Свой первый компьютер я получил, когда мне было 8 лет, как рождественский подарок от дедушки. Я не помню марку, но он был похож на Commodore Vic-20; он состоял из большой клавиатуры, в которой размещался ЦП, и имел боковые соединения, которые шли к монитору и магнитофону. Вместе с ним пришла небольшая коллекция того, что оказалось обычными аудиокассетами. Я был очарован и рад обнаружить, что вставка кассеты и нажатие кнопки воспроизведения давали мне доступ к игре, закодированной на магнитной ленте. Одна из них представляла собой простую текстовую программу Magic 8-Ball, а другая — более простую версию популярной аркадной игры Asteroids. В то время я думал, что это программы, написанные моим дедом. Несколько лет спустя он рассказал мне, что напечатал сотни строк кода из журнала по программированию на своем собственном компьютере, а затем скопировал их на кассеты. Я был разочарован, когда понял, что мой дедушка на самом деле не был создателем астероидов.

Я всегда был заядлым читателем и любил все миры и идеи, которые открывались в моей голове от простых слов на странице. Использование компьютера было новым опытом, но не менее захватывающим. Мое воображение разыгралось при мысли, что неразборчивые строки кода могут каким-то образом создавать слова и интерактивные фигуры на экране. Так началась моя пожизненная любовь к компьютерам. Я выучил все, что мог, живя в сельском городке в те дни, когда еще не было интернета, что оказалось, мягко говоря, непростой задачей.

После того, как я закончил среднюю школу, мое желание получить степень в области компьютерных наук было отложено в интересах выживания (это история в другой раз). И вот я, 42 года, наконец-то преследую свою страсть. Однако, обладая более глубоким пониманием мира, я обнаружил, что хочу использовать эту страсть, чтобы оказать положительное влияние на мир. Это желание сделать мир лучше будет в центре моего внимания на протяжении всей моей карьеры в колледже и поможет определить курс моей учебы.

Я могу ходить по дому и смотреть, как технологии и компьютеры улучшили мою жизнь; все, от умного термостата, которым я могу управлять с помощью телефона, до беспроводных камер видеонаблюдения, которые помогают мне спать немного комфортнее. Но это те типы инноваций, которые я хочу создать? Действительно ли мне нужно помогать тем, кто живет с привилегиями, чувствовать себя более комфортно? Хотя я не сбрасываю со счетов невероятный вклад, который эти технологии внесли в общество, хотя бы в эксклюзивные сектора, я хочу внести в мир более важные изменения. Я хочу быть частью чего-то, что приносит реальную пользу обществу. И я не один!

В сентябре 2022 года Инженерная школа Витерби Университета Южной Калифорнии провела симпозиум о будущем компьютерных исследований, двухдневный обзор будущего области вычислений и того, как направить ее постоянно меняющееся влияние на мир. Одним из приглашенных докладчиков был профессор Джим Куросе, заслуженный профессор Колледжа информационных и компьютерных наук Массачусетского университета в Амхерсте. Курозе попросили выступить за круглым столом, чтобы обсудить направления исследований в области вычислительной техники, которые студенты и новые исследователи могут захотеть изучить в будущем. В интервью, предшествовавшем симпозиуму, Курозе рассказал о смещении акцента в области компьютерных наук. «Наша область действительно хорошо знает, какие вещи мы можем построить. И теперь речь идет больше о том, как мы формируем эти вещи, которые мы создаем, чтобы они действительно работали в нашем обществе и работали с людьми на высоком уровне…» — сказал Курозе (Gruett & Nuccio, 2022). Далее он описывает растущую тенденцию среди студентов и исследователей, изучающих информатику, объединять вычисления с другими дисциплинами, особенно с социальными науками, для достижения более справедливых социальных результатов. Одной из вычислительных систем, которая, по словам Куросе, сыграет важную роль в этом направлении, является искусственный интеллект (ИИ). Это область компьютерных наук, которая очаровывала меня в течение многих лет, но, как и у многих новых студентов, глубина моих знаний все еще несколько ограничена. Возможно, это исследование преимуществ ИИ. будет полезен мне и другим, идущим по тому же пути.

