Sztuczna inteligencja: co nam obiecują i czym ryzykujemy. Sztuczna inteligencja (AI)

Sztuczna inteligencja (AI, inż. Sztuczna inteligencja, AI) - nauka i technologia tworzenia inteligentnych maszyn, zwłaszcza inteligentnych programów komputerowych. Sztuczna inteligencja jest powiązana z podobnym zadaniem, jakim jest wykorzystanie komputerów do zrozumienia ludzkiej inteligencji, ale niekoniecznie ogranicza się do biologicznie prawdopodobnych metod.

Czym jest sztuczna inteligencja

Inteligencja(z łac. intellectus – czucie, percepcja, rozumienie, rozumienie, pojęcie, rozum) lub umysł – jakość psychiki, na którą składa się umiejętność adaptacji do nowych sytuacji, umiejętność uczenia się i zapamiętywania na podstawie doświadczenia, rozumienia i stosowania abstrakcyjne koncepcje i wykorzystanie własnej wiedzy do zarządzania środowiskiem. Inteligencja to ogólna zdolność poznania i rozwiązywania trudności, która łączy w sobie wszystkie zdolności poznawcze człowieka: odczuwanie, percepcję, pamięć, reprezentację, myślenie, wyobraźnię.

Na początku lat 80. Informatycy Barr i Feigenbaum zaproponowali następującą definicję sztucznej inteligencji (AI):

Później szereg algorytmów i systemów oprogramowania zaczęto określać mianem AI, których cechą wyróżniającą jest to, że potrafią rozwiązać niektóre problemy w taki sam sposób, jak zrobiłaby to osoba myśląca o ich rozwiązaniu.

Główne właściwości sztucznej inteligencji to rozumienie języka, uczenie się oraz zdolność do myślenia i, co ważne, działania.

AI to zespół powiązanych technologii i procesów, które rozwijają się jakościowo i szybko, na przykład:

• przetwarzanie tekstu w języku naturalnym
• systemy eksperckie
• wirtualni agenci (chatboty i wirtualni asystenci)
• systemy rekomendacji.

Narodowa Strategia Rozwoju Sztucznej Inteligencji

• Główny artykuł: Narodowa Strategia Rozwoju Sztucznej Inteligencji

Badania AI

• Główny artykuł: Badania w dziedzinie sztucznej inteligencji

Standaryzacja AI

2019: Eksperci ISO/IEC poparli propozycję opracowania standardu w języku rosyjskim

16 kwietnia 2019 r. okazało się, że podkomisja ISO/IEC ds. normalizacji w zakresie sztucznej inteligencji poparła propozycję Komitetu Technicznego Cyber-Physical Systems, utworzonego na bazie RVC, o opracowanie standardu „Sztuczna inteligencja. Pojęcia i terminologia” w języku rosyjskim oprócz podstawowej wersji angielskiej.

Norma terminologiczna „Sztuczna inteligencja. Koncepcje i terminologia” ma fundamentalne znaczenie dla całej rodziny międzynarodowych dokumentów regulacyjnych i technicznych z zakresu sztucznej inteligencji. Oprócz terminów i definicji, niniejszy dokument zawiera podejścia koncepcyjne i zasady budowania systemów z elementami, opis relacji między sztuczną inteligencją a innymi technologiami typu end-to-end, a także podstawowe zasady i podejścia ramowe do regulacji prawnych i technicznych sztucznej inteligencji.

Po spotkaniu odpowiedniego podkomitetu ISO/IEC w Dublinie eksperci ISO/IEC poparli propozycję delegacji z Rosji dotyczącą równoczesnego opracowania standardu terminologicznego w dziedzinie sztucznej inteligencji nie tylko w języku angielskim, ale także w języku rosyjskim. Oczekuje się, że dokument zostanie zatwierdzony na początku 2021 roku.

Podczas spotkania eksperci ISO/IEC wspierali również opracowanie projektu międzynarodowego dokumentu Information Technology – Artificial Intelligence (AI) – Overview of Computational Approaches for AI Systems, w którym Rosja występuje jako współredaktor. Artykuł zawiera przegląd stanu wiedzy w zakresie systemów sztucznej inteligencji, opisując główne cechy systemów, algorytmów i podejść, a także przykłady specjalistycznych zastosowań w dziedzinie sztucznej inteligencji. Grupa robocza 5 „Podejścia obliczeniowe i charakterystyka obliczeniowa systemów SI” specjalnie utworzona w ramach podkomitetu opracuje ten projekt dokumentu.

Technologie sztucznej inteligencji są szeroko poszukiwane w różnych sektorach gospodarki cyfrowej. Jednym z głównych czynników utrudniających ich praktyczne wykorzystanie na pełną skalę jest niedorozwój ram regulacyjnych. Jednocześnie to dobrze rozwinięta baza regulacyjno-techniczna zapewnia określoną jakość zastosowania technologii i odpowiadający jej efekt ekonomiczny.

W dziedzinie sztucznej inteligencji Cyber-Physical Systems TC, w oparciu o RVC, opracowuje szereg norm krajowych, których zatwierdzenie planowane jest na koniec 2019 r. – początek 2020 r. Ponadto, wspólnie z uczestnikami rynku, trwają prace nad stworzeniem Krajowego Planu Normalizacji (PNS) na rok 2020 i później. TC „Cyber-Physical Systems” jest otwarty na propozycje opracowania dokumentów od zainteresowanych organizacji.

