Как будто этого было недостаточно, машины обрели сознание и сверхинтеллект и — против нашей воли — захватили мир. С холодным расчетом наши повелители ИИ решают, что у людей есть шанс и что пришло время избавиться от нас, прежде чем мы нанесем еще больший ущерб.
Теперь вернемся в июнь 2017 года, когда делегаты со всего мира встретились в Женеве для Саммит, организованный Организацией Объединенных Наций, по разработке искусственного интеллекта для глобального блага. Целью было не просто разработать дружественный искусственный интеллект, но и найти способы использовать эту технологию, чтобы сделать мир лучше для всех. Естественно, было много предостерегающих историй о том, что технологии процветают и как ИИ может сделать мир хуже, если мы не будем осторожны. Но общим посланием была надежда.
Связанный
- Оптические иллюзии могут помочь нам создать ИИ следующего поколения
- Список клиентов Clearview AI был украден. Может ли его огромная база данных лиц стать следующей?
- Прямой смыв: как умные туалеты следующего поколения могут произвести революцию в отслеживании состояния здоровья
Это правда: человечество сталкивается с большим количеством проблем, чем мы, вероятно, можем решить самостоятельно. Без каких-либо радикальных и немедленных изменений мы обязательно откроем мрачное будущее. Но мы также можем решить эти проблемы — или, по крайней мере, минимизировать их негативное воздействие — с помощью ИИ. Вот некоторые из способов.
Защищаем наш океан, контролируя себя
Нам, жителям суши, легко забыть, насколько важны океаны. Они покрывают около 71 процента поверхности Земли и составляют 91 процент ее жизненного пространства. Океаны – это место, где зародилась жизнь, и с тех пор наш вид связан с ней.
И тем не менее, мы довольно плохо справляемся с защитой этого ресурса. Большой Барьерный риф еще не умер, но он умирает опасными темпами. Некогда яркие и процветающие сообщества кораллов превращаются в обесцвеченные кладбища. Несмотря на правила вылова и продажи некоторых морских видов, незаконный рыболовный промысел по-прежнему широко распространен.
Такие организации, как The Nature Conservancy (TNC), сейчас использование программного обеспечения для распознавания лиц для борьбы с чрезмерным выловом рыбы в попытке спасти океан. В ноябре прошлого года компания объявила конкурс, в котором разработчикам программного обеспечения предлагалось создать систему для мониторинга видео с рыбацких лодок. Целью было выявить охраняемые виды, чтобы инспекторы могли просмотреть запись и убедиться, что с рыбой обращаются правильно и возвращают ее в океан.
Ожидается, что эта система значительно сократит время, затрачиваемое на охрану рыболовства. Инспекторы обычно тратят некоторое шесть часов анализа каждых десяти часов записи, в соответствии с Хранитель. Благодаря системе искусственного интеллекта, отмечающей на пленке минутную отметку, где находится подозрительная рыба, это время можно сократить на 40 процентов.
«Конечный результат — невероятный первый шаг к тому, чтобы выйти за рамки того, что сейчас считалось невозможным».
«Команда-победитель использовала технологии компьютерного зрения и машинного обучения, аналогичные тем, которые используются для распознавания лиц», — рассказал Digital Trends Мэтт Меррифилд, технический директор TNC. «Первый уровень моделей определяет область видео, в которой с наибольшей вероятностью присутствует рыба. Следующий уровень фактически идентифицирует виды рыб, которые требуют обучения и глубокого обучения с помощью более общей модели. Конечный результат — невероятный первый шаг на пути к тому, чтобы выйти за рамки того, что сейчас считалось невозможным, и перейти к эпохе неизбежного использования ИИ в мониторинге рыболовства».
Другие инициативы уже реализуются с использованием ИИ для мониторинга незаконной рыболовной деятельности. Веб-сайт Глобальный рыболовный дозор отслеживает рыболовные суда по всему миру, используя данные некоммерческой организации по охране окружающей среды. SkyTruth, который собирает спутниковые данные для отслеживания движения больших кораблей. Платформа искусственного интеллекта, разработанная Global Fishing Watch, выявлено более 86 000 случаев в которых рыболовные суда совершали потенциально незаконные действия на море.
Прогнозирование стихийных бедствий
Одним из лучших шагов к минимизации последствий стихийного бедствия является его прогнозирование. Оказывается, это легче сказать, чем сделать.
