Video: SONY, ТЫ ШТО ДЕЛАЕШЬ?! (November 2024)
Nenavadno je bilo, da je režiser James Cameron leta 1984 svet predstavil Skynetu - izmišljenemu super AI, ki si je prizadeval izkoreniniti človeštvo - leta 1984.
Po mnenju Terminator lore je Skynet bil ustvarjen v takratnih prihodnjih 90. letih, da bi človeški element odstranil iz ameriške jedrske obrambe. Toda potem se je Skynet zavedel, sprožil globalni jedrski holokavst in ustvaril vojsko morilskih botov, ki so odpeljali preživele, yadda yadda yadda.
Seveda je bila ta prihodnja distopija zasnovana že dolgo, preden je sploh obstajalo kaj takega, kot bi bili sposobni roboti ali umetna inteligenca. Hitro naprej do leta 2017 in človekova neobvezna tehnologija ne napreduje samo v resničnem svetu, ampak se inženirji trudijo, da bi oblikovali načine, kako jim dodeliti še več odgovornosti. Po vsem svetu avtonomni mini-nebesi postajajo (upajmo, da so dobronamerni?) Resničnost.
Čeprav najbrž ne bomo kmalu predali nečesa tako neresničnega, kot je jedrski izstrelitev algoritmu, se družba vedno bolj zanaša na tehnologijo za izvajanje drugih vitalnih nalog. Dejansko je ta svet postal tako zapleten, da je praktično nuja. Naš infrasturcutre ne prihaja le na splet, temveč pridobiva možnost predvidevanja in reagiranja. Naše algoritme smo naložili odkrivanju kršitev varnosti v zapletenih sistemih, trgovanju z večino svetovnih zalog in celo napovedovanju, kdaj se lahko stvari, kot so deli motorja letala, zlomijo, preden se to zgodi.
V ta namen inženirji vse pogosteje uporabljajo stvari, kot so "digitalni dvojčki", da bi pomagali pri napovedovanju in odločitvah. Digitalni dvojčki so virtualne predstavitve resničnih objektov (običajno vitalne infrastrukture, kot so turbine v elektrarni). Ti dvojčki uporabljajo podatke v realnem času, da napovejo, kdaj lahko kaj ne bo (s tem omogočijo vzdrževalcem, ki so sami vedno bolj avtomatizirani, da odpravijo težave, preden se pojavijo). Če pa je AI vrsta intelekta, bi bilo natančno opisati digitalne dvojčke kot obliko domišljije ?
"Da, res je. Ampak domišljija je osredotočena na to, kar dejansko pozna in njeno preteklo zgodovino, pa tudi na okolje in kako ga uporabljate, " pojasnjuje dr. Colin Parris, podpredsednik programske raziskave pri General Electric in vodilni razvijalec digitalnih tehnologij twin, ki je bil nedavni gost v seriji intervjujev za PCMag, The Convo . "Ta domišljija mu pravi, " dobro temelji na teh podatkih, morda me bo treba še naprej vzdrževati."
Toda digitalnih dvojčkov ni treba vnesti iz enega samega vira - lahko uporabijo izkušnje celotne flote. Če algoritem na primer opazi, da se določen del letala začne obrabiti po 2.000 pristankov v deževnih razmerah, potem lahko naslednjič, ko bo letalo za servisiranje, pingira posadke. Toda zagotavljanje resnične inteligence sistema je več kot lučka "čas za preverjanje" na armaturni plošči vašega avtomobila; gre za izboljšanje njegovih sposobnosti sčasoma.
Področje AI, imenovano "strojno učenje", omogoča računalnikom, da obvladajo naloge, neodvisne od človeškega prepričanja. To povezovanje zbranih izkušenj olajša panj, ki nadomešča pomanjkanje zdrave pameti. Brez tega digitalnega zeitgeista zapletene tehnologije, kot so samovozeči avtomobili, nikoli ne bi bile mogoče.
En sam človeški programer - ali celo vojska programerjev - nikoli ne bi mogel izdelati programske opreme za predvidevanje vsakega resničnega cestnega scenarija, vendar se lahko avtomobili z lastno vožnjo naučijo z opazovanjem. Na primer, samovozeči avtomobil morda ne prepozna osebe v invalidskem vozičku, vendar lahko z opazovanjem, kako se ljudje odzivajo na to novo obliko, ki deli lastnosti z osebo in avtomobilom, programska oprema nauči, da gre za neke vrste pešca, ki bi moral se obravnavajo kot taki.
Programska oprema se ne izboljšuje samo z opazovanjem vedenja človeških voznikov, temveč tudi beleži, kaj je delovalo, ko so bili na cesti drugi samovozeči avtomobili (in morda še pomembneje, kaj ni). To skupno učenje omogoča, da stroji krmarijo po zapletenem svetu s številnimi nepredvidljivimi spremenljivkami.
Ko virtualno modeliranje in tehnologije napovedovanja združite z napredkom v robotiki, lahko vidite, kako bo infrastruktura postala še bolj avtonomna, če se premikate naprej. Ta avtomatizacija je problematična z vidika brezposelnosti, ni pa nujno popolna izguba za človeštvo.
"Nekatera delovna mesta so dolgočasna, umazana in nevarna. Želim si zagotoviti, da na teh delovnih mestih ne bomo imeli preveč ljudi, " pojasnjuje Parris. "Navedel vam bom primer. Sredi oceana imamo naftne ploščadi, ki imajo orjaške sklade, ki jih uporabljajo za kurjenje goriva. Nekdo mora iti po teh kupih in preveriti, ali je na njem rja - to je 200 noge v zraku, visijo z vrvjo, zgoraj so vetrovi s silo, verjetnosti za napako so ogromne, zdaj pa imamo drone. Droni letijo tja gor in letijo v krogu in fotografirajo. Programska oprema analizira, kje je rja in poškodbe. Zdaj nam ni treba ljudi postavljati na nevarno mesto."
Ko roboti postanejo bolj sitni, pametnejši in sposobnejši, lahko vidite, kako se lahko sistemi, od katerih je civilizacija, naučijo vzdrževati (in morda celo popravljati in graditi). Skoraj kot da se razvijajo v življenjske sisteme, ki se lahko učijo, domišljajo in predvidevajo. Upajmo, da nas ne bodo nekega dne uničili.