2018: Rozwój standardów w zakresie komunikacji kwantowej, AI i smart city

6 grudnia 2018 r. Komitet Techniczny „Systemy Cyber-Fizyczne” na bazie RVC wraz z Regionalnym Centrum Inżynieryjnym „SafeNet” rozpoczął opracowywanie zestawu standardów dla rynków Narodowej Inicjatywy Technologicznej (NTI) oraz gospodarki cyfrowej . Do marca 2019 r. planowane jest opracowanie technicznych dokumentów standaryzacyjnych w dziedzinie komunikacji kwantowej i , jak podał RVC. Czytaj więcej.

Wpływ sztucznej inteligencji

Zagrożenie dla rozwoju cywilizacji ludzkiej

Wpływ na gospodarkę i biznes

• Wpływ technologii sztucznej inteligencji na gospodarkę i biznes

Wpływ na rynek pracy

Błąd sztucznej inteligencji

U podstaw wszystkiego, co stanowi praktyka sztucznej inteligencji (tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy, przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe, automatyzacja jazdy i nie tylko) leży głębokie uczenie się. Jest to podzbiór uczenia maszynowego, charakteryzujący się wykorzystaniem modeli sieci neuronowych, o których można powiedzieć, że naśladują sposób działania mózgu, więc trudno je zaklasyfikować jako sztuczną inteligencję. Każdy model sieci neuronowej jest szkolony na dużych zbiorach danych, dzięki czemu nabywa pewnych „umiejętności”, ale sposób ich wykorzystania nie jest jasny dla twórców, co ostatecznie staje się jednym z najważniejszych problemów dla wielu aplikacji głębokiego uczenia. Powodem jest to, że taki model działa z obrazami formalnie, bez zrozumienia, co robi. Czy taki system AI i czy można ufać systemom zbudowanym w oparciu o uczenie maszynowe? Znaczenie odpowiedzi na ostatnie pytanie wykracza poza laboratoria naukowe. Dlatego uwaga mediów na zjawisko, zwane biasem AI, wyraźnie się nasiliła. Można to przetłumaczyć jako „tendencyjność AI” lub „tendencyjność AI”. Czytaj więcej.

Rynek technologii sztucznej inteligencji

Rynek AI w Rosji

Globalny rynek AI

Zastosowania AI

Obszary zastosowań AI są dość szerokie i obejmują zarówno technologie znane słuchowi, jak i pojawiające się nowe obszary, które są dalekie od masowego zastosowania, innymi słowy jest to cała gama rozwiązań, od odkurzaczy po stacje kosmiczne. Całą ich różnorodność można podzielić według kryterium kluczowych punktów rozwoju.

AI nie jest monolitycznym obszarem tematycznym. Co więcej, niektóre technologie AI pojawiają się jako nowe podsektory gospodarki i odrębne podmioty, jednocześnie obsługując większość obszarów gospodarki.

Rozwój wykorzystania AI prowadzi do adaptacji technologii w klasycznych sektorach gospodarki wzdłuż całego łańcucha wartości i przekształca je, prowadząc do algorytmizacji niemal wszystkich funkcjonalności, od logistyki po zarządzanie przedsiębiorstwem.

Wykorzystanie AI do celów obronnych i wojskowych

Użyj w edukacji

Wykorzystanie AI w biznesie

AI w walce z oszustwami

11 lipca 2019 r. okazało się, że już za dwa lata sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą wykorzystywane do zwalczania oszustw trzy razy częściej niż w lipcu 2019 r. Dane te zostały uzyskane podczas wspólnego badania SAS i Association of Certified Fraud Examiners (ACFE). Według stanu na lipiec 2019 r. takie narzędzia antyfraudowe są już używane w 13% organizacji, które wzięły udział w badaniu, a kolejne 25% stwierdziło, że planuje je wdrożyć w ciągu najbliższego roku lub dwóch. Czytaj więcej.

AI w energetyce

• Na poziomie projektowym: udoskonalone prognozowanie generacji i zapotrzebowania na zasoby energii, ocena niezawodności urządzeń wytwarzających energię, automatyzacja wzrostu generacji w przypadku gwałtownego wzrostu zapotrzebowania.
• Na poziomie produkcji: optymalizacja konserwacji prewencyjnej urządzeń, zwiększenie sprawności wytwarzania, ograniczenie strat, zapobieganie kradzieży zasobów energetycznych.
• Na poziomie promocji: optymalizacja cen w zależności od pory dnia oraz dynamiczne rozliczanie.
• Na poziomie świadczenia usług: automatyczny wybór najbardziej dochodowego dostawcy, szczegółowe statystyki zużycia, zautomatyzowana obsługa klienta, optymalizacja energetyczna na podstawie nawyków i zachowań klientów.

AI w produkcji

• Na poziomie projektowania: popraw wydajność rozwoju nowych produktów, zautomatyzowaną ocenę dostawców i analizę wymagań dotyczących części zamiennych i części.
• Na poziomie produkcji: usprawnienie procesu realizacji zadań, automatyzacja linii montażowych, zmniejszenie liczby błędów, skrócenie czasu dostawy surowców.
• Na poziomie promocji: prognozowanie wielkości usług wsparcia i utrzymania, zarządzanie cenami.
• Na poziomie świadczenia usług: poprawa planowania tras floty, zapotrzebowanie na zasoby flotowe, poprawa jakości szkolenia inżynierów serwisu.

AI w bankach

• Rozpoznawanie wzorców - używane m.in. rozpoznawać klientów w oddziałach i wysyłać im specjalistyczne oferty.

AI w transporcie

• Branża motoryzacyjna stoi u progu rewolucji: 5 wyzwań ery samodzielnej jazdy

AI w logistyce

AI w browarnictwie

AI w sądownictwie

Rozwój w dziedzinie sztucznej inteligencji pomoże radykalnie zmienić system sądowniczy, uczynić go bardziej sprawiedliwym i wolnym od schematów korupcyjnych. Opinię tę wyraził latem 2017 roku Władimir Kryłow, doktor nauk technicznych, konsultant techniczny Artezio.

