AI i tecnologia 5G: què significaran per al futur | Vista VPNOver

Hi ha hagut molts rumors al voltant del 5G i AI aquests darrers anys. Diaris, llocs web, entitats de televisió i polítics sovint parlen sobre el potencial impacte que aquestes tecnologies tindran al món. Això està completament justificat ja que 5G i AI representen la propera revolució tecnològica que pot alterar dràsticament la nostra vida de moltes maneres. El 5G i l’IA tenen el potencial de digitalitzar i automatitzar tasques en els camps de la medicina, l’educació, la informàtica, la robòtica, la banca, la governança, la guerra, l’espai, la realitat virtual i molt més. Els humans podrem fer coses considerades fantasia no fa massa temps. Les aplicacions potencials de 5G i AI són pràcticament infinites. A més, el 5G i l’IA són complementaris: s’ajuden mútuament a millorar i assolir nous potencials.


Però, amb totes les noves possibilitats i canvis d’aquestes noves tecnologies, sorgeix un nou conjunt de riscos que hem de tenir en compte. Aquest article mostra què són aquestes noves tecnologies, què podrien significar per a la humanitat i quins són els possibles riscos.

Què és 5G?

5G és simplement el següent pas en les telecomunicacions mòbils. Els telèfons mòbils 1G connectats sense fil a les torres de ràdio, permetent mantenir una conversa mentre camines. 2G es va convertir en analògic en comunicació digital, permetent-vos també enviar missatges de text. 3G va fer el salt a tenir internet al telèfon mòbil. 4G va millorar la velocitat i el volum de les transferències de dades a Internet fins al punt que podríeu reproduir pel·lícules senceres al telèfon. El 5G segueix a la línia i s’acosta ràpidament. El següent pas en telecomunicacions us permetrà assolir velocitats d’internet fins a 100 vegades més ràpides que 4G sense pràcticament cap retard de processament.

5G farà de “Internet de les coses” una realitat

Amb el 5G, també serà possible connectar literalment milions de dispositius, aparells i sensors connectats a Internet sense drenar les bateries. Aquestes noves xarxes permetran tenir cases intel·ligents senceres i ciutats intel·ligents. Una xarxa globalitzada de dispositius, electrodomèstics i sensors de vegades s’anomena “Internet de les coses”, o IoT. Permetrà a tots aquests dispositius transferir dades i comunicar-se sense cap entrada humana.

Aquest “IoT” permetrà a les empreses automatitzar tot tipus de processos, reduir els costos de producció, reduir els residus i augmentar la transparència. Per exemple, amb una programació adequada, el IoT podria crear unitats de cultiu autosuficients. Els sensors del sòl alertarien els drons de quina quantitat d’aigua o nutrients necessiten els cultius per obtenir un rendiment màxim. Els cotxes podrien estar equipats amb sensors de pneumàtics que dirigeixen els automòbils automotricats a un mecànic per a una substitució oportuna del pneumàtic. Les possibilitats d’establir ecosistemes autosuficients a través d’un vast web interconnectat de dispositius d’assistència mútua semblen limitades només per la nostra imaginació i voluntat d’inversió. No és d’estranyar que s’esperen grans guanys econòmics a partir de la introducció del 5G. La firma de consultoria de gestió global McKinsey, per exemple, espera que Internet of Things tindrà un impacte econòmic de fins a 11,1 trilions de dòlars el 2025.

El 5G ajudarà a la IA a trencar nou terreny

Per poder ampliar les capacitats de la IA cal que aportem més dades. MOLTES dades. Els avenços recents en IA són el resultat de dos desenvolupaments. Primer, anys i anys de millora del poder informàtic. Aquesta potència indica el nombre de càlculs que un ordinador pot realitzar en un segon. L’altre desenvolupament ha estat l’explosió de dades personalitzades que de sobte es van fer disponibles quan persones de tot el món van començar a penjar les seves dades personals als llocs web de xarxes socials. La quantitat de dades públiques que de sobte es van fer disponibles va coincidir amb la capacitat dels ordinadors de processar realment aquestes dades a la velocitat del raig.

Per millorar la IA es requereixen noves tècniques i encara més dades perquè els ordinadors puguin classificar. La intel·ligència artificial requereix grans quantitats de dades per entrenar els algoritmes subjacents. 5G permet gravar i transmetre conjunts de dades molt més grans a través de les plataformes del que és possible ara. En altres paraules, 5G ajudarà a superar la barrera tecnològica d’alimentació d’algorismes AI amb prou dades com per ajudar a IA a ser més avançats.

En definitiva, 5G té la possibilitat de fer realitat la propera gran revolució tecnològica. El potencial d’augment de la productivitat és gairebé inimaginable. Combinades amb l’avanç camp de l’IA, les aplicacions d’aquestes tecnologies emergents són pràcticament il·limitades. Però, què és exactament la Intel·ligència Artificial? Com poden les màquines “aprendre”? I quins són els possibles riscos de la IA?

