Einige glauben, dass die Verbreitung von künstlicher Intelligenz und Robotik unsere Privatsphäre, unsere Arbeitsplätze und sogar unsere Sicherheit gefährdet. Immer mehr Aufgaben gehen an Gehirne auf Siliziumbasis. Aber selbst die lautstärksten Kritiker können die offensichtlichen Vorteile, die KI und automatisierte Systeme für die Menschheit vorbereiten, nicht übersehen. Im Rahmen des Grand Challenges-Projekts brachte die BBC Experten zusammen, die ihre Vision für die Zukunft in Gegenwart von Maschinen und künstlicher Intelligenz darlegten.
„Wir sollten KI nicht als etwas betrachten, das mit uns konkurriert, sondern als etwas, das unsere eigenen Fähigkeiten verbessern kann“, sagt Takeo Kanade, Professor für Robotik an der Carnegie Mellon University. Weil KI Langeweile toleriert und Muster viel besser und schneller als Menschen erkennen kann. Die Automatisierung hat bereits begonnen, die komplexesten Knoten der Welt zu lösen, von Krankheit bis Grausamkeit.
Und es kann unser Leben im 21. Jahrhundert sicherer machen.
Bekämpfung von Infektionskrankheiten
Für Milliarden von Menschen auf der ganzen Welt kann das Summen von Mücken in der Nähe ihrer Ohren viel mehr bedeuten als einen nervigen Biss - es kann ein Vorbote von Krankheit und sogar Tod sein. Eine Art, Aedes aegypti, hat sich besonders von Afrika in fast alle tropischen und subtropischen Regionen verbreitet und trägt Dengue-Fieber, Gelbfieber, Zika und Chikungunya (ein Virus, das lähmende Gelenkschmerzen verursacht). Allein Dengue-Fieber infiziert jedes Jahr 390 Millionen Menschen in 128 Ländern.
"Diese Mücke ist ein winziger Dämon", sagt Rainier Mallol, ein Computeringenieur in der Dominikanischen Republik, ein Hot Spot für Zika. Zusammen mit Desi Raja, einem Mediziner aus Malaysia (einem anderen Land, in dem das Risiko besteht, sich mit dem Virus zu infizieren), hat das Paar KI-Algorithmen entwickelt, die vorhersagen, wo Ausbrüche am wahrscheinlichsten sind.
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Microsofts Projektvorahnung verwendet Drohnen, um Krankheitserreger in Zika-Hotspots zu finden
Ihre künstliche Intelligenz in der medizinischen Epidemiologie (Aime) ist ein System, das die Zeit und den Ort jedes neuen Dengue-Falls, der von örtlichen Krankenhäusern gemeldet wird, mit 274 anderen Variablen wie Windrichtung, Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Bevölkerungsdichte und Wohnungstyp kombiniert. "Dies sind alles Faktoren, die die Ausbreitung von Mücken bestimmen", erklärt Mallall.
Tests in Malaysia und Brasilien haben gezeigt, dass sie Ausbrüche mit einer Genauigkeit von etwa 88% in drei Monaten vorhersagen können. Das System hilft auch dabei, das Epizentrum eines Ausbruchs auf 400 Meter genau zu lokalisieren, sodass lokale Ärzte rechtzeitig mit Insektiziden und Bissschutz für die Anwohner eingreifen können.
Aime entwickelt sich auch weiter, um Ausbrüche von Zika und Chikungunya vorherzusagen. Riesige Technologieunternehmen nehmen diese Idee auf ihre eigene Weise auf: Microsoft Project Premonition verwendet beispielsweise autonome Drohnen, um Mückentaschen zu erkennen, und verwendet Kohlendioxid und Lichtfallen, um diese Insekten zu fangen. Die DNA der Mücken und der Tiere, die sie beißen, wird dann durch Maschinenalgorithmen analysiert, die Muster in riesigen Datenmengen jedes Mal besser und besser aufdecken - und Krankheitserreger finden.
Waffenkampf
Im vergangenen Jahr sind in den USA 15.000 Menschen an den Folgen von Schüssen gestorben. Dieses Land hat die höchste Rate an Waffengewalt in der gesamten entwickelten Welt. Um die Probleme des wahllosen Schießens und der Verbrechen im Zusammenhang mit Waffen anzugehen, wenden sich einige Städte im ganzen Land an die Technologie, um Hilfe zu erhalten.