Naukowiec uważa, że ​​rozwiązania AI, które już istnieją, można z powodzeniem zastosować w różnych obszarach gospodarki i życia publicznego. Ekspert zwraca uwagę, że sztuczna inteligencja jest z powodzeniem wykorzystywana w medycynie, ale w przyszłości może całkowicie zmienić wymiar sprawiedliwości.

„Oglądając codzienne doniesienia prasowe o postępach w dziedzinie sztucznej inteligencji, można tylko zdumieć się niewyczerpaną wyobraźnią i płodnością badaczy i programistów w tej dziedzinie. Raporty z badań naukowych są nieustannie przeplatane doniesieniami o nowych produktach wchodzących na rynek oraz doniesieniami o niesamowitych wynikach uzyskanych dzięki zastosowaniu AI w różnych dziedzinach. Jeśli mówimy o oczekiwanych wydarzeniach, którym towarzyszy zauważalny szum medialny, w których AI ponownie stanie się bohaterem wiadomości, to prawdopodobnie nie zaryzykuję prognoz technologicznych. Mogę przypuszczać, że kolejnym wydarzeniem będzie pojawienie się gdzieś niezwykle kompetentnego sądu w postaci sztucznej inteligencji, uczciwej i nieprzekupnej. Stanie się to prawdopodobnie w latach 2020-2025. A procesy, które będą miały miejsce na tym sądzie, doprowadzą do nieoczekiwanych refleksji i chęci wielu osób do przeniesienia większości procesów zarządzania społeczeństwem ludzkim na sztuczną inteligencję.

Naukowiec uznaje wykorzystanie sztucznej inteligencji w sądownictwie za „logiczny krok” w rozwoju równości i sprawiedliwości legislacyjnej. Umysł maszyny nie podlega korupcji i emocjom, potrafi ściśle trzymać się ram prawnych i podejmować decyzje uwzględniając wiele czynników, w tym dane charakteryzujące uczestników sporu. Analogicznie do dziedziny medycyny, sędziowie robotów mogą operować na dużych zbiorach danych z repozytoriów usług publicznych. Można założyć, że

Muzyka

Obraz

W 2015 roku zespół Google przetestował sieci neuronowe, aby sprawdzić, czy mogą samodzielnie tworzyć obrazy. Następnie szkolono sztuczną inteligencję na przykładzie dużej liczby różnych zdjęć. Kiedy jednak maszyna została „poproszona” o zobrazowanie czegoś samodzielnie, okazało się, że interpretuje otaczający nas świat w nieco dziwny sposób. Na przykład za zadanie rysowania hantli twórcy otrzymali obraz, na którym metal był połączony ludzkimi rękami. Stało się tak prawdopodobnie dlatego, że na etapie treningu analizowane obrazki z hantlami zawierały ręce, a sieć neuronowa błędnie to zinterpretowała.

26 lutego 2016 r. na specjalnej aukcji w San Francisco przedstawiciele Google zebrali około 98 000 dolarów z psychodelicznych obrazów malowanych przez sztuczną inteligencję, które zostały przekazane na cele charytatywne. Poniżej przedstawiamy jedno z najbardziej udanych zdjęć samochodu.

Obraz namalowany przez sztuczną inteligencję Google.

Przeglądarka witryny zbadała główne światowe trendy w robotyce, które prawdopodobnie rozwiną się w 2017 roku.

W ciągu ostatnich dwóch lat niewiele globalnych firm IT nie ogłosiło zamiaru inwestowania w sztuczną inteligencję, robotykę, autonomiczne samochody lub inny inteligentny sprzęt połączony.

Szczególnie godne uwagi były Chiny. To, co się tam dzieje, zostało już nazwane wielką chińską rewolucją robotyczną. Inne kraje są nieco opóźnione w działalności, ale obiecują dogonić Chiny. W tym materiale - co dziś zajmuje umysły robotników na świecie.

Roboty i VR

Agencje analityczne nazwały 2016 rokiem technologii wirtualnej rzeczywistości. Trend wpłynął również na robotykę. Coraz aktywniej mówi się o możliwości sterowania złożonymi maszynami za pomocą hełmów VR i ekranów demonstrujących rozszerzoną rzeczywistość. Na tegorocznych targach MWC w Barcelonie wszyscy odwiedzający stoisko Ericssona zostali zaproszeni do spróbowania siebie jako kierowcy koparki obsługującego prawdziwy sprzęt przez kask Oculus Rift.

Jest to jeden z głównych scenariuszy wykorzystania VR w przemyśle i biznesie, który będzie coraz częściej odgrywany w różnych sytuacjach: podczas kontrolowania bezzałogowych pojazdów towarowych (przyczep, dronów, magazynowych wózków widłowych), wykonywania operacji chirurgicznych, nauki i rozwoju miejsca niedostępne dla ludzi (dno oceanu), kopalnie, wieczna zmarzlina). Jednak trendem ostatnich dziesięciu lat jest wzrost automatyzacji, czyli chęć całkowitego porzucenia udziału ludzi w takich procesach.

Nieunikniony bezzałogowy

Podczas niedawnego spotkania z doradcą inwestycyjnym specjalizującym się w zaawansowanych technologicznie transakcjach M&A dowiedziałem się, że „Chińczycy zmiatają wszystko, co związane z podłączonym samochodem”, w tym w Rosji. Kiedy omawialiśmy tę historię, siedząc w restauracji, w wiadomościach telewizyjnych pojawiła się informacja, że ​​Apple potwierdził zamiar opracowania swojego „bezzałogowego” samochodu.

