Неочаквани последици от конвергенция ... Това се получава, когато ефектът на осем различни експоненциални технологии обхване действителността. Един експерт може да е много добър в предричането на растежа на само една такава технология (например – Internet Of Things – връзката между физическите обекти, които могат да се управляват дигитално от разстояние, посредством различни компютърни мрежи). Опитайте обаче да пророкувате, при положение, че изкуственият интелект, роботиката, виртуалната реалност, синтетичната биология и изчисленията не спират да удвояват растежа в развитието си, да се променят и прекомбинират. Пред теб се появява много вълнуващо (разбирай: непредвидимо) бъдеще. Миналата година, по време на организираната от мен среща “Abundance 360”, реших да изследвам тази концепция в рамките на дискусии, които нарекох „Катализатори на конвергенцията“. За всяка от технологиите намерих експерт от индустрията, който да открои Топ 5 на най-значимите скорошни пробиви в сферата (от 2012 до 2015 година) и Топ 5 на очакваните пробиви (2016-2018 година).  

После изследвахме моделите, които изникваха пред нас. Изкуствен интелект - контекст Експертът ми относно изкуствения интелект (ИИ) беше Стивън Голд, ръководителят на маркетинговия отдел и вицепрезидент по бизнес развитието и партньорските програми в “IBM Watson”. Ето малко контекст, преди да се гмурнем в проблематиката. 

Изкуственият интелект е умението на компютъра да разбира какво го питаш и после да намира най-добрия възможен отговор, на базата на знанието, с което разполага. Можете да си представите ИИ като приложенията „Siri” (б.р. - гласовият асистент на „iPhone”-ите) и “Google Now” на телефона ви, Джарвис от „Железният човек“ или компютърът „Watson” на IBM (б.р. - захранен с няколко терабайта информация, той е специално предназначен да отговаря на директно зададени въпроси). Прогресът през последните години е огромен – в момента има състезание между най-големите технологични компании в света по пригодяването на изкуствения интелект за военни цели.    Скоро ИИ ще бъде най-важното средство за човешка колаборация, създавано някога. Той ще увеличи възможностите ни и ще предложи прост потребителски интерфейс за всички други експоненциални технологии. Той ускорява постигането на свят на охолство. Възможните приложения на истински ИИ са смайващи. Помолих Стивън да сподели Топ 5 на откритията от последните години, за да илюстрира някои от тях.

„Невероятно е“, каза Голд. „В продължение на 50 години си създавахме определени представи за изкуствения интелект. Едва през последните няколко години видяхме фундаменталната трансформация на самата технология.“ 

1. „Watson” печели Jeopardy През 2011г., компютърът на  „IBM“ победи двамата най-големи шампиони в телевизионната игра „Jeopardy” (б.р. - състезание, основано на отговаряне на въпроси на различна тематика в няколко рунда; технически на участникът се представя отговора, а той трябва да състави въпроса. Победата на “Watson” е знакова, заради когнитивният характер на играта, който предполага асоциативно мислене освен добра памет). Това беше исторически момент – полетът при Кити Хоук (б.р. - градчето, край което е изпробван самолета на Братя Райт) на изкуствения интелект. „Това беше първата съдържателна, комерсиална демонстрация на възможностите на тази технология“, обясни Голд. „Искаме да докажем, че е възможно комбинирането на някои уникални технологии – изкуствен интелект, естествен език, контекст, машинното изучаване и дълбокото изучаване, анализ на данни – и да направим нещо с цел, което в идеалния случай може да бъде комерсиализирано.“  

2. Siri/Google Now редефинират взаимодействието между човека и информацията През последните няколко години, системи като  Siri и Google Now отвориха ума ни за идеята, че не е нужно да сме вързани за лаптоп, за да имаме гладък досег с информацията. В техния модел, ИИ преминава от гласовото разпознаване към комуникация на натурален език, както и към възможността да се създава информация, а не само да се получава такава.  

3. “Дълбокото научаване“ (“deep learning”) показва как машините се учат, развиват и адаптират сами „При машинното научаване човекът асистира на компютрите. При дълбокото научаване системите започват да се развиват и учат сами“, обяснява Голд. „Исторически погледнато, системите винаги са били тренирани. Те биват програмирани. През времето програмните езици се промениха. Със сигурност стигнахме далеч над FORTRAN и BASIC (б.р. – базови езици за програмиране), но останахме ограничени от конвенционалните им правила и логика за структурирането на данните“, допълва той. В момента преминаваме в сферата на ИИ и когнитивните изчисления и изследваме умението на компютрите да се учат без чужда помощ.  

