Marcin FrąckiewiczDidžioji dalis žmonių turi meilės-neapykantos santykį su dirbtiniu intelektu. Jie gali nekęsti, kaip jis sugadino skaitmeninės meno pramonės vaizdą su šešiais pirštais turinčiais žmonėmis, tačiau myli, kaip jis gali padėti greitai rasti naujus filmus ir muziką. Dažnai žmonės net nežino, kad dirbtinis intelektas naudojamas ir dirba užkulisiuose. Nuo jūsų finansinės informacijos saugojimo iki greičiausio kelio į darbą nurodymo, šios naujovės būtų neįmanomos be mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto algoritmų.
O realybė tokia, kad dirbtinis intelektas ketina pakeisti pasaulį daugiau būdų, nei jau padarė. Kiekvieną kartą, kai mūsų vaizduotė mus nuneša į laukines keliones, atrodo, kad dirbtinis intelektas yra visiškai pasirengęs paversti tas vizijas tikrove. Galbūt turėsime asmeninius pagalbininkus, kurie ieškos visokių dalykų už mus, pavyzdžiui, Bonus Buy lošimų automatus žaidimams, arba turėsime dirbtiniu intelektuvu paremta sandėlį, kuris mums praneš, kai trūks kiaušinių.
Dirbtinis intelektas iš esmės yra besikeičianti ir besimokanti technologija, gerinanti save, kai apdoroja daugiau duomenų rinkinių ir bendrauja su supančia pasauliu. Taigi, ko galime tikėtis iš dirbtinio intelekto iki 2030 metų?
Asmeninių ir sveikatos priežiūros paslaugų individualizavimas ir tobulinimas
Vienas iš vertingiausių sektorių, kuriame dirbtinis intelektas prisideda, yra sveikatos priežiūra. Kadangi žmogaus gyvenimas, mirtis, gijimas ir gerovė priklauso nuo veiksmų šioje srityje, dirbtinio intelekto vaidmuo čia nėra tik patogumo klausimas – jis gali visiškai pakeisti gydymo plano rezultatus. Jis jau padėjo tokiuose aspektuose kaip vaistų atradimas, sveikatos prieigos prieinamumas, nuotolinis stebėjimas, veiklos efektyvumas ir diagnostikos tikslumas, bet galimybės yra beribės.
Didėjant sveikatos priežiūros išlaidoms ir paklausai, dirbtinis intelektas turi įžengti, kad padėtų šiai pramonei pasivyti. Galime tikėtis, kad dirbtinis intelektas vaidins vis didesnį vaidmenį greitinant ir tobulinant visą sveikatos priežiūros kelią pacientams ir medicinos specialistams – nuo registracijos klinikoje iki tikslios diagnozės gavimo ir aukštos kokybės, individualizuoto gydymo plano gavimo. Be to, kad pasirūpintų lengvai sprendžiamomis administracinėmis užduotimis, dirbtinis intelektas vis labiau atras savo vaidmenį vaizdavimo taikymuose, namuose teikiamose paslaugose ir klinikinio sprendimų priėmimo palaikyme, kad pamatytume, kaip galime geriau teikti sveikatos priežiūrą.
Miesto planavimo tobulinimas
Nors miesto planavimas reikalauja žmogaus prisilietimo, kad mūsų bendruomenėse įneštų gyvybės ir kultūrinių niuansų, dirbtinio intelekto efektyvumas ir analitinė galia gerokai viršija tai, ką gali padaryti žmonės. Kaip jau buvo minėta sveikatos priežiūroje, dirbtinis intelektas jau buvo naudojamas pagrindiniuose miesto planavimo aspektuose, tokiuose kaip simuliacijos ir aplinkos poveikio vertinimai, taip pat sprendžiant eismo problemas ir miesto šilumos salų efektą, planuojant žaliąsias erdves. Augant urbanizacijai ir didėjant žmonių srautams į miestus, ieškant galimybių ir geresnių paslaugų, labai reikia protingesnio miesto planavimo, kad būtų galima patenkinti šią paklausą. 2018 metais Jungtinių Tautų prognozė rodė, kad 68% pasaulio gyventojų gyvens miesto vietovėse iki 2050 metų. Be to, matome potvynius, miškų gaisrus ir kitas gamtines nelaimes, kurios dar labiau apsunkina iššūkius mūsų miestuose.