Temat jest gorący, a za sześć miesięcy będzie za późno, aby zacząć się nim zajmować, pole zostanie podzielone. Ale chociaż w tej dziedzinie jest jeszcze wiele rzeczy, które można poprawić i wymyślić. Laboratoria badawcze na całym świecie wciąż pracują nad budowaniem pojazdów, które mogą poruszać się po złożonych, nierównych i pochyłych powierzchniach bez upuszczania siebie, ładunków i sprzętu.

Bezzałogowy to nie tylko transport pasażerski i towarowy poruszający się po ziemi. Chodzi też o latające samochody. Boom na masową popularność dronów rośnie. W 2014 roku ich sprzedaż na świecie potroiła się, w przeszłości podwoiła, a szczytu na tym rynku jeszcze nie widać. Drony już zaczęły być wykorzystywane do dostarczania pizzy – tak działa Domino w Nowej Zelandii.

Drony policyjne, które monitorują ruch uliczny i przewidują możliwe przestępstwa, nie zaskakują już nikogo swoim szumem. Stały się powszechne w kilku stanach Ameryki Północnej. Naprawdę pomagają zmniejszyć wskaźnik przestępczości. W połączeniu z analizą Big Data drony mogą przewidywać przestępstwa w czasie rzeczywistym.

Nawiasem mówiąc, z tego typu systemu korzysta policja w Los Angeles, choć na razie bez dronów. Przewidywalność – umiejętność przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzeń – to jedna ze zdolności, które roboty mogą nabyć dzięki metodom uczenia maszynowego.

Wkuwanie mechaniczne

Przełom w technologiach sztucznej inteligencji i rozpoczęcie ich aktywnego stosowania w praktyce to trend ostatnich dwóch, trzech lat. O ile wcześniej stworzenie wysokiej jakości systemu tłumaczenia maszynowego zajęło dekadę, to teraz start-upy, które właśnie wystartowały, mogą rok później zaoferować konsumentom całkiem znośny, konkurencyjny produkt w tej dziedzinie.

Uczenie maszynowe to nowe podejście do pracy z informacją, bardzo szybko zmienia maszyny w inteligentne urządzenia. Pod wieloma względami boom w tworzeniu oprogramowania do uczenia maszynowego wynika z faktu, że prawie wszystko, czego potrzebujesz, aby to zrobić, można znaleźć w wolnym oprogramowaniu. Wystarczy pobrać środowisko programistyczne, kilka bibliotek, przeczytać instrukcję i jechać. Za tydzień lub dwa możesz napisać na przykład program do rozpoznawania etykiet win, a nawet twarzy.

Możliwości sztucznej inteligencji otworzyły wszechświat, który ludzkość opanuje nawet nie przez dziesięciolecia, ale przez wieki. Oznacza to, że roboty stają się coraz mądrzejsze i same się uczą. Są nawet w stanie przekazywać sobie nawzajem swoją wiedzę. To oczywiście wymaga infrastruktury komunikacyjnej. Z jego pomocą program, który niedawno wymyślił nowy uniwersalny język, mógłby go nauczyć inne maszyny.

Nawiasem mówiąc, ludzie nie postawili sztucznej inteligencji za zadanie stworzenia nowego języka, był to produkt uboczny jego nauki tłumaczenia z różnych języków. Sam program nauczył się wykonywać znośne tłumaczenia między parami języków, o które nie był proszony. Na tej podstawie naukowcy doszli do wniosku, że komputer wykorzystuje system komunikacji na metapoziomie, rodzaj nowego esperanto, uniwersalnego języka.

podniebne sny

Złożoność algorytmów uczenia maszynowego i systemów automatycznego sterowania robotami jest taka, że ​​ich działanie wymaga albo wyposażenia maszyn w potężny sprzęt obliczeniowy, albo podłączenia ich do infrastruktury chmury. Wygląda na to, że ludzkość zdecydowała, że ​​rozwój robotyki pójdzie drugą ścieżką - na mechanizmie elektronicznym zostanie zainstalowany moduł komunikacyjny i komputer o małej mocy obliczeniowej.

Zarządzanie urządzeniami, gromadzenie wiedzy, odnawianie „mózgu”, interakcja z innymi maszynami odbywać się będzie poprzez „chmurę”. Tak więc, kupując prostą maszynę, z czasem osoba będzie mogła zaktualizować ją do super mózgu, płacąc dodatkowo za bardziej inteligentne oprogramowanie.

Na przykład robot domowy z uniwersalnym zestawem czujników i manipulatorów może chwilowo zamienić się w szefa kuchni we francuskiej restauracji Michelin. Od jakiegoś czasu, bo działa tu trend przenoszenia programu do użytku na czas określony w modelu SaaS. Teraz korzystamy z edytorów zdjęć w chmurze i usług udostępniania plików, a niedługo zasubskrybujemy specjalne usługi oprogramowania dla naszych robotów, na przykład po to, by tańczyły walca lub udawały, że walczą, gdy nam się znudzi. Kolejnym trendem w branży jest uczenie robotów zbiorowych zachowań.

Razem - jesteśmy siłą

Inżynierowie od dawna pracują nad tym, aby maszyny współpracowały ze sobą. Na przykład latanie w jednej grupie, demonstrowanie akrobacji, synchroniczny taniec i ogólnie poruszanie się. Dlaczego jest to potrzebne? Po pierwsze, jest piękny. Tak naprawdę oczywiście taka umiejętność robotów będzie dla nas, czyli ludzi, w przyszłości bardzo istotna.

