Šodien mēs runāsim par mākslīgo intelektu un konverģenci. Neils Jēkabsteins ir mākslīgā intelekta speciālists ar lielu pieredzi (vairāk nekā 25 gadu konsultēšana). Pašlaik viņš studē AI un robotiku Pētera Diamandisa Singularitātes universitātē, kas ir vēl viens ievērojams personāls AI, dzīves pagarināšanas, robotikas un citās futūristiskās jomās. Šī gada Abundance360 laikā Neils prognozēja piecas tendences, kuras, viņaprāt, nākamajos 5 gados iegūs vilci.
Mākslīgā intelekta prognozes 2019.-2024
AI radīs jaunus rezultātus, kas nav cilvēki, modeļa atpazīšanā un izlūkošanā
AlphaGo Zero, mašīnmācīšanās datorprogramma, kas apmācīta spēlēt sarežģīto spēles gaitu, ar rezultātu 100: 0 pieveica 2016. gada pasaules čempionu. Bet tā vietā, lai mācītos no cilvēkiem, AlphaGo Zero trenējas, spēlējot pret sevi - paņēmienu, kas pazīstams kā pastiprināšanas mācīšanās.
Veidojot savas zināšanas no nulles, AlphaGo Zero demonstrē jaunu radošuma veidu, kurā nav cilvēku aizspriedumu. Vēl svarīgāk ir tas, ka šāda veida modelis un tā atpazīšana ļauj mašīnām dažu stundu laikā uzkrāt tūkstošiem gadu ilgas zināšanas.
Lai gan šādas sistēmas vēl nevar atbildēt uz jautājumu "Kas ir apelsīnu sula?" vai konkurē ar pat piektklasnieka intelektu, viņi kļūst arvien stratēģiski sarežģītāki, apvienojoties ar citiem augsti koncentrēta mākslīgā intelekta veidiem. Nākamo piecu gadu laikā zināt, kādi būs AlphaGo Zero pēcteči, attīstot gan biznesa paņēmienus, gan funkcijas un cilvēka ikdienas dzīvi.
Reklāmas video:
Ārsti riskē ar savu stāvokli, neizmantojot mašīnmācību, lai diagnosticētu un plānotu ārstēšanu
Nesen ķīniešu un amerikāņu pētnieku grupa ir izveidojusi AI sistēmu, kas diagnosticē bieži sastopamas bērnu slimības, sākot no gripas un beidzot ar meningītu. Apmācīts no elektroniskajiem medicīniskajiem ierakstiem, kas savākti no 1,3 miljoniem ambulatoro apmeklējumu 600 000 pacientu, AI programma ir iemācījusies diagnosticēt slimības ar vēl nepieredzētu precizitāti.
Lai gan Amerikas veselības aprūpes sistēmā nav pieejams tāds pats vispārējo veselības datu līmenis kā dažās Ķīnas sistēmās, abas virzās uz priekšu medicīniskajā AI. Kalifornijas Universitātes Sandjego oftalmoloģiskās ģenētikas centra vadītājs Dr Kangs Džangs ir izveidojis savu sistēmu, kas nosaka diabēta akluma pazīmes, pamatojoties gan uz tekstu, gan uz medicīnisko attēlu.
Jēkabsteins prognozē, ka nākotnē "mēs redzēsim atskaites punktu, kurā klīnicistu uzskatiem būtu riskēt neizmantot mašīnu apguvi un AI ikdienas praksē, jo svarīgu diagnostikas signālu varētu palaist garām".
Kvantu izrāviens dramatiski paātrinās zāļu atklāšanu un testēšanu
Zinātnieki lēš, ka ir 10 (līdz 60. jaudai) iespējamās zāļu molekulas - vairāk nekā atomi mūsu Saules sistēmā. Bet šodien zinātniekiem ir iespēja paredzēt zāļu sastāvu, sākot no molekulārās struktūras īpašībām, un pēc tam sintezēt daudzas iespējas, lai pārbaudītu hipotēzi.
Kvantu skaitļošanai ir potenciāls pārvērst šo laikietilpīgo un dārgo procesu par efektīvu, nemaz nerunājot par iespējamu traucējošu zāļu atklāšanas protokolu.
"Kvantu skaitļošanai būs liela rūpnieciskā ietekme," saka Jēkabsteins, "nevis pārtraucot šifrēšanu, bet gan iebrūkot zāļu dizainam masveidā paralēlos procesos, kas saistīti ar superpozīciju, kvantu iejaukšanos, sapīšanos. Viņi ievērojami pārspēs klasiskos aprēķinus."
AI paātrinās drošības sistēmu ievainojamību un drošību
Tā kā AI ir iekļauta praktiski visos mūsu dzīves aspektos, kiberuzbrukumi kļūst arvien draudīgāki. Dziļie uzbrukumi var izmantot AI ģenerētu saturu, lai izvairītos no cilvēku un AI kontroles.
Jaunākie piemēri ir viltoti bijušā ASV prezidenta Baraka Obamas video, kuros viņš izsaka viltus teikumus, un mākslīgais intelekts, kas maldina citu algoritmu, “aizstājot” zīmi “STOP” ar ātruma ierobežojumu līdz 60 km / h. Bez atbilstošas aizsardzības ar AI sistēmām var manipulēt, lai veiktu jebkādu skaitu iznīcinošu darbu, neatkarīgi no tā, vai tas sagrauj reputāciju vai maldina autonomus transportlīdzekļus.
Pēc Jēkabsteina teiktā: “Mums visiem ir drošības sistēmas ēkās, mūsu mājās, veselības aprūpes sistēmā, gaisa satiksmes kontrolē, finanšu iestādēs, militārajās un izlūkošanas kopienās. Bet mēs visi zinām, ka šīs sistēmas periodiski tiek uzlauztas - un mēs to redzēsim arvien vairāk. Tādējādi gan biznesam, gan jums ir iespēja padomāt tagad un rūpēties par drošību, pirms nav par vēlu."
AI projektēšanas sistēmas nodrošinās izrāvienu atomiski precīzā ražošanā
Tāpat kā mūsdienu dators ir mainījis mūsu attiecības ar bitiem un informāciju, AI atkārtoti definēs un mainīs mūsu attiecības ar molekulām un materiāliem. AI pašlaik tiek izmantots jaunu materiālu meklēšanai tīru tehnoloģiju jomā: saules baterijas, baterijas un ierīces mākslīgai fotosintēzei.
Nozares eksperti saka, ka šodien viena jauna materiāla izveide prasa 15 līdz 20 gadus. Bet, tā kā AI projektēšanas sistēmas strauji iegūst spēku, tas dramatiski paātrinās atklāšanas procesu, ļaujot mums rekordlielajā ātrumā risināt tādas aktuālas problēmas kā klimata izmaiņas.
Atomiski precīza izgatavošana ļaus mums pagatavot iepriekš neiedomājamo.
Kāds būs mākslīgais intelekts pēc pieciem gadiem?
Tikai pēdējo trīs gadu laikā visas pasaules valstis ir parakstījušas nacionālās AI stratēģijas un plānus jauninājumu palielināšanai. Uzņēmumi arī aktīvi interesējas par šo ainu, pieņemot darbā AI inženierus un tehniskos konsultantus, lai izmantotu tā saukto "21. gadsimta elektrību", kā to sauca Endrjū Ngs.
Ja jūsu bizness nesāks ieviest mākslīgā intelekta attīstību jau tagad, tas ļoti drīz var nedarboties. Vai jūs piekrītat šim apgalvojumam?
Iļja Khel