Research

Штучний інтелект плюс конвергенція: п'ять очікуваних проривів

Сьогодні ми поговоримо про штучний інтелекті конвергенцію. Ніл Якобштейн - фахівець в області штучного інтелекту з величезним досвідом (більше 25 років консультування). В даний час він займається ІІ і робототехнікою в Singularity University Пітера Діамандіса, іншого видного діяча в галузі ШІ, області продовження життя, робототехніки та інших футуристичних напрямків. У цьому році на виставці Abundance360 Ніл передбачив п'ять тенденцій, які, на його думку, наберуть обертів в найближчі 5 років.

Прогнози по штучному інтелекту на 2019-2024 рік

ІІ породить нові не-людські результати по розпізнаванню образів і інтелекту.

AlphaGo Zero, комп'ютерна програма машинногонавчання, навчена грати в складну гру го, перемогла чемпіона світу з го в 2016 році з рахунком 100: 0. Але замість того, щоб вчитися у людей, AlphaGo Zero тренується, граючи проти себе - цей метод відомий як навчання з підкріпленням.

Створюючи власні знання з нуля, AlphaGo Zeroдемонструє нову форму творчості, вільну від упередженості людини. Що ще більш важливо, такий тип розпізнавання шаблонів і образів дозволяє машинам накопичувати тисячі років знань за лічені години.

Хоча такі системи поки не можуть відповісти напитання «Що таке апельсиновий сік?» або конкурувати з інтелектом навіть п'ятикласника, вони стають все більш і більш складними стратегічно, зливаючись з іншими формами узконаправленного штучного інтелекту. Протягом наступних п'яти років, хто знає, які у AlphaGo Zero з'являться наступники, розвиваючі як бізнес-прийоми і функції, так і повсякденне життя людини.

Лікарі ризикують службовим становищем, не використовуючи машинне навчання для діагностики та планування лікування.

Не так давно група китайських і американськихдослідників створила систему ІІ, яка діагностує поширені дитячі хвороби, від грипу до менінгіту. Навчена по електронним медичними картками, зібраним з 1,3 мільйона амбулаторних візитів 600 000 пацієнтів, програма ІІ навчилася діагностувати хвороби з безпрецедентною точністю.

Хоча американська система охорони здоров'я немає того ж рівня доступних універсальних даних про здоров'я, як деякі китайські системи, обидві вони роблять прогрес у сфері медичного ІІ. Доктор Кан Чжан, керівник центру офтальмологічної генетики при Каліфорнійському університеті в Сан-Дієго, створив свою власну систему, яка визначає ознаки діабетичної сліпоти, спираючись як на текст, так і на медичні зображення.

Якобштейн пророкує, що в майбутньому «ми побачимопереломний момент, коли лікарі відчують, що не використовувати машинне навчання і ІІ у своїй повсякденній практиці буде ризиковано, оскільки можна пропустити важливий діагностичний сигнал ».

Квантовий прорив значно прискорить пошук і випробування ліків.

За оцінками вчених, є 1060 можливихлікарських молекул - більше, ніж атомів в нашій Сонячній системі. Але сьогодні вчені мають можливість прогнозувати склад ліків, відштовхуючись від властивостей молекулярної структури, а потім синтезувати безліч варіантів для перевірки гіпотези.

Квантові обчислення можуть перетворити цей тривалий і дорогий процес в ефективний, не кажучи вже про можливе проривний протоколі виявлення ліків.

«Квантові обчислення матимуть великепромислове вплив », говорить Якобштейн,« але не за рахунок злому шифрування, а за рахунок вторгнення в дизайн ліків за допомогою масивно паралельних процесів, що задіюють суперпозицію, квантову інтерференцію, заплутаність. Вони істотно перевершить класичні обчислення ».

ІІ розжене як вразливість, так і захищеність систем безпеки.

У міру включення ІІ практично в кожен аспектнашому житті, кібератаки стають все більш загрозливими. «Глибокі атаки» (Deep Attacks) можуть використовувати створений ІІ контент, щоб уникнути контролю з боку людини і ШІ.

З недавніх прикладів - фейковий відео колишньогопрезидента США Барака Обами, на яких він вимовляє підроблені пропозиції, і штучний інтелект, який обманює інший алгоритм, «підмінюючи» знак «СТОП» знаком обмеження швидкості до 60 км / ч. Без відповідного захисту системами ІІ можна маніпулювати для виконання будь-якої кількості руйнівних завдань, будь то руйнування репутації або введення в оману автономних транспортних засобів.

Думка Якобштейна: «У всіх нас є системи безпеки в будівлях, в наших будинках, в системі охорони здоров'я, авіадиспетчерської служби, фінансових організаціях, військових і розвідувальних спільнотах. Але всі ми знаємо, що ці системи періодично зламуються - і будемо спостерігати це все частіше. Таким чином, і у бізнесу, і у вас є можливість задуматися вже зараз і потурбуватися безпекою, перш ніж стане пізно ».

Дизайнерські системи ІІ забезпечать прорив в атомарному точному виробництві.

Подібно до того, як сучасний комп'ютер змінивнаші відносини з допомогою бітів та інформації, ІІ перегляне і революціонізує наші відносини з молекулами і матеріалами. В даний час ІІ використовується для пошуку нових матеріалів в області чистих технологій: сонячні батареї, акумулятори та пристрої для штучного фотосинтезу.

За словами експертів галузі, сьогодні для створенняєдиного нового матеріалу потрібно від 15 до 20 років. Але оскільки системи проектування ІІ стрімко набирають потужність, це значно прискорить процес виявлення матеріалів, що дозволить нам вирішувати нагальні проблеми - на кшталт зміни клімату - з рекордною швидкістю.

Атомарному точне виробництво дозволить нам виробляти раніше неймовірне.

Яким буде штучний інтелект через п'ять років?

Всього за останні три роки країни по всьомуземній кулі підписали національні стратегії по ІІ і розробили плани з нарощування інновацій. Бізнес також активно цікавиться цією сценою, наймаючи інженерів ІІ і технічних консультантів, щоб використовувати так зване «електрику 21 століття», як його назвав Ендрю Ин.

Якщо ваш бізнес не почне впроваджувати напрацюванняштучного інтелекту вже зараз, можливо, він дуже скоро виявиться «не при справах». Згодні з цим твердженням? Пропонуємо оскаржити його в нашому чаті в Телеграма.