Videó: SONY, ТЫ ШТО ДЕЛАЕШЬ?! (November 2024)
Különös módon helyénvaló volt, ha James Cameron rendező 1984-ben bemutatta a világot a Skynetnek - a kitalált szuper AI-nek, amely az emberiség felszámolására törekedett.
A Terminator tanulmánya szerint a Skynet az 1990-es években jött létre, hogy eltávolítsa az emberi elemet az amerikai nukleáris védekezésből. De akkor a Skynet öntudatos lett, globális nukleáris holokausztot kezdeményezett, és gyilkos robotok serege létrehozta a túlélők kivételét, a yadda yadda yadda.
Természetesen ez a jövőbeli disztopia már hosszú ideje megfogalmazódott, még mielőtt bármilyen hasonló robot vagy mesterséges intelligencia létezett volna. Gyors előrejutás 2017-re és az ember által választható technológia nemcsak a valós világban jelenik meg, de a mérnökök arra törekszenek, hogy kidolgozzák a módját, hogy még nagyobb felelősséget vállaljanak számukra. Az egész világon az autonóm mini-Skynetek (remélhetőleg jóindulatú) valósággá válnak.
Noha valószínűleg nem hamarosan nem fogunk átadni valami olyan bizonytalan dolgot, mint a nukleáris indítás kódja egy algoritmusnak, a társadalom egyre inkább támaszkodik a technológiára az egyéb létfontosságú feladatok elvégzésére. Valójában ez a világ annyira összetetté vált, hogy gyakorlatilag szükségszerűség. Az infrasturcutre nemcsak online jön, hanem képessé teszi a felkészülést és a reagálást. Megbíztuk az algoritmusainkat a komplex rendszerek biztonsági megsértésének észlelésével, a világ részvényeinek nagy részének kereskedelmével, és még arra is, hogy megjósoljuk, hogy a sík motorok alkatrészei mikor törhetnek, mielőtt megtörténik.
E célból a mérnökök egyre inkább olyan dolgokat használnak, mint a "digitális ikrek", hogy segítsenek előrejelzéseket és döntéseket hozni. A digitális ikrek valós tárgyak virtuális ábrázolása (jellemzően létfontosságú infrastruktúra, például egy erőmű turbinái). Ezek az ikrek valós idejű adatokat használnak arra, hogy előre jelezzék, mikor történhet valami kudarc (ezáltal lehetővé téve a karbantartókat - akik maguk is egyre inkább automatizálódnak - a problémák megoldása előtt). De ha az intelligencia az intellektus egyfajtája, pontos lenne-e a digitális ikreket a képzelet egyik formájaként leírni?
"Igen, igen. De ez egy olyan képzelet, amelynek középpontjában az áll, amit valójában tud, és a múlt történetében, valamint a környezettel és azzal, hogy miként használja" - magyarázza Dr. Colin Parris, a General Electric szoftver kutatási alelnöke és a digitális ikertechnika egyik vezető fejlesztője, aki nemrégiben volt vendég a PCMag interjúsorozatában, a The Convo-ban . "Ez a képzelet azt mondja, hogy" ezekre az adatokra alapozva lehet, hogy ebben az időben fenn kell tartani őket."
A digitális ikreket azonban nem egyetlen forrásból vonják be - képesek felhasználni egy teljes flotta tapasztalatait. Ha például az algoritmus megfigyeli, hogy egy adott sík rész 2000-es leszállás után kezd esni kopásnak esõs körülmények között, akkor a karbantartó személyzetet a következõ alkalommal, amikor a sík bemegy a szervizelésbe, pingolni tudja. De a rendszer valódi intelligenciájának megadása több, mint az „ellenőrzés ideje” jelzőfény az autó műszerfalon; arról van szó, hogy képességét idővel javítani kell.
Az AI „gépi tanulásnak” nevezett területe lehetővé teszi a számítógépek számára az emberi irányítástól független feladatok elvégzését. Az összegyűjtött tapasztalatok ilyen összefűzése megkönnyíti a kaptárazmot, amely pótolja a józan ész hiányát. E digitális zeitgeist nélkül soha nem lesznek olyan összetett technológiák, mint például az önjáró autók.
Egyetlen ember programozó - vagy akár programozók serege - soha nem tudott szoftvereket készíteni, hogy előre jelezze minden valós út forgatókönyvet, ám az önvezető autók megfigyeléssel tanulhatnak. Például egy önjáró autó nem ismeri fel a kerekes székben lévő embert, de ha megfigyeli, hogy az emberek hogyan reagálnak erre az újszerű alakra, amely megosztja a személy és az autó tulajdonságait, a szoftver megtudhatja, hogy ez egyfajta gyalogos, akinek ilyenként kell kezelni.
A szoftver nemcsak az emberi járművezetők viselkedésének megfigyelésével javul, hanem rögzíti azt is, hogy mi működött, amikor más önjáró autók voltak az úton (és ami még fontosabb, mi nem). Ez a közösségi tanulás lehetővé teszi a gépek számára, hogy navigáljanak egy komplex világban, sok váratlan változóval.
Amikor a virtuális modellezést és a prediktív technológiákat a robotika fejlődésével kombinálja, láthatja, hogy az infrastruktúra még autonómabbá válik az előrehaladás során. Ez az automatizálás problematikus a munkanélküliség szempontjából, de nem feltétlenül jelenti az emberiség teljes veszteségét.
"Vannak olyan munkahelyek, amelyek tompák, piszkosak és veszélyesek. Biztosítani akarom, hogy ne legyenek túl gyakran emberek ezeken a munkákon" - magyarázza Parris. "Adok egy példát. Van olyan olajfúróberendezés az óceán közepén, ahol óriási rakások vannak, amelyeket tüzelőanyag elégetésére használnak. Valakinek fel kell mennie ezekre a halomokra, és meg kell vizsgálnia, van-e rozsda rajta - ez 200 láb a levegőben, egy kötélen lógnak, ott vannak gálerőszakos szelek. Hiba esélye óriási. De most drónok vannak. A drónok odarepülnek, körben repülnek és képeket készítenek. A szoftver elemzi, hol van a rozsda és a kár. Tehát nem kell az embereket veszélyes helyre tenni."
Ahogy a robotok finomabbá, intelligensebbé és képesebbé válnak, láthatja, hogy a civilizáció által befolyásolt rendszerek megtanulhatják maguk karbantartását (és esetleg javítását és felépítését is). Szinte olyan, mintha életszerű rendszerekké alakulnának, amelyek képesek megtanulni, elképzelni és előre látni. Remélhetőleg nem fognak úgy dönteni, hogy elpusztítanak minket.
