Наче це було недостатньо погано, машини отримали свідомість і суперінтелект і — проти нашої волі — захопили світ. Завдяки холодному розрахунку наші володарі штучного інтелекту вирішують, що у людей був шанс і що настав час нас позбутися, перш ніж ми завдамо ще більшої шкоди.
А тепер перемотайте назад до червня 2017 року, коли делегати з усього світу зустрілися в Женеві організований Організацією Об’єднаних Націй саміт з розробки ШІ для глобального блага. Мета полягала не лише в тому, щоб розробити дружній штучний інтелект, а й знайти способи використання технології, щоб зробити світ кращим для всіх. Природно, було багато застережливих історій про шалений розвиток технологій і про те, як ШІ може погіршити світ, якщо ми не будемо обережні. Але загальне повідомлення було надією.
Пов'язані
- Оптичні ілюзії можуть допомогти нам створити наступне покоління ШІ
- Список клієнтів Clearview AI було вкрадено. Чи може його величезна база даних облич бути наступною?
- Прямий змив: як інтелектуальні туалети наступного покоління можуть революціонізувати відстеження здоров’я
Це правда: людство стикається з більшою кількістю проблем, ніж ми можемо вирішити самостійно. Без радикальних і негайних змін ми впевнені, що вступимо в антиутопічне майбутнє. Але ми також можемо вирішити ці проблеми — або принаймні мінімізувати їх негативний вплив — за допомогою ШІ. Ось кілька способів.
Захищаємо наш океан, контролюючи себе
Нам, мешканцям суші, легко забути, наскільки життєво важливими є океани. Вони займають близько 71 відсотка поверхні Землі і займають 91 відсоток її життєвого простору. Океани – це місце, де зародилося життя, і відтоді наш вид пов’язаний з ним.
І все ж ми робимо досить погану роботу, захищаючи цей ресурс. Великий Бар’єрний риф ще не мертвий, але він вимирає небезпечними темпами. Колись яскраві та процвітаючі коралові громади перетворюються на вибілені кладовища. Незважаючи на правила вилову та продажу певних морських видів, незаконний вилов риби все ще широко поширений.
Зараз такі організації, як The Nature Conservancy (TNC). використання програмного забезпечення для розпізнавання облич для боротьби з надмірним виловом у спробі врятувати океан. У листопаді минулого року він запустив конкурс, у якому розробникам програмного забезпечення було запропоновано створити систему для моніторингу записів з рибальських човнів. Мета полягала в тому, щоб ідентифікувати охоронювані види, щоб інспектори могли переглянути запис і переконатися, що з рибою поводилися правильно та повертали її в океан.
Очікується, що ця система значно скоротить час, витрачений на контроль за рибальством. Інспектори зазвичай витрачають трохи шість годин, аналізуючи кожні десять годин стрічки, відповідно до Опікун. Завдяки системі штучного інтелекту, яка позначає хвилинну позначку на плівці, де знаходиться підозрювана риба, цей час можна скоротити на 40 відсотків.
«Кінцевий результат — неймовірний перший крок у виході за межі того, що наразі вважалося неможливим».
«Команда-переможець використовувала технологію комп’ютерного зору та машинного навчання, подібну до тієї, яка використовується для розпізнавання обличчя», — сказав Digital Trends Метт Мерріфілд, головний технічний директор TNC. «Перший шар моделей визначає регіон на відео, де, швидше за все, є риба. Наступний рівень фактично визначає вид риби, який потребує навчання та глибокого вивчення за допомогою більш загальної моделі. Кінцевий результат — це неймовірний перший крок у переході від того, що наразі вважалося неможливим, до епохи неминучості використання ШІ в моніторингу рибальства».
Інші ініціативи вже здійснюються з використанням штучного інтелекту для моніторингу незаконної риболовлі. Веб-сайт Global Fishing Watch відстежує рибальські судна в усьому світі, використовуючи дані некомерційної екологічної організації SkyTruth, який збирає супутникові дані для моніторингу руху великих кораблів. Платформа AI, розроблена Global Fishing Watch, має виявлено понад 86 000 випадків в яких рибальські судна здійснювали потенційно незаконні дії в морі.
Прогнозування стихійних лих
Одним із найкращих кроків до мінімізації впливу стихійного лиха є прогнозування події. Виявляється, це легше сказати, ніж зробити.
Десятиліттями вчені з різних галузей намагалися достовірно спрогнозувати землетруси та не змогли достовірно передбачити землетруси, щоб громадськість могла підготуватися. У вісімдесятих і дев'яностих деякі навіть використовували машинне навчання, але не зміг створити достатньо надійну систему Scientific American. Але ШІ пройшов довгий шлях за останні кілька десятиліть, і сучасні суперкомп’ютери дозволяють вченим обробляти більше даних швидше, ніж будь-коли раніше.
