Täna räägime tehisintellektist ja lähenemisest. Neil Jacobstein on tehisintellekti spetsialist, kellel on tohutu kogemus (üle 25 aasta pikkune nõustamine). Praegu õpib ta AI-d ja robootikat Peter Diamandise Singularity ülikoolis, kes on AI, elu pikendamise, robootika ja muude futuristlike valdkondade silmapaistev tegelane. Selle aasta Abundance360-l ennustas Neil viit suundumust, mis tema arvates saavad järgmise 5 aasta jooksul veojõu.
Tehisintellekti ennustused aastateks 2019-2024
AI loovad mustrituvastuse ja intelligentsuse valdkonnas uusi tulemusi, mis pole inimesed
Keerulist mängu mängima treenitud masinõppe arvutiprogramm AlphaGo Zero alistas 2016. aasta maailmameistri tulemusega 100: 0. Inimestelt õppimise asemel treenib AlphaGo Zero aga iseendaga mängides - tehnikat, mida nimetatakse tugevdusõppeks.
Oma teadmisi nullist üles ehitades demonstreerib AlphaGo Zero uut loomingulisuse vormi, mis on vaba inimlikust eelarvamustest. Mis veelgi olulisem - seda tüüpi muster ja mustrituvastus võimaldavad masinatel tuhandete aastate pikkuseid teadmisi mõne tunniga koguda.
Kuigi sellised süsteemid ei suuda veel vastata küsimusele "Mis on apelsinimahl?" või konkureerida isegi viienda klassi õpilaste intelligentsusega, muutuvad nad üha strateegiliselt keerukamaks, sulandudes teistesse fokusseeritud tehisintellekti vormidesse. Järgmise viie aasta jooksul teab, millised on AlphaGo Zero järglased, arendades nii äritehnikaid ja -funktsioone kui ka inimese igapäevast elu.
Reklaamvideo:
Arstid riskivad oma positsioonidega, kui ei kasuta masinõpet diagnoosimiseks ja ravi kavandamiseks
Hiljuti on grupp Hiina ja Ameerika teadlasi loonud AI-süsteemi, mis diagnoosib levinumaid lastehaigusi gripist meningiidini. Elektrooniliste haiguslugude põhjal, mis koguti 1,3 miljonilt ambulatoorselt visiidilt 600 000 patsiendile, on AI programm õppinud diagnoosima haigusi enneolematu täpsusega.
Kuigi Ameerika tervishoiusüsteemil ei ole samal tasemel universaalseid terviseandmeid kui mõnel Hiina süsteemil, on mõlemad meditsiinilises AI-s edu saavutamas. San Diegos asuva California ülikooli oftalmoloogilise geneetika keskuse juhataja dr Kang Zhang on loonud oma süsteemi, mis tuvastab diabeedipimeduse tunnused nii teksti kui ka meditsiiniliste piltide põhjal.
Jacobstein ennustab, et tulevikus "näeme tippaega, kus kliinikute arvates on riskantne igapäevases praktikas masinõpet ja AI-d mitte kasutada, kuna oluline diagnostiline signaal võib jääda kahe silma vahele".
Kvantmurre kiirendab dramaatiliselt ravimite avastamist ja testimist
Teadlaste hinnangul on 10 (kuni 60. võimsuseni) võimalikku ravimimolekuli - meie päikesesüsteemis on rohkem kui aatomeid. Kuid täna suudavad teadlased ennustada ravimite koostist, lähtudes molekulaarstruktuuri omadustest, ja seejärel sünteesida hüpoteesi kontrollimiseks paljusid võimalusi.
Kvantarvutusel on potentsiaal muuta see aeganõudev ja kallis protsess efektiivseks, rääkimata võimalikust häirivast ravimite avastamise protokollist.
"Kvantarvutitel on suur tööstuslik mõju," ütleb Jacobstein, "mitte krüptimist purustades, vaid tungides ravimidisaini massiliselt paralleelsete protsesside kaudu, mis hõlmavad superpositsiooni, kvanthäireid, takerdumist. Need ületavad märkimisväärselt klassikalisi arvutusi."
AI kiirendab turvasüsteemide haavatavust ja turvalisust
Kuna AI integreeritakse peaaegu kõigisse meie elu aspektidesse, muutuvad küberrünnakud üha ohtlikumaks. Deep Attacks võib kasutada AI-ga loodud sisu inimeste ja AI-i juhtimisest kõrvalehoidumiseks.
Viimaste näidete hulka kuuluvad USA endise presidendi Barack Obama võltsvideod, milles ta lausub võltslauseid, ja tehisintellekt, mis petab teist algoritmi, “asendades” märgi “STOP” kiirusepiirangu märgiga kuni 60 km / h. Ilma piisava kaitseta saab AI-süsteemidega manipuleerida mis tahes arvu hävitavate toimingute tegemiseks, olgu see siis reputatsiooni rikkumine või autonoomsete sõidukite petmine.
Jacobsteini sõnul: „Meil kõigil on turvasüsteemid hoonetes, meie kodudes, tervishoiusüsteemis, lennujuhtimises, finantsasutustes, sõjaväes ja luurekogukondades. Kuid me kõik teame, et neid süsteeme on perioodiliselt häkkinud - ja me näeme seda üha enam. Seega on nii ettevõttel kui ka teil võimalus nüüd mõelda ja ohutusega tegeleda, enne kui on liiga hilja."
AI disainisüsteemid pakuvad läbimurret aatomi täpses tootmises
Nii nagu tänapäevane arvuti on muutnud meie suhteid bittide ja teabega, määratleb AI uuesti ja muudab meie suhted molekulide ja materjalidega ümber. AI-d kasutatakse praegu puhaste tehnoloogiate valdkonnas uute materjalide otsimiseks: päikesepatareid, akud ja kunstliku fotosünteesi seadmed.
Tööstusharu ekspertide sõnul kulub täna ühe uue materjali loomiseks 15–20 aastat. Kuid kuna AI disainisüsteemid saavad kiiresti võimu, kiirendab see dramaatiliselt avastusprotsessi, võimaldades meil lahendada kiireloomulisi probleeme, näiteks kliimamuutused.
Aatomiliselt täpne tootmine võimaldab meil toota varem kujuteldamatuid.
Milline on tehisintellekt viie aasta pärast?
Ainult viimase kolme aasta jooksul on kogu maailma riigid allkirjastanud AI riiklikud strateegiad ja kava innovatsiooni laiendamiseks. Ettevõtted tunnevad selle stseeni vastu ka aktiivset huvi, palgates AI insenere ja tehnilisi konsultante kasutama nn 21. sajandi elektrit, nagu Andrew Ng seda nimetas.
Kui teie ettevõte ei hakka tehisintellekti arenguid juba praegu rakendama, võib see varsti töötuks jääda. Kas olete selle väitega nõus?
Ilja Khel