Как 5G позволит искусственному интеллекту влиять на демографию и климат

0
39

Технологии робототехники и искусственного интеллекта каждый год покоряют новые вершины

Почему человечество переоценивает искусственный интеллект, может ли он отнять работу у людей и настолько ли AI совершенен, как показывают в голливудских фильмах? Ответы — в лекции известного специалиста по роботизированным системам Родни Брукса.

Технологии робототехники и искусственного интеллекта (ИИ) каждый год покоряют новые вершины.

Автономные роботы делают сальто, бегают как люди, тянут грузовик.

ИИ побеждает человека в состязаниях, читает мысли, управляет автомобилем, общается с людьми в чатах и увольняет сотрудников за неудовлетворительную работу.

ИИ и роботы на порядок превосходят человека в решении специфических задач. Авторитетные экономисты предрекают людям массовую безработицу, а культовые инноваторы предсказывают вероятность войны между людьми и ИИ, как в известном голливудском фильме.

Насколько обоснованы эти предположения и страхи? Действительно ли робототехника и ИИ настолько совершенны, как показывают в фильмах? Почему ИИ удивляет даже ученых, но при этом проигрывает человеку?

Как технология 5G и цифровизация человеческой жизни будет стимулировать развитие ИИ и робототехники? Как ИИ и робототехника будут увеличивать продолжительность жизни людей и противостоять изменению климата?

Ответы на эти вопросы дал Родни Брукс, известный американский ученый и исследователь в сфере робототехники.

Долгое время он возглавлял лабораторию ИИ в Массачусетском технологическом институте и одновременно основал компании iRobot и Rethink Robotics, которые первыми в мире разработали и начали продавать автономные роботы-пылесосы.

В апреле 2019 года Брукс выступил в Стамбуле на технологическом саммите с небольшой научно-популярной лекцией о том, что из себя представляют ИИ и робототехника, в каком направлении развивается, и какое влияние они окажут на человечество в недалеком будущем.

ЭП побывала на лекции и записала самые интересные тезисы.

О Бруксе

Брукс занимался компьютерными науками и ИИ в Массачусетском технологическом институте с 1984 года по 2008 год. Параллельно он более 40 лет создавал разные роботы. Начинал с разработки маленьких роботов, роботизированных рук, прототипов марсоходов.

Он также много лет интересовался роботами гуманоидного типа, потому что, как доказали эксперименты, люди намного легче взаимодействуют с роботами такого типа.

1_23.jpg (152 KB)

Одновременно с научной работой он основал компанию iRobot, которая стала самой крупной в мире по производству роботов-пылесосов. Только в Турции в 2018 году компания продала более 1 млн таких устройств.

Эта же компания разрабатывает и производит роботы для работы в условиях агрессивной среды, для разминирования. Так, роботы iRobot участвовали в ликвидации аварии на японской АЭС «Фукусима-1».

Что знают люди о роботах и ИИ

«Я буду говорить о робототехнике и ИИ, которые родились 60 лет назад, сильно продвинулись за последние десять лет и в следующие 10-25 лет мы увидим их ускорение. Я буду говорить не о том, какими мы видим робототехнику и ИИ благодаря Голливуду. Путь, по которому роботы и ИИ попадают в нашу жизнь, отличается от кино и нужно понять, как это происходит».

Что обычные люди думают о роботах и ИИ? Два года назад многие очень удивились, когда в Азии ИИ DeepMind от Google обыграл самого сильного в мире игрока в сложную логическую игру «Го». Люди думают: раз ИИ может играть в «Го», то теперь он может делать все.

Люди также думают, что человечество создаст роботов, которые выглядят как гуманоидные роботы: сумермощные и суперумные системы. «Я не совсем уверен, что именно так будут развиваться вещи», — говорит Брукс.

Где «живет» ИИ

ИИ живет в умной колонке Amazon Alexa Dot, Amazon Echo Dot, Google Home Mini. ИИ также есть в любом приложении смартфона.

