Tehnologia care învață roboții să „gândească” ca oameni

La sfârșitul anilor 1950, Computerul Arthur Samuel a creat un program pentru a juca doamnelor, folosind un algoritm simplu pentru a descoperi cele mai bune mișcări pentru a câștiga. Samuel a instruit computerul cu o copie a lui însuși (jocul de sine) și cu o bază de date pe care s-au înregistrat sute de meciuri. A fost începutul învățării mașinii, o ramură a inteligenței artificiale (IA) care permite mașinilor să învețe fără a fi programate în mod explicit. Aproape șapte decenii după acest joc, această tehnologie are aplicații la fel de diverse ca diagnosticarea unui cancer sau construirea de mașini autonome. Cu câteva zile în urmă, a fost anunțată ultima sa zi, a fost anunțată: Sophia, un Android dezvoltat de compania Hanson Robotics, care a monopolizat toate atențiile la Târgul Tehnologic de la Geneva.

„este o tehnologie aplicabilă practic toate câmpurile unde Există date disponibile „, explică Dieterul Thomas, unul dintre părinții învățării mașinii ca domeniu de cercetare. Expertul menționează exemplele variind de la algoritmii utilizați în lumea afacerilor pentru a identifica potențialii cumpărători ai unui produs către sistemele utilizate de guverne pentru a rezolva problemele în infrastructuri precum autostrăzile și hidroelectric. Alte exemple cele mai apropiate sunt sistemele automate de traducere din Skype, recunoașterea facială a camerelor mobile și asistenții virtuali, pariurile de afaceri, cum ar fi Google și Microsoft să aproximeze tehnologia către utilizatorul final.

Cortana, asistentul virtual Microsoft, Are 145 de milioane de utilizatori, iar compania își propune să „dezvolte punctul la care acesta este comunicat direct cu alte IAS pentru a oferi utilizatorului orice tip de informații sau servicii, de la achiziționarea unui pantof la livrare de la o pizza la domiciliu”, Potrivit lui Esther de Nicolás, liderul echipei tehnice de evanghelizare a companiei. „Scopul nostru este de a democratiza accesul la învățarea mașinilor”, spune el. Pariul principal în acest sens este platforma de învățare automată din Azure, un serviciu de analiză în cloud care vă permite să creați și să implementați modele de mașini în funcție de nevoile fiecărui utilizator.

Google vă concentrează strategia în Tensorflow , un magazin de experiențe și rezultate ale experimentelor care utilizează astfel încât aplicațiile lor să ia decizii mai bune și care are date deschise începând cu anul 2015. Platforma a fost folosită de dezvoltatori și întreprinderi diferite din întreaga lume pentru a crește producția de lapte în vaci sau creați un model pentru a prezice compatibilitatea între donator și receptor în transplanturile de organe. Dar Google dorește mai mult: „Lucrăm la roboți care pot prelua sarcini de situații periculoase și de a ajunge pe site-uri la care ființele umane nu pot ajunge, ca în centrala nucleară Fukushima”, spune Andrés Leonardo Martínez, inginer de calculator al companiei.

Riscuri și erori

În plus față de previziunile pentru viitor, experții se întreabă, de asemenea, ce riscuri ale unei lumi în care roboții sunt adaptați și învățați din experiența (cum ar fi ființele umane). Aruncați, da, un scenariu de ficțiune științifică în cazul în care mașinile Annihuman Humanity. „Noi creăm și programul computere pentru că ne permit să facem lucrurile mai bine. Îmi imaginez un viitor în care o persoană și un sistem IA lucrează împreună ca o echipă. În practic toate câmpurile, combinația de roboți și oameni este mai puternică. Un exemplu celebru este cunoscut sub numele de șah Centaur, în care concurează echipe mixte de oameni și computere. Cele mai bune echipe Centaur pot învinge orice om și orice computer care se joacă singure „, spune Dietterich.

Cercetătorul vede cel puțin două roluri importante pentru om în viitor: efectuați sarcini care necesită empatie și” înțelegere profundă a O altă ființă umană „și să se asigure că roboții nu fac greșeli”. Problemele de luare a deciziilor cu risc ridicat implică adesea factori unici. Învățarea automată funcționează numai în probleme stabile, când lumea este foarte previzibilă și este ușor să colectați o mulțime de date de instruire. În problemele în care fiecare situație este unică, este puțin probabil ca această tehnologie să aibă succes „, explică.

Esterul Nicolás susține că” îngrijorarea chiar acum de revoluția roboților este ca și cum vă faceți griji cu privire la suprapopularea pe Marte ” , Dar subliniază că există probleme care sunt mai puțin vizibile și despre care se vorbește puțin, deoarece sistemele depind de bazele de date, adesea private și părtinitoare. „Nu există întotdeauna date corecte.Depunem o mulțime de încredere în AI, dar trebuie să fii mai atent cu acele lucruri. „

Dieterich oferă un exemplu de pastă: unele companii folosesc învățarea automată pentru a decide care salariu pentru a oferi unui angajat . Dacă datele istorice arată că femeile au scăzut mai puțin decât bărbații, atunci algoritmul va recomanda oferirea unui salariu mai mic. Expertul apără crearea unui regulament care determină testele de securitate și o certificare specifică pentru a atenua aceste riscuri. Sebastian Farquhar, investigatorul Institutului pentru viitorul omenirii, totuși, este în curând pentru asta. „Legislația este subdezvoltată și că este un lucru bun, deoarece tehnologia se schimbă în mod constant, cred că, că trebuie să fim mai conștienți de riscuri, pentru că există multe în joc”, spune el. Între timp, ei lucrează Roboții aduc puteri super-fizice și intelectuale. „Sper că ziua voi pune un exoscheleton pentru a ridica 300 kg sau pentru a alerga distanțe lungi când am 80 de ani”, spune Dietterich.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *