Tänään puhumme tekoälystä ja lähentymisestä. Neil Jacobstein on tekoälyn asiantuntija, jolla on laaja kokemus (yli 25 vuoden konsultointi). Hän opiskelee tällä hetkellä AI: tä ja robotiikkaa Peter Diamandiksen Singularity-yliopistossa, joka on toinen merkittävä henkilö AI: ssä, elämän jatkamisessa, robotiikassa ja muilla futuristisilla aloilla. Tämän vuoden Abundance360 -tapahtumassa Neil ennusti viittä trendiä, joiden hän uskoo saavan vetoa seuraavien viiden vuoden aikana.
Keinotekoisen älykkyyden ennusteet vuosille 2019-2024
AI saa aikaan uusia tuloksia muista kuin ihmisistä kuvioiden tunnistamisessa ja älykkyydessä
AlphaGo Zero, koneoppiminen tietokoneohjelma, joka on koulutettu pelaamaan monimutkaista peliä, voitti vuoden 2016 maailmanmestari pisteet 100: 0. Mutta sen sijaan, että oppisi ihmisiltä, AlphaGo Zero treenaa pelaamalla itseään vastaan - tekniikka, jota kutsutaan vahvistusoppimiseksi.
Rakentamalla omaa tietoa tyhjästä, AlphaGo Zero osoittaa uudenlaisen luovuuden, joka on vapaa ihmisen puolueellisuudesta. Vielä tärkeämpää on, että tämäntyyppiset kuviot ja kuvioiden tunnistaminen antavat koneille mahdollisuuden kerätä tuhansien vuosien tietotuntia muutamassa tunnissa.
Vaikka tällaiset järjestelmät eivät vielä pysty vastaamaan kysymykseen "Mikä on appelsiinimehu?" tai kilpailemaan jopa viidennen luokan älykkyyden kanssa, heistä tulee strategisesti monimutkaisempia ja sulautuvat muihin erittäin fokusoidun tekoälyn muotoihin. Kuka tietää seuraavan viiden vuoden aikana, millaisia seuraajia syntyy AlphaGo Zero -yritykselle, kehittää sekä liiketoiminnan tekniikoita ja toimintoja että ihmisen jokapäiväistä elämää.
Mainosvideo:
Lääkärit riskittävät asemansa, koska eivät käytä koneoppimista hoidon diagnosointiin ja suunnitteluun
Äskettäin ryhmä kiinalaisia ja amerikkalaisia tutkijoita on luonut AI-järjestelmän, joka diagnosoi yleisimmät lasten sairaudet flunssasta meningiittiin. AI-ohjelma on opiskellut diagnosoimaan sairaudet ennennäkemättömällä tarkkuudella 1,3 miljoonasta 600 000 potilaan avohoitovierailusta kerätystä sähköisestä lääketieteellisestä potilastiedotteesta.
Vaikka Yhdysvaltain terveydenhoitojärjestelmällä ei ole saatavana yhtä yleistä terveystietoa kuin joillakin kiinalaisilla järjestelmillä, molemmat ovat edistyneet lääketieteellisissä rokotuksissa. Tohtori Kang Zhang, San Diegon Kalifornian yliopiston oftalmologisen genetiikan keskuksen johtaja, on luonut oman järjestelmänsä, joka havaitsee diabeettisen sokeuden merkit sekä tekstin että lääketieteellisten kuvien perusteella.
Jacobstein ennustaa, että "näemme tulevaisuudessa kärkipisteen, jossa lääkäreiden mielestä on vaarallista olla käyttämättä koneoppimista ja älykkyystaitoa päivittäisessä käytännössään, koska tärkeä diagnoosisignaali voidaan jättää väliin".
Kvanttimurto nopeuttaa dramaattisesti huumeiden löytämistä ja testaamista
Tutkijoiden arvion mukaan aurinkojärjestelmässämme on 10 (60 voimaan) mahdollista lääkemolekyyliä - enemmän kuin atomeja. Mutta nykyään tutkijat kykenevät ennustamaan lääkkeiden koostumuksen molekyylirakenteen ominaisuuksien perusteella ja syntetisoimaan sitten useita vaihtoehtoja hypoteesin testaamiseksi.
