Zamislite si to - Leto 2100 je in naši najhujši distopični strahovi so se uresničili. Zemlja je v razsulu. Družba je polna revščine in neenakosti. Skozi Tihi ocean lahko skočite na plavajoče zaplate iz plastike.
Kot da to ni dovolj slabo, so stroji pridobili zavest in superinteligenco in - proti naši volji - prevzeli svet. S hladnim izračunom se naši nadrejeni AI odločijo, da so ljudje imeli svojo priložnost in da je čas, da se nas rešijo, preden naredimo več škode.
Zdaj se pomaknite nazaj na junij 2017, ko so se predstavniki z vsega sveta sestali v Ženevi na vrhu, ki ga je pripravila Organizacija združenih narodov, da bi oblikovali umetno inteligenco za globalno dobro. Cilj ni bil samo razviti prijazen umetni inteligenci, temveč oblikovanje načinov uporabe tehnologije za izboljšanje sveta za vse. Seveda je bilo veliko opozorilnih zgodb o tem, da se tehnologija širi in kako lahko umetna inteligenca poslabša svet, če nismo previdni. Toda splošno sporočilo je bilo upanje.
Res je: človeštvo se sooča z več težavami, kot jih verjetno rešimo sami. Brez drastičnih in takojšnjih sprememb bomo zagotovo uvedli distopično prihodnost. Toda te težave bomo morda lahko rešili - ali vsaj zmanjšali njihove negativne vplive - s pomočjo umetne inteligence. Tu je nekaj načinov, kako.
Zaščita našega oceana s policijskim nadzorom
Prebivalci zemlje enostavno pozabimo, kako pomembni so oceani. Pokrivajo približno 71 odstotkov Zemljine površine in predstavljajo 91 odstotkov njenega življenjskega prostora. Oceani so tam, kjer se je začelo življenje in od takrat je naša vrsta povezana z njim.
In kljub temu delamo precej slabo delo, ko ščitimo ta vir. Veliki koralni greben še ni mrtev, vendar umira z nevarno hitrostjo. Ko se živahne in uspešne skupnosti koral spremenijo v beljena pokopališča. Kljub predpisom o ulovu in prodaji nekaterih morskih vrst so nezakonite ribolovne dejavnosti še vedno razširjene.
Organizacije, kot je The Nature Conservancy (TNC), zdaj izkoriščajo programsko opremo za prepoznavanje obrazov za boj proti prekomernemu ribolovu, da bi rešile ocean. Novembra lani je sprožil natečaj, ki je izziv razvijalcem programske opreme ustvaril sistem za spremljanje posnetkov z ribiških čolnov. Cilj je bil identificirati zaščitene vrste, tako da lahko inšpektorji pregledajo trak in se prepričajo, da so z ribami pravilno ravnali in jih vrnili v ocean.
Ta sistem naj bi drastično zmanjšal čas, porabljen za nadzor ribištva. Inšpektorji navadno porabijo približno šest ur, da analizirajo vsakih deset ur traku Skrbnik. S sistemom AI, ki označuje minuto, na kateri je na filmu sumljiva riba, bi se ta čas lahko skrajšal za 40 odstotkov.
"Končni rezultat je neverjeten prvi korak k preseganju tistega, kar je bilo trenutno nemogoče."
"Zmagovalna ekipa je uporabila računalniški vid in tehnologijo strojnega učenja, podobno kot se uporablja za prepoznavanje obraza," je za Digital Trends povedal Matt Merrifield, glavni tehnološki direktor TNC. »Prva plast modelov v videoposnetku prepozna regijo, v kateri je najverjetneje prisotna riba. Naslednja plast dejansko identificira vrsto rib, ki zahteva usposabljanje in poglobljeno učenje z bolj splošnim modelom. Končni rezultat je neverjeten prvi korak, ki nas preseže iz tistega, kar je bilo trenutno nemogoče, v obdobje, ki je neizogibno za uporabo umetne inteligence pri spremljanju ribištva. "
Druge pobude že potekajo z uporabo umetne inteligence za spremljanje nezakonitih ribolovnih dejavnosti. Spletno mesto Global Fishing Watch sledi ribiškim plovilom po vsem svetu z uporabo podatkov neprofitnega okoljskega nadzornega organa SkyTruth, ki izkopava satelitske podatke za spremljanje gibanja velikih ladij. Platforma AI, ki jo je razvila Global Fishing Watch, je odkrila več kot 86.000 primerov, ko so ribiška plovila na morju izvajala potencialno nezakonita dejanja.
Napovedovanje naravnih nesreč
Eden najboljših korakov za zmanjšanje vpliva naravne nesreče je napovedovanje dogodka. Izkazalo se je, da je to lažje reči kot narediti.
