Интересные факты

Как искусственный интеллект защищает нас от рака и излишней жестокости

Отдельный полагают, что распространение искусственного интеллекта и робототехники ставит под угрозу нашу личную существование, нашу работу и даже нашу безопасность. Все больше и больше задач уходят на выполнение мозгам на основе кремния. Однако даже самые громкие критики не могут не признавать очевидные блага, которые ИИ и автоматизированные системы готовят для человечества. В рамках проекта Grand Challenges BBC собрал экспертов, которые изложили свое видение будущего в присутствии машин и искусственного интеллекта.

 

«Мы должны рассматривать ИИ не будто что-то, с нами конкурирующее, а будто что-то, что может усилить наши собственные способности», говорит Такео Канаде, профессор робототехники в Университете Карнеги — Меллона. Потому что ИИ обладает толерантностью к скуке, а также умеет выявлять закономерности намного лучше и быстрее, чем люд. Автоматизация уже принялась за распутывание самых сложных узлов нашего мира, от болезней до жестокости.

И она может сделать нашу существование безопаснее в 21 веке.

Сражение с инфекционными заболеваниями

Для миллиардов людей по всему миру жужжание москитов рядышком с ухом может означать гораздо большее, чем раздражающий укус – оно может быть предвестником болезни и даже смерти. Одинешенек облик – Aedes aegypti – особливо распространился из Африки в почитай всех тропических и субтропических регионах, перенося лихорадку Денге, желтую лихорадку, Зика и чикунгунья (вирус, вызывающий калечащие боли в суставах). Одна лишь Денге заражает 390 миллионов человек в 128 странах любой год.

«Этот москит – крошечный демон», говорит Рейнир Маллол, компьютерный инженер из Доминиканской Республики, горячей точки распространения Зика. Совместно с Деси Раджа, медиком из Малайзии (другой страны, подверженной риску заражения вирусом), чета разработала алгоритмы ИИ, которые предсказывают, где вероятнее итого будут выходить вспышки.

Project Premonition от Microsoft использует беспилотные летательные аппараты для поиска патогенов в горячих точках распространения Зика

Их ненастоящий интеллект в области медицинской эпидемологии (Aime) – это система, которая объединяет пора и месторасположение каждого нового случая Денге по отчетам местных больниц с 274 другими переменными факторами, такими будто курс ветра, влажность, температура, плотность населения, образ жилья. «Это все факторы, определяющие распространение комаров», объясняет Маллол.

Испытания в Малайзии и Бразилии показали, что они могут прогнозировать вспышки с точностью возле 88% за три месяца. Система также помогает ввести эпицентр вспышки с точностью до 400 метров, позволяя местным медикам вовремя вмешаться с инсектицидами и защитой от укусов для местных жителей.

Aime также развивается, чтоб предрекать вспышки Зика и чикунгунья. Огромные технологические компании по-своему развивают эту идею: этак, Project Premonition от Microsoft использует автономные беспилотники, чтоб выявлять очаги распространения комаров, и используют диоксид углерода и световые ловушки для поимки этих насекомых. ДНК москитов и животных, которых они кусали, затем анализируется машинными алгоритмами, которые выявляют закономерности в гигантских объемах данных все лучше и лучше с каждым разом – и находят возбудителей.

Брань с оружием

За последний год в США погибло 15 000 человек из-за стрельбы. У этой страны самый рослый степень связанной с оружием жестокости во всем развитом мире. Чтоб разрешить проблемы с беспорядочной стрельбой и связанными с оружием преступлениями, в некоторых городах страны обращаются к технологиям за помощью.

Автоматизированная система, которая слышит звуки выстрелов посредством ряда сенсоров, может использоваться для определения места, где раздавались выстрелы, и оповещать органы безопасности в течение 45 секунд после того, будто был спущен курок. ShotSpotter использует 15-20 акустических датчиков на квадратный километр для обнаружения характерного «хлопка» выстрела, определяя его пункт рождения с точностью до 25 метров.

Технологии машинного обучения используются для подтверждения того, что звук был огнестрельным, и подсчитывают число выстрелов, показывая, будет ли полиция владеть дело с одиноким стрелком или несколькими преступниками, а также используют они автоматы или дудки.

Уже 90 городов – по большей части в США, однако также в Южной Африке и Южной Америке – используют ShotSpotter. Небольшие системы также были развернуты в девяти университетских городках в США в ответ на недавнюю стрельбу в кампусе.

Ральф Кларк, исполнительный директор ShotSpotter, считает, что в будущем эта система может использоваться не лишь для простого реагирования на инциденты.

«Мы стремимся постигнуть, будто наши данные могут использоваться для прогностических возможностей полицейских», говорит он. «Машинное обучение можно соединить с погодой, дорожным трафиком и другим, чтоб более точно информировать полицейские патрули».

Брань с голодом

Около 800 миллионов человек во всем мире полагаются на корни кассавы (маниоки) в качестве основного источника углеводов. Этот крахмалистый овощ, вылитый на ямс, едят будто картофель; его также можно измельчить в муку для приготовления хлеба и выпечки. Он может вырастать там, где не могут другие культуры, что сделало кассаву шестым по величине продовольственным растением в мире. Однако этот древесный кустарник также уязвим для болезней и вредителей, что может повергнуть к опустошению целых полей овощей.