Тепер вчені повертаються до машинного навчання, щоб краще розуміти землетруси та передбачати, коли вони відбудуться. У разі успіху метод може врятувати сотні тисяч життів.
Дослідникам подобається Пол Джонсон і Кріс Мароне, геофізики Національної лабораторії Лос-Аламоса та Університету штату Пенсільванія відповідно, відновили інтерес до можливостей штучного інтелекту прогнозувати землетруси, і вони сподіваються, що це може допомогти врятувати життя.
«Якби ми спробували це десять років тому, ми б не змогли цього зробити», — сказав Джонсон Scientific American. Він не тільки застосовує штучний інтелект, але й по-іншому підходить до проблеми прогнозування землетрусів.
«Сподіваюся, особи, які прийматимуть рішення майбутнього, використовуватимуть ці інструменти з дитинства».
Замість використання стандартних «каталогів землетрусів», які містять дані лише про магнітуди, місця розташування та час, Джонсон і його команда використовує величезні набори даних вимірювань, зібраних під час штучних землетрусів, які постійно моделюються в штаті Пенсільванія лабораторія. Завданням алгоритмів є аналіз цих необроблених даних (значна частина яких здається зайвою) для пошуку закономірностей, які могли б допомогти передбачити симуляцію землетрусу.
Алгоритми вже виявили, що певні акустичні сигнали збігаються з майбутніми землетрусами. У симуляторі тектонічні плити скриплять, як дерев’яна підлога, коли вони ковзають одна по одній, і система визначила особливу зміну в цьому звукі перед початком поштовхів. Хоча ці звуки ще не спостерігалися в природному світі, Джонсон і його команда уважно прислухаються.
«Алгоритм не тільки міг сказати нам, коли подія може відбутися протягом дуже тонких часових рамок, — він насправді розповів нам про фізику системи, на яку ми не звертали уваги», — сказав він. «Оглядаючи назад, це було очевидно, але нам вдавалося не помічати цього протягом багатьох років, оскільки ми були зосереджені на оброблених даних».
Попереду ще багато роботи, перш ніж вчені зможуть надійно передбачити землетруси, але Джонсон зараз використовує дані реального світу зі своїми алгоритмами. Якщо метод спрацює, він вважає, що експерти зможуть використовувати його для прогнозування землетрусів на місяці або роки наперед.
Годування майбутнього
Коли справа доходить до того, щоб нагодувати земну кулю, перед нами стоїть складне завдання. ООН сподівається покінчити з голодом і всіма формами недоїдання до 2030 року, що є оптимістичним, враховуючи, що населення світу наближається до восьми мільярдів, і очікується, що воно продовжуватиме зростати принаймні до 2050.
Навіть сьогодні ми боремося всіх нагодувати — кожна дев'ята людина щовечора лягає спати з порожнім шлунком, за даними Всесвітньої продовольчої програми.
Але вчені з Університету Карнегі-Меллона є розробка системи під назвою FarmView, яка включає в себе робототехніку та штучний інтелект для прогнозування врожайності та, сподіваємося, зробить нашу продовольчу систему більш ефективною.
FarmView працює шляхом мобілізації автономного наземного робота, який може проводити візуальні огляди посівів різний час сезону, зокрема використання комп’ютерного зору та машинного навчання для прогнозування врожаю врожайність. Потім алгоритм аналізує конкретну рослину та дає команду роботу обрізати листя або прорідити плоди, щоб сприяти оптимальному співвідношенню для росту. Ідучи ще далі, дослідники CMU вважають, що ШІ може допомогти генетикам ідентифікувати та відбирати корисні ознаки. Таким чином штучний інтелект працюватиме разом із селекціонерами для отримання більш продуктивних культур.
«Якби ми спробували це десять років тому, ми б не змогли цього зробити».
«Ми робимо це не для того, щоб замінити людей», — сказав системний учений CMU Джордж Кантор. «Те, що ми робимо, — це впровадження нових технологій, які можуть зробити фермерів більш ефективними в тому, що вони роблять, і дозволити їм використовувати для цього менше ресурсів. Сценарій, який ми передбачаємо, не передбачає використання меншої кількості людей; це передбачає використання робототехніки та інших технологій для виконання завдань, які люди зараз не виконують».
Головна мета тут полягає не тільки в тому, щоб виробляти більше їжі, але й у максимально ефективному використанні існуючих ресурсів.
