Stanford University har publisert en rapport med spådommer om fremtidens fremtid frem til 2030. Alexander Krainov, sjef for datasyn og teknologitjenestetjeneste ved Yandex, utpekte de viktigste tingene fra ham, spesielt for Afisha Daily.
I 2014 lanserte Stanford University en 100-årig studie om kunstig intelligens, der forskere skal evaluere hvordan innføring av nye teknologier innen AI og maskinlæring påvirker samfunnet. Det er planlagt å gi ut rapporter om AI-relaterte emner gjennom hele prosjektet. Den første rapporten i denne serien ble nylig publisert, som spår hva fremtiden har for oss helt fram til 2030. Framtiden vil åpenbart ikke være den samme for mennesker i forskjellige land, og forskerne ser på en eller annen abstrakt nordamerikansk by. Russland har sine egne detaljer, og derav egne nyanser for utviklingen av den teknologiske fremtiden. La oss prøve å finne ut hva rapporten forteller oss og hvor relevant den er for oss.
Transportere
Stanford-forskere mener at det er innen transport som de mest merkbare endringene knyttet til kunstig intelligens vil skje i løpet av en nær fremtid. Vi snakker om både innebygde sjåførassistenter (alle slags sensorer som analyserer bilens tilstand og situasjonen på veiene), og ubemannede kjøretøy, og trafikkontrollsystemer, forbedret ved big data-analyse og maskinlæring, vil redde byer fra trafikkork. I Holland, for eksempel, tenkte de til og med på "smarte veier", som ville være fylt med alle slags sensorer og hjelpe sjåfører med å vurdere tilstanden til veien "på farten."
Hos dem er imidlertid alt heller ikke så gjennomsiktig: problemet her er ikke bare sikkerheten ved å kjøre bil, noe som vil sikre autopiloten, men også i juridiske forhold. Hvem har skylden hvis en bil uten pilot treffer en person eller krasjer i en annen bil? Sjåføren kan alltid bli bøtelagt eller opphevet, men hvordan kan du bøtelegge bilen? Et annet aspekt er holdningen til selvkjørende biler i samfunnet. Enhver hendelse som involverer autopiloten utløser en bølge av diskusjoner og gir argumenter til motstandere av innovasjoner. De glade eierne av høyteknologiske biler som Tesla selv hjelper ikke situasjonen - de sover med autopiloten slått på og ignorerer bilens anbefalinger om å ta kontroll.
Salgsfremmende video:
I tillegg til vanskeligheter med lovgivningen, kan bruken av slike teknologier i Russland kompliseres av at vår generelle veisituasjon er mer komplisert. Dette gjelder også kvaliteten på veibanen, værfenomener og kjørevaner. Alt dette vil kreve et høyere utviklingsnivå i tuningalgoritmer. Og trafikklovene våre er mer konservative enn statene eller i Europa, og det kan ta lengre tid å endre seg.
Helsevesen
Helsevesen er et av de mest lovende områdene ved adopsjon av AI. Forfatterne av rapporten er enig i dette, men bemerker at det også er en av de vanskeligste næringene. Feilprisen her er pasientens liv, og helsedata er veldig følsomme. Derfor er etiske spørsmål i helsevesenet spesielt akutte. Både byråkratiet og de utdaterte mekanismene i arbeidet med medisinske institusjoner hindrer - det vil ta veldig lang tid å overvinne disse hindringene. Men alt dette hindrer ikke teknologier i å utvikle seg aktivt, og nye teknologiselskaper kommer inn i industrien, inkludert i Russland.
Massiv medisinsk datainnsamling (et nødvendig grunnlag for AI-trening) ble mulig for en tid siden, under spenningen i sportsapper og aktivitetssporere, men store analyser har fremdeles ikke nådd det av flere årsaker, inkludert juridiske begrensninger og personvernproblemer. Det samme gjelder bildegjenkjenning - for eksempel røntgenbilder som allerede er tatt og lagret digitalt. Med telemedisin er ting bedre - prosjekter blir lansert, inkludert myndigheter, for å introdusere høyteknologiske verktøy for leger, for eksempel ekstern deltakelse av en kirurg i en operasjon som bruker HD-kringkasting. I nær fremtid kan det forventes at maskinintelligens vil kunne analysere en masse data om forskjellige pasienter og deres behandlingshistorikk for å fremheve lignende tilfeller.gi anbefalinger og dermed spare terapeutens tid. Trenden her er ikke mye forskjellig fra andre bransjer - alt automatisert arbeid, avhengig av kunnskapsbasen i det menneskelige hodet og på sammenligning av data, vil i fremtiden bli erstattet av AI. Riktig nok vil den endelige avgjørelsen fortsatt være for personen i lang tid.
I Russland har det blitt sett på telemedisinsk sektor i lang tid og intensivt er det et statlig program for gjennomføring, den første fasen vil begynne i 2017. Selv om dette programmet ikke har noe med AI å gjøre, men det kan indirekte bidra til begynnelsen av innføringen av AI i telemedisin - fra automatisk behandling av tekstinformasjon som reseptbelagte medisiner til analyse av bilder fra pasientjournaler. Videre jobber vi allerede med å gjenkjenne patologier i bilder ved hjelp av nevrale nettverk, og det er en åpenbar etterspørsel etter tilgang til høyt kvalifiserte medisinske tjenester i fjerne bosetninger.
utdanning
I overskuelig fremtid vil ikke roboter erstatte lærere - dette gjelder både USA og enda mer Russland, der læreren alltid har blitt oppfattet som en pedagog. Forskere i Stanford-rapporten legger ikke så mye vekt på hvordan kunstig intelligens vil bli implementert i utdanning, men på spørsmål om ny teknologi som hjelper lærere og på et eller annet nivå erstatte dem, for eksempel når du består pedagogiske online-programmer. Forskerne siterer eksemplet på Carnegie Cognitive Tutor, som hjelper skolebarn med å lære matte: systemet kan tilpasse seg behovene til hver enkelt elev - og, avhengig av dem, endrer tips og tilbakemeldinger om passering av klassen.
