Сегодня мы поговорим про искусственный интеллект и конвергенцию. Нил Якобштейн — специалист в области искусственного интеллекта с огромным опытом (более 25 лет консультирования). В настоящее время он занимается ИИ и робототехникой в Singularity University Питера Диамандиса, другого видного деятеля в области ИИ, области продления жизни, робототехники и прочих футуристических направлений.

В этом году на выставке Abundance360 Нил предсказал пять тенденций, которые, по его мнению, наберут обороты в ближайшие 5 лет.

Прогнозы по искусственному интеллекту на 2019–2024 год

ИИ породит новые не-человеческие результаты по распознаванию образов и интеллекту.

AlphaGo Zero, компьютерная программа машинного обучения, обученная играть в сложную игру го, победила чемпиона мира по го в 2016 году со счетом 100:0. Но вместо того, чтобы учиться у людей, AlphaGo Zero тренируется, играя против себя — этот метод известен как обучение с подкреплением.

Создавая собственные знания с нуля, AlphaGo Zero демонстрирует новую форму творчества, свободную от предвзятости человека. Что еще более важно, такой тип распознавания шаблонов и образов позволяет машинам накапливать тысячи лет знаний за считанные часы.

Хотя такие системы пока не могут ответить на вопрос «Что такое апельсиновый сок?» или конкурировать с интеллектом даже пятиклассника, они становятся все более и более сложными стратегически, сливаясь с другими формами узконаправленного искусственного интеллекта. В течение следующих пяти лет, кто знает, какие у AlphaGo Zero появятся преемники, развивающие как бизнес-приемы и функции, так и повседневную жизнь человека.

Врачи рискуют служебным положением, не используя машинное обучение для диагностики и планирования лечения.

Не так давно группа китайских и американских исследователей создала систему ИИ, которая диагностирует распространенные детские болезни, от гриппа до менингита. Обученная по электронным медицинским картам, собранным из 1,3 миллиона амбулаторных визитов 600 000 пациентов, программа ИИ научилась диагностировать болезни с беспрецедентной точностью.

Хотя американская система здравоохранения не имеет того же уровня доступных универсальных данных о здоровье, как некоторые китайские системы, обе они делают прогресс в области медицинского ИИ. Доктор Кан Чжан, руководитель центра офтальмологической генетики при Калифорнийском университете в Сан-Диего, создал свою собственную систему, которая определяет признаки диабетической слепоты, опираясь как на текст, так и на медицинские изображения.

Якобштейн предсказывает, что в будущем «мы увидим переломный момент, когда врачи почувствуют, что не использовать машинное обучение и ИИ в своей повседневной практике будет рискованно, поскольку можно пропустить важный диагностический сигнал».

Квантовый прорыв значительно ускорит поиск и испытание лекарств.

По оценкам ученых, есть 10⁶⁰ возможных лекарственных молекул — больше, чем атомов в нашей Солнечной системе. Но сегодня ученые имеют возможность прогнозировать состав лекарств, отталкиваясь от свойств молекулярной структуры, а затем синтезировать множество вариантов для проверки гипотезы.

Квантовые вычисления могут превратить этот длительный и дорогостоящий процесс в эффективный, не говоря уже о возможном прорывном протоколе обнаружения лекарств.

«Квантовые вычисления будут иметь большое промышленное влияние, – говорит Якобштейн, – но не за счет взлома шифрования, а за счет вторжения в дизайн лекарств с помощью массивно параллельных процессов, задействующих суперпозицию, квантовую интерференцию, запутанность. Они существенно превзойдет классические вычисления».

ИИ разгонит как уязвимость, так и защищенность систем безопасности.

По мере включения ИИ практически в каждый аспект нашей жизни, кибератаки становятся все более угрожающими. «Глубокие атаки» (Deep Attacks) могут использовать созданный ИИ контент, дабы избежать контроля со стороны человека и ИИ.

Из недавних примеров — фейковые видео бывшего президента США Барака Обамы, на которых он произносит поддельные предложения, и искусственный интеллект, который обманывает другой алгоритм, «подменяя» знак «СТОП» знаком ограничения скорости до 60 км/ч. Без соответствующей защиты системами ИИ можно манипулировать для выполнения любого количества разрушительных задач, будь то разрушение репутации или введение в заблуждение автономных транспортных средств.

Мнение Якобштейна: «У всех нас имеются системы безопасности в зданиях, в наших домах, в системе здравоохранения, авиадиспетчерской службе, финансовых организациях, военных и разведывательных сообществах. Но все мы знаем, что эти системы периодически взламываются — и будем наблюдать это все чаще. Таким образом, и у бизнеса, и у вас есть возможность задуматься уже сейчас и озаботиться безопасностью, прежде чем станет поздно».

Дизайнерские системы ИИ обеспечат прорыв в атомарно точном производстве.

Подобно тому, как современный компьютер изменил наши отношения с помощью битов и информации, ИИ пересмотрит и революционизирует наши отношения с молекулами и материалами. В настоящее время ИИ используется для поиска новых материалов в области чистых технологий: солнечные батареи, аккумуляторы и устройства для искусственного фотосинтеза.

По словам экспертов отрасли, сегодня для создания единого нового материала требуется от 15 до 20 лет. Но поскольку системы проектирования ИИ стремительно набирают мощность, это значительно ускорит процесс обнаружения материалов, что позволит нам решать насущные проблемы — вроде изменения климата — с рекордной скоростью.

Атомарно точное производство позволит нам производить ранее невообразимое.

Каким будет искусственный интеллект через пять лет?

Всего за последние три года страны по всему земному шару подписали национальные стратегии по ИИ и разработали планы по наращиванию инноваций. Бизнес также активно интересуется этой сценой, нанимая инженеров ИИ и технических консультантов, чтобы использовать так называемое «электричество 21 века», как его назвал Эндрю Ын.

Если ваш бизнес не начнет внедрять наработки искусственного интеллекта уже сейчас, возможно, он очень скоро окажется «не у дел».