Unii cred că proliferarea inteligenței artificiale și a roboticii pune în pericol confidențialitatea, locurile de muncă și chiar siguranța noastră. Tot mai multe sarcini se îndreaptă către creierele pe bază de siliciu. Dar nici cei mai vocali critici nu pot să nu recunoască beneficiile evidente pe care AI și sistemele automate le pregătesc pentru umanitate. În cadrul proiectului Grand Challenges, BBC a reunit experți care și-au expus viziunea pentru viitor în prezența mașinilor și a informațiilor artificiale.
„Trebuie să privim AI nu ca pe ceva care concurează cu noi, ci ca pe ceva care ne poate îmbunătăți propriile abilități”, spune Takeo Kanade, profesor de robotică la Carnegie Mellon University. Deoarece AI are o toleranță pentru plictiseală și este de asemenea capabil să identifice tipare mult mai bune și mai rapide decât oamenii. Automatizarea a început deja să dezlege cele mai complexe noduri din lume, de la boală la cruzime.
Și ne poate face viața mai sigură în secolul XXI.
Combaterea bolilor infecțioase
Pentru miliarde de oameni din întreaga lume, zumzetul țânțarilor din apropierea urechilor poate însemna mult mai mult decât o mușcătură enervantă - poate fi un apăsător al bolilor și chiar al morții. O specie, Aedes aegypti, s-a răspândit în special din Africa în aproape toate regiunile tropicale și subtropicale, purtând febră Dengue, febră galbenă, Zika și chikungunya (un virus care provoacă dureri articulare criptante). Dengue infectează 390 milioane de oameni în 128 de țări în fiecare an.
"Acest tantar este un demon minuscul", spune Rainier Mallol, un inginer de calculatoare din Republica Dominicană, un punct fierbinte pentru Zika. Împreună cu Desi Raja, un medic din Malaezia (o altă țară cu risc de a contracta virusul), cuplul a dezvoltat algoritmi AI care prevestesc unde sunt cel mai probabil să apară focare.
Video promotional:
Premonierea proiectului Microsoft folosește drone pentru a găsi agenți patogeni în Zika Hot Spots
Inteligența artificială a acestora în epidemiologie medicală (Aime) este un sistem care combină timpul și locația fiecărui nou caz Dengue raportat de spitalele locale cu alte 274 de variabile, cum ar fi direcția vântului, umiditatea, temperatura, densitatea populației, tipul de locuință. „Toți acești factori determină răspândirea țânțarilor”, explică Mallall.
Testele din Malaezia și Brazilia au arătat că pot prezice focare cu o precizie de aproximativ 88% în trei luni. Sistemul ajută, de asemenea, la localizarea epicentrului unui focar la 400 de metri, permițând medicilor locali să intervină în timp cu insecticide și să protejeze mușcăturile pentru rezidenții locali.
Aime evoluează, de asemenea, pentru a prezice focarele Zika și Chikungunya. Companiile uriașe din domeniul tehnologiei iau această idee în felul lor: Promonizarea Microsoft, de exemplu, folosește drone autonome pentru a detecta buzunarele de țânțari și folosește dioxid de carbon și capcane ușoare pentru a prinde acele insecte. ADN-ul țânțarilor și al animalelor pe care le mușcă este apoi analizat prin algoritmi de mașini care descoperă tiparele în cantități gigantice de date din ce în ce mai bine și de fiecare dată - și găsesc agenți patogeni.
Lupta armelor
În ultimul an, 15.000 de persoane au murit în Statele Unite din cauza focurilor de armă. Această țară are cea mai mare rată de violență legată de armele din întreaga lume dezvoltată. Pentru a rezolva problemele de împușcare nediscriminată și criminalitatea legată de arme, unele orașe din țară apelează la tehnologie pentru ajutor.
Un sistem automat care aude sunete de focuri de armă printr-o serie de senzori poate fi utilizat pentru a localiza locurile în care s-au tras focuri și pentru a alerta forțele de securitate în termen de 45 de secunde de la tragerea declanșatorului. ShotSpotter folosește 15-20 de senzori acustici pe kilometru pătrat pentru a detecta „pop-ul” caracteristic al unei fotografii, localizându-și locul de naștere cu o precizie de 25 de metri.
Tehnologiile de învățare automată sunt utilizate pentru a confirma că sunetul a fost împușcat și să numere numărul de focuri tras pentru a indica dacă poliția va trata cu un pistolar singur sau cu mai mulți criminali și dacă folosesc mitraliere sau nu.
Deja 90 de orașe - mai ales în SUA, dar și în Africa de Sud și America de Sud - folosesc ShotSpotter. Sisteme mici au fost, de asemenea, implementate în nouă campusuri din SUA ca răspuns la recentele focuri de armă din campus.
Ralph Clarke, CEO al ShotSpotter, consideră că în viitor, acest sistem poate fi utilizat pentru mai mult decât simplu răspuns la incident.
„Căutăm să înțelegem cum datele noastre pot fi utilizate pentru capacitățile predictive ale polițiștilor”, spune el. "Învățarea mașinii poate fi combinată cu vremea, traficul și mai mult pentru a informa patrulele poliției mai exact."
Combaterea foamei
Aproximativ 800 de milioane de oameni din întreaga lume se bazează pe rădăcinile de manioc (manioca) ca principală sursă de carbohidrați. Această legumă asemănătoare cu yam se mănâncă ca un cartof; poate fi, de asemenea, măcinat în făină pentru a face pâine și produse coapte. Poate crește acolo unde alte culturi nu pot, făcând manișa a șasea cea mai mare plantă alimentară din lume. Cu toate acestea, acest arbust lemnos este, de asemenea, vulnerabil la boli și dăunători, care pot devasta câmpuri vegetale întregi.