Искусственный интеллект в широком смысле — это компьютерная система, которая стремится использовать математику, логику и распознавание образов на уровне, сравнимом с человеческим интеллектом. Многие из инструментов, подпадающих под это определение, — это машинное обучение (с использованием наборов данных для создания точных прогностических моделей, таких как рекомендательные системы на YouTube), обработка естественного языка (языковые модели человеческого уровня, такие как ChatGPT) и компьютерное зрение (используемое в таких системах, как самоанализ). -управление автомобилями и системами безопасности). В то время как А.И. был мощным инструментом стимулирования экономического роста для многих организаций (таких как Google, Tesla и Facebook), у него есть приложения, помимо создания богатства, которые могут принести пользу обществу в целом, решая некоторые из наших самых больших проблем.

Изменение климата, вызванное деятельностью человека, является, пожалуй, самой насущной проблемой, с которой сталкивается мировое сообщество. Изменение температуры, повышение уровня моря и учащение экстремальных погодных явлений затрагивают практически каждого человека на планете и без существенного вмешательства будут только ухудшаться. Время и серьезность погодных явлений почти невозможно точно предсказать, пока не станет слишком поздно для надлежащей подготовки. Большое количество факторов, влияющих на изменение погодных условий и условий окружающей среды, приводит к тому, что стандартные вычислительные модели полны неопределенностей. Это одна из областей, где А.И. может помочь.

Специалисты по моделированию климата во всем мире начали изучать способы определения экологических систем с помощью дифференциальных расчетов. Если это так, они могут применить эти расчеты к ИИ. Средства обучения. В письме об экологических исследованиях Криса Хантингфорда и др. авторы описывают, как эти инструменты помогут разработать детализированные модели системы Земли (ESM), которые закроют пробелы в знаниях, повысят точность прогнозирования и обеспечат более эффективную адаптацию (Крис Хантингфорд и др.). , 2019). Комбинируя различные методы машинного обучения в нескольких системах и используя данные, собранные за последнее столетие, исследователи могут использовать ESM для более глубокого понимания того, как атмосферные и наземные системы взаимодействуют друг с другом и какие факторы вызывают наибольшее изменение климата и влияют на погодные условия. . Эти А.И. дисциплины могут направлять более целенаправленные действия по сокращению выбросов, которые вызывают изменение климата, вызванное деятельностью человека, и информировать сообщества о неизбежных угрозах, связанных с экстремальными погодными явлениями, уменьшая количество человеческих жизней.

Если А.И. может помочь в действиях по борьбе с изменением климата в широком масштабе, вполне вероятно, что он мог бы быть столь же эффективным и более точным образом. Эти инструменты могут помочь правительствам, предприятиям и даже отдельным лицам разработать индивидуальную политику и процедуры для оказания помощи в различных секторах. Междисциплинарная группа под названием Искусственный интеллект для планетарного альянса в настоящее время работает над разработкой искусственного интеллекта. инструменты для оказания помощи на местном уровне путем измерения и сокращения выбросов, прогнозирования опасностей, управления уязвимостью, обучения и поведенческого стимулирования (Maher et al, 2022).

Хотя я нахожу идею создания позитивных изменений в глобальном масштабе заманчивой, я обнаруживаю, что меня привлекают более личные области человеческого опыта. Как человек, которому не понаслышке знакомы проблемы психического здоровья, я задаюсь вопросом, может ли и каким образом ИИ помочь? может быть в состоянии помочь тем, кто страдает, и как это может помочь тем, кто имеет ограниченный доступ к здравоохранению. Обработка естественного языка (НЛП) показала такие большие перспективы в этом отношении, что организации по охране психического здоровья начинают использовать ее, чтобы помочь нуждающимся.