Na przykład skoordynowanego ruchu pojazdów samobieżnych po inteligentnych drogach nie można ustanowić bez zorganizowania interakcji „inteligentnej” infrastruktury z poruszającymi się połączonymi samochodami i ich wzajemną komunikacją. W przyszłości drony pocztowe, posiadające zdolność komunikowania się z własnym gatunkiem, będą negocjować z policyjnymi quadkopterami, aby nie przeszkadzać im w pracy.

Roboty ładujące w portach będą mogły przygotowywać kontenery do umieszczenia na barce po otrzymaniu sygnału na długo przed jej podejściem. Inteligentny dom włączy ogrzewanie samochodu i zacznie parzyć kawę w momencie, gdy weźmiesz do ręki szczoteczkę do zębów. Nawiasem mówiąc, taka interakcja maszyn jest bardzo potrzebna w obiektach przemysłowych. Automatyzacja produkcji rośnie z roku na rok, a wszystko zmierza w kierunku zastąpienia ludzi robotami we wszystkich operacjach, pozostawiając kilka osób do kontroli porządku oraz w sytuacjach awaryjnych.

Produkcja zrobotyzowanych

Chiny przestały być źródłem taniej siły roboczej dla krajów rozwiniętych. Duże firmy przemysłowe przenoszą zakłady produkcyjne bliżej swoich siedzib – w Europie i Stanach Zjednoczonych. Samochody elektryczne Tesla są produkowane w fabrykach zlokalizowanych w Kalifornii. Roboty to idealna siła robocza. Wraz ze spadkiem kosztów komponentów, czujników, komputerowych systemów wizyjnych, zaczęły one kosztować o rząd wielkości taniej niż żyjący pracownicy.

Poza tym nie jeżdżą na urlopy i nie biorą urlopów, nie potykają się przy pomocy związku, nie trzeba ich dodatkowo motywować i zabierać na imprezy firmowe. Są szybsze od ludzi, dokładniejsze i bardziej wydajne. Roboty przemysłowe nie są oczywiście wcale nową historią. Od kilkudziesięciu lat wykorzystywane są w różnego rodzaju gałęziach przemysłu, wykonując najbrudniejszą, najniebezpieczniejszą, cięższą i rutynową pracę dla ludzi. Jednak ostatnio, dzięki rozwojowi technologii widzenia maszynowego, rozpowszechnieniu sieci komunikacji mobilnej i automatyzacji, roboty stały się znacznie szerzej stosowane.

Pracują w logistyce, w służbie państwa, w rolnictwie, budownictwie, badaniach i medycynie. Oxford Martin School przewiduje, że w ciągu najbliższych 15-20 lat 40% miejsc pracy w USA będzie zajmować boty. Ponadto będą wykonywać prace sezonowe. Wzrasta praktyka wykorzystywania „żelaznych pomocników” podczas żniw lub wysiewu nasion, opryskiwania roślin w celu zwalczania szkodników oraz wykonywania toksycznych prac malarskich na placach budowy. Marketerzy wymyślili już nazwę takiej usługi - RaaS (Robotics-as-a-Service: roboty jako usługa).

Widzę wszystko z góry, wiesz o tym

Jeśli mówimy o rozwoju technologii pojazdów bezzałogowych, nie możemy pominąć technologii widzenia maszynowego, które poprawiły się w ostatnich latach. Pod koniec października na YouTube pojawił się film, na którym samochód Tesli poruszał się samodzielnie po drogach Kalifornii.

Ten obraz zdenerwował doświadczonych kierowców, którzy utożsamiali się z bezwładnie siedzącym za kierownicą pasażerem. Ale nie mieli się czym martwić, przynajmniej ten film dobrze się kończy – wszyscy pozostali nienaruszeni i dotarli do celu. Na filmie producent pokazuje, jak maszyna odczytuje i interpretuje informacje z trzech kamer umieszczonych na ciele. Na idealnych drogach Doliny Krzemowej to wystarczy.

Jednak naukowcy nie osiągnęli jeszcze, że sztuczne oczy robotów potrafią rozpoznawać obiekty leżące na drodze i pomagać samochodowi poruszać się w trudnych warunkach pogodowych. Jednak nawet w wiecznie słonecznej Kalifornii bezzałogowe pojazdy okazały się nie być w stu procentach bezpieczne. Nie tak dawno temu doszło do pierwszej tragedii z udziałem samochodu Tesli, który poruszał się pod kontrolą elektronicznego wywiadu. Samochód staranował traktor z przyczepą, kierowca nie miał czasu przejąć kontroli. Ta sprawa skłoniła ludzi do zastanowienia się nad wieloma rzeczami.

Dolina niesamowitości

Samochód, który zabił swojego właściciela, to fabuła godna horroru, a koszmar twórcy Tesli, Elona Muska, jest rzeczywistością. Coraz głośniej brzmią alarmujące przepowiednie najmądrzejszych ludzi na świecie, że sztuczna inteligencja może stać się ostatnim wynalazkiem ludzkości i zniszczyć jej twórców. Musk również się tym martwi, wierząc, że sztuczna inteligencja może być straszniejsza niż broń jądrowa.

Przedsiębiorca stał się jednym z inicjatorów Open AI, projektu darmowej dystrybucji technologii sztucznej inteligencji. Jego ideą jest zadbanie o to, aby najbardziej zaawansowane rozwiązania w tym obszarze nie trafiły w ręce kilku dużych firm o niejasnych intencjach.

Zrozumiałe posunięcie, ale są skutki uboczne. Jeśli kod dla „mózgów” robotów jest tworzony przez wiele osób o różnym poziomie profesjonalizmu, może to wszystko jeszcze bardziej pomylić. Kto jest winien śmierci 40-letniego Joshuy Browna, pierwszej ofiary sztucznej inteligencji samochodu Tesla?

