AI ir 5G technologija: ką jie reikš ateityje? „VPNOverview“

Per pastaruosius porą metų apie 5G ir PG buvo labai daug. Laikraščiai, tinklalapiai, televizoriai ir politikai dažnai kalba apie galimą šių technologijų poveikį pasauliui. Tai visiškai pateisinama, nes 5G ir AI reiškia kitą technologinę revoliuciją, kuri gali drastiškai pakeisti mūsų gyvenimą įvairiais būdais. 5G ir AI turi galimybę skaitmeninti ir automatizuoti užduotis medicinos, švietimo, informatikos, robotikos, bankininkystės, valdymo, karo, kosmoso, virtualiosios realybės ir dar daugiau srityse. Žmonės ne taip seniai galės daryti tai, kas laikoma fantazija. Galimos 5G ir AI pritaikymo galimybės yra praktiškai begalinės. Be to, 5G ir AI papildo vienas kitą: jie padeda vienas kitam geriau veikti ir pasiekti naujų galimybių.


Vis dėlto, atsirandant visoms naujoms šių naujų technologijų galimybėms ir pokyčiams, atsiranda naujas pavojų rinkinys, į kurį turime atsižvelgti. Šiame straipsnyje apžvelgiama, kas yra šios naujos technologijos, ką jos galėtų reikšti žmonijai ir kokia yra galima rizika.

Kas yra 5G?

5G yra tiesiog kitas mobiliųjų telekomunikacijų žingsnis. 1G belaidžiu būdu prijungti mobilieji telefonai prie radijo bokštų, kad būtų galima kalbėtis einant. „2G“ analoginį pavertė skaitmeniniu ryšiu, leidžiantį siųsti ir tekstinius pranešimus. 3G leido naudotis internetu mobiliajame telefone. „4G“ padidino interneto duomenų perdavimo greitį ir apimtį tokiu mastu, kad galėtumėte transliuoti ištisus filmus savo telefone. 5G yra eilėje, ir ji artėja greitai. Kitas telekomunikacijų žingsnis leis pasiekti interneto greitį iki 100 kartų greičiau, nei 4G, praktiškai nevėluojant apdoroti.

„5G“ daiktų internetą pavers realybe

Su 5G taip pat bus įmanoma tiesiogine prasme sujungti milijonus prie interneto prijungtų prietaisų, prietaisų ir jutiklių neištuštinant jų baterijų. Tokie nauji tinklai leis turėti išmaniuosius namus ir išmaniuosius miestus. Toks globalizuotas prietaisų, prietaisų ir jutiklių tinklas kartais vadinamas „daiktų internetu“ arba daiktų internete. Tai leis visiems šiems įrenginiams perduoti duomenis ir bendrauti be jokio žmogaus indėlio.

Šis „daiktų internetas“ verslui leis automatizuoti visų rūšių procesus, sumažinti gamybos sąnaudas, sumažinti atliekas ir padidinti skaidrumą. Pvz., Tinkamai programuodamas, internetas galėtų sukurti savarankiško ūkininkavimo padalinius. Dirvos jutikliai įspėja dronus, kiek vandens ar maistinių medžiagų reikia pasėliams, norint gauti maksimalų derlių. Automobiliuose būtų galima įrengti padangų jutiklius, kurie nukreipia savarankiškai važiuojančius automobilius pas mechaniką, kad padangos būtų laiku pakeistos. Atrodo, kad galimybes įsitvirtinti savarankiškose ekosistemose per platų tarpusavyje sujungtų abipusiai padedančių įrenginių tinklą riboja tik mūsų vaizduotė ir noras investuoti. Nenuostabu, kad diegus 5G tikimasi didžiulės ekonominės naudos. Pavyzdžiui, pasaulinė vadybos konsultacijų įmonė „McKinsey“ tikisi, kad daiktų internetas turės ekonominį poveikį iki 2025 m. Iki 11,1 trilijono USD.