Похожие новости  Антимафия: Как борются с каморрой на Сицилии

Исследователи из Университета Макерере в Кампале, Уганда, объединились с экспертами по болезням растений, чтоб разработать автоматизированную систему, направленную на борьбу с заболеваниями маниоки. Проект Mcrops позволяет местным фермерам снимать свои растения на дешевые смартфоны и использовать компьютерное зрение для выявления признаков четырех основных заболеваний, которые приводят к опустошению посевов маниоки.

«Некоторые из этих заболеваний крайне тяжело распознать, и они требуют различных действий», объясняет Эрнест Мвебазе, исследователь компьютерных технологий, возглавляющий проект. «Мы даем фермерам карманного эксперта, чтоб они знали, опылять урожай или же истребить и посадить что-то еще».

Эта система диагностирует заболевания кассавы с 88-процентной точностью. Обыкновенно фермерам нужно названивать правительственным экспертам для посещения ферм, чтоб те идентифицировали болезни, на что уходят дни и недели, покамест заболевание распространяется.

Mcrops также позволяет загружать снимки в базу данных, на основе которой затем диагностируются эпидемии. Мвебазе надеется, что эта технология позволит также автоматически определять проблемы других видов растений, этак бананов.

Борьба с раком и потерей зрения

DeepMind от Google может поддержать врачам с лечением рака, благодаря машинному обучению, которое поможет ему идентифицировать здоровые участки тканей пациента

Рак приводит к более чем 8,8 миллиона смертей по всему миру, и 14 миллионов человек диагностируются с той или иной формой рака ежегодно. Раннее выявление рака может существенно повысить шансы на выживание человека и снизить риск рецидива. Скрининг – одинешенек из ключевых способов раннего выявления рака, однако понимать в сканах и других результатах тестов весьма и весьма трудно и долго.

DeepMind и IBM применяют свои технологии ИИ к этой проблеме. DeepMind объединилась с британскими врачами Национальной службы здравоохранения в университетских колледжах Лондона, чтоб обучить свою программу на основе ИИ врачевать рак, отделяя области здоровой ткани от опухолей при сканировании головы и шеи. Она также работает с Moorfields Eye Hospital в Лондоне, выявляя ранние признаки потери зрения при сканировании глаз.

«Наши алгоритмы способны интерпретировать визуальную информацию при сканировании», говорит Доминик Кинг, основной по клиникам в DeepMind Health. «Система учится определять потенциальные проблемы и рекомендовать неизменный курс действий врачу. Покамест спозаранку комментировать результаты, однако они уже весьма обнадеживают».

Кинг говорит, что методы ИИ могут поддержать врачам определять диагноз быстрее, просеивая сканы и расставляя приоритеты на тех, которые рекомендуются к немедленному рассмотрению.

IBM также недавно объявила, что ИИ Watson может разбирать изображения и оценивать записи пациентов, точно определяя опухоль в 96% случаев. Сейчас система проходит медицинские испытания в 55 больницах по всему миру, помогая диагностировать рак молочной железы, легких, колоректального рака, рака шейки матки, яичника, желудка и предстательной железы.

Не выключая свет

На фоне разгорающихся споров о том, могло ли изменение климата потребовать два катастрофических урагана в исторических масштабах в США, будто можно было бы максимально эффективно обратить искусственный интеллект на изыскание использования чистой, возобновляемой энергии для предотвращения дальнейшего ущерба, какой приводит к проблемам климата?

Люд итого мира все больше полагаются на возобновляемые источники энергии для борьбы с изменением климата и загрязнением, вызванным ископаемым топливом, и задача балансирования энергетических сетей с такими прерывистыми источниками становится все сложнее. Распространение умных счетчиков – цифровых мониторов энергии, которые автоматически записывают потребление – также предоставит немало данных о том, будто и когда потребители используют энергию. Лишь в Евросоюзе планируется установка 500 миллионов умных счетчиков в домах к 2020 году.

«Управление всеми этими активами невозможно для человека, поскольку пора ответа нередко составляет порядка нескольких секунд», говорит Валентин Робу, доцент интеллектуальных систем в Университете Хериот Ватт в Эдинбурге. Он работает с английской компанией Upside Energy, разрабатывая новые способы управления электрическими сетями.

Они создают алгоритмы машинного обучения для мониторинга производства и спроса на энергию в реальном времени. Что это значит? Что энергия будет сохраняться в спокойные часы и затем выпускаться в часы пик, этак с утра, когда каждый хочет сделать себе кофе. По мере того, будто электромобили и домашние аккумуляторы становятся все более распространены, технологии можно использовать для хранения энергии и равномерного распределения возобновляемых потоков.

Робу также говорит, что ИИ можно использовать на еще более базовом уровне, помогая снизить наш спрос на подключенные устройства. Этак, холодильниками ИИ может править напрямую, чтоб они включались лишь тогда, когда спрос на электроэнергию самый низенький в сети.

Hi-News.ru — Новости высоких технологий.

Добавить комментарий