Tokiu tempu koncepcijos ir tradiciniai metodai nėra pakankamai geri. Dirbtinis intelektas taps pagrindiniu žaidėju kuriant detalius planus ir strategijas tvariam miesto planavimui, ypač gerinant šiuolaikinius procedūrinius modeliavimo įrankius. Dirbtinis intelektas gali mokytis iš miestų, žinomų dėl puikaus miesto planavimo ir aukštų gyvenimo standartų, ir mokytis geriausių praktikų, kad jos būtų pritaikytos naujai infrastruktūrai. Jis taip pat gali tobulinti kitus testavimo ir simuliavimo metodus, skatindamas geriau suplanuotus vystymus, ar tai būtų viešojo transporto optimizavimas, ar geresnis žemės panaudojimas.
Pagerinti saugumą ir privatumo apsaugą
Dar vienas didelis dirbtinio intelekto privalumas, kurį dažnai užgožia kalbos apie didelius duomenis ir automatizavimą, yra proaktyvumas. Fiziniame ir skaitmeniniame saugume bei privatumo apsaugoje būtina apsaugoti mus, mūsų informaciją ir mūsų turtą nuo grėsmių. Kadangi dirbtinis intelektas gali efektyviai numatyti bet kokias galimas saugumo spragas, patikrinti anomalijas modeliuose ir teikti realaus laiko pranešimus, jis gali apsaugoti mus nuo žalingų incidentų prieš jiems įvykstant. Tačiau bėgant laikui šios grėsmės vystosi ir tampa vis labiau sudėtingos.
Įrenginiai, be mūsų planšetinių kompiuterių ir telefonų, greičiausiai naudos patobulintas autentifikavimo metodikas, tokias kaip biometrinis identifikavimas, o automatizuoti sistemos galės aptikti ir sunaikinti bet kokias grėsmes, nesikišant mums. Galime prognozuoti, kad saugumo ir privatumo priemonės taps patikimesnės ir reikalaujančios kur kas mažiau žmogaus įsikišimo. Kol mes vis labiau pasikliaujame technologijomis kasdieniame gyvenime, dirbtinis intelektas užtikrins, kad privatumas ir saugumas nebūtų pamiršti.
Didinti tvarumą ir žalias iniciatyvas
Visuomenė tvarumą skatina jau kelis dešimtmečius, tačiau jis tapo vis skubesnis ir svarbesnis, kai matome, kaip mūsų pasaulis keičiasi mūsų akyse. Verslai pradėjo taikyti žalias iniciatyvas ir padaryti įmonių socialinę atsakomybę nuolatine praktika 2000-aisiais, tuo tarpu JT 2010-aisiais padarė ją pagrindine problema su 2030 metų Darbotvarke dėl tvaraus vystymosi.
Šiandien daugelis mūsų stengiasi padaryti viską, ką galime, kad stengtumėmės pereiti prie žaliosios ekonomikos. Plačiai, tačiau dirbtinis intelektas gali atlikti didelį darbą optimizuojant energijos efektyvumą, viršijant tiesiogine kontrole apšvietimo ir šildymo, subalansuojant energijos pasiūlą ir paklausą ir padarant atliekų tvarkymą daug labiau apgalvotą procesą. Su dirbtinio intelekto pagalba galime geriau valdyti savo dažnai ribotus gamtos išteklius ir optimizuoti mūsų žemės ūkius, kad sukurtume atsparią sistemą. Tvarumo praktikos dažnai yra gilesnės ir platesnės nei „mažinti, pakartotinai naudoti ir perdirbti“, todėl jos nusipelno pažangių dirbtinio intelekto technologijų, kad būtų sprendžiamos visos šios aspektai.
