כאילו זה לא מספיק גרוע, מכונות צברו תודעה ואינטליגנציה על, ובניגוד לרצוננו - הן השתלטו על העולם. עם חישוב קר, אדוני הבינה המלאכותית שלנו מחליטים שלבני אדם הייתה ההזדמנות שלהם ושהגיע הזמן להיפטר מאיתנו לפני שנעשה יותר נזק.
כעת חזור אחורה ליוני 2017, כאשר נציגים מרחבי העולם נפגשו בז'נבה עבור ועידה של האו"ם לעיצוב בינה מלאכותית למען טובת העולם. המטרה הייתה לא רק לפתח בינה מלאכותית ידידותית אלא לתכנן דרכים להשתמש בטכנולוגיה כדי להפוך את העולם לטוב יותר עבור כולם. מטבע הדברים, היו הרבה סיפורי אזהרה על הטכנולוגיה המשתוללת וכיצד בינה מלאכותית יכולה להחמיר את העולם אם לא נזהר. אבל המסר הכולל היה של תקווה.
קָשׁוּר
- אשליות אופטיות יכולות לעזור לנו לבנות את הדור הבא של AI
- רשימת הלקוחות של Clearview AI נגנבה. האם מסד הנתונים האדיר של הפנים שלו יכול להיות הבא?
- סומק ישר: כיצד שירותים חכמות מהדור הבא יכולים לחולל מהפכה במעקב הבריאות
זה נכון: האנושות מתמודדת עם יותר בעיות ממה שאנחנו כנראה יכולים לתקן בעצמנו. בלי כמה שינויים דרסטיים ומידיים, אנחנו בטוחים שנפתח עתיד דיסטופי. אבל אולי נוכל גם לפתור את הבעיות האלה - או לפחות למזער את ההשפעות השליליות שלהן - בעזרת AI. הנה כמה מהדרכים כיצד.
הגנה על האוקיינוס שלנו על ידי שיטור עצמנו
קל לנו, תושבי האדמה, לשכוח עד כמה האוקיינוסים חיוניים. הם מכסים כ-71 אחוז משטח כדור הארץ ומהווים 91 אחוז משטח המחיה שלו. האוקיינוסים הם המקום שבו התחילו החיים והמין שלנו נקשר אליו מאז.
ועדיין, אנחנו עושים עבודה די גרועה בהגנה על המשאב הזה. שונית המחסום הגדולה עדיין לא מתה אבל היא גוועה בקצב מסוכן. פעם קהילות תוססות ומשגשגות של אלמוגים הופכות לבתי קברות מולבנים. למרות התקנות על לכידה ומכירה של מינים ימיים מסוימים, פעולות דיג בלתי חוקיות עדיין נפוצות.
ארגונים כמו The Nature Conservancy (TNC) נמצאים כעת מינוף תוכנת זיהוי פנים כדי להילחם בדיג יתר במטרה להציל את האוקיינוס. בנובמבר של השנה שעברה היא השיקה תחרות שאתגרה מפתחי תוכנה ליצור מערכת לניטור צילומים מסירות דיג. המטרה הייתה לזהות מינים מוגנים כדי שהפקחים יוכלו לבדוק את הקלטת ולוודא שהדגים מטופלים בצורה נכונה ומוחזרים לאוקיינוס.
מערכת זו צפויה לצמצם באופן דרסטי את הזמן המושקע בשיטור דיג. פקחים בדרך כלל מוציאים קצת שש שעות ניתוח כל עשר שעות של קלטת, לפי האפוטרופוס. עם מערכת בינה מלאכותית שמתייגת את סימן הדקות שבו נמצא הדג החשוד בסרט, ניתן היה לקצץ את הזמן הזה ב-40 אחוז.
"התוצאה הסופית היא צעד ראשון מדהים להזיז אותנו מעבר למה שנחשב כרגע כבלתי אפשרי".
"הצוות המנצח השתמש בטכנולוגיית ראייה ממוחשבת ולמידת מכונה בדומה למה שמשמש לזיהוי פנים", אמר מאט מריפילד, מנהל הטכנולוגיה הראשי של TNC, ל-Digital Trends. "השכבה הראשונה של הדגמים מזהה את האזור בסרטון שיש בו סבירות גבוהה ביותר לדג. השכבה הבאה למעשה מזהה את מיני הדג שדורש הכשרה ולמידה מעמיקה עם מודל גנרי יותר. התוצאה הסופית היא צעד ראשון מדהים להזיז אותנו מעבר למה שנחשב כרגע בלתי אפשרי לעידן בלתי נמנע לשימוש בבינה מלאכותית בניטור דיג."
