Tarsi tai nebūtų pakankamai blogai, mašinos įgavo sąmonę ir superintelektą ir – prieš mūsų valią – užvaldė pasaulį. Remdamiesi šaltais skaičiavimais, mūsų AI viršininkai nusprendžia, kad žmonės turėjo galimybę ir kad laikas mūsų atsikratyti, kol nepadarysim daugiau žalos.
Grįžkite į 2017 m. birželį, kai delegatai iš viso pasaulio susitiko Ženevoje Jungtinių Tautų surengtas aukščiausiojo lygio susitikimas, skirtas dirbtinio intelekto projektavimui pasaulinei gerovei. Tikslas buvo ne tik sukurti draugišką AI, bet ir sukurti būdus, kaip panaudoti technologiją, kad pasaulis būtų geresnis visiems. Žinoma, buvo daug įspėjamųjų pasakojimų apie technologijų plitimą ir apie tai, kaip dirbtinis intelektas gali pabloginti pasaulį, jei nebūsime atsargūs. Tačiau bendra žinia buvo viltinga.
Susijęs
- Optinės iliuzijos gali padėti mums sukurti naujos kartos AI
- „Clearview AI“ klientų sąrašas buvo pavogtas. Ar gali būti šalia jo didžiulė veidų duomenų bazė?
- Tiesus nuleidimas: kaip naujos kartos išmanieji tualetai gali pakeisti sveikatos stebėjimą
Tai tiesa: žmonija susiduria su daugiau problemų, nei tikriausiai galime išspręsti patys. Be kai kurių drastiškų ir neatidėliotinų pakeitimų, mes neabejotinai pradėsime distopinę ateitį. Tačiau mes taip pat galime išspręsti šias problemas arba bent jau sumažinti jų neigiamą poveikį, naudodami AI. Štai keletas būdų, kaip.
Saugome savo vandenyną, rūpindamiesi patys
Mums, žemės gyventojams, lengva pamiršti, kokie svarbūs yra vandenynai. Jie užima apie 71 procentą Žemės paviršiaus ir sudaro 91 procentą jos gyvenamojo ploto. Vandenynai yra vieta, kur prasidėjo gyvybė, ir nuo to laiko mūsų rūšys buvo su ja susijusios.
Ir vis dėlto mes darome gana prastą darbą saugodami šį išteklį. Didysis barjerinis rifas dar nėra miręs, bet nyksta pavojingu tempu. Kadaise gyvos ir klestinčios koralų bendruomenės virsta išbalintomis kapinėmis. Nepaisant taisyklių dėl tam tikrų jūrų rūšių gaudymo ir pardavimo, nelegalios žvejybos operacijos vis dar plačiai paplitusios.
Tokios organizacijos kaip The Nature Conservancy (TNC) dabar yra veido atpažinimo programinės įrangos naudojimas kovojant su pertekline žvejyba siekdamas išgelbėti vandenyną. Praėjusių metų lapkritį ji paskelbė konkursą, kurio metu programinės įrangos kūrėjams buvo pasiūlyta sukurti sistemą, skirtą stebėti filmuotą medžiagą iš žvejybos laivų. Tikslas buvo nustatyti saugomas rūšis, kad inspektoriai galėtų peržiūrėti juostą ir įsitikinti, kad žuvys yra tinkamai tvarkomos ir grąžinamos į vandenyną.
Tikimasi, kad ši sistema drastiškai sumažins laiką, skiriamą žuvininkystės priežiūrai. Inspektoriai paprastai šiek tiek išleidžia šešias valandas analizuojant kas dešimt valandų juostos, pagal Globėjas. Dirbtinio intelekto sistemai, pažymėtai minutės žyma, kurioje įtariama žuvis yra filme, šis laikas gali sutrumpėti 40 procentų.
„Galutinis rezultatas yra neįtikėtinas pirmas žingsnis, peržengiantis mus už tai, kas šiuo metu buvo laikoma neįmanoma.
