Šiandien kalbėsime apie dirbtinį intelektą ir suartėjimą. Neilas Jacobsteinas yra dirbtinio intelekto specialistas, turintis didelę patirtį (daugiau nei 25 metų konsultavimo). Šiuo metu jis studijuoja AI ir robotiką Peter Diamandis Singularity universitete, kitame garsiame AI veikime, gyvenimo pratęsime, robotikoje ir kitose futuristinėse srityse. Šių metų „Gausybės360“metu Neilas numatė penkias tendencijas, kurios, jo manymu, per artimiausius 5 metus įgis trauką.
- „Salik.biz“
Dirbtinio intelekto prognozės 2019-2024 metams
AI sužadins naujus rezultatus, nesusijusius su žmonėmis modelio atpažinimo ir intelekto srityje
Kompiuterių programa „AlphaGo Zero“, išmokta žaisti sudėtingą žaidimo žaidimą, įveikė 2016 metų pasaulio čempioną rezultatu 100: 0. Užuot mokęsis iš žmonių, „AlphaGo Zero“treniruojasi žaisdamas prieš save - techniką, žinomą kaip pastiprinimo mokymasis.
Kurdamas savo žinias nuo nulio, „AlphaGo Zero“demonstruoja naują kūrybiškumo formą, neturinčią žmogaus šališkumo. Dar svarbiau, kad tokio tipo modeliai ir jų atpažinimas leidžia mašinoms per kelias valandas sukaupti tūkstančių metų žinias.
Nors tokios sistemos dar negali atsakyti į klausimą "Kas yra apelsinų sultys?" arba konkuruoti su net penktojo laipsnio intelektu, jie tampa vis strategiškai sudėtingesni, susilieja su kitomis ypač koncentruoto dirbtinio intelekto formomis. Kas per ateinančius penkerius metus žino, kokie bus „AlphaGo Zero“įpėdiniai, plėtodami ir verslo metodus, ir funkcijas, ir žmogaus kasdienį gyvenimą.
Reklaminis vaizdo įrašas:
Gydytojai rizikuoja savo pozicijomis, nesinaudodami mašininiu mokymu diagnozuoti ir planuoti gydymą
Neseniai grupė Kinijos ir Amerikos tyrėjų sukūrė PG sistemą, diagnozuojančią įprastas vaikų ligas, pradedant gripu ir baigiant meningitu. Mokydamasis iš elektroninių medicinos įrašų, surinktų iš 1,3 milijono ambulatorinių vizitų į 600 000 pacientų, AI programa išmoko diagnozuoti ligas precedento neturinčiu tikslumu.
Nors Amerikos sveikatos priežiūros sistemoje nėra tokio paties lygio visuotinių sveikatos duomenų, kaip kai kuriose Kinijos sistemose, abi žengia į priekį medicinos AI srityje. Kalifornijos universiteto San Diege oftalmologinės genetikos centro vadovas daktaras Kang Zhang sukūrė savo sistemą, apimančią diabeto aklumo požymius, remiantis tiek tekstu, tiek medicininiais vaizdais.
Jacobsteinas prognozuoja, kad ateityje „pamatysime tašką, kai klinikų gydytojai mano, kad būtų rizikinga nenaudoti mašinų mokymosi ir AI kasdienėje praktikoje, nes gali būti praleistas svarbus diagnostinis signalas“.
Kvantinis proveržis smarkiai paspartins narkotikų atradimą ir testavimą
Mokslininkų vertinimu, yra 10 (iki 60-osios galios) galimų narkotikų molekulių - daugiau nei atomų mūsų saulės sistemoje. Tačiau šiandien mokslininkai sugeba nuspėti vaistų sudėtį, remdamiesi molekulinės struktūros savybėmis, ir tada susintetinti daugybę variantų hipotezei patikrinti.
Kvantinis skaičiavimas gali paversti šį daug laiko reikalaujantį ir brangų procesą efektyviu, jau nekalbant apie galimą žalingą narkotikų atradimo protokolą.
„Kvantinis skaičiavimas turės didelę įtaką pramonei“, - sako Jacobsteinas, „ne sulaužydamas šifravimą, bet įsiverždamas į narkotikų dizainą per masiškai lygiagrečius procesus, apimančius superpoziciją, kvantinius trukdžius, įsipainiojimą. Jie žymiai pranoks klasikinius skaičiavimus “.
PG paspartins saugumo sistemų pažeidžiamumą ir saugumą
Kadangi PG yra integruota į beveik kiekvieną mūsų gyvenimo aspektą, kibernetiniai puolimai tampa vis grėsmingesni. Deep Attacks gali naudoti PG sugeneruotą turinį, kad išvengtų žmonių ir PG kontrolės.
Naujausi pavyzdžiai yra padirbti buvusio JAV prezidento Baracko Obamos vaizdo įrašai, kuriuose jis taria netikrus sakinius, ir dirbtinis intelektas, kuris apgaudinėja kitą algoritmą, „pakeisdamas“STOP ženklą greičio ribojimo ženklu iki 60 km / h. Neturint tinkamos apsaugos, PG sistemomis galima manipuliuoti atliekant daugybę griaunamųjų užduočių, nesvarbu, ar tai griauna reputaciją, ar apgaudinėja autonomines transporto priemones.
Pasak Jacobsteino: „Mes visi turime apsaugos sistemas pastatuose, savo namuose, sveikatos priežiūros sistemoje, oro eismo valdyme, finansinėse institucijose, karinėse ir žvalgybos bendruomenėse. Bet mes visi žinome, kad šios sistemos yra periodiškai įsilaužtos - ir tai pamatysime vis daugiau. Taigi ir verslas, ir jūs turite galimybę mąstyti dabar ir rūpintis sauga, kol dar ne vėlu “.
AI projektavimo sistemos suteiks proveržį atomiškai tiksliame gamybos procese
Kaip šiuolaikinis kompiuteris pakeitė mūsų santykį su dalimis ir informacija, AI iš naujo apibrėžs ir pakeis mūsų santykį su molekulėmis ir medžiagomis. Šiuo metu AI naudojama naujų medžiagų paieškai švarių technologijų srityje: saulės elementams, baterijoms ir dirbtinės fotosintezės prietaisams.
Pramonės ekspertai sako, kad sukurti vieną naują medžiagą šiandien reikia nuo 15 iki 20 metų. Kadangi AI projektavimo sistemos greitai įgauna galią, tai žymiai pagreitins atradimo procesą, leisdami mums spręsti tokias skubias problemas kaip klimato kaita rekordiniu greičiu.
Atomiškai tiksli gamyba leis mums gaminti anksčiau neįsivaizduojamą.
Koks bus dirbtinis intelektas po penkerių metų?
Vos per pastaruosius trejus metus viso pasaulio šalys pasirašė nacionalines PG strategijas ir planus išplėsti inovacijas. Verslai taip pat aktyviai domisi šia scena ir samdo AI inžinierius bei techninius konsultantus, kad galėtų panaudoti vadinamąją „XXI amžiaus elektrą“, kaip tai pavadino Andrew Ng.
Jei jūsų verslas nepradės įgyvendinti dirbtinio intelekto pokyčių jau dabar, labai greitai jis gali nebeveikti. Ar jūs sutinkate su šiuo teiginiu?
Ilja Khel