Det utvikles også intelligente treningssystemer, som er mye brukt i USA for å trene forskjellige spesialister - fra programmerere til ingeniører. Når et virtuelt adaptivt miljø dannes for å løse spesifikke problemer i det virkelige liv, hjelper AI det med å tilpasse prosessen til studentens handlinger. Dette er for eksempel Sherlock-systemet, som ble oppfunnet tilbake i 1989 og brukes til å trene teknikere i det amerikanske flyvåpenet. Du kan også merke den betydelige fremgangen for online oversettere, som skjer takket være bruken av maskinell intelligens. Dette gjør pedagogisk litteratur på andre språk mer tilgjengelig.
Sikkerhet
Maskinell intelligens, som allerede brukes aktivt i sikkerhetsfeltet, vil bli brukt mer aktivt i fremtiden. Forskere spekulerer i at kunstig intelligens vil være i stand til å identifisere løgner under avhør. Og å analysere store datasett for forbrytelser, inkludert forbrytelsens historie i et spesifikt område, videoopptak og bevegelser av mistenkte, kan bidra til å forutsi hvor den neste forbrytelsen kan oppstå - omtrent som i TV-serien Mistenkt. Ikke glem cybersecurity. Maskinens etterretningssystemer hjelper allerede med å oppdage økonomisk kriminalitet basert på mistenkelig aktivitet på noens kredittkort - slike systemer vil bli enda mer effektive i fremtiden.
Bruken av AI for sporingssystemer er selvfølgelig en bekymring for mennesker. Men du kan se på det annerledes og stille dette spørsmålet: hva er bedre - hvis du blir sett gjennom kameraet av en "sjelløs algoritme" eller en veldig spesifikk person? Kanskje i første tilfelle krenkes personvernet mye mindre. AI har som mål å holde oversikt over bare farlige mønstre, og det utelukker bare konstant menneskelig overvåking. Se for deg et oljerør som må overvåkes konstant slik at inntrengerne ikke blir med på ulovlig vis. Du kan sette opp kameraer og av og til starte patruljer langs røret, eller du kan starte en drone og bruke et trent system for å analysere terrenget for utseendet til fremmedlegemer i nærheten, for eksempel biler eller grupper av mennesker. Yandex Data Factory og Accenture har et lignende prosjekt - systemet overvåker objekter på lang avstand, for eksempel kraftledninger, oljerørledninger og gassrørledninger, noe som vil være for dyrt for folk å patruljere, og er i stand til å oppdage mistenkelig aktivitet - for eksempel uautoriserte biler, grupper av mennesker, etc. …
Underholdning
Kunstig intelligens har blitt brukt i underholdning i lang tid - for eksempel i spill bygger datamaskinfiender sin oppførsel basert på handlingene til spilleren, som er et utmerket eksempel på kunstig intelligens. På sosiale medier bruker anbefalingsalgoritmer også AI, og Facebook-nyhetsfeeden er et klassisk eksempel. De snakker om bruken av maskinell intelligenssteknologi i bloggen sin: dette er oversettelse av innlegg, og smart søk, og tilpasning av feeden til interessene til en bestemt bruker på flukt (avhengig av for eksempel hva han liker og hvilke lenker han åpner). Alt dette er imidlertid et relativt enkelt nivå med å bruke kompleks teknologi, og i fremtiden vil graden av personalisering av innhold i fremtiden være mye høyere enn i dag.
AI er også på vei inn i kunstfeltet - mer og mer er det ganske vellykkede eksempler på å komponere tekster og melodier etter programmer. For eksempel laget Yandex-entusiaster i år Neural Defense-prosjektet, der det nevrale nettverket skrev tekster i stil med Yegor Letov. Nå er dette ikke annet enn underholdende eksperimenter, men i fremtiden er det lett å forestille seg hvordan nevrale nettverk maler bilder eller lager nye musikkstykker, og de som nesten garantert blir hits: Tross alt er et nevralt nettverk i stand til å identifisere de nødvendige forholdene for at en komposisjon skal bli en hit.
Det er ingen forskjeller mellom utviklingen av underholdningsteknologier i USA og Russland. Her henger vi ikke etter Vesten, og i det store og hele er vi inne på omtrent de samme utsiktene og problemene. Men det er lettere å lage et anbefalingssystem eller underholdningsbot basert på engelsk - mer data, og språket i seg selv er mer formalisert. Det russiske språket er veldig vanskelig, noe som bremser prosessen noe.
Bør du være redd for arbeidsledighet?
En av de største fryktene for kunstig intelligens er at den vil ta jobber bort fra mennesker. Dette er ikke å si at denne frykten er fullstendig grunnløs. Forskere ved Stanford mener at selv om maskinintelligens vil erstatte mange mennesker i en lang rekke bransjer, vil det skape mange nye arbeidsplasser samtidig, men det er vanskelig å si hvilke. I tillegg vil AI ikke erstatte arbeidet til millioner av mennesker på en gang - denne prosessen vil bli utvidet i tid og vil være gradvis i den forstand at AI først vil komme en menneskelig ansatt til hjelp, og først da vil den kunne erstatte ham. Dette vil gjøre prosessen med å redusere sysselsettingen av mennesker i noen yrker glatt og smertefri.
