Turpinājums, 1. daļa - singularitāte? Labklājība? Mokas ?.
Mūsu darba dalīšanas un atomizācijas laikmetā tikai daži cilvēki saprot, kas patiesībā notiek zinātnes un tehnoloģijas progresa, automatizācijas un darba tirgus jomā. Vēl mazāk cilvēku iedomājas, kas šajās teritorijās notiks rīt, gada laikā. Tikmēr notiek revolucionāras izmaiņas. Pasaules ekonomikas foruma Davosā šī gada galvenā tēma bija "ceturtā rūpniecības revolūcija".
Pēc Pasaules ekonomikas foruma dibinātāja Klausa Švāba teiktā, revolucionāras izmaiņas ir saistītas ar progresu mākslīgā intelekta, robotikas, autonomu transportlīdzekļu, 3D drukāšanas, nanotehnoloģiju un citās zinātnes līderu jomās.
Mākslīgā intelekta tehnoloģiju attīstība ir viens no galvenajiem virzieniem, pie kura strādā lielākie tehnoloģiju uzņēmumi, tostarp Facebook, Google, IBM, Samsung, Apple, Microsoft.
Pēc oficiālajiem datiem, Samsung Venture Investment ir investējis septiņos jaunizveidotos uzņēmumos, kas strādā ar AI tehnoloģijām. Tajos ietilpst arī Mind Meld, Reactor Labs, Automated Insights un Maluuba. Ņemot vērā nezināmas investīcijas, Dienvidkorejas uzņēmums pēdējo piecu gadu laikā ir iegādājies vairāk nekā 10 AI dibināšanas uzņēmumus.
TED Vankūverā 2016. gada 17. februārī Xprize dibinātājs Pīters Diamandis un IBM Watson vadītājs Deivids Kennijs runāja par 500 miljonu ASV dolāru vērto IBM Watson AI XPRIZE konkursu AI, lai 2020. gadā veiktu pārliecinošu TED sarunu. Konkursa organizatori cer iedvesmot izstrādātājus radīt tehnoloģijas, kas var palīdzēt cilvēkiem atrisināt pasaules svarīgākās problēmas.
Saskaņā ar CB Insights pētījumu, ieguldījumu apjoms AI tehnoloģiju attīstībā ir pieaudzis septiņkārt - no 45 miljoniem USD 2010. gadā līdz 310 miljoniem USD 2015. gadā. 2016. gads solās būt karsts, jo to skaits pieaug par lielumu. Pirmajos februāra mēnešos mēs uzzinājām par miljardu dolāru ieguldījumiem Amerikas Savienotajās Valstīs, un pēc tam, kad AlphaGo uzvarēja seno Go spēli, spēlē iesaistījās Dienvidkoreja, piešķirot mākslīgā intelekta attīstībai valsts līmenī 830 miljonus ASV dolāru. Kāpēc jūs sakāt, ka korejieši to izdarīja? Galu galā neviens nesāka ieguldīt AI pēc mašīnas uzvaras pār cilvēku šahā? Atbilde ir vienkārša - nav iespējams aprēķināt visas kustību variācijas "Go", vienīgais veids, kā uzvarēt, ir izmantot intuīciju un radošu domāšanu. Tas ir, tieši tās cilvēka prāta īpašības, kuras daudzi skeptiķi uzskatīja par "mašīnai nepieejamu".
Kapitālisti neiegulda miljardiem dolāru projektos, kuru atmaksāšanās laiks pārsniedz 10 gadus. Mākslīgais intelekts jau ir klāt, un mums ir jāizdomā, kā ar to dzīvot.
Reklāmas video:
Kopīgi redzēsim, kā līdzīgas sistēmas tiek izmantotas tagad un kā tās var pielietot. Tad mums būs vieglāk sastādīt prognozi par procesiem, kas notiks sabiedrībā nākamo 5-10 gadu laikā.
Īstu revolūciju AI jomā veica konvolūcijas neironu tīkli. Mākslīgā intelekta strupceļa pieeja, kas valdīja no 70. gadiem līdz 2000. gadu sākumam, kad pētnieki mēģināja izveidot saskaņotu AI, pamazām kļūst par pagātni. Tagad izstrādātāji koncentrējas uz individuālu izlūkošanas funkciju ieviešanu. Konvolūcijas neironu tīkli visu apgūst atsevišķi. Tos šodien var izmantot praksē.