5G padės AI žengti į priekį

Norėdami išplėsti AI galimybes, turime pateikti jai daugiau duomenų. DAUG duomenų. Naujausi AI pasiekimai yra dviejų pokyčių rezultatas. Pirmiausia, metai ir metai pagerėjo skaičiavimo galia. Ši galia rodo skaičiavimų, kuriuos kompiuteris gali atlikti per sekundę, skaičių. Kitas įvykis buvo suasmenintų duomenų sprogimas, kuris staiga tapo prieinamas, kai žmonės visame pasaulyje pradėjo kelti savo asmeninius duomenis į socialinės žiniasklaidos svetaines. Staiga prieinamų viešųjų duomenų kiekis sutapo su kompiuterių galimybe tuos duomenis iš tikrųjų apdoroti žaibo greičiu.

Norint toliau tobulinti AI, reikės naujų metodų ir dar daugiau duomenų, kad kompiuteriai galėtų rūšiuoti. Dirbtiniam intelektui reikalingi dideli duomenų kiekiai, kad būtų galima išmokti jo pagrindinius algoritmus. 5G suteikia galimybę įrašyti ir perduoti per platformas daug didesnius duomenų rinkinius, nei yra įmanoma dabar. Kitaip tariant, 5G padės įveikti technologinę kliūtį tiekti AI algoritmus, kad būtų pakankamai duomenų, kad AI taptų tobulesnė.

Trumpai tariant, 5G turi galimybę kitą didelę technologinę revoliuciją paversti realybe. Padidėjimo produktyvumas beveik neįsivaizduojamas. Kartu su pažangiąja AI sritimi, šių naujųjų technologijų taikymo galimybės yra praktiškai beribės. Bet kas tiksliai yra dirbtinis intelektas? Kaip mašinos gali mokytis? Ir kokia yra galima PG rizika?

Koks yra AI apibrėžimas?

Grandinės smegenys nešiojamajame kompiuteryjeAI, arba dirbtinis intelektas, yra intelektas, kurį demonstruoja mašinos. Tai reiškia, kad tokios mašinos kaip kompiuteriai atlieka užduotis, kurioms reikalinga tam tikra intelekto forma. Kitas PG apibūdinimas yra toks: „Sakoma, kad mašina turi dirbtinį intelektą, jei ji gali interpretuoti duomenis, iš jų mokytis ir panaudoti šias žinias pritaikydama ir siekdama konkrečių tikslų“. Jo idėja yra ta, kad žmogaus intelektas gali būti taip tiksliai aprašytas, kad būtų galima sukurti mašiną, kad būtų galima jį modeliuoti. Štai kodėl PG dažnai naudojama ryšium su robotais: mašinomis, kurios iš esmės yra tų pačių galimybių žmonių kopijos.

Yra dvi labai skirtingos dirbtinio intelekto koncepcijos. Pirmasis AI tipas ar idėja yra tas, kurį atpažįstate iš garsių filmų, tokių kaip 2001 m .: „Kosminė odisėja“ arba „Terminatorius“. Tai mašinos ar sistemos, galvojančios, planuojančios ir reaguojančios kaip žmonės, kartu turinčios vadinamąjį „super intelektą“. Tai vadinama dirbtiniu bendruoju intelektu (AGI) ir galėtų apdoroti informaciją žaibo greičiu, atlikti nepaprastai sudėtingus skaičiavimus nanosekundėmis ir niekada nieko nepamiršti. Galite įsivaizduoti tai kaip „Google“ savo mintimis. Šiuo metu tokios technologijos nėra. Mokslininkai nežino, ar AGI netgi įmanoma.

Antroji AI versija vadinama „siaurąja AI“. Tai yra tas PG, kuris iš tikrųjų egzistuoja ir yra toliau tobulinamas, kai jūs skaitote tai. Siauros AI yra sistemos, kurios neįtikėtinai gerai atlieka atskiras užduotis, pvz., Automobiliai, vairuojantys save, atpažįstantys balsą ar programinę įrangą, leidžiančią diagnozuoti medicinines diagnozes remiantis pažangiu vaizdavimu. Siauros AI srityje galima atskirti skirtingus mokymosi tipus.

Skirtingi siaurų AI mokymosi tipai

Siaurosios AI srityje yra įvairių rūšių mokymosi. Žemiau esančioje lentelėje rasite trumpą ir supaprastintą šių rūšių mokymosi aprašymą.