„Laimėjusi komanda naudojo kompiuterinio matymo ir mašininio mokymosi technologijas, panašias į tas, kurios naudojamos veido atpažinimui“, – „Digital Trends“ pasakojo TNC vyriausiasis technologijų pareigūnas Mattas Merrifieldas. „Pirmasis modelių sluoksnis nustato vaizdo įrašo regioną, kuriame greičiausiai yra žuvies. Kitas sluoksnis iš tikrųjų identifikuoja žuvų rūšį, kuriai reikalingas mokymas ir gilus mokymasis naudojant bendresnį modelį. Galutinis rezultatas yra neįtikėtinas pirmas žingsnis, perkeliantis mus toliau, nei buvo manoma šiuo metu neįmanoma, į erą, kuri neišvengiama naudojant AI stebint žuvininkystę.
Jau vykdomos kitos iniciatyvos, naudojant dirbtinį intelektą nelegaliai žvejybos veiklai stebėti. Tinklalapis Pasaulinis žvejybos laikrodis seka žvejybos laivus visame pasaulyje, naudodamasis pelno nesiekiančios aplinkos apsaugos tarnybos duomenimis SkyTruth, kuri išgauna palydovinius duomenis, kad galėtų stebėti didelių laivų judėjimą. „Global Fishing Watch“ sukurta AI platforma nustatyta per 86 000 atvejų kuriuose žvejybos laivai atliko galimai neteisėtus veiksmus jūroje.
Numatyti stichines nelaimes
Vienas geriausių žingsnių siekiant sumažinti stichinės nelaimės poveikį yra visų pirma numatyti įvykį. Pasirodo, tai lengviau pasakyti nei padaryti.
Dešimtmečius įvairių sričių mokslininkai bandė patikimai prognozuoti žemės drebėjimus, pakankamai įspėję, kad visuomenė galėtų pasiruošti. Aštuntajame ir devintajame dešimtmetyje kai kurie netgi naudojo mašininį mokymąsi, tačiau nepavyko sukurti pakankamai patikimos sistemos Mokslinis amerikietis. Tačiau AI per pastaruosius kelis dešimtmečius nuėjo ilgą kelią, o šiuolaikiniai superkompiuteriai leidžia mokslininkams greičiau nei bet kada anksčiau surinkti daugiau duomenų.
Mokslininkai dabar grįžta prie mašininio mokymosi, kad geriau suprastų žemės drebėjimus ir prognozuotų, kada jie įvyks. Jei metodas bus sėkmingas, jis gali išgelbėti šimtus tūkstančių gyvybių.
Tyrėjai mėgsta Polas Džonsonas ir Chrisas Marone'as, atitinkamai Los Alamos nacionalinės laboratorijos ir Pensilvanijos valstijos universiteto geofizikai, vėl susidomėjo AI galimybe numatyti žemės drebėjimus ir tikisi, kad tai gali padėti išgelbėti gyvybes.
„Jei būtume tai pabandę prieš dešimt metų, nebūtume galėję to padaryti“, – sakė Johnsonas Mokslinis amerikietis. Jis ne tik taiko AI, bet ir skirtingai sprendžia drebėjimo numatymo problemą.
„Tikimės, kad ateities sprendimus priimantys asmenys naudos šias priemones nuo vaikystės.
Užuot naudoję standartinius „žemės drebėjimų katalogus“, kuriuose pateikiami tik duomenys apie stiprumą, vietas ir laiką, Johnsonas ir jo komanda naudoja didžiulius matavimų duomenų rinkinius, surinktus iš dirbtinių žemės drebėjimų, kurie nuolat imituojami Peno valstijoje lab. Algoritmams pavesta išanalizuoti šiuos neapdorotus duomenis, kurių dauguma atrodo pertekliniai, ieškant modelių, kurie galėtų padėti numatyti imituojamą drebėjimą.
Algoritmai jau atskleidė, kad tam tikri akustiniai signalai sutampa su artėjančiais žemės drebėjimais. Simuliatoriuje tektoninės plokštės girgžda kaip medinės grindys slysdamos viena per kitą, o sistema nustatė tam tikrą to garso pokytį prieš atsirandant drebėjimui. Nors šie garsai gamtoje dar nebuvo pastebėti, Johnsonas ir jo komanda atidžiai klausosi.
„Algoritmas ne tik galėjo mums pasakyti, kada įvykis gali įvykti per labai trumpą laiką, bet ir iš tikrųjų papasakojo apie sistemos fiziką, į kurią nekreipėme dėmesio“, – sakė jis. „Žvelgiant atgal, tai buvo akivaizdu, bet mums pavyko to nepastebėti daugelį metų, nes buvome sutelkę dėmesį į apdorotus duomenis.