Dotychczas takie przypadki w ogóle nie są uwzględniane w przepisach. Chociaż regulacje w dziedzinie robotyki już się nasiliły. Każdy stan USA wybrał swoje stanowisko w sprawie dronów i funkcji autopilota w samochodach. Ale w tej dziedzinie jest tak wiele pytań, że jest ona jak puszka Pandory: gdy zostanie otwarta, problemy spadną na ludzkość.

Kwestie etyczne, moralne i filozoficzne związane z użytkowaniem robotów nie zostały jeszcze poruszone i omówione. Dopiero zaczynamy o nich myśleć. Czy powinieneś ufać robotom bardziej niż swojej intuicji? Czy etyczne jest umieszczanie w samochodzie wspomnień i „wirtualnej obsady” osoby zmarłego? Czy można „zabić” robota i czy trzeba za to ukarać jego właściciela? Kto powinien ponosić odpowiedzialność, jeśli robot skrzywdził człowieka? Co powiesz na seks z robotami?

Ostatnie pytanie wydaje się być jednym z najbardziej palących. W grudniu 2016 r. w Londynie odbędzie się pierwszy międzynarodowy kongres pod nazwą Miłość i seks z robotami. Pokazane zostaną również maszyny, które wyglądają jak ludzie. Nie jest jasne, dlaczego roboty, których wygląd jest zbyt zbliżony do człowieka, wywołują irracjonalny horror. Ten efekt obniżenia poziomu współczucia, gdy zbliżamy się do ludzkiego wyglądu, został nazwany „doliną niesamowitości”.

Istnieje wersja, w której maszyna zbyt podobna do swoich twórców nie jest już postrzegana jako coś sztucznego, a mózg uważa, że ​​jest nienormalna, czyli jest niebezpieczną osobą, rodzajem „żywego trupa”. Cóż, okaże się, kto z nas jest bardziej żywy na tej planecie: roboty czy ludzie. Być może nasze maszyny nas przeżyją.

Ericsson wymienia 10 najpopularniejszych trendów konsumenckich na przyszły rok

Sztuczna inteligencja i wirtualna rzeczywistość: 10 trendów konsumenckich 2017 roku. Zdjęcie: elearningindustry.com

Ericsson przedstawił swoją prognozę najpopularniejszych trendów konsumenckich na przyszły rok. Topowym trendem 2017 roku będzie sztuczna inteligencja, która stopniowo przenika do naszego codziennego życia.

Więc Ericsson zadzwonił trendy konsumenckie na 2017 rok:

Coraz więcej osób chce, aby sztuczna inteligencja przeniknęła do ich życia. 35% internautów chciałoby widzieć sztuczną inteligencję jako swojego asystenta w pracy, a 25% jako swojego menedżera. Jednak 50% respondentów uważa sztuczną inteligencję za niebezpieczną. W szczególności ta technologia może spowodować utratę pracy przez wiele osób, ponieważ roboty mogą z łatwością wykonywać swoje funkcje.

Aplikacje są aktywnie wykorzystywane do uproszczenia i zautomatyzowania niektórych aspektów życia. Jednocześnie przyspiesza rozwój Internetu Rzeczy. 40% ankietowanych jest przekonanych, że nadejdzie czas, kiedy smartfony będą mogły uczyć się nawyków i pełnić szereg funkcji swoich właścicieli.

I znowu o utracie pracy – niedługo sztuczna inteligencja zastąpi kierowców. 25% respondentów popiera pomysł zastąpienia kierowców autopilotami, ponieważ uważa, że ​​będzie to znacznie bezpieczniejsze dla pieszych. 65% ankietowanych chciałoby kupić auto z autopilotem.

80% respondentów jest przekonanych, że w ciągu zaledwie trzech lat rzeczywistość wirtualna osiągnie taki poziom rozwoju, że nie będzie można jej odróżnić od świata fizycznego.

Respondenci przewidują, że rozwój nowych technologii będzie miał negatywny wpływ na zdrowie ludzi. W szczególności korzystanie z aplikacji wirtualnej i rozszerzonej rzeczywistości spowoduje chorobę lokomocyjną, na którą 33% ankietowanych jest gotowych zażywać odpowiednie tabletki.

Pomimo tego, że większość ludzi stara się jak najbardziej chronić siebie, 60% ankietowanych przyznaje, że korzystanie ze smartfonów niesie ze sobą ryzyko.

Ponad 50% respondentów chciałoby mieć okulary rozszerzonej rzeczywistości. Wśród możliwych zastosowań dla nich: podświetlanie ciemnych obszarów, ostrzeganie przed niebezpieczeństwem, możliwość zmiany lub wyeliminowania irytujących elementów otoczenia.

Ponad 30% ankietowanych jest przekonanych, że w Internecie nie ma już czegoś takiego jak prywatność, więc 50% badanych jest zadowolonych z „wystarczająco dobrego” poziomu prywatności.

Według prognoz ekspertów już za pięć lat wszyscy użytkownicy Internetu otrzymają wszystkie produkty i usługi pięciu największych firm informatycznych.

POMOC DLA SKLEPU PAYSPACE

Wcześniej pisaliśmy o tym, że .

W 2016 roku widzieliśmy ogromne innowacje, dużo inwestycji w dziedzinie sztucznej inteligencji ze strony dużych firm i start-upów oraz duże zainteresowanie opinii publicznej. A co przyniesie 2017 rok?