Že desetletja so znanstveniki s številnih področij poskušali in jim ni uspelo zanesljivo napovedati potresov z dovolj obvestila, da bi se javnost lahko pripravila. V osemdesetih in devetdesetih letih so nekateri uporabljali celo strojno učenje, vendar po mnenju niso mogli vzpostaviti dovolj zanesljivega sistema Znanstveni ameriški. Toda AI je v zadnjih nekaj desetletjih daleč napredoval in današnji superračunalniki omogočajo znanstvenikom, da stisnejo več podatkov hitreje kot kdaj koli prej.
Znanstveniki se zdaj vračajo k strojnemu učenju, da bi bolje razumeli potrese in napovedali, kdaj se bodo zgodili. Če bi bila metoda uspešna, bi lahko rešila na stotine tisoč življenj.
Raziskovalca, kot sta Paul Johnson in Chris Marone, geofizika iz Nacionalnega laboratorija Los Alamos in Državne univerze Pennsylvania, sta obnovila zanimanje za potencial AI za napovedovanje potresov in upata, da lahko pomaga rešiti življenja.
"Če bi to poskusili pred desetimi leti, ne bi mogli," je dejal Johnson Znanstveni ameriški. Ne uporablja le umetne inteligence, ampak se problema napovedovanja potresov loteva tudi drugače.
"Upamo, da bodo prihodnji nosilci odločitev ta orodja uporabljali že kot otroci."
Namesto da bi uporabili standardne "potresne kataloge", ki vsebujejo podatke le o jakostih, lokacijah in časih, Johnson in njegova ekipa uporabljajo ogromne nabore meritev, zbranih iz umetnih potresov, ki jih v laboratoriju Penn State nenehno simulirajo. Algoritmi so zadolženi za analizo teh surovih podatkov - od katerih je večina videti odveč - iskanje vzorcev, ki bi lahko pomagali napovedati simulirani potres.
Algoritmi so že razkrili, da nekateri zvočni signali sovpadajo s prihajajočimi potresi. V simulatorju tektonske plošče škripajo kot lesena tla, ko drsijo med seboj, sistem pa je ugotovil določeno spremembo v tem zvoku, preden se pojavijo temblori. Čeprav teh zvokov v naravnem svetu še niso opazili, Johnson in njegova ekipa pozorno poslušata.
"Algoritem nam ni mogel povedati le, kdaj se lahko dogodek zgodi v zelo lepih časovnih okvirih - dejansko nam je povedal o fiziki sistema, na katero nismo bili pozorni," je dejal. "Za nazaj je bilo očitno, vendar smo ga že leta lahko spregledali, ker smo bili osredotočeni na obdelane podatke."
Še veliko dela je treba storiti, preden bodo znanstveniki lahko zanesljivo napovedali potrese, vendar Johnson zdaj s svojimi algoritmi uporablja podatke iz resničnega sveta. Če metoda deluje, meni, da bi jo strokovnjaki lahko uporabili za napovedovanje potresov mesece ali leta vnaprej.
Hranjenje prihodnosti
Kar zadeva hranjenje sveta, nas čaka zastrašujoča naloga. OZN upa, da bo lakota in vse oblike podhranjenosti končana do leta 2030, kar je optimistično, saj se število svetovnega prebivalstva približuje osmim milijardam in naj bi še naprej naraščalo vsaj do leta 2050.
Še danes se borimo, da nahranimo vse - vsak deveti človek gre vsak večer s praznim želodcem, pravi Svetovni program za hrano.
Toda znanstveniki z univerze Carnegie Mellon razvijajo sistem, imenovan FarmView, ki vključuje robotiko in umetno inteligenco za napovedovanje pridelka in upamo, da bo naš živilski sistem učinkovitejši.
FarmView deluje tako, da mobilizira avtonomnega zemeljskega robota, ki lahko izvaja vizualne raziskave pridelkov v različnih obdobjih sezone, vključno z uporabo računalniškega vida in strojnega učenja za napovedovanje pridelka. Nato algoritem analizira določeno rastlino in naroči robotu, da odreže liste ali stanjša sadje, da olajša razmerje za bolj optimalno rast. Ko gre še korak naprej, raziskovalci CMU menijo, da bi umetna inteligenca lahko pomagala genetikom pri prepoznavanju in izbiri koristnih lastnosti. Na ta način bi AI skupaj z rejci sodeloval pri pridelavi bolj produktivnih pridelkov.
"Če bi to poskusili pred desetimi leti, tega ne bi mogli storiti."
"Tega ne delamo, da bi zamenjali ljudi," je dejal sistemski znanstvenik CMU George Kantor. »Kar počnemo, je uvajanje novih tehnologij, s katerimi bi lahko kmetje postali bolj učinkoviti pri svojem početju, in jim omogočili, da za to porabijo manj virov. Scenarij, ki si ga zamislimo, ne vključuje uporabe manj ljudi; vključuje uporabo robotike in drugih tehnologij za izvajanje nalog, ki jih ljudje trenutno ne opravljajo. "
Glavni cilj tukaj ni le pridelati več hrane, ampak čim bolj učinkovito uporabiti obstoječe vire.