Konvolūcijas neironu tīkli var atklāt tirgus tendences un tendences diagrammās cilvēkiem nepieejamā līmenī, kas neapšaubāmi būs kapitālistu pieprasījums.
Saskaņā ar esošajiem stereotipiem automašīna un emocijas nav savienojamas lietas. Bet vai tas tā ir mūsdienu AI gadījumā? Pateicoties dziļas mācīšanās, mašīn redzes un kognitīvās neirozinātnes tehnoloģiju sintēzei, amerikāņu uzņēmums Emotient ir izstrādājis programmatūras apmācību, kas skenē sejas muskuļu mikroizpausmes (piemēram, prieku, dusmas, sajūsmu), novērtē respondenta emocionālās reakcijas, uzmanības un iesaistīšanās pakāpi. Jaunā tehnoloģija galu galā aizstās tradicionālās tirgus izpētes metodes: šodien dažas reklāmas aģentūras to ir pieņēmušas, lai novērtētu mērķauditorijas reakciju uz jaunu saturu vai produktu. “Emocijas ir pārdošanas pamatā, bet mēs nekad neesam spējuši precīzi izdomāt, kā cilvēki patiesībā jūtas,” saka Emotient izpilddirektors Kens Danhems.“Katru gadu jaunu klientu iegūšanai tiek tērēti miljardi dolāru. Uzņēmumi un zīmoli veic pētījumus, cenšas izprast savu mērķauditoriju, uzzināt par viņu motīviem un patērētāju pieredzi. Tomēr realitāte ir tāda, ka mēs ticamāk uzminēt, nekā droši zinām. Tas ir, AI jau tiek aktīvi izmantots, lai analizētu cilvēka emocijas.
Spēcīgāko izrāvienu AI veica pat radošos uzdevumos. Piemēram, datorprogramma Neural Doodle var pārveidot jūsu selfiju par Renuāra vai Pablo Pikaso meistardarbu. 2016. gada sākumā grāmata, kas sarakstīta, izmantojot mākslīgo intelektu, kvalificējās Japānas literārā konkursa finālam. Stāsts ar nosaukumu “Diena, kad dators uzrakstīja romānu” tika izvēlēts konkursa finālam. Hoshi Xingichi. Tādējādi mēs redzam, ka automatizācija pāriet no rūpnīcām uz birojiem un nonāk "radošos uzdevumos". Šis process joprojām ir slikti saprotams, tikai daži cilvēki par to runā. Viss jau pastāvošā stereotipa dēļ, ka AI ir piemērots standarta loģisko problēmu risināšanai, un radošums ir raksturīgs tikai cilvēkiem. Visticamāk, ļoti drīz mēs redzēsim, ka šī ir tikai vēl viena iedomāta maldināšana.
Iepriekš mašīnām ļoti grūti bija atpazīt vizuālo informāciju, cilvēki šajā ziņā bija ievērojami pārāki par AI. Jau konvolūcijas neironu tīkli var noteikt attēlā redzamo, izveidot 3D modeli ar video un noteikt sejas ar 99% precizitāti, ja paraugu ņem no vairāk nekā miljona dažādu cilvēku fotogrāfijām. Tas ir, savā ziņā viņi redz vizuālu informāciju kā cilvēks un pat labāk nekā viņš, kas iepriekš bija problemātiska.
Jau ir tehniski gatavs un drīz nonāks tirgū, iespējams, viena no visinteresantākajām mākslīgā intelekta funkcijām, kuras pamatā ir konvolūcijas neironu tīkli. Tā ir dabiskās valodas izpratne, un spēja sazināties nav atšķirama no cilvēka. Tas paver iespējas automatizēt milzīgu biroju darbinieku, zvanu centru operatoru, grāmatvežu un juristu armiju.
Šī visa darbinieku armija drīz tiks izmesta sabrukušajā darba tirgū. Un agrāk zinātniskās un tehnoloģiskās revolūcijas vēsturē milzīgas cilvēku masas tika laistas tirgū, bet saistībā ar jaunām darba attiecībām nekavējoties tika atvērtas jaunas darba vietas. Bet tagad tā nav. Mēs tuvojamies slieksnim, kad būs iespējams automatizēt visus procesus. Un darbs, un vadība, un radošums.
Kā kapitālisma pasaule reaģē uz šiem izaicinājumiem? Kāda ir atbilde uz kreiso kustību? Apspriedīsim to kopā un piedāvāsim risinājumus nākamajā rakstā.