1. Demokratyzacja narzędzi da dostęp do sztucznej inteligencji większej liczbie firm

Niedawne badanie firmy Forrester przeprowadzone wśród organizacji i specjalistów ds. technologii wykazało, że 58% z nich bada możliwości sztucznej inteligencji (AI), ale tylko 12% korzysta z systemów sztucznej inteligencji. Dzieje się tak po części dlatego, że aplikacje dla sztucznej inteligencji dopiero zaczynają się znajdować, a także dlatego, że technologia jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju i nie jest łatwa do zastosowania. Praca z nimi wymaga pewnych umiejętności i postawy.

Struktury takie jak Facebook Wit.ai i Howdy Slack próbują zmienić się w rodzaj Visual Basic sztucznej inteligencji, obiecując łatwy rozwój inteligentnych interfejsów konwersacyjnych przy niezbyt wysokim stopniu rozwoju programistów. Narzędzia takie jak Bonsai, Keras i TensorFlow ułatwiają wdrażanie modeli uczenia głębokiego. Platformy chmurowe, takie jak interfejsy Google i Microsoft Azure, umożliwiają budowanie inteligentnych aplikacji bez martwienia się o konfigurowanie i utrzymywanie odpowiedniej infrastruktury.

2. Zobaczymy bardziej celowe systemy AI

Nie oczekujemy jeszcze dużych systemów AI ogólnego przeznaczenia. Można jednak liczyć na pojawienie się systemów docelowych, takich jak:

• Robotyzacja: zasoby ludzkie, przemysł i handel detaliczny
• Pojazdy autonomiczne (samochody, drony itp.)
• Boty: systemy zarządzania informacjami o kliencie, konsumenci (np. Amazon Echo) i osobiści asystenci
• Branżowe systemy sztucznej inteligencji: finanse, opieka zdrowotna, bezpieczeństwo i handel detaliczny

3. Ekonomiczny wpływ zwiększonej automatyzacji będzie przedmiotem dyskusji

W 2017 roku jest nadzieja, że ​​będziemy mniej słyszeć o tym, jak zła sztuczna inteligencja ma zamiar przejąć świat, a więcej o ekonomicznym wpływie sztucznej inteligencji. Obawy o utratę miejsc pracy z powodu sztucznej inteligencji są spóźnione, ale teraz powinniśmy spodziewać się głębszych i bardziej szczegółowych rozmów na temat ekonomicznych skutków takiego rozwoju.

4. Systemy zapobiegające przeciążeniu informacji staną się bardziej złożone.

W segmencie AI trwają ciekawe zmiany, które pomogą analizować informacje i zapobiegać ich nadmiarowi, szczególnie w obszarach takich jak:

• Zrozumienie języka naturalnego
• Ekstrakcja danych strukturalnych
• Mapowanie informacji
• Automatyczne podsumowanie (tekst, wideo i audio)

5. Badacze AI będą badać, a czasem rozwiązywać podstawowe problemy

W 1967 roku jeden z założycieli Laboratorium Sztucznej Inteligencji MIT, Marvin Minsky, powiedział, że w ciągu życia jednego pokolenia problem stworzenia sztucznej inteligencji zostanie rozwiązany. Był wizjonerem czy nie miał racji? Na razie nie można powiedzieć, ale nadal istnieją zasadnicze problemy do rozwiązania. Jednak postęp nie stoi w miejscu, oto kilka przykładów:

• Trwają badania nad blokami konstrukcyjnymi, w tym rozpoznawaniem języka naturalnego, wizji, mowy, ulepszonym uczeniem się wyszukiwania informacji i optymalizacją systemu sprzętowego (w tym kosztów) dla strumieni AI.
• Systemy z poprawioną uwagą i pamięcią będą w stanie rozwiązać więcej niż jeden problem na raz lub bardziej złożone problemy, takie jak zgadywanie i wnioskowanie. Na przykład firma DeepMind poczyniła ostatnio postępy w dziedzinie różniczkowalnych komputerów neuronowych.
• Algorytmy będą wymagały coraz mniej oznakowanych danych; rozwija się nauka nienadzorowana lub częściowo nadzorowana.
• Zainspirowany kluczowymi aspektami ludzkiego mózgu, systemami, w tym intuicyjną fizyką i psychologią, szybkim budowaniem modeli i przyczynowością.
• Systemy AI do budowania niezawodnego oprogramowania. Peter Norvig szczegółowo omówił to na konferencji O’Reilly AI.

6. Interakcja ludzi i maszyn stanie się bardziej intensywna

Istnieje wiele różnych rodzajów inteligencji maszyn, od czystej inteligencji maszynowej po uzupełniające ludzkie możliwości. Rozwój inteligencji emocjonalnej i wykrywania, a także rozwiązań wspomaganych przez człowieka, otworzy bogatszą interakcję między ludźmi a inteligencją maszyn.

7. Spodziewaj się zwiększonej uwagi na kwestie etyczne i prywatności

Większość systemów AI można opisać jako czarną skrzynkę i są one niezwykle złożone. Zagrożenia etyczne i prywatności związane ze sztuczną inteligencją są realne i należy je dokładnie rozważyć. Problemy te nie zostaną rozwiązane w 2017 roku, ale możemy przynajmniej mieć nadzieję na postęp w tej dziedzinie.

Rozwijają się szybciej i znajduje się coraz więcej aplikacji. Ludzie wymyślają nowe sposoby uczenia maszyn, a maszyny w ogóle uczą się radzić sobie bez ludzi.

Co się stało?

Główne przełomy w tym kierunku opierają się teraz na uczeniu się przez głębokie wzmocnienie. Wykazał się na przykład doskonałymi wynikami samouczenia się: w ciągu trzech dni sieć neuronowa z poziomu początkującego gracza Go osiągnęła poziom profesjonalisty, który tylko wygrywa. Nowy model AI AlphaGo Zero został przeszkolony od podstaw bez interwencji człowieka, bawiąc się tylko sobą.

