Die Stanford University hat einen Bericht mit Vorhersagen über die Zukunft unserer Zukunft bis 2030 veröffentlicht. Alexander Krainov, Leiter des Technologiedienstes für Computer Vision und Machine Intelligence bei Yandex, hob die wichtigsten Dinge von ihm speziell für Afisha Daily hervor.
2014 startete die Stanford University eine 100-jährige Studie zur künstlichen Intelligenz, in der Wissenschaftler untersuchen werden, wie sich die Einführung neuer Technologien im Bereich der KI und des maschinellen Lernens auf die Gesellschaft auswirkt. Es ist geplant, während des gesamten Projekts Berichte zu AI-bezogenen Themen zu veröffentlichen. Der erste Bericht dieser Reihe wurde kürzlich veröffentlicht, der vorhersagt, was die Zukunft bis 2030 für uns bereithält. Offensichtlich wird die Zukunft für Menschen in verschiedenen Ländern nicht dieselbe sein, und die Forscher betrachten eine abstrakte nordamerikanische Stadt. Russland hat seine eigenen Besonderheiten und damit seine eigenen Nuancen in der Entwicklung der technologischen Zukunft. Versuchen wir herauszufinden, was der Bericht uns sagt und wie relevant er für uns ist.
Transport
Stanford-Forscher glauben, dass im Bereich des Transportwesens in naher Zukunft die auffälligsten Veränderungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz eintreten werden. Wir sprechen sowohl über integrierte Fahrerassistenten (alle Arten von Sensoren, die den Zustand des Autos und die Situation auf den Straßen analysieren) als auch über unbemannte Fahrzeuge und Verkehrssteuerungssysteme, die durch Big-Data-Analyse und maschinelles Lernen verbessert wurden, um Städte vor Staus zu schützen. In Holland zum Beispiel dachten sie sogar an "intelligente Straßen", die mit allen Arten von Sensoren gefüllt sind und den Fahrern helfen, den Zustand der Straße "unterwegs" zu beurteilen.
Bei ihnen ist jedoch auch nicht alles so transparent: Das Problem ist hier nicht nur die Fahrsicherheit, die den Autopiloten gewährleistet, sondern auch in rechtlichen Angelegenheiten. Wer ist schuld, wenn ein Auto ohne Piloten eine Person trifft oder gegen ein anderes Auto stößt? Der Fahrer kann jederzeit bestraft oder widerrufen werden, aber wie können Sie das Auto bestrafen? Ein weiterer Aspekt ist die Einstellung zu selbstfahrenden Autos in der Gesellschaft. Jeder Vorfall mit dem Autopiloten löst eine Diskussionswelle aus und liefert den Gegnern von Innovationen Argumente. Die glücklichen Besitzer von High-Tech-Autos wie Tesla selbst helfen der Situation nicht - sie schlafen bei eingeschaltetem Autopiloten und ignorieren die Empfehlungen des Autos, die Kontrolle zu übernehmen.
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Neben Schwierigkeiten mit der Gesetzgebung kann der Einsatz solcher Technologien in Russland durch die Tatsache erschwert werden, dass unsere allgemeine Straßensituation komplizierter ist. Dies gilt auch für die Qualität der Fahrbahnoberfläche, das Wetter und die Fahrgewohnheiten. All dies erfordert einen höheren Entwicklungsstand bei den Optimierungsalgorithmen. Und unsere Verkehrsgesetze sind konservativer als die der Staaten oder in Europa und können länger dauern, bis sie geändert werden.
Gesundheitsvorsorge
Das Gesundheitswesen ist einer der vielversprechendsten Bereiche der KI-Einführung. Die Autoren des Berichts stimmen dem zu, stellen jedoch fest, dass es sich auch um eine der schwierigsten Branchen handelt. Der Preis für Fehler ist hier das Leben des Patienten, und alle Gesundheitsdaten sind sehr sensibel. Daher sind ethische Fragen im Gesundheitswesen besonders akut. Sowohl die Bürokratie als auch die veralteten Mechanismen der Arbeit medizinischer Einrichtungen behindern - es wird sehr lange dauern, diese Hindernisse zu überwinden. All dies hindert die Technologien jedoch nicht daran, sich aktiv zu entwickeln, und neue Technologieunternehmen treten in die Branche ein, auch in Russland.