4. Разпознаването на изображения и интерпретацията им надминава човешките умения Разпознаването на изображения се разви изключително много през последните няколко години. Facebook и Google Photos имат десетки милиарди изображения на техните платформи. С толкова данни на разположение, те (както и много други) развиват технологии, които отиват далеч отвъд разпознаването на дадено човешко лице. Платформите достигнаха до алгоритми, в които могат да ти кажат какво има на снимката – лодка, самолет, кола, котка, куче и т.н. Невероятното в цялата работа е, че алгоритмите разпознават обекти в изображенията по-добре от хора. Приложенията могат да бъдат огромен брой. Представете си ИИ, който може да изследва рентгенова снимка, томографско изображение или резултати от ядрено-магнитен резонанс и да открива нередности. 

5. Приложенията на ИИ се разрастват – университетите включват все повече дисциплини, свързани с ИИ Изкуственият интелект оказва влияние на все повече индустрии и професии и това няма как да не породи реакцията на училищата и университетите, които увеличават дисциплините, свързани с ИИ и машинното обучение. IBM например работи с над 150 партньори, за да се разработят курсове по когнитивни изчисления за бизнес и технологично ориентирани университетски специалности. 

Топ 5 на бъдещите открития в сферата на изкуствения интелект (2016-2018) 

Какво следва в близко бъдеще? Това са предположенията на Голд за най-вълнуващите и пробивни открития през следващите три години (2016-2018 година). Ако сте предприемачи и инвеститори, това са сферите, в които да се съсредоточите, тъй като възможностите в тях са огромни.   

1. Следващото поколение ИИ-системи ще преодолеят Теста на Тюринг Алън Тюринг създава Теста на Тюринг преди повече от половин век, като проверка на възможностите на една машина да демонстрира интелигентно поведение, което не се различава от човешкото. Най-грубо казано, ако една изкуствена система преодолее Теса на Тюринг, тя може да се счита за изкуствен интелект. (б.р. – При съвременния Тест на Тюринг независим наблюдател или жури от наблюдатели провежда разговор чрез текстови съобщения с двама събеседници – човек и компютър. Ако компютърът заблуди с отговорите си съдията или съдиите си и те го сметнат за човек, то машината е преминала Теста на Тюринг. През 2014 г. украинска компютърна програма успява да заблуди 30% от такова жури, че всъщност е 13-годишен ученик от Одеса при Тест на Тюринг, проведен във Великобритания. Това обаче не се смята за изцяло успешно преминаване на теста.) Голд вярва, че ИИ-системи ще преминат напълно Теста на Тюринг през следващите 3 години.   Ако се случи, това ще доведе до все повече дискусии относно правилното използване и приложение на тези технологии. 

2. Всички 5 човешки сетива, включително вкус, мирис и допир, ще станат част от стандартното компютърно изживяване ИИ ще започне да борави с всички 5 сетива. „Усещанията за допир, мирис и слух ще станат ключови при използването на ИИ. Той ще може да възприема всичката тази допълнителна информация“, предрича Голд. Когато това бъде приложено в използването на компютрите, хората ще влезем в много по-интуитивна и естествена екосистема, свързана с всичките ни сетива.   

3. Разрешаването на големи проблеми – засичане и предотвратяване на тероризъм, справяне с глобалните климатични промени ИИ ще помогне за разрешаването на някои от най-обезсърчаващите предизвикателства пред обществото. „Дискутирали сме влиянието на ИИ в здравеопазването. Вече виждаме как правителствата вграждат такива технологии и в помощ на предварителното разкриване на терористична дейност.“ Ще видим революционни стъпки в справянето с климатичните промени, демократизирането и преработването на образованието, достигането до нови научни открития, балансирането на енергийните ресурси и разработването на решения за други големи въпроси. 

4. Свързване на всички медицински данни (генни, фенотипни, социални) и предефиниране на медицинската практика „Мисля, че ИИ в здравеопазването ще се разпространи много по-широко и бързо, отколкото някой очаква. Дори днес, изкуственият интелект и машинното обучение се използват в онкологията, за да се определят най-добрите методи за лечение на отделен пациент“, разказва Голд. Това далеч не е всичко. Изкуственият интелект се използва за клинични опити с хора, роботизирани хирургически операции, разчитане на радиографии и анализ на генни модели. 

5. Изкуственият интелект ще бъде втъкан в материята на ежедневието ни – физически и виртуално Най-общо казано, в следващите 3 години предстои ИИ-революция. Такива технологии ще бъдат вградени във всичко около нас, като комбинират сензори и мрежи, превръщайки всички системи в „умни“. Изкуственият интелект ще развие идеите за прозрачност, за безконтактно взаимодействие с устройства и информация. Всичко ще стане персонализирано и лесно за употреба. Ще имаме възможността да използваме сензорните данни за вземане на решения. /БГНЕС