Sveučilište Stanford objavilo je izvješće s predviđanjima o budućnosti naše budućnosti do 2030. godine. Alexander Krainov, šef službe za računalni vid i strojnu inteligenciju Yandexa, posebno je za Afisha Daily izdvojio najvažnije stvari.
Sveučilište Stanford je 2014. pokrenulo stogodišnju studiju o umjetnoj inteligenciji u kojoj će znanstvenici procijeniti kako uvođenje novih tehnologija u AI i strojno učenje utječe na društvo. Planirano je objavljivanje izvještaja o temama vezanim za AI tijekom cijelog projekta. Nedavno je objavljeno prvo izvješće u ovoj seriji, koje predviđa što nas očekuje do 2030. godine. Očito je da budućnost neće biti ista za ljude u različitim zemljama, a istraživači promatraju neki apstraktni sjevernoamerički grad. Rusija ima svoje specifičnosti, a samim tim i vlastite nijanse razvoja tehnološke budućnosti. Pokušajmo ustanoviti što nam izvještaj govori i koliko je to za nas relevantno.
Prijevoz
Istraživači sa Stanforda vjeruju da će se upravo u oblasti prometa dogoditi najočitije promjene povezane s umjetnom inteligencijom u bliskoj budućnosti. Govorimo o ugrađenim pomoćnicima vozača (sve vrste senzora koji analiziraju stanje automobila i stanje na cestama) i bespilotnim vozilima, a sustavi kontrole prometa, poboljšani analizom velikih podataka i strojnim učenjem, spasit će gradove od prometnih gužvi. Na primjer, u Nizozemskoj su čak razmišljali o "pametnim cestama", koje bi bile prepune svih vrsta senzora i pomažu vozačima da procijene stanje na cesti "u hodu".
S njima, međutim, sve također nije tako transparentno: problem ovdje nije samo sigurnost vožnje, što će osigurati autopilot, već i pravna pitanja. Tko će biti kriv ako automobil bez pilota naleti na osobu ili se sudari u drugom automobilu? Vozač uvijek može biti kažnjen ili opozvan, ali kako možete novčano kazniti automobil? Drugi aspekt je odnos prema samovođenju automobila u društvu. Svaki incident koji uključuje autopilot pokreće val rasprava i daje argumente protivnicima inovacija. Sretni vlasnici automobila visoke tehnologije poput Tesle sami ne pomažu u situaciji - spavaju s uključenim autopilotom i zanemaruju preporuke automobila kako bi preuzeli kontrolu.
Promotivni video:
Osim poteškoća sa zakonodavstvom, upotreba takvih tehnologija u Rusiji može biti komplicirana činjenicom da je naša cjelokupna situacija na cestama složenija. To se također odnosi na kvalitetu prometne površine, vremenske prilike i vozačke navike. Sve će ovo zahtijevati viši stupanj razvoja u podešavanju algoritama. A naši prometni zakoni konzervativniji su od država ili u Europi i mogu potrajati duže nego što se promijene.
Zdravstvena zaštita
Zdravstvo je jedno od najperspektivnijih područja usvajanja AI. Autori izvješća se slažu s tim, ali napominju da je to i jedna od najtežih grana. Cijena pogreške ovdje je život pacijenta, a svi zdravstveni podaci vrlo su osjetljivi. Stoga su etička pitanja u zdravstvu posebno akutna. Birokratija i zastarjeli mehanizmi rada medicinskih ustanova ometaju - trebat će jako puno vremena da se ove prepreke prevladaju. Ali sve to ne sprečava da se tehnologije aktivno razvijaju, a nove tehnološke tvrtke ulaze u industriju, uključujući i Rusiju.
Masovno prikupljanje medicinskih podataka (neophodan temelj za AI trening) postalo je moguće prije nekog vremena, tijekom naleta sportskih aplikacija i pratilaca aktivnosti, ali velika analitika još uvijek nije stigla do njega iz više razloga, uključujući zakonska ograničenja i pitanja privatnosti. Isto vrijedi i za prepoznavanje slike - na primjer, rendgenske slike koje su već snimljene i pohranjene u digitalnom obliku. S telemedicinom stvari stoje nabolje - pokreću se projekti, uključujući vladine, za uvođenje visokotehnoloških alata za liječnike, poput daljinskog sudjelovanja kirurga u operaciji koja koristi HD emitiranje. U skoroj se budućnosti može očekivati da će strojna inteligencija moći analizirati mnoštvo podataka o različitim pacijentima i njihovoj povijesti liječenja kako bi istaknula slične slučajeve.dati preporuke i tako uštedjeti vrijeme terapeuta. Ovdje se trend ne razlikuje mnogo od ostalih industrija - sav automatizirani rad, oslanjajući se na bazu znanja u ljudskoj glavi i usporedbu podataka, u budućnosti će zamijeniti AI. Istina, još dugo će konačna odluka biti na toj osobi.
U Rusiji se telemedicinski sektor dugo i promatrano promatra, postoji državni program za njegovu provedbu, čija će prva faza započeti 2017. godine. Iako ovaj program nema nikakve veze s AI, ali neizravno može doprinijeti početku uvođenja AI u telemedicini - od automatske obrade tekstualnih informacija poput recepta za lijekove do analize slika iz evidencije pacijenata. Štoviše, već radimo na prepoznavanju patologija na slikama pomoću neuronskih mreža i postoji očigledan zahtjev za pristupom visokokvalificiranim medicinskim uslugama u udaljenim naseljima.