«Те, як ми виробляємо їжу зараз, дуже ресурсоємне, і наявні ресурси витрачаються», — сказав Кантор. «Ми маємо збільшити кількість продуктів харчування, які виробляємо, а також якість, але робити це таким чином, щоб не припускати, що у нас є необмежені ресурси».
Кінець конфлікту?
Один із найамбітніших планів штучного інтелекту щодо порятунку людства походить від розуму Тімо Хонкела, професор Гельсінського університету у Фінляндії, який вважає, що такі технології, як машинне навчання та обробка природної мови, справді можуть допомогти усунути конфлікт. Він називає свою концепцію «Машиною миру», і вона менш надумана, ніж звучить.
З точки зору Хонкели, є три речі, над якими ми, люди, повинні справді працювати: наші власні емоції, наше спілкування з іншими та рівність у суспільстві в цілому.
«Ми живемо в складному світі, і ми живемо складним життям, яке орієнтоване на культуру та індивідуальний досвід», — сказав він Digital Trends. «Поки що машини розроблялися дуже жорстко. Що стає неможливим, так це зробити ці системи більш схожими на людину. Я давно стверджував: «Краще, щоб ми створили машини, щоб вони були схожі на людей, тому що інший варіант полягає в тому, що ми, люди, повинні бути схожими на машини, щоб використовувати ці потужні інструменти».
Замість того, щоб стверджувати, що штучний інтелект може раптово запровадити мир у всьому світі, Хонкела вважає, що ця технологія може допомогти в невеликому ступені, що матиме миттєвий ефект. Наприклад, прогрес у машинному перекладі може сприяти кращому спілкуванню між людьми з різного походження, зводячи до мінімуму непорозуміння та їхні наступні конфлікти, незалежно від того, яким чином банальний. З огляду на ширшу картину, усі ці вирішені дрібні конфлікти мали б загальний ефект створення більш приємного суспільства.
«Гіпотеза полягає в тому, що якщо ми маємо таку ситуацію, в якій ми можемо краще розуміти один одного, це природним чином переходить до більш мирних відносин загалом», — сказав Хонкела.
Одна з головних думок Хонкели полягає в тому, що слова пов’язані значенням і контекстом, які не завжди зрозумілі. Фрази «Моя сорочка блакитна», «Я відчуваю себе синім» і «Я синію на обличчі» означають дуже різні речі, які важко розрізнити людині, для якої англійська мова не є рідною.
Звичайно, жодних війн не велося через слово «блакитний», але Хонкела вважає, що цю саму систему можна застосувати до всіх аспектів спілкування.
«Чим далі люди за своїм життєвим досвідом, освітою чи культурним походженням, тим більший ризик неправильного спілкування», — сказав він. «Навіть слова, які ми використовуємо, можуть означати різні речі для двох різних людей».
Зрештою, Хонкела вважає, що кожен, від школярів до світових лідерів, може мати свого роду агента ШІ, який міг би переконатися, що вони правильно розуміють і говорять чітко.
«Основна ідея полягає у використанні такого пристрою, як a смартфон, що б ми не мали під рукою, і воно могло б сказати: «По-християнськи те, що ви щойно сказали, було б зрозуміло зовсім інакше, ніж те, що ви збираєтеся мати на увазі», — сказав він.
Ці пристрої також можна використовувати, щоб допомогти людям приймати більш раціональні рішення, викликаючи упередженість та емоційну примху – функція, яка була б ідеальною в сучасному політичному кліматі. «Сподіваюся, особи, які приймають рішення майбутнього, використовуватимуть ці інструменти з дитинства», — сказав Хонкела сказав, тому вони будуть краще підходити для вирішення важливих питань, не відступаючи в емоційну тему нарікання.
Припинення війни – ще далека мрія. Дійсно, дехто може стверджувати, що конфлікт є невід’ємною – або навіть важливою – природою людини. Але, можливо, ШІ може зробити ці суперечки більш конструктивними, допомагаючи людям краще розуміти один одного. Можливо, замість того, щоб знищити людство якоюсь антиутопічною чисткою, штучний інтелект запровадить нас у нове майбутнє, у якому ми будемо жити разом у гармонії. Це майбутнє, яке ми маємо створити самі.
Рекомендації редакції
- Чому ШІ ніколи не керуватиме світом
- Як ми дізнаємося, коли ШІ дійсно стане розумним?
- Військова система розпізнавання облич США могла ідентифікувати людей на відстані 1 км
- А.І. могли контролювати ферми зверху, щоб переконатися, що вони не забруднюють незаконно
- Текст, створений штучним інтелектом, посилює фейкові новини. Ось як ми даємо відсіч
