu vārdus Jegora Letova stilā. Tagad šie ir nekas vairāk kā izklaidējoši eksperimenti, taču nākotnē ir viegli iedomāties, kā neironu tīkli glezno attēlus vai veido jaunus mūzikas skaņdarbus, un tos, par kuriem gandrīz garantēts, ka tie kļūs par hitiem: galu galā neironu tīkls spēj noteikt nepieciešamos nosacījumus, lai kompozīcija kļūtu par hitu.
Starp izklaides tehnoloģiju attīstību Amerikas Savienotajās Valstīs un Krievijā nav atšķirību. Šeit mēs neatpaliekam no rietumiem, un kopumā mēs domājam par tām pašām izredzēm un problēmām. Bet ieteikumu sistēmas vai izklaides robotprogrammatūras izveidošana, pamatojoties uz angļu valodu, ir vienkāršāka - ir vairāk datu, un pati valoda ir vairāk formalizēta. Krievu valoda ir ļoti sarežģīta, kas nedaudz palēnina procesu.
Vai jums vajadzētu baidīties no bezdarba?
Viena no lielākajām mākslīgā intelekta bailēm ir tā, ka tas cilvēkiem atstās darba vietas. Tas nenozīmē, ka šīs bailes ir pilnīgi nepamatotas. Stenfordas pētnieki uzskata, ka, kaut arī mašīnu intelekts patiešām aizstās daudzus cilvēkus visdažādākajās nozarēs, tajā pašā laikā tas radīs daudz jaunu darbavietu, taču ir grūti pateikt, kuras no tām. Turklāt AI neaizstās miljonu cilvēku darbu uzreiz - šis process tiks pagarināts laikā un būs pakāpenisks tādā nozīmē, ka AI vispirms sniegs palīdzību cilvēkam darbiniekam un tikai tad varēs viņu aizstāt. Tas padarīs cilvēku nodarbinātības samazināšanas procesu dažās profesijās gludu un nesāpīgu.