Obrazovanje
U doglednoj budućnosti roboti neće zamijeniti učitelje - to se odnosi i na Sjedinjene Države, a još više na Rusiju, gdje učitelja oduvijek doživljavaju i kao nastavnika. Istraživači iz Stanfordovog izvještaja obraćaju pažnju ne toliko na to kako će se umjetna inteligencija provoditi u obrazovanju, već na pitanja o novim tehnologijama koje pomažu nastavnicima i na nekoj razini kako ih zamjenjuju, na primjer, prilikom prolaska obrazovnih mrežnih programa. Istraživači navode Carnegie Cognitive Tutor kao primjer koji pomaže učenicima da nauče matematiku: sustav se može prilagoditi potrebama svakog učenika - i, ovisno o njima, mijenja savjete i povratne informacije o prolaznom satu.
Razvijaju se i inteligentni sustavi obuke, koji se u SAD-u naširoko koriste za obuku raznih stručnjaka - od programera do inženjera. Kada se stvori virtualno prilagodljivo okruženje za rješavanje specifičnih problema u stvarnom životu, AI pomaže u prilagođavanju procesa učenicima. To je, na primjer, sustav Sherlock, koji je izumljen 1989. godine i koji se koristi za obuku tehničara u američkim zračnim snagama. Također možete primjetiti značajan napredak mrežnih prevoditelja, što se događa zahvaljujući upotrebi strojne inteligencije. Zbog toga je obrazovna literatura na drugim jezicima dostupna.
sigurnosni
Strojna inteligencija koja se već aktivno koristi u sigurnosnom polju ubuduće će se aktivnije koristiti. Istraživači nagađaju kako će umjetna inteligencija moći pomoći u prepoznavanju laži tijekom ispitivanja. A analiza velikih podataka o zločinima, uključujući povijest zločina na određenom području, video snimke i kretanje osumnjičenih, može pomoći u predviđanju gdje se može dogoditi sljedeći zločin - slično kao u TV seriji Sumnjiv. Također, ne zaboravite na cyber-sigurnost. Strojni obavještajni sustavi već pomažu u otkrivanju financijskog kriminala temeljenog na sumnjivoj aktivnosti na nečijoj kreditnoj kartici - takvi će sustavi postati još učinkovitiji u budućnosti.
Naravno, upotreba AI za sustave praćenja brine ljude. Ali možete na to gledati drugačije, postavljajući ovo pitanje: što je bolje - ako vas kroz kameru promatra "bezdušni algoritam" ili vrlo specifična osoba? Možda je u prvom slučaju privatnost narušena mnogo rjeđe. Cilj AI-ja je praćenje samo opasnih obrazaca, a ono samo isključuje stalno praćenje ljudi. Zamislite cijev za ulje koju je potrebno stalno nadgledati kako se uljezi ne bi ilegalno pridružili njoj. Možete postaviti kamere i povremeno pokretati patrole duž cijevi ili možete lansirati drono i koristiti obučeni sustav za analizu područja za pojavljivanje tuđinskih objekata u blizini, na primjer, automobila ili grupa ljudi. Yandex Data Factory i Accenture imaju sličan projekt - sustav nadzire objekte na daljinu, poput dalekovoda, naftovoda i plinovoda, koji bi ljudi bili preskupi za patroliranje i u stanju je otkriti sumnjive aktivnosti - na primjer, neovlašteni automobili, skupine ljudi itd. …
Zabava
Umjetna inteligencija već se dugo koristi u zabavi - na primjer, u igrama računalni neprijatelji svoje ponašanje grade na temelju radnji igrača, što je izvrstan primjer umjetne inteligencije. Na društvenim medijima algoritmi preporuka također koriste AI, a Facebook vijest je klasičan primjer. U svom blogu razgovaraju o korištenju tehnologija strojne inteligencije: ovo je prijevod postova i pametno pretraživanje i prilagođavanje feeda interesima određenog korisnika u letu (ovisno o tome što mu se sviđa i koje veze otvara). Međutim, sve je to relativno jednostavna razina korištenja složene tehnologije, a u budućnosti će, prema istraživačima, stupanj personalizacije sadržaja biti mnogo veći nego danas.
AI također ulazi u polje umjetnosti - sve je više uspješnih primjera sastavljanja tekstova i melodija po programima. Na primjer, ove godine, Yandexovi entuzijasti napravili su projekt Neural Defense, gdje je neuronska mreža pisala tekstove u stilu Jegora Letova. Ovo su ništa više od zabavnih eksperimenata, ali u budućnosti je lako zamisliti kako neuronske mreže slikaju slike ili stvaraju nove skladbe, a one za koje je gotovo da postaju hitovi: uostalom, neuronska mreža može prepoznati potrebne uvjete da kompozicija postane hit.
Ne postoje razlike između razvoja zabavnih tehnologija u SAD-u i Rusiji. Ovdje ne zaostajemo za Zapadom, a u cjelini smo za približno iste perspektive i probleme. Ali, jednostavnije je napraviti sustav preporuka ili zabavni bot na engleskom - više podataka i sam jezik je više formaliziran. Ruski jezik je vrlo težak, što malo usporava proces.
Treba li se bojati nezaposlenosti?
Jedan od najvećih strahova umjetne inteligencije jest to što će ljudima oduzeti poslove. To ne znači da je taj strah potpuno neosnovan. Istraživači sa Stanforda vjeruju da će, iako će strojna inteligencija doista zamijeniti mnoge ljude u širokom rasponu industrija, istovremeno stvoriti mnogo novih radnih mjesta, ali teško je reći koja. Osim toga, AI neće nadomjestiti rad milijuna ljudi odjednom - taj će se proces vremenom produžiti i bit će postupan u smislu da će AI prvo priskočiti u pomoć ljudskom zaposleniku, a tek onda će ga moći zamijeniti. Time će proces smanjenja zaposlenosti ljudi u nekim profesijama biti gladak i bezbolan.