Die Massenerfassung medizinischer Daten (eine notwendige Grundlage für das KI-Training) wurde vor einiger Zeit während des Booms bei Sport-Apps und Aktivitäts-Trackern möglich, aber große Analysen haben sie aus einer Reihe von Gründen, einschließlich rechtlicher Einschränkungen und Datenschutzproblemen, immer noch nicht erreicht. Gleiches gilt für die Bilderkennung - zum Beispiel für Röntgenbilder, die bereits digital aufgenommen und gespeichert wurden. Mit der Telemedizin sind die Dinge besser - es werden Projekte gestartet, einschließlich staatlicher, um High-Tech-Tools für Ärzte einzuführen, beispielsweise die Fernbeteiligung eines Chirurgen an einer Operation mit HD-Rundfunk. In naher Zukunft ist zu erwarten, dass Machine Intelligence eine Vielzahl von Daten zu verschiedenen Patienten und deren Behandlungsverläufen analysieren kann, um ähnliche Fälle hervorzuheben. Empfehlungen geben und dadurch dem Therapeuten Zeit sparen. Der Trend hier unterscheidet sich nicht wesentlich von anderen Branchen - alle automatisierten Arbeiten, die auf der Wissensbasis im menschlichen Kopf und dem Vergleich von Daten beruhen, werden in Zukunft durch KI ersetzt. Zwar wird die endgültige Entscheidung noch lange für die Person liegen.
In Russland wurde der Telemedizinsektor lange Zeit untersucht, und es gibt ein staatliches Programm für dessen Umsetzung, dessen erste Phase 2017 beginnen wird. Dieses Programm hat zwar nichts mit KI zu tun, kann aber indirekt zum Beginn der Einführung von KI in der Telemedizin beitragen - von der automatischen Verarbeitung von Textinformationen wie Verschreibungen von Arzneimitteln bis zur Analyse von Bildern aus Patientenakten. Darüber hinaus arbeiten wir bereits an der Erkennung von Pathologien in Bildern mithilfe neuronaler Netze, und es besteht eine offensichtliche Nachfrage nach Zugang zu hochqualifizierten medizinischen Diensten in abgelegenen Siedlungen.
Bildung
In absehbarer Zeit werden Roboter die Lehrer nicht ersetzen - dies gilt sowohl für die USA als auch für Russland, wo der Lehrer immer auch als Pädagoge wahrgenommen wurde. Die Forscher im Stanford-Bericht achten nicht so sehr darauf, wie künstliche Intelligenz in der Bildung implementiert wird, sondern auf Fragen zu neuen Technologien, die Lehrern helfen und sie auf einer bestimmten Ebene ersetzen, beispielsweise beim Bestehen von Online-Bildungsprogrammen. Die Forscher zitieren das Beispiel des Carnegie Cognitive Tutor, der Schülern hilft, Mathematik zu lernen: Das System kann sich an die Bedürfnisse jedes Schülers anpassen - und abhängig von ihnen Tipps und Feedback zum Verlauf des Unterrichts ändern.
Es entwickeln sich auch intelligente Trainingssysteme, die in den USA häufig zur Ausbildung verschiedener Spezialisten eingesetzt werden - vom Programmierer bis zum Ingenieur. Wenn eine virtuelle adaptive Umgebung gebildet wird, um bestimmte Probleme im realen Leben zu lösen, hilft AI dabei, den Prozess an die Handlungen des Schülers anzupassen. Dies ist zum Beispiel das Sherlock-System, das 1989 erfunden wurde und zur Ausbildung von Technikern in der US-Luftwaffe verwendet wird. Sie können auch die bedeutenden Fortschritte der Online-Übersetzer feststellen, die dank des Einsatzes von Machine Intelligence erzielt werden. Dies macht Bildungsliteratur in anderen Sprachen zugänglicher.
Sicherheit
Maschinenintelligenz, die bereits im Sicherheitsbereich aktiv eingesetzt wird, wird in Zukunft aktiver eingesetzt. Forscher spekulieren, dass künstliche Intelligenz in der Lage sein wird, Lügen während des Verhörs zu identifizieren. Die Analyse großer Datenmengen von Straftaten, einschließlich der Vorgeschichte von Straftaten in einem bestimmten Bereich, Videoaufzeichnungen und Bewegungen von Verdächtigen, kann dazu beitragen, vorherzusagen, wo das nächste Verbrechen auftreten kann - ähnlich wie in der Fernsehserie Suspect. Vergessen Sie auch nicht die Cybersicherheit. Machine-Intelligence-Systeme helfen bereits bei der Aufdeckung von Finanzkriminalität aufgrund verdächtiger Aktivitäten auf der Kreditkarte einer Person. In Zukunft werden solche Systeme noch effektiver.
