Video: Просто делаем хорошо! (November 2024)
Bolo zvláštne, že režisér James Cameron predstavil svet Skynetu - fiktívnej super AI, ktorá sa snažila odstrániť ľudstvo - v roku 1984.
Podľa tradície Terminátora bola spoločnosť Skynet vytvorená v tom čase v budúcich 90. rokoch, aby odstránila ľudský prvok z jadrovej obrany USA. Ale potom sa Skynet stal sebavedomým, inicioval globálny jadrový holokaust a vytvoril armádu zabijakov, aby vylúčil tých, čo prežili, yadda yadda yadda.
Táto budúca dystopia bola, samozrejme, koncipovaná dávno predtým, ako existovali čokoľvek ako schopné roboty alebo umelá inteligencia. Rýchly posun vpred do roku 2017 a technológia voliteľná pre človeka nie sú len v skutočnom svete, ale inžinieri sa snažia navrhnúť spôsoby, ako im dať ešte viac zodpovednosti. Po celom svete sa autonómne mini-skynety stávajú (dúfajme zhovievavou?) Realitou.
Aj keď pravdepodobne nebudeme v dohľadnej dobe odovzdávať niečo také neisté, ako jadrové štartovacie kódy, algoritmu, spoločnosť čoraz viac spolieha na technológiu na vykonávanie ďalších dôležitých úloh. V skutočnosti sa tento svet stal tak zložitým, že je to prakticky nevyhnutnosť. Náš infraštruktúrny úrad sa neprichádza do režimu online, ale získava schopnosť predvídať a reagovať. Úlohou našich algoritmov bolo zistiť narušenie bezpečnosti v zložitých systémoch, obchodovať s väčšinou svetových zásob a dokonca predpovedať, kedy sa môžu veci ako súčasti leteckých motorov zlomiť skôr, ako sa to stane.
Na tento účel inžinieri čoraz viac využívajú veci ako „digitálne dvojčatá“, aby pomohli robiť predpovede a rozhodnutia. Digitálne dvojčatá sú virtuálne reprezentácie skutočných objektov (zvyčajne životne dôležitých infraštruktúr, ako sú turbíny v elektrárni). Tieto dvojčatá využívajú údaje v reálnom čase na predpovedanie, kedy niečo môže zlyhať (čo umožňuje správcom, ktorí sú samy čoraz viac automatizovaní, vyriešiť problémy skôr, ako k nim dôjde). Ale ak je AI typ intelektu, bolo by správne opísať digitálne dvojčatá ako formu fantázie ?
„Áno, je to. Je to však predstava zameraná na to, čo v skutočnosti vie a jej minulosť, ako aj na životné prostredie a to, ako ich používate, “ vysvetľuje Dr. Colin Parris, viceprezident pre softvérový výskum v spoločnosti General Electric a popredný vývojár digitálnych technológií pre dvojčatá, ktorý bol posledným hosťom série rozhovorov PCMag, The Convo . „Táto fantázia hovorí, že„ na základe týchto údajov možno budem musieť byť v tejto chvíli zachovaná. ““
Digitálne dvojčatá však nie sú zaradené na vstup z jedného zdroja - sú schopné využiť skúsenosti celej flotily. Ak napríklad algoritmus zistí, že konkrétna časť lietadla začne po 2 000 pristátiach v daždivých podmienkach pociťovať opotrebenie, môže pri najbližšej údržbe lietadla ping udržiavacím posádkam ping. Poskytnutie skutočnej inteligencie systému je však viac ako svetlo „času na kontrolu“ na prístrojovej doske vášho vozidla; je to o zlepšovaní jeho schopnosti v priebehu času.
Pole umelej inteligencie nazývané „strojové učenie“ umožňuje počítačom zvládnuť úlohy nezávislé od ľudského vedenia. Toto spájanie zhromaždených skúseností uľahčuje myseľ mysle, ktorá nahradí nedostatok zdravého rozumu. Bez tohto digitálneho zeitgeistu by komplexné technológie, ako napríklad vozidlá s vlastným pohonom, neboli nikdy možné.
Jediný ľudský programátor - alebo dokonca armáda programátorov - nikdy nedokázal vyrobiť softvér, ktorý by predvídal každý cestný scenár v skutočnom svete, ale vozidlá s vlastným riadením sa môžu učiť pozorovaním. Napríklad, vozidlo s vlastným riadením nemusí rozpoznať osobu na vozíku, ale pozorovaním toho, ako ľudia reagujú na tento nový tvar, ktorý zdieľa prvky s osobou a autom, sa softvér môže naučiť, že ide o druh chodca, ktorý by mal ako také.
Softvér sa nielen vylepšuje sledovaním správania vodičov, ale zaznamenáva aj to, čo fungovalo, keď boli na ceste iné vozidlá s vlastným riadením (a čo je možno ešte dôležitejšie, čo nebolo). Toto spoločné učenie umožňuje strojom navigovať v zložitom svete s mnohými nepredvídanými premennými.
Keď kombinujete virtuálne modelovanie a prediktívne technológie s pokrokom v robotike, uvidíte, ako sa infraštruktúra stane ešte autonómnejšou vpred. Táto automatizácia je problematická z hľadiska nezamestnanosti, ale nie je nevyhnutne úplnou stratou pre ľudstvo.
"Sú niektoré miesta, ktoré sú nudné, špinavé a nebezpečné. Chcem sa ubezpečiť, že v týchto zamestnaniach nemáme ľudí príliš často, " vysvetľuje Parris. „Ukážem vám príklad. V strede oceánu máme ropné plošiny, ktoré majú obrovské komíny, ktoré používajú na spaľovanie paliva. Niekto musí tieto komíny ísť hore a zistiť, či na nich nie je hrdza - to je 200 nohy vo vzduchu, visia na lane, sú tam vetry s obrovskou silou. Pravdepodobnosť chyby je obrovská. Teraz však máme drony. Dróny tam lietajú a lietajú v kruhu a fotia. Softvér analyzuje, kde je hrdza a poškodenie. Takže teraz nemusíme ľudí stavať na nebezpečné miesto. ““
Keď sú roboty jemnejšie, inteligentnejšie a schopnejšie, môžete vidieť, ako sa systémy, od ktorých závisí civilizácia, môžu naučiť sami udržiavať (a prípadne opravovať a budovať). Je to takmer ako keby sa vyvíjali do životných systémov, ktoré sa môžu učiť, predstavovať si a predvídať. Dúfajme, že sa jedného dňa nerozhodnú zničiť nás.