„Mokymosi“ tipas
apibūdinimas
Mašinų mokymasisMašinų mokymasis apima duomenų pavyzdžių ir patirties naudojimą, siekiant patikslinti, kaip kompiuteriai daro prognozes ar atlieka užduotis
Prižiūrimas mokymasisPrižiūrimas mokymas rodo AI pažymėtus duomenų pavyzdžius, pavyzdžiui, nuotraukas su aprašymais, kad „išmokytų“ kompiuterį juos suprasti ir suskirstyti į kategorijas.
Neprižiūrimas mokymasisNeprižiūrimas mokymasis reiškia kompiuterio duomenų pateikimą be jokių pastabų ar etikečių
Armatūros mokymasisSustiprinimo mokymasis yra programinė įranga, kuri eksperimentuoja su įvairiais veiksmais, kuriuos ji gali atlikti, kad išsiaiškintų, kaip padidinti virtualų atlygį, o ne skirtingai nuo taškų skaičiavimo vaizdo žaidime.
Gilus mokymasisGiluminis mokymasis yra turbūt labiausiai žinoma forma ir galbūt labiausiai novatoriška mokymosi rūšis. Gilus mokymasis leidžia mašinoms „mokytis“, leisdamas joms rūšiuoti pagal milžiniškus duomenų rinkinius, tada atpažinti modelius, rasti koreliacijas ir daryti išvadas pagal tikimybes. Ši technika leido AI atlikti nuostabius dalykus, tokius kaip: įveikti geriausią pasaulio šachmatininką, teisingai diagnozuoti melanomas, užmegzti sudėtingus pokalbius su žmonėmis, vairuoti automobilius, mušti vaizdo žaidimus, dažyti portretus ir netgi atlikti mokslinius atradimus..

Įrašai: faktinė AI mokymosi mechanika yra daug sudėtingesnė, nei aprašyta čia.

Kompiuteriams vaizdas yra sunkiau atpažįstamas nei žmonėms (plačiau apie tai žemiau). Taip yra todėl, kad kompiuteriai gerai suderina nulius ir nulius, bet ne identifikuoja objektus. PG lengvai atpažins du identiškus katės vaizdus, ​​nes šie vaizdai turės tiksliai tą patį pikselių skaičių (be kitų savybių). Tačiau tai nereiškia, kad mašina atpažino katę kaip katę. Kai ta pati katė bus parodyta kituose vaizduose, mašina jos neatpažins. Norint tai padaryti, sudėtingas matematikos problemas reikia išspręsti per nervų tinklą.

Giluminio mokymosi tikslas yra pakeisti žmogaus smegenų mokymosi galimybes. Neuroniniai tinklai imituoja neuronų tinklą žmogaus smegenyse, kad būtų galima priimti sprendimus labiau žmogaus atžvilgiu.

PG galimybės ir apribojimai

Per pastaruosius kelerius metus buvo išleista įvairių tyrimų, kuriuose teigiama, kad AI bus tikras ekonominių žaidimų keitiklis. Profesionalių paslaugų tinklas „PwC Global“ prognozuoja, kad „PG 2030 m. Pasaulinei ekonomikai galėtų prisidėti iki 15,7 trilijono USD. Paprasčiau tariant, iš 5G ir AI reikia uždirbti absurdišką pinigų sumą..

Kai kurie sektoriai, kuriuose AI gali gauti daugiausia naudos, yra sveikatos apsauga, automobilių pramonė, finansinės paslaugos, mažmeninė prekyba, technologijos, ryšiai ir pramogos, gamyba, energetika, transportas ir logistika.

Robotas, laikantis klaustukus

Tačiau taip pat svarbu pamatyti AI apribojimus, kokie jie egzistuoja. AI neuroniniai tinklai iki šiol turi tik kelis milijonus „neuronų“. Tai vis dar labai mažai, palyginti su 100 milijardų neuronų, esančių kiekvieno žmogaus smegenyse ir jo trilijonus sinapsių. Be to, AI neuroniniai tinklai yra „modeliuojami“ žmogaus smegenyse; vis dėlto žmogaus smegenys yra tokios neįtikėtinai sudėtingos, mes vis dar esame toli nuo jų visiško supratimo. Kitaip tariant, PG neuroniniai tinklai yra neišsami kažko tokio sudėtingo, kurio mes dar nesugalvojome, imitacija – jei kada nors.