На протяжении десятилетий ученые из самых разных областей безуспешно пытались надежно предсказать землетрясения, заблаговременно уведомив общественность о подготовке. В восьмидесятые и девяностые годы некоторые даже использовали машинное обучение., но не смог создать достаточно надежную систему, по словам Научный американец. Но за последние несколько десятилетий искусственный интеллект прошел долгий путь, и сегодняшние суперкомпьютеры позволяют ученым обрабатывать больше данных быстрее, чем когда-либо прежде.
Сейчас ученые возвращаются к машинному обучению, чтобы лучше понять землетрясения и предсказать, когда они произойдут. В случае успеха этот метод может спасти сотни тысяч жизней.
Исследователям нравится Пол Джонсон и Крис Марон, геофизики Лос-Аламосской национальной лаборатории и Пенсильванского государственного университета соответственно, возобновили интерес к возможностям ИИ предсказывать землетрясения и надеются, что это поможет спасти жизни.
«Если бы мы попробовали это десять лет назад, мы бы не смогли этого сделать», — сказал Джонсон. Научный американец. Он не только применяет ИИ, но и по-другому подходит к проблеме прогнозирования землетрясений.
«Надеемся, что лица, принимающие решения в будущем, будут использовать эти инструменты с детства».
Вместо использования стандартных «каталогов землетрясений», которые содержат данные только о магнитудах, местах и времени, Джонсон и его коллеги команда использует огромные наборы данных измерений, собранных в результате искусственных землетрясений, которые постоянно моделируются в штате Пенсильвания. лаборатория Перед алгоритмами стоит задача проанализировать эти необработанные данные (большая часть которых кажется излишними) и найти закономерности, которые могли бы помочь предсказать моделируемое землетрясение.
Алгоритмы уже выявили, что определенные акустические сигналы совпадают с предстоящими землетрясениями. Внутри симулятора тектонические плиты скрипят, как деревянные полы, когда они скользят друг по другу, и система определила конкретное изменение в этом звуке до того, как произошли землетрясения. Хотя эти звуки еще не наблюдались в природе, Джонсон и его команда внимательно прислушиваются.
«Алгоритм не только мог сказать нам, когда событие может произойти в очень точных временных рамках — он фактически рассказал нам о физике системы, на которую мы не обращали внимания», — сказал он. «Оглядываясь назад, это было очевидно, но нам удавалось игнорировать это в течение многих лет, потому что мы были сосредоточены на обработанных данных».
Предстоит еще много работы, прежде чем ученые смогут надежно предсказывать землетрясения, но теперь Джонсон использует в своих алгоритмах реальные данные. Если метод сработает, он считает, что эксперты смогут использовать его для прогнозирования землетрясений на месяцы или годы вперед.
Кормление будущего
Когда дело доходит до того, чтобы накормить мир, перед нами стоит непростая задача. ООН надеется покончить с голодом и всеми формами неполноценного питания к 2030 году, и это оптимистично, учитывая, что Население мира приближается к отметке в восемь миллиардов, и ожидается, что оно будет продолжать расти, по крайней мере, до тех пор, пока 2050.
Даже сегодня мы изо всех сил пытаемся накормить всех — каждый девятый человек каждую ночь ложится спать натощак, согласно Мировой продовольственной программе.
Но ученые из Университета Карнеги-Меллон разработка системы под названием FarmView, который включает в себя робототехнику и искусственный интеллект для прогнозирования урожайности и, как мы надеемся, сделает нашу продовольственную систему более эффективной.
FarmView работает путем мобилизации автономного наземного робота, который может проводить визуальные исследования посевов на расстоянии в разное время сезона, включая использование компьютерного зрения и машинного обучения для прогнозирования урожая. урожайность. Затем алгоритм анализирует конкретное растение и дает команду роботу срезать листья или прореживать плоды, чтобы обеспечить соотношение для более оптимального роста. Идя еще дальше, исследователи CMU считают, что ИИ может помочь генетикам выявлять и отбирать полезные признаки. Таким образом, ИИ будет работать вместе с селекционерами для производства более продуктивных культур.
«Если бы мы попробовали это десять лет назад, мы бы не смогли этого сделать».
«Мы делаем это не для того, чтобы заменить людей», — сказал системный ученый CMU. Джордж Кантор. «Мы внедряем новые технологии, которые могут сделать фермеров более эффективными в своей работе и позволить им использовать для этого меньше ресурсов. Сценарий, который мы предполагаем, не предполагает использование меньшего количества людей; оно предполагает использование робототехники и других технологий для выполнения задач, которые люди в настоящее время не выполняют».
Основная цель здесь — не просто производить больше продуктов питания, но и максимально эффективно использовать существующие ресурсы.