Ein automatisiertes System, das über eine Reihe von Sensoren Schüsse hört, kann verwendet werden, um zu lokalisieren, wo Schüsse abgegeben wurden, und Sicherheitskräfte innerhalb von 45 Sekunden nach dem Drücken des Abzugs zu alarmieren. ShotSpotter verwendet 15 bis 20 akustische Sensoren pro Quadratkilometer, um das charakteristische „Knallen“eines Schusses zu erfassen und seinen Geburtsort mit einer Genauigkeit von 25 Metern zu lokalisieren.
Mithilfe von Technologien für maschinelles Lernen wird bestätigt, dass es sich bei dem Geräusch um einen Schuss handelt, und die Anzahl der abgefeuerten Schüsse wird gezählt, um anzuzeigen, ob die Polizei mit einem einsamen Schützen oder mehreren Kriminellen zu tun hat und ob sie Maschinengewehre verwenden oder nicht.
Bereits 90 Städte - hauptsächlich in den USA, aber auch in Südafrika und Südamerika - nutzen ShotSpotter. Als Reaktion auf die jüngsten Schüsse auf dem Campus wurden auch kleine Systeme an neun US-amerikanischen Standorten eingesetzt.
Ralph Clarke, CEO von ShotSpotter, glaubt, dass dieses System in Zukunft nicht nur für die einfache Reaktion auf Vorfälle verwendet werden kann.
"Wir möchten verstehen, wie unsere Daten für die Vorhersagefähigkeit von Polizisten verwendet werden können", sagt er. "Maschinelles Lernen kann mit Wetter, Verkehr und vielem mehr kombiniert werden, um Polizeipatrouillen genauer zu informieren."
Hunger bekämpfen
Weltweit verlassen sich rund 800 Millionen Menschen auf Maniokwurzeln als Hauptkohlenhydratquelle. Dieses stärkehaltige yamswurzelige Gemüse wird wie eine Kartoffel gegessen; Es kann auch zu Mehl gemahlen werden, um Brot und Backwaren herzustellen. Es kann dort wachsen, wo andere Pflanzen es nicht können, und macht Maniok zur sechstgrößten Nahrungspflanze der Welt. Dieser holzige Strauch ist jedoch auch anfällig für Krankheiten und Schädlinge, die ganze Gemüsefelder zerstören können.
Forscher der Makerere-Universität in Kampala, Uganda, haben gemeinsam mit Experten für Pflanzenkrankheiten ein automatisiertes System zur Bekämpfung der Maniokkrankheit entwickelt. Das Mcrops-Projekt ermöglicht es lokalen Landwirten, ihre Pflanzen mit billigen Smartphones zu fotografieren und mithilfe von Computer Vision Anzeichen von vier Hauptkrankheiten zu erkennen, die die Maniokkulturen zerstören.
„Einige dieser Krankheiten sind äußerst schwer zu erkennen und erfordern unterschiedliche Maßnahmen“, erklärt Ernest Mwebase, ein Informatiker, der das Projekt leitet. "Wir geben den Landwirten einen Taschenexperten, damit sie wissen, ob sie ihre Ernte bestäuben oder etwas anderes zerstören und pflanzen sollen."
Dieses System diagnostiziert Maniokkrankheiten mit einer Genauigkeit von 88 Prozent. In der Regel müssen Landwirte Regierungsexperten anrufen, um Farmen zu besuchen, um Krankheiten zu identifizieren. Die Ausbreitung der Krankheit dauert Tage und Wochen.
Mit Mcrops können Sie auch Snapshots in eine Datenbank hochladen, die dann zur Diagnose von Ausbrüchen verwendet wird. Mwebaze hofft, dass die Technologie auch Probleme mit anderen Pflanzenarten wie Bananen automatisch erkennt.
Kampf gegen Krebs und Sehverlust
Krebs verursacht weltweit mehr als 8,8 Millionen Todesfälle, und bei 14 Millionen Menschen wird jedes Jahr irgendeine Form von Krebs diagnostiziert. Die Früherkennung von Krebs kann die Überlebenschancen einer Person erheblich erhöhen und das Risiko eines erneuten Auftretens verringern. Das Screening ist eine der wichtigsten Methoden, um Krebs frühzeitig zu erkennen, aber es ist sehr, sehr schwierig und zeitaufwändig, Scans und andere Testergebnisse zu verstehen.