Например, когда человек с помощью смартфона делает фотографию и видит в кадре небольшие желтые квадраты вокруг лиц, это работает система ИИ, которая захватывает лица и оптимизирует параметры фотокамеры для съемки.

Десять лет назад никто не мог даже предсказать появление данной технологии. Исследователи ИИ пытались создать нечто подобное, но у них ничего не получалось, системы не работали должным образом. Сначала нужно было разработать потрясающие технические решения в системе ИИ, чтобы это стало возможным.

Еще один пример — технология «глубокого обучения», которая берет свои истоки в 1959 году с момента появления машинного обучения. Некоторые люди говорят, что принцип работы глубокого обучения похож на то, как обучается мозг человека.

Например, в систему вводят фонетику человеческой речи, затем через систему пропускают человеческую речь, и система распознает эту речь. Подобным образом работает инструмент «Распознавание речи» в облачном сервисе «Google документы».

«Думаю, никто из разработчиков ИИ еще шесть-семь лет назад не мог предсказать, что это будет возможно в следующие 20 лет», — говорит ученый. Вслед за этими словами Брукс показывает следующий слайд своей презентации.

2_35.jpg (151 KB)

На иллюстрации каждым желтым квадратом отмечен автомобиль. Пять лет назад процент распознавания авто не превышал 50%, сейчас — 100%. Вот почему люди говорят об автономном вождении: автомобили теперь «видят» другие автомобили.

Справа — еще более удивительная иллюстрация. Желтыми квадратами отмечены люди, а красными — объекты. Самое удивительное то, что скульптуры выглядят как люди, но ИИ распознает скульптуры как объекты.

«Это огромный прогресс в сфере ИИ и это причина, почему все говорят об ИИ», — объясняет исследователь.

Почему ИИ уступает человеку в компетенции

Многие люди думают: если ИИ может делать подобные вещи, то они скоро потеряют работу. Еще после просмотров голливудских фильмов люди ждут, когда за ними придут супермощные роботы. Однако эти идеи чересчур переоценены.

Несколько лет назад Брукс написал статью, в которой назвал семь причин, из-за которых человек совершает ошибочные предсказания.

Во время лекции он затронул одну из причин, которая звучит как «производительность против компетенции». Идея в том, что ИИ обладает высокой производительностью, но безоговорочно проигрывает человеку в общей компетенции.

Самый известный пример, который привлек общественное внимание в США к впечатляющим возможностям глубокого обучения, стала статья в The New York Times за 17 ноября 2014 года.

В статье написано о том, как разработанная в Google программа посмотрела на это изображение и наложила на него ярлык: «Группа молодых людей играет в фрисби».

3_26.jpg (121 KB)

Это удивило всех, кто работает с ИИ. Удивило, насколько точно ИИ описал то, что изображено на картинке.

«Однако если человек посмотрит на эту картинку и скажет то же самое, вы можете задать вопрос, какая форма фрисби, и человек вам ответит. Однако компьютерная программа не может ответить на этот вопрос», — подчеркивает Брукс.

Программа не знает этого, она ничего не знает о фрисби, она просто знает, как называется объект на изображении.

Посмотрев на это изображение, человек может рассказать, какая это форма фрисби, как далеко человек может бросить фрисби, может ли человек есть фрисби, сколько людей способны одновременно играть, может ли трехмесячный ребенок играть в эту игру и подходит ли сейчас погода для игры в фрисби.

ИИ не может ответить на эти вопросы. Дело в том, что высокая производительность системы не означает, что она в целом компетентна.

На иллюстрации ниже ИИ с вероятностью 90% распознал человека на лошади. Однако на этом же изображении ИИ дает 20% вероятности, что дерево — это человек. Человек не может допустить такую ошибку.

4_23.jpg (111 KB)

На еще одном изображении ИИ распознал как снегоуборочную машину школьный автобус, который перевернулся поперек автомобильной дороги.

5_15.jpg (120 KB)

«На картинке слева ИИ распознал снегоуборочную машину, потому что снегоочиститель выглядит как желтая горизонтальная штука, расположенная на дороге поперек снеговых обочин, — объясняет ученый. — Мы можем видеть, что это школьный автобус, потому что рядом с ним стоит человек. Мы не можем допустить такую ошибку».