«То, как мы сейчас производим продукты питания, очень ресурсоемко, а имеющиеся ресурсы истощаются», — сказал Кантор. «Мы должны увеличить количество продуктов питания, которые мы производим, а также их качество, но делать это таким образом, чтобы не предполагать, что у нас есть неограниченные ресурсы».
Конец конфликту?
Один из самых амбициозных планов по спасению человечества с помощью ИИ исходит от разума Тимо Хонкела, профессор Хельсинкского университета в Финляндии, который считает, что такие технологии, как машинное обучение и обработка естественного языка, действительно могут помочь устранить конфликты. Он называет свою концепцию «Машиной мира», и она не так надуманна, как кажется.
С точки зрения Хонкела, есть три вещи, над которыми мы, люди, должны действительно работать: наши собственные эмоции, наше общение с другими и равенство в обществе в целом.
«Мы живем в сложном мире, и мы живем сложной жизнью, которая культурно ориентирована и основана на индивидуальном опыте», — сказал он Digital Trends. «До сих пор машины разрабатывались очень жестко. Чего становится невозможным, так это сделать эти системы более похожими на человеческие. Я уже давно заявляю: «Лучше, если мы сделаем машины похожими на человека, потому что другой вариант состоит в том, что мы, люди, должны быть похожими на машины, чтобы использовать эти мощные инструменты».
Вместо того, чтобы утверждать, что ИИ может внезапно привести к миру во всем мире, Хонкела считает, что технология может помочь небольшими способами, которые будут иметь неожиданный эффект. Например, достижения в области машинного перевода могут способствовать улучшению общения между людьми. из разных слоев общества, сводя к минимуму непонимание и последующие конфликты, независимо от того, как банально. Если посмотреть на ситуацию в целом, то все эти разрешенные мелкие конфликты в целом приведут к созданию более приятного общества.
«Гипотеза заключается в том, что если у нас возникнет ситуация, в которой мы сможем лучше понимать друг друга, это естественным образом приведет к более мирным отношениям в целом», — сказал Хонкела.
Один из основных тезисов Хонкела заключается в том, что слова связаны значением и контекстом, которые не всегда ясны. Фразы «Моя рубашка синяя», «Я чувствую себя синим» и «У меня синее лицо» означают совершенно разные вещи, которые человеку, не являющемуся английским, трудно различить.
Конечно, из-за слова «синий» не велось войн, но Хонкела считает, что эту же систему можно применить ко всем аспектам коммуникации.
«Чем дальше люди находятся в своем жизненном опыте, образовании или культурном происхождении, тем больше риск недопонимания», — сказал он. «Даже слова, которые мы используем, могут означать разные вещи для двух разных людей».
В конце концов, Хонкела считает, что у каждого, от школьников до мировых лидеров, может быть своего рода ИИ-агент, который сможет следить за тем, чтобы они правильно понимали и ясно говорили.
«Основная идея состоит в том, чтобы использовать такое устройство, как смартфон, что бы мы ни имели под рукой, и оно могло бы сказать: «Христианин, то, что ты только что сказал, будет понято совсем иначе, чем то, что ты намереваешься иметь в виду», — сказал он.
Эти устройства также могут быть использованы, чтобы помочь людям принимать более рациональные решения, исключая предвзятость и эмоциональные прихоти – функция, которая была бы идеальной в сегодняшнем политическом климате. «Надеемся, что лица, принимающие решения в будущем, будут использовать эти инструменты с детства», — Хонкела. сказано, поэтому они будут лучше подготовлены к решению важных вопросов, не отвлекаясь на эмоциональные напыщенная речь.
Окончание войны все еще остается далекой мечтой. Действительно, некоторые утверждают, что конфликт присущ – или даже необходим – человеческой природе. Но, возможно, ИИ сможет сделать эти ссоры более конструктивными, помогая людям лучше понимать друг друга. Возможно, вместо того, чтобы уничтожить человечество в какой-то антиутопической чистке, ИИ приведет нас в новое будущее, в котором мы будем жить вместе в гармонии. Это будущее, которое нам придется создать самим.
Рекомендации редакции
- Почему ИИ никогда не будет править миром
- Как мы узнаем, когда ИИ действительно станет разумным?
- Система распознавания лиц в армии США сможет идентифицировать людей на расстоянии 1 км
- А.И. могли бы контролировать фермы сверху, чтобы убедиться, что они не загрязняют окружающую среду незаконно
- Текст, сгенерированный искусственным интеллектом, усиливает фейковые новости. Вот как мы сопротивляемся