Dar reikia daug nuveikti, kad mokslininkai galėtų patikimai numatyti žemės drebėjimus, tačiau dabar Johnsonas savo algoritmams naudoja realaus pasaulio duomenis. Jei metodas pasiteisins, jis mano, kad ekspertai galėtų jį panaudoti žemės drebėjimų prognozėms prieš mėnesius ar metus.
Maitinti ateitį
Kalbant apie Žemės rutulio maitinimą, mes susiduriame su nelengva užduotimi. JT tikisi iki 2030 m. užbaigti badą ir visų formų netinkamą mitybą, o tai nuteikia optimistiškai, atsižvelgiant į tai, kad pasaulio gyventojų skaičius artėja prie aštuonių milijardų ribos ir tikimasi, kad jis augs bent iki tol 2050.
Net ir šiandien stengiamės visus pamaitinti – vienas iš devynių žmonių kiekvieną vakarą eina miegoti tuščiu skrandžiu, remiantis Pasaulio maisto programa.
Tačiau Carnegie Mellon universiteto mokslininkai yra kuriant sistemą „FarmView“., kuri apima robotiką ir dirbtinį intelektą, kad būtų galima numatyti pasėlių derlių ir, tikiuosi, mūsų maisto sistema taps efektyvesnė.
„FarmView“ veikia mobilizuodamas autonominį žemės robotą, galintį vizualiai apžiūrėti pasėlius skirtingu sezono metu, įskaitant kompiuterinio matymo ir mašininio mokymosi naudojimą nuspėti derlių duoda derlių. Tada algoritmas analizuoja konkretų augalą ir nurodo robotui nupjauti lapus arba išretinti vaisius, kad būtų sudarytos sąlygos optimalesniam augimui. Žengdami dar vieną žingsnį, CMU tyrėjai mano, kad AI galėtų padėti genetikams nustatyti ir atrinkti naudingus bruožus. Tokiu būdu AI dirbtų kartu su selekcininkais, kad išaugintų produktyvesnius pasėlius.
„Jei būtume tai pabandę prieš dešimt metų, nebūtume galėję to padaryti.
„Mes to nedarome norėdami pakeisti žmones“, - sakė CMU sistemos mokslininkas Džordžas Kantoras. „Tai, ką mes darome, yra įdiegti naujas technologijas, kurios padėtų ūkininkams efektyvinti savo veiklą ir leisti jiems naudoti mažiau išteklių. Scenarijus, kurį mes įsivaizduojame, nėra susijęs su mažesniu žmonių kiekiu; tai apima robotikos ir kitų technologijų naudojimą, kad būtų galima atlikti užduotis, kurių žmonės šiuo metu nedaro.
Pagrindinis tikslas yra ne tik gaminti daugiau maisto, bet ir kuo efektyviau panaudoti esamus išteklius.
„Šiuo metu maisto gamybos būdas yra labai daug išteklių reikalaujantis, o turimi ištekliai išnaudojami“, – sakė Kantoras. „Turime didinti gaminamo maisto kiekį ir kokybę, bet tai daryti taip, kad nebūtų daroma prielaida, kad turime neribotus išteklius.
Konflikto pabaiga?
Vienas ambicingiausių AI planų išgelbėti žmoniją kyla iš proto Timo HonkelaHelsinkio universiteto Suomijoje profesorius, kuris mano, kad tokios technologijos kaip mašininis mokymasis ir natūralios kalbos apdorojimas iš tikrųjų gali padėti pašalinti konfliktus. Savo idėją jis vadina „taikos mašina“ ir ji yra mažiau išgalvota, nei atrodo.
Honkelos požiūriu, yra trys dalykai, su kuriais mes, žmonės, tikrai turėtume dirbti: savo emocijos, bendravimas su kitais ir lygybė visoje visuomenėje.
