Skynet е истински, но няма да ни унищожи (надяваме се)

Странно уместно беше, че през 1984 г. режисьорът Джеймс Камерън представи света на Skynet - измисления супер ИИ, който се стреми да изкорени човечеството.

Според епизода на Terminator , Skynet е създаден през тогавашните бъдещи 90-те години, за да премахне човешкия елемент от американската ядрена защита. Но тогава Скайнет се самоосъзна, започна глобален ядрен холокост и създаде армия от ботове убийци, които да изведат оцелелите, ядда ядда ядда.

Разбира се, тази бъдеща антиутопия е замислена много преди да съществува нещо като способни роботи или изкуствен интелект. Бързо напред към 2017 г. и технологията по избор на хора не е само в реалния свят, но инженерите се надпреварват да измислят начини да им дадат още повече отговорности. По целия свят автономните мини-Скайнети се превръщат в (надяваме се, доброжелателна?) Реалност.

Въпреки че вероятно скоро няма да предадем нещо толкова несигурно, както кодовете за изстрелване на ядрата, на алгоритъм, обществото все повече разчита на технологията за изпълнение на други жизненоважни задачи. Всъщност този свят стана толкова сложен, че на практика е необходимост. Нашата инфраструктура не просто идва онлайн, тя придобива способността да предвижда и реагира. Зададохме алгоритмите си да забележим нарушения на сигурността в сложни системи, да търгуваме по-голямата част от световните запаси и дори да предвидим кога неща като части на двигателя на самолета могат да се счупят, преди да се случи.

За тази цел инженерите все по-често използват неща като „цифрови близнаци“, за да помогнат да правят прогнози и решения. Цифровите близнаци са виртуални изображения на реални обекти (обикновено жизненоважна инфраструктура като турбини в електроцентрала). Тези близнаци използват данни в реално време, за да предскажат кога нещо може да се провали (като по този начин позволява на обслужващите лица - които самите те са все по-автоматизирани - да отстраняват проблеми, преди да се появят). Но ако AI е тип интелект, би ли било точно да се опишат цифровите близнаци като форма на въображение ?

"Да, така е. Но въображението е съсредоточено около това, което всъщност знае и миналата му история, както и за околната среда и как я използвате", обяснява д-р Колин Парис, вицепрезидент на софтуерните изследвания в General Electric и водещ разработчик на цифрови технологии близнак, който беше скорошен гост в интервюто на PCMag за интервюта, The Convo . „Това въображение го казва„ добре на базата на тези данни, може да се наложи да се поддържам в момента “.

Но цифровите близнаци не могат да бъдат въвеждани от един източник - те могат да използват опита на цял флот. Ако алгоритъмът, например, забележи, че определена самолетна част започва да изпитва износване след 2000 кацания при дъждовни условия, тогава той може да пингира обслужващите екипажи следващия път, когато самолетът отиде за обслужване. Но даването на истинска интелигентност на системата е повече от светлината "време за проверка" на таблото на вашия автомобил; става въпрос за подобряване на способностите му във времето.

Поле на AI, наречено „машинно обучение“, позволява на компютрите да овладяват задачи, независими от човешкото убеждение. Това свързване на събрания опит улеснява ума на кошера, който компенсира липсата на здрав разум. Без този цифров zeitgeist сложните технологии като самоуправляващите се автомобили никога не биха били възможни.

Един-единствен човешки програмист - или дори армия от програмисти - никога не би могъл да изработи софтуер, който да предвиди всеки пътен сценарий в реалния свят, но самоуправляващите се автомобили могат да се научат чрез наблюдение. Например, автомобил със самостоятелно управление може да не разпознае човек в инвалидна количка, но като наблюдава как хората реагират на тази нова форма, която споделя функции с човек и кола, софтуерът може да научи, че това е вид пешеходец, който трябва да се третират като такива.

Софтуерът не само се подобрява, като наблюдава поведението на човешките шофьори, но също така записва какво е работило, когато другите самоуправляващи се автомобили са били на път (и може би по-важното е, какво не е имало). Това обществено обучение позволява на машините да се движат в сложен свят с много непредвидени променливи.

Когато комбинирате виртуално моделиране и технологии за предсказване с напредък в робототехниката, можете да видите как инфраструктурата ще стане още по-автономна като се движи напред. Тази автоматизация е проблематична от гледна точка на безработицата, но не е непременно пълна загуба за човечеството.

"Има някои работни места, които са тъпи, мръсни и опасни. Искам да се уверя, че нямаме хора твърде често на тези работни места", обяснява Парис. "Ще ви дам пример. В средата на океана имаме петролни платформи, които имат гигантски купчини, които използват за изгаряне на гориво. Някой трябва да издигне тези купчини и да види дали има ръжда по него - това е 200 краката във въздуха, те висят с въже, има ветрове с сила на ветровете. Шансовете за грешка са огромни. Но сега имаме дронове. Дроните летят там и летят в кръг и правят снимки. Софтуерът анализира къде са ръждата и повредите. Затова сега не е нужно да поставяме хората на опасно място."

Когато роботите станат по-мънички, по-умни и по-способни, можете да видите как системите, от които зависи цивилизацията, могат да се научат да поддържат (и евентуално дори да поправят и изграждат). Почти все едно те се развиват в подобни на живот системи, които могат да се учат, да си представят и предвиждат. Дано да не решат да ни унищожат един ден.