DeepMind von Google kann Ärzten bei der Krebsbehandlung mit maschinellem Lernen helfen, gesunde Bereiche des Gewebe eines Patienten zu identifizieren
DeepMind und IBM wenden ihre KI-Technologien auf dieses Problem an. DeepMind hat sich mit britischen NHS-Ärzten an den University Colleges in London zusammengetan, um sein AI-basiertes Programm zur Behandlung von Krebs zu trainieren, indem Bereiche von gesundem Gewebe von Tumoren in Kopf- und Hals-Scans getrennt werden. Sie arbeitet auch mit dem Moorfields Eye Hospital in London zusammen und erkennt frühzeitig Anzeichen von Sehverlust bei Augenscans.
„Unsere Algorithmen sind in der Lage, visuelle Informationen aus Scans zu interpretieren“, sagt Dominic King, klinischer Leiter bei DeepMind Health. „Das System lernt, potenzielle Probleme zu identifizieren und dem Arzt die richtige Vorgehensweise zu empfehlen. Es ist noch zu früh, um die Ergebnisse zu kommentieren, aber sie sind bereits sehr ermutigend."
Laut King können KI-Techniken Ärzten helfen, Diagnosen schneller zu stellen, indem sie die Scans durchsehen und diejenigen priorisieren, die zur sofortigen Prüfung empfohlen werden.
IBM hat außerdem kürzlich angekündigt, dass Watsons KI Bilder analysieren und Patientenakten auswerten kann, wobei in 96% der Fälle ein Tumor lokalisiert wird. Das System wird derzeit in 55 Krankenhäusern auf der ganzen Welt medizinisch getestet und hilft bei der Diagnose von Brust-, Lungen-, Darm-, Gebärmutterhals-, Eierstock-, Magen- und Prostatakrebs.
Ohne das Licht auszuschalten
Wie könnte künstliche Intelligenz in einer hitzigen Debatte darüber, ob der Klimawandel in den USA zwei katastrophale Hurrikane im historischen Maßstab ausgelöst haben könnte, maximiert werden, um den Einsatz sauberer, erneuerbarer Energien zu erforschen, um weitere Schäden zu verhindern, die zu Klimaproblemen führen?
Menschen auf der ganzen Welt verlassen sich zunehmend auf erneuerbare Energiequellen, um den Klimawandel und die Verschmutzung durch fossile Brennstoffe zu bekämpfen, und die Aufgabe, Energienetze mit solchen intermittierenden Quellen in Einklang zu bringen, wird immer schwieriger. Die Verbreitung intelligenter Zähler - digitale Energiemonitore, die den Verbrauch automatisch erfassen - wird auch viele Daten darüber liefern, wie und wann Verbraucher Energie verbrauchen. Allein die Europäische Union plant, bis 2020 500 Millionen intelligente Zähler in Haushalten zu installieren.
„Die Verwaltung all dieser Assets ist für Menschen unmöglich, da die Reaktionszeiten oft in der Größenordnung von wenigen Sekunden liegen“, sagt Valentin Robu, Assistenzprofessor für intelligente Systeme an der Heriot Watt University in Edinburgh. Er arbeitet mit dem britischen Unternehmen Upside Energy zusammen, um neue Wege zur Verwaltung von Stromnetzen zu entwickeln.
Sie erstellen Algorithmen für maschinelles Lernen, um die Produktion und den Energiebedarf in Echtzeit zu überwachen. Was bedeutet das? Diese Energie wird in ruhigen Stunden gespeichert und dann in Spitzenzeiten freigesetzt, beispielsweise morgens, wenn jeder seinen eigenen Kaffee kochen möchte. Mit zunehmender Verbreitung von Elektrofahrzeugen und Haushaltsbatterien können mithilfe von Technologie Energie gespeichert und erneuerbare Ströme gleichmäßig verteilt werden.
Robu sagt auch, dass KI auf einer noch grundlegenderen Ebene eingesetzt werden kann, was dazu beiträgt, unsere Nachfrage nach angeschlossenen Geräten zu reduzieren. Beispielsweise können Kühlschränke direkt von AI gesteuert werden, sodass sie sich nur dann einschalten, wenn der Strombedarf im Netz am niedrigsten ist.
Ilya Khel