Nieprzypadkowo pierwszą nagrodę konferencji ICML 2017 otrzymała praca Understanding Black-box Predictions via Influence Functions, której autorzy nie starają się budować nowych modeli, ale wyjaśniają, dlaczego istniejące modele dają określone wyniki. Rozwija się również dostęp online do programów nauczania głębokiego uczenia się. Projekt AI Experiment, we współpracy z Støj, Use All Five oraz zespołami Creative Lab i PAIR w Google, stworzył platformę uczenia maszynowego, dzięki której każdy może spróbować swoich sił w samodzielnej nauce sieci neuronowej i zrozumieć jak działa uczenie maszynowe.

Superkomputery przeznaczone do głębokiego uczenia sieci neuronowych zostały zainwestowane przez uniwersytety i instytucje badawcze, takie jak Oxford, MIT Boston i GE Avitas Systems. I rozpoczął pracę w USA. Będzie badał więzi społeczne i interakcje sztucznej inteligencji z różnymi dziedzinami ludzkiej aktywności.

Naukowcy z Nvidii wskazują, że nowe metody uczenia się, takie jak generatywne sieci adwersarzy (GAN), osiągną niespotykane dotąd wyżyny sztucznej inteligencji. Nie tak dawno opowiadaliśmy, jak grupa naukowców z Nvidii szybko i prawie niezauważalnie uczyła sztucznej inteligencji.

Sieci neuronowe były również wykorzystywane do bardziej „przyziemnych” zadań. Na przykład Carlsberg rozpoczął badanie. Sztuczna inteligencja opracowana przez Microsoft pomaga w tworzeniu nowych rodzajów piwa. W Nowej Zelandii pojawił się, dając „najmądrzejszy” obietnice wyborcze. A znany producent realistycznych zabawek erotycznych RealDoll wprowadził na rynek nowy, który będzie specjalizował się w robotycznych lalkach erotycznych ze sztuczną inteligencją.

Jednocześnie piękno nie jest obce sieciom neuronowym. Na przykład stworzył piękne efekty specjalne do klipu chińskiej piosenkarki. A rosyjska asystentka głosowa ze sztuczną inteligencją „Alisa” nagrała na Nowy Rok.

Co się stanie?

Mimo obaw przeciwników AI, sfera niewątpliwie będzie się aktywnie rozwijać w nadchodzącym roku. Sztuczna inteligencja powinna sprawić, że roboty będą inteligentniejsze, medycyna bardziej dostępna, a systemy rozpoznawania przyziemne. Nvidia zebrała prognozy od naukowców i ekspertów z całego świata, aby zrozumieć, jak to wszystko będzie się rozwijać w przyszłości.

Eksperci są przekonani, że sztuczna inteligencja znajdzie jeszcze szersze praktyczne zastosowania w medycynie i stanie się integralną częścią sektora opieki zdrowotnej. Na przykład Mark Mikalsky, dyrektor wykonawczy Centrum Analizy Danych Klinicznych w Massachusetts Clinical Hospital i Brigham Women's Clinic, uważa, że ​​dziedzina medycyny będzie zmierzać w kierunku tworzenia prawdziwych produktów do praktyki klinicznej. „AI zacznie przenikać do medycyny od strony diagnostyki, inne segmenty też nie potrwają długo – przyjmą ją specjaliści od profilaktyki chorób, chirurdzy i lekarze innych specjalizacji” – cytuje Mark Mikalsky w badaniu Nvidii.

Luciano Prevedello, lekarz z wydziału radiologii i neuroradiologii w Ohio State University Wexner Medical Center, jest przekonany, że „w 2018 roku i przez kilka następnych lat sztuczna inteligencja będzie tak głęboko osadzona w medycynie, że będzie postrzegana jako integralna część tego.” Z laboratoriów badawczych AI przeniesie się do pokoju pacjenta.

Eksperci nie mają wątpliwości, że sztuczna inteligencja zagłębi się w codzienność. A rozwój sztucznej inteligencji nastąpi w różnych obszarach. W szczególności takie technologie będą wykorzystywane w smartfonach. A nowe metody głębokiego uczenia zwiększą przejrzystość przetwarzania danych.

Georges Naon, dyrektor generalny Orange Doliny Krzemowej i prezes laboratorium badawczego Orange Institute, uważa, że ​​w tym roku biometria zastąpi karty kredytowe i prawa jazdy. „Rozpoznawanie twarzy już zrewolucjonizowało bezpieczeństwo dzięki wykorzystaniu biometrii, a widząc połączenie technologii i handlu detalicznego, jak Amazon z Whole Foods, myślę, że ludzie nie będą musieli stać w kolejkach w najbliższej przyszłości” – powiedział.

Cała branża technologiczna zmieni się pod wpływem sztucznej inteligencji, Nicola Morini Bianzino, dyrektor zarządzający AI i szef planowania strategicznego w Accenture, powiedział: „AI będzie odpowiadać za 25% wydatków na technologię. Kluczowym pytaniem będzie to, jak organizacje i pracownicy zareagują na zmiany, które przyniesie technologia AI”.

Również sztuczna inteligencja będzie coraz efektywniej wykorzystywana do tworzenia treści – muzyki, obrazów, gier, tekstów. A „inteligentne” rzeczy staną się mądrzejsze i bardziej spersonalizowane. Nie jest odległa godzina, kiedy wystarczy pomyśleć o czymś i dostać to, czego chcesz – mówi Alejandro Troccoli, starszy badacz w Nvidii.