„Gyvename sudėtingame pasaulyje ir gyvename sudėtingus gyvenimus, kurie yra orientuoti į kultūrą ir individualiai pagrįsti mūsų patirtimi“, – sakė jis „Digital Trends“. „Iki šiol mašinos buvo kuriamos labai griežtai. Neįmanoma padaryti šias sistemas panašesnėmis į žmones. Mano pareiškimas ilgą laiką buvo toks: „Geriau mašinas gaminame tokias, kad jos būtų panašios į žmones, nes kitas variantas yra tas, kad mes, žmonės, turime būti panašūs į mašinas, kad galėtume naudoti šiuos galingus įrankius“.
Užuot teigęs, kad dirbtinis intelektas gali staiga atnešti taiką pasaulyje, Honkela mano, kad ši technologija gali padėti nedideliais būdais, o tai turėtų akivaizdų poveikį. Pavyzdžiui, mašininio vertimo pažanga gali palengvinti geresnį bendravimą tarp asmenų iš skirtingų sluoksnių, sumažinant nesusipratimus ir vėlesnius jų konfliktus, nesvarbu, kaip banalus. Žvelgiant iš platesnio vaizdo, visi šie išspręsti nedideli konfliktai turėtų bendrą poveikį kuriant draugiškesnę visuomenę.
„Hipotezė yra tokia, kad jei turime tokią situaciją, kurioje galime geriau suprasti vieni kitus, tai natūraliai iškyla į taikesnius santykius apskritai“, - sakė Honkela.
Vienas iš pagrindinių Honkelos teiginių yra tas, kad žodžius sieja prasmė ir kontekstas, kurie ne visada yra aiškūs. Frazės „Mano marškinėliai yra mėlyni“, „Aš jaučiuosi mėlyna“ ir „I'm blue in the face“ reiškia labai skirtingus dalykus, kuriuos sunku atskirti angliškai nekalbančiam asmeniui.
Žinoma, dėl žodžio mėlyna nebuvo kariaujama, tačiau Honkela mano, kad tą pačią sistemą būtų galima pritaikyti kiekvienam komunikacijos aspektui.
„Kuo toliau žmonės yra savo gyvenimo patirtimi, išsilavinimu ar kultūrine aplinka, tuo didesnė nesusikalbėjimo rizika“, - sakė jis. „Net mūsų vartojami žodžiai gali reikšti skirtingus dalykus dviem skirtingiems žmonėms.
Galų gale, Honkela mano, kad kiekvienas – nuo moksleivių iki pasaulio lyderių – galėtų turėti kokį nors AI agentą, kuris galėtų užtikrinti, kad jie teisingai suprastų ir kalbėtų aiškiai.
„Pagrindinė idėja yra naudoti tokį įrenginį kaip a išmanusis telefonas, kad ir ką turime po ranka, ir tai galėtų pasakyti: „Krikščioniškai tai, ką ką tik pasakei, būtų suprasta visai kitaip nei tai, ką tu ketini reikšti“, – sakė jis.
Šie prietaisai taip pat gali būti naudojami siekiant padėti žmonėms priimti racionalesnius sprendimus, iššaukiančius šališkumą ir emocines užgaidas – tai funkcija, kuri būtų ideali šiandienos politinėje aplinkoje. „Tikimės, kad ateities sprendimų priėmėjai naudos šias priemones nuo vaikystės“, – sakė Honkela sakė, todėl jie bus geriau pritaikyti svarbiems klausimams spręsti, nenukrypstant į emocinę riaumoti.
Karo pabaiga vis dar yra tolima svajonė. Iš tiesų, kai kurie tvirtintų, kad konfliktas yra neatskiriamas ar net esminis žmogaus prigimtis. Tačiau galbūt AI gali padaryti šiuos ginčus konstruktyvesnius, padėdamas žmonėms geriau suprasti vieni kitus. Galbūt, užuot išnaikinęs žmoniją kokiu nors distopiniu valymu, AI nuves mus į naują ateitį, kurioje gyvename kartu darniai. Tai ateitį, kurią turėsime susikurti patys.
Redaktorių rekomendacijos
- Kodėl AI niekada nevaldys pasaulio
- Kaip mes žinosime, kada AI iš tikrųjų tampa jautrus?
- JAV karinis veido atpažinimas galėtų atpažinti žmones iš 1 km
- A.I. galėtų stebėti ūkius iš viršaus, kad įsitikintų, jog jie nelegaliai neteršia
- A.I. sukurtas tekstas pripildo netikrų naujienų. Taip mes kovojame
