Университетът в Станфорд публикува доклад с прогнози за бъдещето на нашето бъдеще до 2030 година. Александър Крайнов, ръководител на службата за компютърно зрение и машинно разузнаване в Yandex, изтъкна най-важните неща от него специално за Afisha Daily.
През 2014 г. университетът в Станфорд започна 100-годишно проучване за изкуствен интелект, в което учените ще оценят как въвеждането на нови технологии в ИИ и машинното обучение влияе на обществото. Предвижда се през целия проект да се публикуват доклади по теми, свързани с ИИ. Първият доклад от тази поредица беше публикуван наскоро, който предсказва какво ни очаква бъдещето до 2030 година. Очевидно бъдещето няма да е същото за хората в различни страни и изследователите разглеждат някакъв абстрактен северноамерикански град. Русия има своите специфики, а оттам и своите нюанси на развитието на технологичното бъдеще. Нека се опитаме да разберем какво ни казва доклада и доколко той е важен за нас.
транспорт
Изследователите от Станфорд смятат, че именно в областта на транспорта най-забележимите промени, свързани с изкуствения интелект, ще настъпят в близко бъдеще. Говорим както за вградени асистенти на водачи (всички видове сензори, които анализират състоянието на автомобила и ситуацията по пътищата), така и безпилотните превозни средства и системите за контрол на движението, подобрени чрез анализиране на големи данни и машинно обучение, ще спасят градовете от задръствания. В Холандия например дори мислеха за „интелигентни пътища“, които биха били пълни с всякакви сензори и ще помогнат на шофьорите да преценят състоянието на пътя „в движение“.
С тях обаче всичко също не е толкова прозрачно: проблемът тук е не само в безопасността на шофирането, което ще гарантира автопилота, но и в правни въпроси. Кой ще бъде виновен, ако кола без пилот удари човек или се блъсне в друга кола? Шофьорът винаги може да бъде глобен или отменен, но как можете да глобите колата? Друг аспект е отношението към самоуправляващите се автомобили в обществото. Всеки инцидент, свързан с автопилота, предизвиква вълна от дискусии и предоставя аргументи на противниците на иновациите. Щастливите собственици на високотехнологични автомобили като Tesla сами по себе си не помагат на ситуацията - спят с включен автопилот и игнорират препоръките на колата, за да поемат контрол.
Промоционално видео:
В допълнение към трудностите със законодателството, използването на такива технологии в Русия може да бъде усложнено от факта, че общата ни пътна ситуация е по-сложна. Това се отнася и за качеството на пътната настилка, както и за времето и навиците на шофиране. Всичко това ще изисква по-високо ниво на развитие в настройките на алгоритми. А нашите закони за движението са по-консервативни от държавите или в Европа и може да отнеме повече време за промяна.
Здравеопазване
Здравеопазването е една от най-обещаващите области на приемането на ИИ. Авторите на доклада са съгласни с това, но отбелязват, че той е и една от най-трудните индустрии. Цената на грешката тук е живота на пациента и всички здравни данни са много чувствителни. Следователно етичните въпроси в здравеопазването са особено остри. Както бюрокрацията, така и остарелите механизми на работата на лечебните заведения пречат - ще отнеме много време, за да се преодолеят тези препятствия. Но всичко това не пречи на технологиите да се развиват активно, а новите технологични компании навлизат в индустрията, включително и в Русия.
Масово събиране на медицински данни (необходима основа за обучение на AI) стана възможно преди време, по време на бума на спортните приложения и проследяващите дейности, но все още големи анализи все още не са достигнали до него поради редица причини, включително законови ограничения и проблеми с поверителността. Същото важи и за разпознаването на изображения - например рентгенови изображения, които вече са направени и се съхраняват цифрово. С телемедицината нещата са по-добри - стартират проекти, включително правителствени, за въвеждане на високотехнологични инструменти за лекари, като дистанционно участие на хирург в операция, използваща HD излъчване. В близко бъдеще може да се очаква, че машинната интелигентност ще може да анализира маса от данни за различни пациенти и техните истории на лечение, за да подчертае подобни случаи.дайте препоръки и по този начин спестете времето на терапевта. Тенденцията тук не се различава много от другите индустрии - цялата автоматизирана работа, разчитайки на базата от знания в човешката глава и на сравняване на данни, в бъдеще ще бъде заменена от AI. Вярно е, че дълго време окончателното решение все още ще бъде на лицето.
В Русия секторът на телемедицината се разглежда дълго и внимателно, има държавна програма за неговото изпълнение, първият етап от който ще започне през 2017 г. Докато тази програма няма нищо общо с AI, но косвено може да допринесе за началото на въвеждането на AI в телемедицината - от автоматична обработка на текстова информация, като рецепти за лекарства, до анализ на изображения от досиета на пациентите. Освен това вече работим върху разпознаването на патологии в изображения с помощта на невронни мрежи и има очевидно търсене на достъп до висококвалифицирани медицински услуги в отдалечени населени места.