Pateikti paprastą šiandien egzistuojančio PG apribojimų pavyzdį: „1600 procesorių veikianti„ gilaus mokymosi “sistema išmokė atpažinti kates – 75 procentų tikslumu – išanalizavusi 10 milijonų vaizdų“. Trejų metų vaikas gali teisingai atpažinti kates, pamatęs dvejus ar trejus pasivaikščiojimo parke metu. Ši PG forma vadinama „siaurąja“, nes dienos pabaigoje PG yra tik tokia gera, kaip ir duomenys, kuriais ji yra teikiama. Žmonės vis dar kontroliuoja duomenų įvedimą ir jiems yra iššūkis sugalvoti sudėtingus tinklus ir lygtis, kad AI veiktų. Be to, šie giluminio mokymosi algoritmai, skirtingai nei žmonės, nesugeba apsvarstyti idėjų ar sąvokų, su kuriomis anksčiau niekada nebuvo susidūrę..

Trumpai tariant, šios technologijos turi daug galimybių; bet mes dar toli gražu nepasinaudojome tuo potencialu.

Dažni mitai apie PG

Kadangi terminas AI yra daug naudojamas filmuose ir kitose žiniasklaidos priemonėse, žmonės sukūrė keletą bendrų klaidingų nuomonių apie PG. Žemiau esančioje lentelėje aptariame įvairius žinomus mitus, egzistuojančius apie PG ir kokia yra iš tikrųjų tiesa.

Mitas
Tiesa
„Superintelligence“ yra vos keli metaiTolesni siauros AI etapai greičiausiai praeis dešimtmečiais. Gali būti, kad AGI niekada neegzistuos.
Viso galingo AGI sukūrimas yra neišvengiamasGali atsitikti. Gali ne. AI ekspertai nesutinka ir mes tiesiog nežinome.
AI jaudina tik žmonės, kurie jau bijo naujųjų technologijųDaugelis geriausių PG tyrėjų, taip pat kiti mokslininkai išreiškė susirūpinimą dėl PG ir jos eigos krypties.
Aš galiu tapti sąmoningas ar blogasLabiau tikėtinas scenarijus, kad AI neteisingai supras žmogaus tikslus. Jei liepiate AI „kuo greičiau patekti į ligoninę“, automobilis, važiuojantis savarankiškai, gali viršyti leistiną greitį ir sukelti daugybę avarijų, nes vienintelis jo tikslas yra nuvykti kuo greičiau, neatsižvelgiant į aplinkybes. Tai netinkamas žmonių ir AI bendravimas, dėl kurio gali būti neteisingai suderinti tikslai. Tai skiriasi nuo AI pavertimo blogiu.
Robotai yra pagrindinis rūpestis, kai kyla pavojus AIKaip minėta pirmiau, didžiausias rūpestis AI iš tikrųjų yra „netinkamai suderinta žvalgyba“. Štai PG tikslai neatitinka mūsų tikslų.
Mašinos negali turėti tikslųMašinos iš tikrųjų gali turėti tikslų. Pavyzdžiui, šilumos ieškanti raketa turi tikslą, būtent: pataikyti į savo taikinį. Iškyla problema, kai tie tikslai neatitinka žmogaus, nustatančio tuos tikslus, tikslų.

Susirūpinimas dėl 5G

Atsižvelgiant į tai, kad 5G ir AI turi tokį didžiulį potencialą pakeisti pasaulį, natūralu, kad taip pat yra daugybė susirūpinimo. Blogiausias baimių centras aplink AI, tačiau „5G“ taip pat turi daug balsų kritikų, bijančių, kad naujoji telekomunikacijų infrastruktūra padarys neigiamą poveikį sveikatai.

5G naudoja aukštesnio dažnio radijo bangas nei 3G ar 4G. Šis didesnis dažnis suteikia daugiau įrenginių tuo pačiu metu prieigą prie interneto. Būtent tai įgalins daiktų internetą. Tačiau kai kurie žmonės nerimauja, kad šis didesnis dažnis kartu su daug daugiau prietaisų, nuolat bendraujančių tarpusavyje, turės neigiamos įtakos mūsų ir kitų gyvūnų sveikatai.