Глубокое обучение и ИИ работают не так, как человеческий мозг. Вместе с тем, эти технологии — невероятно мощные инструменты. Они будут доминирующими драйверами инноваций в технологическом мире в следующие 10-20 лет.

Как 5G и цифровизация будут «драйвить» ИИ и роботизацию

«Что будет дальше с роботами и ИИ? 5G и цифровизация станут драйверами инноваций в сфере робототехники и ИИ. Робототехника будет позитивно влиять на демографию и изменение климата», — говорит Брукс.

Первый стимул — 5G. Связь нового поколения предоставит смартфону высокую скорость загрузки информации и подключит к интернету миллиарды сенсоров. Процесс, называемый интернетом вещей, обеспечит системы машинного обучения огромными массивами данных.

Второй стимул — цифровизация, движение от «оцифровки» к «цифровизации». Это означает, что люди будут переводить информационные системы с «аналога» (бумаги) на «цифру». Интернет — важная часть этого процесса, он дает доступ к цифровым площадям.

Одна из наибольших таких площадей — банкинг, он становится цифровым. Раньше для совершения транзакций в интернете людям была нужна физическая кредитная карта. Ей на смену приходит цифровая подпись в браузере, которая позволяет использовать кредитную карту.

Третий стимул — электронное правительство. Оно предоставляет данные, доступ к медицинским услугам, сервису регистрации автомобиля, электронной визе.

Цифровизация позволяет подключать самые разные сервисы и системы, поэтому 5G и цифровизация станут платформой, на которой будет развернут искусственный интеллект.

Как ИИ и роботизация будут «драйвить» демографию и климат

Брукс приводит демографические диаграммы по Китаю, Италии, Японии, США и говорит, что через 20 лет в этих странах и большей части мира будет жить много пожилых людей и мало молодых.

К чему это может привести? Чем старше человек, тем больше помощи ему нужно. «Думаю, мы должны стимулировать роботизацию, чтобы помогать людям», — говорит ученый.

Это могут быть гуманоидные роботы, которые будут помогать людям надевать обувь, и роботизированные машины, например, кофе-аппараты.

Пожилые люди нуждаются в медицинской помощи, однако в большинстве стран ощущается нехватка медсестер.

Вряд ли в ближайшем будущем появятся гуманоидные медсестры, зато может появиться «умная» одежда, которая будет собирать медицинские данные о человеке, а ИИ будет их интерпретировать.

Еще более старые люди будут нуждаться в физической помощи для перемещения. Это будет стимулировать развитие робототехники, потому что людям хочется сохранять достоинство и не зависеть от окружающих.

Роботы Boston Dynamics

Другой большой тренд — изменение климата. Уровень мирового океана растет и создает проблемы Нью-Йорку, Бостону, аэропорту Бангкока, Венеции. Изменение климата меняет сельское хозяйство.

Тысячи лет фермы располагались под открытым небом, но в связи с изменениями климата человечество будет переходить на сельское хозяйство в помещении. Оно уже существует и становится цифровым, с автоматическим контролем освещения. Речь идет о масштабных проектах, где ручной труд будет роботизирован.

Вертикальные роботизированные фермы

Сенсоры на каждом семени с помощью 5G будут собирать информацию о том, что происходит с каждым растением. Информация будет проходить через систему глубокого обучения, которая будет оптимизировать процесс выращивания.

Производство мяса — одна из значимых причин повышения СО2 на планете. Это будет стимулировать развитие генной инженерии в сфере выращивания мяса в биореакторе.

Как выращивают искусственное мясо в США

«У нас много систем ИИ, который совершил огромный прогресс за последние десять лет, — подводит итог лекции Брукс. — Он станет сильным драйвером инноваций в следующие 10-20 лет, но он не будет выглядеть как в кино. Он будет внедрен в наш мир так же, как в свое время в наш мир были внедрены цифровые системы».

Источник: glavcom.ua