Проект «Тревор», основанный в 1998 году, представляет собой программу предотвращения самоубийств и кризисного вмешательства для молодежи LGTBQ (всех, кто моложе 25 лет). У них есть более семисот обученных консультантов-добровольцев, с которыми пострадавшая молодежь может отправлять текстовые сообщения, общаться в чате в Интернете или звонить по телефону. С каждым месяцем к нам присоединяются все больше добровольцев, поэтому поиск времени и ресурсов для их обучения представляет собой настоящую проблему. В 2021 году они объявили о запуске нового инструмента обучения консультантов: симулятора кризисных контактов (Weaver, 2021). Впервые реализованный как чат-бот по имени Райли, он реалистично имитирует язык с помощью НЛП и связывает события так, как это часто делают представители ЛГБТ-сообщества. Тренажер повышает гибкость вариантов обучения для растущего числа добровольцев, работающих в проекте «Тревор», и помогает более эффективно распределять ресурсы между людьми. Благодаря большему количеству обученных консультантов, способных реалистично взаимодействовать с тренажером, больше молодых людей будет иметь свободный доступ к обученному консультанту, когда они окажутся в кризисной ситуации.

Другие чат-боты были разработаны для прямого взаимодействия с людьми, страдающими психическими заболеваниями. Некоторые из них включают Woebot, Moodkits, Wysa и Youper, все из которых используют принципы когнитивно-поведенческой терапии (КПТ), чтобы помочь пользователям управлять своими мыслями и чувствами. Я лично получил большую пользу от когнитивно-поведенческой терапии в прошлом, но это требовало времени и денег, необходимых для встречи со специалистом в области психического здоровья. Чат-боты могут предоставить более широкий доступ к качественным ресурсам в области психического здоровья без ограничений расписания и финансовых барьеров. Если я что-то узнал об ИИ. во время этого исследования он преуспевает в преодолении барьеров.

Одним из очень больших препятствий в медицинской науке является проблема «свертывания белков». Проще говоря, белки состоят из цепочек аминокислот, число которых варьируется от нескольких десятков до нескольких тысяч. Однако, как только эти белки становятся активными и взаимодействуют с другими белками, они складываются непредсказуемым образом, что чрезвычайно затрудняет изучение этих взаимодействий. В дополнение к сложности этого явления белки могут «неправильно укладываться», что вызывает деградацию белковых цепей, что может привести к ряду заболеваний, таких как болезнь Альцгеймера и кистозный фиброз (Roshni, 2021). Понимание того, как белки сворачиваются и неправильно сворачиваются, даст исследователям представление о том, как взаимодействуют различные биологические системы и как справляться с негативными взаимодействиями. Первым шагом к пониманию того, как укладываются белки, является создание точных трехмерных карт их структур. Попытки составить карту белковых структур за последние полвека были медленными и дорогостоящими; как по времени, так и по деньгам. Вернее, так оно и было, пока компания DeepMind не поставила свой ИИ на рынок. модели для работы над проблемой.

Компания DeepMind, основанная в 2010 году, занимается созданием искусственного интеллекта. исследовательская лаборатория, которая построила нейронную сеть, чтобы играть в игры так же, как это делают люди, имитируя человеческое мышление и кратковременную память. Они применили эти принципы при разработке AlphaGo, которая обыграла профессионального игрока в го в 2016 году, и его преемника AlphaZero, который играл в го, шахматы и сёги с таким же уровнем мастерства. В 2018 году DeepMind обратила внимание на проблему сворачивания белков, создав AlphaFold. Два года спустя они выпустили AlphaFold 2, которая должна была «решить» проблему сворачивания белка.

В интервью 2022 года для подкаста Lex Fridman Podcast соучредитель DeepMind Демис Хассабис рассказал, как AlphaFold обучалась на известных белках, полученных в результате предыдущих 50 лет исследований, и к концу 2021 года нанесла на карту каждый белок. в организме человека (Hassabis, 2022). «Правило экспериментальной биологии состоит в том, что аспиранту требуется вся докторская степень, чтобы создать один белок. А с AlphaFold 2 мы можем предсказать трехмерную структуру за считанные секунды», — сказал Хассабис. Однако проблема еще не решена полностью, потому что белки могут менять форму по мере перемещения по системе, поэтому необходимы дополнительные исследования. Тем временем DeepMind открыл исходный код AlphaFold и всей своей базы данных, чтобы они были в свободном доступе для исследователей по всему миру, что совершит революцию в медицинских исследованиях на долгие годы.