Tai kelia pagrįstą susirūpinimą. Jei visuose didžiuosiuose miestuose labai padaugėja radijo bangų ir elektromagnetinės spinduliuotės, būtų prasminga bent jau suabejoti, ar tai neturėtų jokio šalutinio poveikio. Tačiau svarbu atsiminti, kad iki šiol joks neigiamas poveikis sveikatai nebuvo susijęs su telekomunikacijų prietaisų, ty radijo bokštų ar mobiliųjų telefonų, radiacija. 2014 m. Pasaulio sveikatos organizacija paskelbė šį teiginį: „Nebuvo nustatytas neigiamas poveikis, kurį sukelia mobiliųjų telefonų naudojimas“. Tai nereiškia, kad neįmanoma, jog 5G gali sukelti neigiamą poveikį sveikatai. Tačiau kol kas įrodymų nerasta.

Daiktų interneto rizika

Daiktų internetas sujungs daugiau prietaisų nei bet kada anksčiau. Tai gali paskatinti bendradarbiavimą ir efektyvumą daugelyje pramonės sričių, tačiau taip pat kelia nemažai pavojų.

  • Kuo didesnis įrenginių tinklas, tuo daugiau įrenginių yra pažeidžiami, jei įsilaužėlis sugeba pažeisti tinklo saugumą
  • Įrenginių, kurie bus sujungti, gali būti per daug, kad žmonija galėtų juos realiai valdyti. Ateityje bus neįmanoma išlaikyti priežiūros
  • Jei tinkle yra klaida, gali būti, kad tai neigiamai paveiks visus tinklo įrenginius
  • Vis dar nėra visuotinio visų prietaisų, kurie turėtų tapti daiktų interneto dalimi, suderinamumo standarto. Tai gali sukelti ryšio problemų keliuose įrenginiuose

PG išsivystymo rizika

PG ypač susijusi su daugeliu žmonių. Sukūrus AGI, žmonija galėtų ištrūkti iš rankų ir sukelti nelaimę, kaip kad „Terminatoriuje“. Laimei, tai yra mažiausiai tikėtina problema, atsirandanti dėl AI. Nepaisant to, yra daugybė kitų rimtų problemų, susijusių su PG plėtra.

Asmuo
Nerimauti
Elonas MuskasDėl pasaulinės konkurencijos dėl AI dominavimo gali labiausiai technologiškai pažengusios pasaulio šalys (JAV, Kinija, Rusija, Vokietija ir kt.) Atsitiktinai sukelti III pasaulinį karą..
Stephenas HawkingasPG sukelia daugybę sutrikimų, kurie gali sukelti didžiausią nelaimę žmonijos istorijoje. Pagalvokite apie galingus autonominius ginklus, naujus būdus, kaip prispausti žmones, ar masinius ekonominius sutrikimus
AI kūrėjaiAlgoritminius šališkumus (tokius kaip moterų ar mažumų diskriminacija) netyčia galėjo pasirinkti AI ir tai gali lemti tolesnę diskriminaciją kalbant apie darbo galimybes, teises, stipendijas ir daugelį kitų sričių.
Europos SąjungaBe teisinės sistemos, skirtos apsaugoti asmens laisves ir privatumą, PG galėtų būti naudojama kaip masinio stebėjimo priemonė ir ginklas nuo asmens laisvių

Galutinės mintys

5G ir AI dar nėra už kampo. Prireiks dar bent keleto metų, kol pamatysime plataus masto 5G technologijos poveikį masiniu mastu. PG greičiausiai dar dešimtmečiais nutolusi nuo intelekto lygio, dėl kurio spėlioja daugelis žmonių. 5G pateikia daug aiškesnį vaizdą, ko galime tikėtis pranašumų ir trūkumų atžvilgiu. Vienas dalykas yra tikras, ateinančius porą metų apie 5G ir AI išgirsime dar daugiau.

Kim Martin Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me
    Like this post? Please share to your friends:
    Adblock
    detector
    map