"Način, kako trenutno pridelamo hrano, je zelo intenziven in viri, ki so na voljo, se porabljajo," je dejal Kantor. "Povečati moramo količino pridelane hrane, pa tudi kakovost, vendar to na način, ki ne predvideva, da imamo neomejene vire."
Konec konflikta?
Eden najbolj ambicioznih načrtov za umetno inteligenco za reševanje človeštva prihaja iz misli Tima Honkele, profesorja na univerzi v Helsinkih na Finskem, ki meni, da bi lahko tehnologije, kot sta strojno učenje in obdelava naravnega jezika, dejansko pomagale odpraviti konflikt. Svoj koncept imenuje "Mirovni stroj" in je manj razmišljujoč, kot se sliši.
Z vidika Honkele obstajajo tri stvari, na katerih bi morali ljudje resnično delati: lastna čustva, komunikacija z drugimi in enakost v celotni družbi.
"Živimo v zapletenem svetu in živimo zapleteno življenje, ki je kulturno usmerjeno in individualno utemeljeno na naših izkušnjah," je dejal za Digital Trends. »Do zdaj so bili stroji razviti na zelo tog način. Kar pa ne postane mogoče, je, da postanejo ti sistemi bolj človeški. Moja izjava je bila dolgo časa: "Bolje je, da izdelujemo stroje, da so človeški, ker je druga možnost, da moramo biti ljudje podobni strojem, da bomo lahko uporabljali ta močna orodja."
Namesto da trdi, da lahko umetna inteligenca nenadoma doseže svetovni mir, Honkela meni, da lahko tehnologija pomaga v majhnih okoliščinah, ki bi imele nov učinek. Na primer, napredek v strojnem prevajanju lahko olajša boljšo komunikacijo med posamezniki iz različnih okolij, kar zmanjša nerazumevanje in njihove nadaljnje konflikte, ne glede na to, kako spodobni so. Iz širše slike bi imeli vsi ti razrešeni majhni konflikti splošen učinek na ustvarjanje bolj prijazne družbe.
"Hipoteza je, da če imamo takšne razmere, v katerih se lahko bolje razumemo, takšen naraščajoč naraščajoč naraščajoč korak v smeri bolj mirnih odnosov na splošno," je dejal Honkela.
Ena glavnih pobud Honkele je, da so besede vezane na pomen in kontekst, kar pa ni vedno jasno. Stavki »Moja srajca je modra«, »Počutim se modro« in »Modra sem v obrazu« pomenita zelo različne stvari, ki jih tuji angleški govorci težko ločijo.
Seveda se nobena vojna ni vodila zaradi besede modro, toda Honkela meni, da bi lahko ta isti sistem uporabili za vsak vidik komunikacije.
"Bolj ko so ljudje oddaljeni od svojih izkušenj z življenjem, izobraževanjem ali kulturnim ozadjem, večje je tveganje za napačno komunikacijo," je dejal. "Tudi besede, ki jih uporabljamo, lahko različnim ljudem pomenijo različne stvari."
Na koncu Honkela meni, da bi lahko vsi, od šolskih otrok do svetovnih voditeljev, imeli kakšnega agenta umetne inteligence, ki bi lahko poskrbel, da pravilno razume in govori jasno.
"Osnovna ideja je, da uporabimo napravo, kot je pametni telefon, karkoli imamo pri roki, in lahko bi rekel:" Christian, kar ste pravkar rekli, bi razumel povsem drugače kot tisto, kar nameravate misliti, "je dejal.
Te naprave se lahko uporabljajo tudi za pomoč ljudem pri bolj racionalnih odločitvah, ki kličejo pristranskost in čustveno muho - značilnost, ki bi bila idealna v današnjem političnem ozračju. "Upamo, da bodo nosilci odločitev v prihodnosti ta orodja uporabljali že od otroštva," je dejal Honkela, zato bodo bolj primerni za reševanje pomembnih vprašanj, ne da bi se oddaljili od čustvenega spopada.
Konec vojne so še vedno oddaljene sanje. Nekateri bi trdili, da je konflikt neločljiv - ali celo bistven - za človeško naravo. Toda morda lahko umetni inteligenci naredi te prepire bolj konstruktivne, tako da ljudem pomaga, da se bolje razumejo. Mogoče nas bo umetna inteligenca namesto, da bi uničila človeštvo v kakšni distopijski čistki, odpeljal v novo prihodnost, v kateri živimo skupaj v harmoniji. To je prihodnost, ki si jo bomo morali ustvariti sami.