По мере того, как мир движется вперед с ИИ. приводя в действие все больше и больше систем, общество получает большую выгоду от повышения производительности и эффективности, но эти выгоды не обходится без рисков. Оценка потенциальных опасений находится в авангарде исследований ученых всего мира, таких как доктор Ана Бедуски, профессор права Эксетерского университета в Соединенном Королевстве. В своей статье 2022 года, опубликованной в Интернете издательством Cambridge University Press, она описывает опасности конфиденциальности данных и предвзятости в алгоритмах (Beduschi, 2022). Она объясняет, что А.И. алгоритмы настолько хороши, насколько хороши их обучающие данные. Если данные имеют существующие смещения или дискриминацию, то итоговые алгоритмы будут представлять те же проблемы. Например, если страховая компания разрабатывает полисы на основе исторических факторов риска, она может не учитывать расовые или гендерные предрассудки, которых придерживаются люди, собиравшие более старые данные. Эти предубеждения затем будут присутствовать в алгоритмах будущего. Кроме того, если обучающие данные не полностью соответствуют юридическим стандартам конфиденциальности, вывод может означать потерю конфиденциальности для тысяч людей.

Другая опасность заключается в чрезмерном употреблении ИИ. системы, которые не до конца разработаны. Как говорится в статье Associated Press, опубликованной две недели назад, Tesla была вынуждена отозвать свою систему «полного самостоятельного вождения», поскольку она демонстрировала небезопасное поведение (Krishner, 2023). В течение многих лет генеральный директор Tesla Илон Маск давал обещания, что автомобили Tesla, оснащенные «полным самостоятельным вождением», будут безопаснее людей, но до сих пор не смог выполнить эти обещания. Это не мешает наивным владельцам Tesla слишком доверять искусственному интеллекту. система питания, в результате чего многие люди подвергаются опасности.

С таким количеством потенциальных проблем с ИИ. системы, есть понятное недоверие общественности. Опрос, проведенный в конце 2022 года, показал, что 78% респондентов обеспокоены тем, что А.И. могут быть использованы злонамеренно (Singer, 2023). Люди также выразили обеспокоенность по поводу дипфейков, А.И. порождает «искусство» и дискомфорт от взаимодействия с ИИ. системы в медицинских учреждениях. Все обоснованные опасения, чтобы быть уверенным. Подобные опросы важны для того, чтобы сообщить разработчикам, насколько важно интегрировать ИИ. в наше общество с упором на честность и защиту общественных интересов. Системы должны быть тщательно разработаны и тщательно протестированы, прежде чем они станут достоянием общественности. И даже когда исследователи заботятся о правильном согласовании значений в своих системах, они должны быть бдительны в отношении того, где они получают данные для обучения, чтобы поддерживать и защищать указанное соответствие.

Даже несмотря на огромные риски, связанные с этой областью, меня воодушевляют все возможности, которые искусственный интеллект может предоставить человечеству. Сказать, что люди — существа привычки, — это просто еще один способ сказать, что нас привлекают шаблоны, как при их создании, так и при следовании им. А.И. построен на распознавании и декодировании шаблонов в непостижимом масштабе. Какие выводы мы можем извлечь из этого? Будет ли нам дано более глубокое понимание человеческого сознания? Сможем ли мы использовать его, чтобы раскрыть все тайны биологии; продление жизни и лечение болезней? Можем ли мы использовать его, чтобы жить более гармонично с нашей планетой и друг с другом? Или это будет похоже на любое другое человеческое новшество в истории: так же вероятно, что оно будет способствовать нашему желанию творить, как и расширять нашу склонность к разрушению?