יוזמות אחרות כבר מתנהלות תוך שימוש בבינה מלאכותית לניטור פעילות דיג בלתי חוקית. האתר שעון דיג גלובלי עוקב אחר ספינות הדיג ברחבי העולם באמצעות נתונים מכלב שמירה סביבתי ללא מטרות רווח SkyTruth, שכורה נתוני לוויין כדי לנטר את תנועותיהן של ספינות גדולות. יש לפלטפורמת AI שפותחה על ידי Global Fishing Watch זיהו למעלה מ-86,000 מקרים בהם ספינות דיג ביצעו פעולות שעלולות להיות בלתי חוקיות בים.
חיזוי אסונות טבע
אחד הצעדים הטובים ביותר למזעור ההשפעה של אסון טבע הוא חיזוי האירוע מלכתחילה. מסתבר שקל יותר לומר מאשר לעשות.
במשך עשרות שנים, מדענים ממגוון תחומים ניסו ולא הצליחו לחזות בצורה מהימנה רעידות אדמה עם מספיק התראה כדי שהציבור יוכל להתכונן. בשנות השמונים והתשעים, חלקם אפילו השתמשו בלמידת מכונה, אבל לא הצליח להקים מערכת אמינה מספיק, לפי סיינטיפיק אמריקן. אבל בינה מלאכותית עברה דרך ארוכה בעשורים האחרונים ומחשבי העל של ימינו מאפשרים למדענים לחפור יותר נתונים מהר יותר מאי פעם.
מדענים חוזרים כעת ללמידת מכונה כדי להבין טוב יותר רעידות אדמה ולחזות מתי הן יתרחשו. אם תצליח, השיטה יכולה להציל מאות אלפי חיים.
חוקרים אוהבים פול ג'ונסון ו כריס מארון, גיאופיזיקאים במעבדה הלאומית של לוס אלמוס ובאוניברסיטת מדינת פנסילבניה בהתאמה, יש עניין מחודש בפוטנציאל של AI לחזות רעידות אדמה והם מקווים שזה יכול לעזור להציל חיים.
"אם היינו מנסים את זה לפני עשר שנים, לא היינו יכולים לעשות את זה", אמר ג'ונסון סיינטיפיק אמריקן. הוא לא רק מיישם בינה מלאכותית אלא גם ניגש אחרת לבעיית חיזוי רעידת האדמה.
"אני מקווה שמקבלי ההחלטות של העתיד ישתמשו בכלים האלה מאז שהם היו ילדים."
במקום להשתמש ב"קטלוגים של רעידת אדמה" סטנדרטיים, המכילים נתונים רק על גדלים, מיקומים וזמנים, ג'ונסון ושלו צוות משתמש במערכי נתונים עצומים של מדידות שנאספו מרעידות אדמה מלאכותיות המדומות ללא הרף במדינת פן מַעבָּדָה. על האלגוריתמים מוטלת המשימה לנתח את הנתונים הגולמיים הללו - שרבים מהם נראים מיותרים - בחיפוש אחר דפוסים שעשויים לעזור לחזות רעידת אדמה מדומה.
האלגוריתמים כבר חשפו שאותות אקוסטיים מסוימים עולים בקנה אחד עם רעידות עתידיות. בתוך הסימולטור, לוחות טקטוניים חורקים כמו רצפות עץ כשהם מחליקים זה על זה, והמערכת זיהתה שינוי מסוים בצליל הזה לפני שהרעידות מתרחשות. למרות שצלילים אלה עדיין לא נצפו בעולם הטבע, ג'ונסון והצוות שלו מקשיבים מקרוב.
"לא רק שהאלגוריתם יכול היה לומר לנו מתי אירוע עשוי להתרחש בגבולות זמן עדינים - הוא למעשה סיפר לנו על הפיזיקה של המערכת שלא שמנו לב אליה", אמר. "בדיעבד זה היה ברור, אבל הצלחנו להתעלם מזה במשך שנים כי התמקדנו בנתונים המעובדים".