Natürlich ist die Verwendung von KI für Verfolgungssysteme für die Menschen von Belang. Aber Sie können es anders sehen und diese Frage stellen: Was ist besser - wenn Sie von einem "seelenlosen Algorithmus" oder einer ganz bestimmten Person durch die Kamera beobachtet werden? Vielleicht wird im ersten Fall die Privatsphäre viel weniger verletzt. KI zielt darauf ab, nur gefährliche Muster im Auge zu behalten, und schließt lediglich eine ständige Überwachung durch den Menschen aus. Stellen Sie sich eine Ölleitung vor, die ständig überwacht werden muss, damit Eindringlinge nicht illegal daran teilnehmen. Sie können Kameras aufstellen und gelegentlich Patrouillen entlang der Leitung starten, oder Sie können eine Drohne starten und mithilfe eines geschulten Systems das Gelände auf das Auftreten von Fremdkörpern in der Nähe analysieren, z. B. Autos oder Personengruppen. Yandex Data Factory und Accenture haben ein ähnliches Projekt: Das System überwacht Fernobjekte wie Stromleitungen, Öl- und Gasleitungen, die für die Überwachung zu teuer wären, und kann verdächtige Aktivitäten erkennen, z. B. nicht autorisierte Autos, Personengruppen usw. …
Unterhaltung
Künstliche Intelligenz wird seit langem in der Unterhaltung eingesetzt. Beispielsweise bauen Computerfeinde in Spielen ihr Verhalten auf der Grundlage der Aktionen des Spielers auf. Dies ist ein hervorragendes Beispiel für die Aktion künstlicher Intelligenz. In sozialen Medien verwenden Empfehlungsalgorithmen auch KI, und der Facebook-Newsfeed ist ein klassisches Beispiel. Sie sprechen in ihrem Blog über den Einsatz von Machine-Intelligence-Technologien: Dies ist die Übersetzung von Posts und die intelligente Suche sowie die Anpassung des Feeds an die Interessen eines bestimmten Benutzers im laufenden Betrieb (abhängig beispielsweise davon, was ihm gefällt und welche Links er öffnet). All dies ist jedoch eine relativ einfache Ebene der Verwendung komplexer Technologien, und laut Forschern wird der Grad der Personalisierung von Inhalten in Zukunft viel höher sein als heute.
KI betritt auch das Gebiet der Kunst - es gibt immer mehr recht erfolgreiche Beispiele für das Komponieren von Texten und Melodien durch Programme. Zum Beispiel machten Yandex-Enthusiasten in diesem Jahr das Projekt Neural Defense, bei dem das neuronale Netzwerk Texte im Stil von Yegor Letov schrieb. Nun, dies sind nichts weiter als unterhaltsame Experimente, aber in Zukunft ist es leicht vorstellbar, wie neuronale Netze Bilder malen oder neue Musikstücke schaffen, und solche, die fast garantiert zu Hits werden: Schließlich kann ein neuronales Netzwerk die notwendigen Bedingungen identifizieren, unter denen eine Komposition zum Hit wird.
Es gibt keine Unterschiede zwischen der Entwicklung von Unterhaltungstechnologien in den USA und in Russland. Hier bleiben wir nicht hinter dem Westen zurück, und im Großen und Ganzen haben wir ungefähr die gleichen Aussichten und Probleme. Es ist jedoch einfacher, ein Empfehlungssystem oder einen auf Englisch basierenden Unterhaltungsbot zu erstellen - mehr Daten und die Sprache selbst ist formalisierter. Die russische Sprache ist sehr schwierig, was den Prozess etwas verlangsamt.
Sollten Sie Angst vor Arbeitslosigkeit haben?
Eine der größten Befürchtungen der künstlichen Intelligenz ist, dass sie den Menschen Arbeitsplätze nimmt. Das heißt nicht, dass diese Angst völlig unbegründet ist. Forscher von Stanford glauben, dass Maschinenintelligenz zwar viele Menschen in einer Vielzahl von Branchen ersetzen wird, gleichzeitig aber viele neue Arbeitsplätze schaffen wird, aber es ist schwierig zu sagen, welche. Darüber hinaus wird die KI nicht die Arbeit von Millionen von Menschen gleichzeitig ersetzen - dieser Prozess wird zeitlich verlängert und schrittweise in dem Sinne durchgeführt, dass die KI zuerst einem menschlichen Mitarbeiter zu Hilfe kommt und ihn erst dann ersetzen kann. Dies wird den Prozess der Reduzierung der Beschäftigung von Menschen in einigen Berufen reibungslos und schmerzlos machen.