Когда я уделяю время размышлениям об огромном количестве приложений для искусственного интеллекта, мой разум наполняется тем же детским удивлением, которое я испытал со своим первым компьютером. Я до сих пор не знаю и, возможно, не могу знать, какой конкретный путь я выберу, чтобы внести позитивные изменения в мир и жизнь людей, но я очень рад узнать! Это волнение может быть несколько смягчено тяжестью ответственности за изучение таких мощных технологий, но это только укрепляет мою решимость сделать это правильно. Возможно, однажды в будущем я смогу вдохновить своих внуков попытаться внести подобные изменения в мир, который я оставил позади. И я могу разочаровать их, когда скажу им, что на самом деле я не был создателем ИИ.

Цитаты

Бедушский А (2022). Использование потенциала искусственного интеллекта для гуманитарной деятельности: возможности и риски. International Review of the Red Cross, 104(919), 1149–1169. [По состоянию на 15 февраля 2023 г.] DOI : 10.1017 / S1816383122000261

Груэ, Магали и Николас Нуччио. Новое поколение ученых-компьютерщиков хочет принести пользу обществу. Инженерная школа Университета Южной Калифорнии в Витерби. 23 августа 2022 г. [По состоянию на 16 февраля 2023 г.] https://viterbischool.usc.edu/news/2022/08/the-new-generation-of-computer-scientist-wants-to-benefit-society/

Хассабис, Демис. DeepMind — ИИ, сверхразум и будущее человечества. Подкаст Лекса Фридмана, #299. 1 июля 2022 г. https://www.youtube.com/watch?v=Gfr50f6ZBvo

Хантингфорд, Крис, Э. Джефферс, М. Бонсолл, Х. Кристенсен, Т. Лис и Х. Янг. Машинное обучение и искусственный интеллект для помощи в исследованиях и обеспечении готовности к изменению климата. Письма об экологических исследованиях, том 14, номер 12. IOP Publishing Ltd. Опубликовано 22 ноября 2019 г. [По состоянию на 16 февраля 2023 г.] DOI: 10.1088/1748–9326/ab4e55

Кришнер, Том. Tesla отзывает «Полное самостоятельное вождение, чтобы исправить небезопасные действия». Ассошиэйтед Пресс. 16 февраля 2023 г. [По состоянию на 16 февраля 2023 г.] https://apnews.com/article/tesla-recalls-full-self-driving-cars-875b54d4b71e97d43a17e968d7b856ae

Махер, Хамид, Х. Майнеке, Д. Громье, М. Гарсия-Новелли и Р. Фортманн. Как ИИ может стать мощным инструментом в борьбе с изменением климата. AI For The Planet. Июль 2022 г. [По состоянию на 4 марта 2023 г.] -9256-41cecffec46d?sv=2018-03-28&sr=b&sig=%2F3XoAqqSuH0FciTEys66oQCOz%2FkobYBD0MdYd3CwjF8%3D&se=9999-12-31T23%3A59%3A59Z&sp=r&rscd=inline%3 B%20filename%3D%22AI%2520для%2520the%2520Planet% 2520x%2520BCG%2520отчет%2520-%2520июль%25202022%2520-%2520vFinal2.pdf%22»

Рошни, КГ. (2021) Механизм фолдинга, неправильного фолдинга и выживания клеток — краткое обсуждение. Open J Cell Protein Sci 4(1): 001–004. Опубликовано 21 июня 2021 г. [По состоянию на 2 марта 2023 г.] DOI: 10.17352/ojcps.000003

Певец, Джереми. Опрос MITRE-Harris выявил недоверие американцев к технологиям искусственного интеллекта. Mitre.org. 9 февраля 2020 г. [По состоянию на 4 марта 2023 г.] https://www.mitre.org/news-insights/news-release/mitre-harris-poll-finds-lack-trust-among-americans-ai-technology

Уивер, Джош. Проект Trevor запускает новый инструмент искусственного интеллекта для поддержки обучения кризисных консультантов. Проект Тревор. Опубликовано 23 марта 2021 г. [По состоянию на 18 февраля 2023 г.] https://www.thetrevorproject.org/blog/the-trevor-project-launches-new-ai-tool-to-support-crisis-counselor-training/