יש עוד הרבה עבודה לעשות לפני שמדענים יוכלו לחזות רעידות בצורה מהימנה, אבל ג'ונסון משתמש כעת בנתונים מהעולם האמיתי עם האלגוריתמים שלו. אם השיטה תעבוד, הוא חושב שמומחים יכולים להשתמש בה כדי לחזות את רעידת אדמה חודשים או שנים מראש.
להאכיל את העתיד
כשזה מגיע להאכיל את העולם, אנו עומדים בפני משימה לא פשוטה. האו"ם מקווה לשים קץ לרעב ולכל צורות תת-תזונה עד 2030, וזה אופטימי בהתחשב בכך שה- אוכלוסיית העולם מתקרבת לרף שמונה מיליארד, והיא צפויה להמשיך ולגדול לפחות עד 2050.
גם היום אנחנו נאבקים להאכיל את כולם - אחד מכל תשעה אנשים הולך לישון עם בטן ריקה בכל לילה, על פי תוכנית המזון העולמית.
אבל מדענים מאוניברסיטת קרנגי מלון כן מפתחת מערכת בשם FarmView, המשלבת רובוטיקה ובינה מלאכותית כדי לחזות את תפוקת היבול ובתקווה להפוך את מערכת המזון שלנו ליעילה יותר.
FarmView פועלת על ידי גיוס רובוט קרקע אוטונומי שיכול לבצע סקרים חזותיים של יבולים ב זמנים שונים של העונה, כולל שימוש בראייה ממוחשבת ולמידת מכונה כדי לחזות יבול תשואות. לאחר מכן, אלגוריתם מנתח צמח מסוים ומורה לרובוט לגזור עלים או לדלל פירות על מנת להקל על יחס לצמיחה אופטימלית יותר. אם הולכים צעד אחד קדימה, חוקרי ה-CMU חושבים שבינה מלאכותית יכולה לעזור לגנטיקאים לזהות ולבחור תכונות מועילות. בדרך זו, בינה מלאכותית תעבוד יחד עם מגדלים כדי לייצר יבולים פרודוקטיביים יותר.
"אם היינו מנסים את זה לפני עשר שנים, לא היינו יכולים לעשות את זה".
"אנחנו לא עושים את זה כדי להחליף אנשים", אמר מדען מערכת CMU ג'ורג' קנטור. "מה שאנחנו עושים זה להציג טכנולוגיות חדשות שיכולות להפוך את החקלאים ליעילים יותר במה שהם עושים, ולאפשר להם להשתמש בפחות משאבים כדי לעשות זאת. התרחיש שאנו מדמיינים אינו כולל שימוש בפחות אנשים; זה כרוך בשימוש ברובוטיקה וטכנולוגיות אחרות כדי לבצע משימות שבני אדם לא מבצעים כרגע."
המטרה העיקרית כאן היא לא רק לייצר יותר מזון אלא להשתמש במשאבים הקיימים בצורה יעילה ככל האפשר.
"הדרך בה אנו מייצרים מזון כעת היא עתירת משאבים, והמשאבים הזמינים נמצאים בשימוש", אמר קנטור. "עלינו להגדיל את כמות המזון שאנו מייצרים, כמו גם את האיכות, אבל לעשות זאת בצורה שלא מניחה שיש לנו משאבים בלתי מוגבלים".
סוף לסכסוך?
אחת התוכניות השאפתניות ביותר עבור AI להצלת האנושות מגיעה מהמוח של טימו חונקלה, פרופסור באוניברסיטת הלסינקי בפינלנד, שחושב שטכנולוגיות כמו למידת מכונה ועיבוד שפה טבעית יכולות למעשה לעזור לחסל קונפליקט. הוא קורא לקונספט שלו "מכונת השלום" וזה פחות מופרך ממה שזה נשמע.
מנקודת המבט של הונקלה, יש שלושה דברים שאנחנו בני האדם צריכים באמת לעבוד עליהם: הרגשות שלנו, התקשורת שלנו עם אחרים ושוויון בחברה כולה.
