ИИ-2041. Десять образов нашего будущего

У многих пользователей непременно возникнут опасения по поводу нарушения конфиденциальности, приватности, поэтому система должна будет обеспечивать анонимность данных, заменяя каждое имя неизменным и неотслеживаемым псевдонимом. Кроме того, нам предстоит всесторонне изучить технологические решения, которые позволят централизовать ИИ и одновременно обеспечить конфиденциальность используемых им данных (подробнее об этом в главе 9).

И, наконец, уже сегодня нам необходимы новаторские идеи; например, возможность стать после смерти не только донором органов, но и донором персональных данных.

Исследование, проведенное в 2019 году, показало: доля ИИ в сфере здравоохранения будет расти на 41,7 процента в год и к 2025 году на нее придется 13 миллиардов долларов. В частности, речь идет о делопроизводстве и рутинных процедурах в больницах, носимых устройствах, компьютерных диагностических обследованиях, составлении плана лечения, виртуальных помощниках и, что самое важное, о разработке новых лекарственных препаратов. Появление ковида, по всей вероятности, существенно ускорит этот процесс.

В завершение темы скажу: есть все основания ожидать, что ИИ будет способствовать долголетию. Но он не только поможет нам жить дольше, а позволит улучшить качество жизни. ИИ начнет использовать огромные массивы индивидуализированных данных для достижения «точного долголетия»; будет составлять персональные планы питания, разрабатывать состав и схему приема биодобавок, комплексы физических упражнений, режим сна, подбирать лекарства и терапию для каждого человека индивидуально.

Биотехнология омоложения перестанет быть прерогативой исключительно очень богатых людей и станет доступной всем. Некоторые эксперты считают, что благодаря достижениям в области медицины и биологии, в частности благодаря ИИ, люди смогут жить в среднем на двадцать лет дольше, чем сегодня.

ВВЕДЕНИЕ В РОБОТИЗАЦИЮ

Прогресс ИИ в сфере роботизации — задача намного более сложная, чем в сферах интернета, финансов и восприятия. Об этом говорилось в предыдущих главах — ведь проблемы в этой области не решить путем прямого применения глубокого обучения. Кроме того, роботизация включает в себя определенные манипуляции, движение и планирование в реальном физическом мире, что, в свою очередь, требует тесного взаимодействия таких аспектов, как машиностроение, ИИ в области восприятия и мелкая моторика. Это проблемы, безусловно, решаемые, но требующие для окончательной доводки больше времени, не говоря уже о более масштабной междисциплинарной технологической интеграции.

Роботизация — это попытка максимально точно воспроизвести в технике врожденные способности человека видеть, двигаться и выполнять определенные манипуляции. Роботы нового поколения должны быть не только автоматизированными, но и автономными — только тогда можно передать им функцию принятия решений.

Они должны уметь планировать, получать обратную связь, адаптироваться к окружающей среде при изменении условий или даже импровизировать. Создав машины, способные видеть, осязать и двигаться, мы значительно расширим объем задач, которые может решать ИИ.

Конечно, зрение, прикосновение, манипуляции, движения и координация человека слишком сложны, чтобы роботы достигли близкого уровня за следующие два десятка лет. Каждая из этих способностей будет развиваться отдельно в ограниченных средах, и ограничения эти будут ослабляться постепенно, с течением времени.

Роботизированное компьютерное зрение уже сегодня достигло относительно высокого уровня; его можно применять для решения проблем безопасности пожилых людей (роботизированная система оповещения об опасности, например), для визуальной инспекции на конвейерах и выявления аномалий в энергетике и на общественном транспорте.

Автономные мобильные роботы (autonomous mobile robots, AMR) и автономные вилочные погрузчики уже научились перемещаться по внутренним помещениям: робот «видит» препятствия, с их учетом выстраивает траекторию и вполне успешно перемещает грузы на складе — все это без участия водителя.

Роботы-манипуляторы умеют захватывать, удерживать и перемещать твердые объекты, например при сварке конструкций, на сборочных линиях, при комплектации посылок в дистрибьюторских центрах в сфере электронной коммерции.

Со временем эти роботы станут более умелыми и ловкими. Компьютерное зрение с использованием камер и других датчиков (LiDAR — Light Detection and Ranging, дословно: «обнаружение и определение дальности с помощью света») станет неотъемлемой частью умных городов и беспилотных транспортных средств.

Автономные мобильные роботы научатся перемещаться не только в помещении, но и на открытом воздухе, будут быстро и эффективно работать группами, а роботы, снабженные ногами, смогут пройти куда угодно. Роботизированное зрение, манипуляции и движения будут все более скоординированными и комбинированными, станут применяться в новых сложных областях.