Cercetătorii de la Universitatea Makerere din Kampala, Uganda s-au alăturat experților în boala plantelor pentru a dezvolta un sistem automat care să lupte împotriva bolii de manioca. Proiectul Mcrops le permite fermierilor locali să își fotografieze plantele cu smartphone-uri ieftine și să folosească vederea computerizată pentru a detecta semne ale a patru boli majore care sunt devastatoare pentru culturile de manioc.
„Unele dintre aceste boli sunt extrem de dificil de recunoscut și necesită diferite acțiuni”, explică Ernest Mwebase, un informatician care conduce proiectul. „Oferim fermierilor un expert în buzunar, astfel încât să știe dacă să-și polenizeze recoltele sau să distrugă și să planteze altceva”.
Acest sistem diagnostică bolile de manioca cu o precizie de 88 la sută. De obicei, fermierii trebuie să apeleze experții guvernamentali pentru a vizita fermele pentru a identifica bolile, ceea ce durează zile și săptămâni pentru ca boala să se răspândească.
De asemenea, Mcrops vă permite să încărcați instantanee într-o bază de date, care este apoi utilizată pentru diagnosticarea focarelor. Mwebaze speră că tehnologia va detecta automat și probleme cu alte specii de plante, cum ar fi bananele.
Combaterea cancerului și pierderea vederii
Cancerul provoacă peste 8,8 milioane de decese în întreaga lume, iar 14 milioane de persoane sunt diagnosticate cu o formă de cancer în fiecare an. Detectarea precoce a cancerului poate crește semnificativ șansele de supraviețuire ale unei persoane și poate reduce riscul reapariției. Screening-ul este una dintre modalitățile cheie de a detecta cancerul timpuriu, dar este foarte, foarte dificil și necesită mult timp pentru a înțelege scanările și alte rezultate ale testelor.
DeepMind-ul Google îi poate ajuta pe medicii cu tratament împotriva cancerului cu ajutorul învățării automate pentru a-l ajuta să identifice zonele sănătoase ale țesutului unui pacient.
DeepMind și IBM își aplică tehnologiile AI la această problemă. DeepMind a făcut echipă cu medici din Marea Britanie NHS la University College din Londra pentru a-și pregăti programul pe bază de AI pentru tratarea cancerului, prin separarea zonelor de țesut sănătos de tumorile în scanările capului și gâtului. De asemenea, lucrează cu Moorfields Eye Hospital din Londra, detectând semne precoce ale pierderii vederii pe scanări oculare.
„Algoritmii noștri sunt capabili să interpreteze informații vizuale din scanări”, spune Dominic King, șef clinic la DeepMind Health. „Sistemul învață să identifice potențialele probleme și să recomande medicului cursul corect. Este prea devreme pentru a comenta rezultatele, dar acestea sunt deja foarte încurajatoare."
King spune că tehnicile de AI pot ajuta medicii să facă diagnosticul mai rapid prin cernerea prin scanări și acordarea de prioritate celor care sunt recomandate pentru examinare imediată.
De asemenea, IBM a anunțat recent că AI-ul lui Watson poate analiza imagini și evalua înregistrările pacienților, identificând o tumoare 96% din timp. În prezent, sistemul este supus unor studii medicale în 55 de spitale din întreaga lume, ajutând la diagnosticarea cancerului de sân, plămâni, colorectal, col uterin, ovarian, stomac și prostată.
Fără a stinge lumina
Pe fondul unei dezbateri aprinse cu privire la faptul dacă schimbările climatice ar fi putut declanșa două uragane catastrofale la scară istorică în Statele Unite, cum ar putea fi maximizată inteligența artificială pentru a cerceta utilizarea energiei curate, regenerabile, pentru a preveni alte daune care duc la probleme climatice?
Oamenii din întreaga lume se bazează tot mai mult pe surse regenerabile de energie pentru a combate schimbările climatice și poluarea cauzată de combustibilii fosili, iar sarcina de a echilibra rețelele de energie cu astfel de surse intermitente devine din ce în ce mai dificilă. Proliferarea contoarelor inteligente - monitoare digitale de energie care înregistrează automat consumul - va oferi, de asemenea, o mulțime de date despre cum și când consumatorii utilizează energia. Singura Uniunea Europeană intenționează să instaleze 500 de milioane de contoare inteligente în case până în 2020.
„Gestionarea tuturor acestor active este imposibilă pentru oameni, deoarece timpii de răspuns sunt adesea de câteva secunde”, spune Valentin Robu, profesor asistent de sisteme inteligente la Universitatea Heriot Watt din Edinburgh. El lucrează cu compania britanică Upside Energy pentru a dezvolta noi modalități de gestionare a rețelelor electrice.
Acestea creează algoritmi de învățare automată pentru a monitoriza producția și cererea de energie în timp real. Ce înseamnă? Acea energie va fi stocată în orele liniștite și apoi va fi eliberată în orele de vârf, de exemplu dimineața, când fiecare vrea să își facă propria cafea. Deoarece vehiculele electrice și bateriile casnice devin mai răspândite, tehnologia poate fi utilizată pentru stocarea energiei și distribuirea uniformă a fluxurilor regenerabile.
De asemenea, Robu spune că AI poate fi utilizat la un nivel și mai de bază, contribuind la reducerea cererii noastre de dispozitive conectate. De exemplu, frigiderele pot fi controlate direct de AI, astfel încât acestea să se pornească doar atunci când cererea de energie electrică este la cel mai scăzut pe rețea.
Ilya Khel