"אנחנו חיים בעולם מורכב ואנחנו חיים חיים מורכבים שמכוונים תרבותית ומבוססים באופן אינדיבידואלי על הניסיון שלנו", אמר ל-Digital Trends. "עד כה, מכונות פותחו בצורה מאוד נוקשה. מה שלא הופך אפשרי הוא להפוך את המערכות הללו להיות יותר אנושיות. ההצהרה שלי מזה זמן רב הייתה, 'עדיף שניצור מכונות כדי להיות כמו אנושיות, כי האפשרות השנייה היא שאנחנו בני האדם צריכים להיות דמויי מכונה כדי להשתמש בכלים החזקים האלה'".
במקום לטעון שבינה מלאכותית יכולה להביא לשלום עולמי פתאום, הונקלה חושב שהטכנולוגיה יכולה לעזור במובנים קטנים שתהיה להם השפעה מתהווה. לדוגמה, התקדמות בתרגום מכונה יכולה להקל על תקשורת טובה יותר בין אנשים מרקע שונה, מזעור אי הבנה והקונפליקטים הבאים שלהם, לא משנה איך נָדוֹשׁ. מהתמונה הרחבה יותר, לכל הקונפליקטים הקטנים שנפתרו תהיה השפעה כוללת של יצירת חברה נעימה יותר.
"ההשערה היא שאם יש לנו את המצב הזה שבו אנחנו יכולים להבין אחד את השני טוב יותר, זה מזנק באופן טבעי באופן מתעורר ליחסים שלווים יותר באופן כללי", אמר הונקלה.
אחת הנקודות העיקריות של הונקלה היא שמילים קשורות במשמעות והקשר, שלא תמיד ברורים. המשפטים "החולצה שלי היא כחולה", "אני מרגיש כחול" ו"אני כחול בפנים", כל אחד מהם אומר דברים שונים מאוד שקשה להבחין אצל דובר אנגלית שאינו שפת אם.
כמובן, לא נלחמו מלחמות על המילה כחול, אבל הונקלה חושב שאפשר ליישם את אותה מערכת על כל פן של תקשורת.
"ככל שאנשים רחוקים יותר מניסיון החיים, ההשכלה או הרקע התרבותי שלהם, כך יש יותר סיכון לתקשורת שגויה", אמר. "אפילו המילים בהן אנו משתמשים יכולות להיות אומרות שונות לשני אנשים שונים."
בסופו של דבר, הונקלה חושב שלכל אחד, מילדי בית ספר ועד מנהיגי עולם, יכול להיות סוג של סוכן AI שיוכל לוודא שהם מבינים נכון ומדברים ברור.
"הרעיון הבסיסי הוא להשתמש במכשיר כמו א סמארטפון, כל מה שיש לנו בהישג יד, והוא יכול לומר, 'נוצרי מה שאמרת עכשיו יהיה מובן לגמרי אחרת ממה שאתה מתכוון להתכוון'", אמר.
מכשירים אלה עשויים לשמש גם כדי לעזור לאנשים לקבל החלטות רציונליות יותר תוך כדי קריאה הטיה וגחמה רגשית - תכונה שתהיה אידיאלית באקלים הפוליטי של היום. "אני מקווה שמקבלי ההחלטות של העתיד ישתמשו בכלים האלה מאז שהם היו ילדים", הונקלה אמרו, כך שהם יתאימו יותר לטפל בנושאים חשובים מבלי לסטות לתוך רגשי לְדַבֵּר בְּטִרוּף.
סיום המלחמה הוא עדיין חלום רחוק. אכן, יש שיטענו שקונפליקט הוא טבוע - או אפילו חיוני - לטבע האנושי. אבל אולי בינה מלאכותית יכולה להפוך את המחלוקות האלה לקונסטרוקטיביות יותר על ידי סיוע לבני אדם להבין טוב יותר זה את זה. אולי במקום למחוק את האנושות באיזה טיהור דיסטופי, בינה מלאכותית תוביל אותנו לעתיד חדש בו אנו חיים יחד בהרמוניה. זה עתיד שנצטרך ליצור בעצמנו.
המלצות עורכים
- מדוע AI לעולם לא ישלוט בעולם
- איך נדע מתי בינה מלאכותית באמת הופכת לחושית?
- זיהוי פנים של צבא ארה"ב יכול לזהות אנשים ממרחק של ק"מ אחד
- א.י. יכול לפקח על חוות מלמעלה כדי לוודא שהן אינן מזהמות באופן בלתי חוקי
- טקסט שנוצר על ידי A.I הוא מטעין חדשות מזויפות. כך אנחנו נלחמים בחזרה
