I dag vil vi tale om kunstig intelligens og konvergens. Neil Jacobstein er en kunstig intelligens specialist med stor erfaring (over 25 års konsulent). Han studerer i øjeblikket AI og robotik ved Singularity University of Peter Diamandis, en anden fremtrædende figur inden for AI, livsforlængelse, robotik og andre futuristiske felter. Ved dette års Abundance360 forudsagde Neil fem tendenser, som han mener vil vinde trækkraft i løbet af de næste 5 år.
Prognoser for kunstig intelligens for 2019-2024
AI vil skabe nye ikke-menneskelige resultater i mønstergenkendelse og intelligens
AlphaGo Zero, et computeruddannelsesprogram for maskinlæring, der er trænet til at spille det komplekse go-go, besejrede verdensmesteren i 2016 med en score på 100: 0. Men i stedet for at lære af mennesker, træner AlphaGo Zero ved at spille mod sig selv - en teknik kendt som forstærkningslæring.
Ved at opbygge sin egen viden fra bunden demonstrerer AlphaGo Zero en ny form for kreativitet fri for menneskelig bias. Vigtigere er det, at denne type mønster- og mønstergenkendelse tillader maskiner at akkumulere tusindvis af års viden på få timer.
Selvom sådanne systemer endnu ikke kan besvare spørgsmålet "Hvad er appelsinsaft?" eller konkurrere med intelligensen fra endda en femteklassing, de bliver mere og mere strategisk komplekse og smelter sammen med andre former for højt fokuseret kunstig intelligens. I løbet af de næste fem år, hvem ved, hvilken slags efterfølgere der dukker op for AlphaGo Zero, der udvikler både forretningsteknikker og funktioner og en persons dagligdag.
Salgsfremmende video:
Læger risikerer deres position ved ikke at bruge maskinlæring til at diagnosticere og planlægge behandling
For nylig har en gruppe kinesiske og amerikanske forskere oprettet et AI-system, der diagnosticerer almindelige børnesygdomme, fra influenza til meningitis. Uddannet fra elektroniske medicinske poster indsamlet fra 1,3 millioner ambulante besøg hos 600.000 patienter har AI-programmet lært at diagnosticere sygdomme med en hidtil uset nøjagtighed.
Mens det amerikanske sundhedsvæsen ikke har det samme niveau af universelle sundhedsdata, der er tilgængelige som nogle kinesiske systemer, er begge i gang med medicinsk AI. Dr. Kang Zhang, leder af Center for Oftalmisk Genetik ved University of California, San Diego, har oprettet sit eget system, der registrerer tegn på diabetisk blindhed, baseret på både tekst og medicinske billeder.
Jacobstein forudser, at vi i fremtiden "vil se et vippepunkt, hvor klinikere mener, at det ville være risikabelt at ikke bruge maskinlæring og AI i deres daglige praksis, da et vigtigt diagnostisk signal kunne gå glip af."
Kvante gennembrud vil dramatisk fremskynde opdagelse og test af medikamenter
Forskere estimerer, at der er 10 (til 60. magt) mulige lægemiddelmolekyler - mere end atomer i vores solsystem. Men i dag er forskere i stand til at forudsige sammensætningen af medikamenter baseret på egenskaberne ved molekylstrukturen og derefter syntetisere mange muligheder for at teste hypotesen.
Kvanteberegning har potentialet til at omdanne denne tidskrævende og dyre proces til en effektiv, for ikke at nævne en mulig forstyrrende opdagelse af medikamenter.
”Kvanteberegning vil have en stor industriel virkning,” siger Jacobstein,”ikke ved at bryde kryptering, men ved at invadere lægemiddeldesign gennem massivt parallelle processer, der involverer superposition, kvanteinterferens, sammenfiltring. De vil overgå betydeligt klassiske beregninger."
AI accelererer både sårbarhed og sikkerhed for sikkerhedssystemer
Da AI er integreret i stort set alle aspekter af vores liv, bliver cyberangreb mere og mere truende. Deep Attacks kan bruge AI-genereret indhold til at undgå menneskelig og AI-kontrol.
Nylige eksempler inkluderer falske videoer af den tidligere amerikanske præsident Barack Obama, hvor han yder falske sætninger, og kunstig intelligens, der bedrager en anden algoritme, der "erstatter" skiltet "STOP" med et hastighedsbegrænsningsskilt op til 60 km / t. Uden tilstrækkelig beskyttelse kan AI-systemer manipuleres til at udføre et hvilket som helst antal destruktive opgaver, hvad enten det er til skade for omdømme eller vildleder autonome køretøjer.
Ifølge Jacobstein:”Vi har alle sikkerhedssystemer i bygninger, i vores hjem, i sundhedsvæsenet, flyvekontrol, finansielle institutioner, militære og efterretningsfællesskaber. Men vi ved alle, at disse systemer med jævne mellemrum er hacket - og vi vil se dette mere og mere. Således har både virksomheden og dig muligheden for at tænke nu og sørge for sikkerhed, før det er for sent."
AI-designsystemer giver et gennembrud i atompræcist fremstilling
Ligesom den moderne computer har ændret vores forhold til bits og information, vil AI omdefinerer og revolutionere vores forhold til molekyler og materialer. AI bruges i øjeblikket til at søge efter nye materialer inden for rene teknologier: solceller, batterier og enheder til kunstig fotosyntese.
Brancheeksperter siger, at det i dag tager 15 til 20 år at skabe et enkelt nyt materiale. Men da AI-designsystemer hurtigt får magt, vil det dramatisk fremskynde opdagelsesprocessen, så vi kan tackle presserende problemer som klimaændringer med rekordhastighed.
Atomisk præcis fremstilling vil gøre det muligt for os at fremstille det tidligere ufattelige.
Hvordan vil kunstig intelligens være om fem år?
I løbet af de sidste tre år har lande over hele verden underskrevet nationale AI-strategier og planer om at opskalere innovation. Virksomheder interesserer sig også aktivt for denne scene og ansætter AI-ingeniører og tekniske konsulenter til at udnytte det, der kaldes "elektricitet i det 21. århundrede", som Andrew Ng kaldte det.
Hvis din virksomhed ikke begynder at implementere udviklingen af kunstig intelligens allerede nu, er det muligt, at den snart er ude af arbejde. Er du enig i denne erklæring?
Ilya Khel