Kvanttilaskennalla on potentiaali muuttaa tämä aikaa vievä ja kallis prosessi tehokkaaksi, puhumattakaan mahdollisesta häiritsevästä huumeiden löytämisprotokollasta.
"Kvanttitietokoneella on suuri teollisuusvaikutus", Jacobstein sanoo, "ei rikkomalla salausta, vaan tunkeutumalla huumeiden suunnitteluun massiivisesti rinnakkaisten prosessien avulla, joihin sisältyy superpositiointi, kvanttihäiriöt ja takertuminen. Ne ylittävät huomattavasti klassiset laskelmat."
AI nopeuttaa turvajärjestelmien haavoittuvuutta ja turvallisuutta
Kun AI on sisällytetty käytännöllisesti jokaiseen elämämme osa-alueeseen, kyberhyökkäykset muuttuvat yhä uhaisemmiksi. Syvähyökkäykset voivat käyttää AI: n luomaa sisältöä ihmisten ja AI: n hallinnan välttämiseen.
Uusimpia esimerkkejä ovat vääriä videoita Yhdysvaltain entisestä presidentistä Barack Obamasta, joissa hän julistaa vääriä lauseita, ja tekoälyä, joka harhauttaa toisen algoritmin, “korvaamalla” STOP-merkin nopeusrajoituksella, joka on jopa 60 km / h. Ilman riittävää suojaa, AI-järjestelmiä voidaan manipuloida suorittamaan minkä tahansa määrän tuhoisia tehtäviä, olivatpa ne sitten maineen vahingoittamista tai autonomisten ajoneuvojen pettämistä.
Jacobsteinin mukaan:”Meillä kaikilla on turvajärjestelmät rakennuksissa, kotonamme, terveydenhuoltojärjestelmässä, lennonjohdossa, finanssilaitoksissa, sotilas- ja tiedusteluyhteisöissä. Mutta me kaikki tiedämme, että näitä järjestelmiä on ajoittain hakkeroitu - ja näemme tämän yhä enemmän. Siten sekä yrityksellä että sinulla on mahdollisuus ajatella nyt ja huolehtia turvallisuudesta ennen kuin on liian myöhäistä."
AI-suunnittelujärjestelmät tarjoavat läpimurton atomisesti tarkkaan valmistukseen
Aivan kuten nykyaikainen tietokone on muuttanut suhdettamme bitteihin ja tietoihin, AI määrittelee uudelleen ja mullistaa suhteemme molekyyleihin ja materiaaleihin. AI: tä käytetään tällä hetkellä etsimään uusia materiaaleja puhtaan tekniikan alalla: aurinkokennot, akut ja keinotekoisen fotosynteesin laitteet.
Teollisuuden asiantuntijoiden mukaan yhden uuden materiaalin luominen vie tänään 15 - 20 vuotta. Mutta kun AI-suunnittelujärjestelmät saavat nopeasti voimaa, se nopeuttaa löytöprosessia dramaattisesti, jolloin voimme puuttua kiireellisiin kysymyksiin, kuten ilmastonmuutokseen ennätysnopeudella.
Atomisesti tarkka valmistus antaa meille mahdollisuuden tuottaa aiemmin käsittämätöntä.
Millainen tekoäly on viiden vuoden kuluttua?
Vain viimeisen kolmen vuoden aikana maat ympäri maailmaa ovat allekirjoittaneet kansallisia ilmastostrategioita ja suunnitelmia innovoinnin lisäämiseksi. Yritykset kiinnostavat myös aktiivisesti tätä kohtausta ja palkkaavat AI-insinöörejä ja teknisiä konsultteja käyttämään niin sanottua 21. vuosisadan sähköä, kuten Andrew Ng kutsui.
Jos yrityksesi ei aloita keinoälyn kehityksen toteuttamista jo nyt, se voi pian olla poissa käytöstä. Hyväksytkö tämän väitteen?
Ilja Khel