образование
В обозримо бъдеще роботите няма да заменят учителите - това важи както за САЩ, а още повече за Русия, където учителят винаги е бил възприеман и като учител. Изследователите в доклада на Станфорд обръщат внимание не толкова на това как изкуственият интелект ще бъде приложен в образованието, а на въпросите за новите технологии, които помагат на учителите и на някакво ниво да ги заменят, например при преминаване на образователни онлайн програми. Изследователите посочват като пример Carnegie Cognitive Tutor, който помага на учениците да учат математика: системата може да се адаптира към нуждите на всеки ученик - и в зависимост от тях променя съвети и обратна връзка относно преминаването на урока.
Разработват се и интелигентни системи за обучение, които се използват широко в САЩ за обучение на различни специалисти - от програмисти до инженери. Когато се формира виртуална адаптивна среда за решаване на конкретни проблеми в реалния живот, AI помага в нея да адаптира процеса към действията на ученика. Това е например системата Шерлок, която е изобретена през 1989 г. и се използва за обучение на техници във ВВС на САЩ. Можете също така да отбележите значителния напредък на онлайн преводачите, което се случва благодарение на използването на машинен интелект. Това прави образователната литература на други езици по-достъпна.
безопасност
Машинната интелигентност, която вече активно се използва в областта на сигурността, ще бъде използвана по-активно в бъдеще. Изследователите спекулират, че изкуственият интелект ще може да помогне да се идентифицират лъжите по време на разпит. А анализът на големи масиви от данни за престъпления, включително историята на престъпленията в конкретна област, видеозаписите и движението на заподозрени, може да помогне да се предвиди къде може да се случи следващото престъпление - подобно на телевизионния сериал „Подозреният“. Също така, не забравяйте за киберсигурността. Системите за машинно разузнаване вече помагат за разкриване на финансови престъпления въз основа на подозрителна активност по нечия кредитна карта - такива системи ще станат още по-ефективни в бъдеще.
Разбира се, използването на AI за системи за проследяване е загрижено за хората. Но можете да погледнете по различен начин, задавайки този въпрос: какво е по-добре - ако сте гледани през камерата от „бездушен алгоритъм“или от много конкретен човек? Може би в първия случай поверителността е нарушена много по-малко. AI има за цел да следи само опасни модели и просто изключва постоянния човешки мониторинг. Представете си маслена тръба, която трябва непрекъснато да се следи, така че натрапниците да не се присъединят незаконно към нея. Можете да настроите камери и от време на време да изстрелвате патрули по тръбата, или можете да пуснете дрон и да използвате обучена система за анализ на района за появата на извънземни обекти в близост, например автомобили или групи хора. Yandex Data Factory и Accenture имат подобен проект - системата следи обекти на далечни разстояния, като електропроводи, нефтопроводи и газопроводи, които биха били твърде скъпи за патрулиране на хората и е в състояние да открие подозрителна дейност - например нерегламентирани автомобили, групи хора и т.н. …
забавление
Изкуственият интелект се използва в развлеченията отдавна - например в игрите, компютърните врагове изграждат поведението си въз основа на действията на играча, което е отличен пример за действието на изкуствения интелект. В социалните медии алгоритмите за препоръки също използват AI, а емисията с новини във Facebook е класически пример. Те говорят за използването на технологиите за машинно разузнаване в своя блог: това включва превод на публикации и интелигентно търсене и адаптиране на емисиите към интересите на конкретен потребител в движение (в зависимост например от това какво харесва и какви връзки отваря). Всичко това обаче е сравнително просто ниво на използване на сложни технологии и в бъдеще, според изследователите, степента на персонализиране на съдържанието ще бъде много по-висока, отколкото днес.
AI също навлиза в областта на изкуството - все повече има доста успешни примери за съставяне на текстове и мелодии по програми. Например, тази година ентусиастите на Yandex направиха проекта Neural Defense, където невронната мрежа написа текстове в стила на Егор Летов. Сега това не е нищо повече от забавни експерименти, но в бъдеще е лесно да си представим как невронните мрежи рисуват картини или създават нови музикални произведения и такива, които са почти гарантирани да станат хитове: в края на краищата невронната мрежа е в състояние да идентифицира необходимите условия, за да може една композиция да се превърне в хит.
Няма разлика между развитието на развлекателните технологии в САЩ и Русия. Тук не изоставаме от Запада и като цяло сме за приблизително същите перспективи и проблеми. Но да се направи система за препоръки или развлекателен бот на базата на английски е по-лесно - повече данни и самият език е по-формализиран. Руският език е много труден, което забавя процеса донякъде.
Трябва ли да се страхувате от безработица?
Един от най-големите страхове на изкуствения интелект е, че той ще отнеме работните места далеч от хората. Това не означава, че този страх е напълно неоснователен. Изследователи от Станфорд вярват, че докато машинният разум наистина ще замени много хора в голямо разнообразие от индустрии, той ще създаде много нови работни места едновременно, но е трудно да се каже кои от тях. Освен това AI няма да замести работата на милиони хора наведнъж - този процес ще бъде удължен във времето и ще бъде постепенно, в смисъл, че AI първо ще се притече на помощ на човешки служител и едва след това ще може да го замести. Това ще направи процеса на намаляване на заетостта на хората в някои професии плавен и безболезнен.