Quina és la definició de AI?

Circuit Brain en ordinador portàtilAI, o Intel·ligència Artificial, és la intel·ligència demostrada per les màquines. Això significa que màquines com els ordinadors realitzen tasques que requereixen algun tipus d’intel·ligència. Una altra descripció de l’AI és: “Es diu que una màquina té intel·ligència artificial si pot interpretar dades, pot aprendre de les dades i utilitzar aquest coneixement per adaptar-se i assolir objectius específics”. La idea que hi ha al darrere és que la intel·ligència humana es pot descriure tan precisament que es pot fer una màquina per simular-la. És per això que l’IA s’utilitza sovint en relació amb robots: màquines bàsicament còpies d’éssers humans amb les mateixes capacitats.

Hi ha dues concepcions molt diferents d’Intel·ligència Artificial. El primer “tipus” o idea d’AI és el que reconeixeu a partir de pel·lícules famoses com el 2001: Odissea espacial o Terminator. Es tracta de màquines o sistemes que pensen, planifiquen i responen igual que els humans, alhora que tenen l’anomenada “superintel·ligència”. Es diu Artificial General Intelligence (AGI) i seria capaç de processar informació a velocitat del raig, fer càlculs increïblement complexos en nanosegons i mai oblidar res. Ho podeu imaginar com a Google amb la seva pròpia ment. Ara mateix, no existeix aquesta tecnologia. Els científics no saben si l’AGI és fins i tot realista possible.

La segona versió d’AI s’anomena “AI estreta”. Aquesta és la IA que existeix realment i es desenvolupa a mesura que aneu llegint això. Les IA estretes són sistemes que realitzen tasques distintes increïblement bé, com ara cotxes de conducció automàtica, reconeixement de veu o programari que poden fer diagnòstics mèdics basats en imatges avançades. Dins de la IA estreta hi ha una distinció entre diferents tipus d’aprenentatge.

Els diferents tipus d’aprenentatge estret d’AI

Dins de la IA estreta, hi ha diferents tipus d’aprenentatge. A la taula següent trobareu una descripció breu i simplista d’aquests tipus d’aprenentatge.

Tipus d’aprenentatge
Descripció
Aprenentatge automàticL’aprenentatge automàtic consisteix en utilitzar exemples i experiències en forma de dades per perfeccionar com els ordinadors fan prediccions o realitzen tasques
Aprenentatge tutelatL’aprenentatge supervisat mostra dades d’exemples marcats amb AI, com fotografies amb descripcions, per “ensenyar” a un ordinador com interpretar-les i classificar-les
Aprenentatge no tutelatL’aprenentatge no vigilat significa alimentar dades d’un ordinador sense cap guia anotada ni etiquetada
Aprenentatge de reforçL’aprenentatge de reforç és un programari que experimenta amb diferents tipus d’accions que pot realitzar per esbrinar com maximitzar una recompensa virtual, a diferència de puntuar punts en un videojoc
Aprenentatge profundL’aprenentatge profund és possiblement la forma més coneguda i possiblement el tipus d’aprenentatge més innovador. L’aprenentatge profund permet a les màquines “aprendre” deixant-ho ordenar a través d’enormes conjunts de dades i després reconèixer patrons, trobar correlacions i fer inferències en funció de les probabilitats. Aquesta tècnica ha permès a IA fer coses sorprenents com: vèncer el millor jugador d’escacs del món, diagnosticar correctament els melanomes, participar en converses complicades amb humans, conduir cotxes, batre videojocs, pintar retrats i fins i tot fer descobriments científics..

Segons el registre, la mecànica real de l’aprenentatge de IA és molt més complexa del que es descriu aquí.

Per als equips, el reconeixement d’imatges és més difícil que per als humans (més sobre el que hi ha a continuació). Això és degut a que els ordinadors són bons per combinar zeros i altres, però no per identificar objectes. L’AI reconeixerà fàcilment dues imatges idèntiques d’un gat perquè aquestes imatges tindran el mateix nombre de píxels exactament (entre altres propietats). Tot i això, això no vol dir que la màquina reconegui el gat com a gat. Quan es mostra el mateix gat en altres imatges, la màquina no el reconeixerà. Per fer-ho, s’han de resoldre problemes matemàtics complexos mitjançant una xarxa neuronal.

L’objectiu de l’aprenentatge profund és reutilitzar les capacitats d’aprenentatge del cervell humà. Les xarxes neuronals simulen la xarxa de neurones del cervell humà per tal de prendre decisions de manera més humana.

Les possibilitats i limitacions de la IA

Els darrers anys s’han publicat diversos estudis segons la qual l’AI serà un autèntic canvi de joc econòmic. PwC Global, una xarxa de serveis professionals, preveu que “AI podria contribuir fins a 15,7 bilions de dòlars a l’economia global el 2030. Simplement, cal guanyar una quantitat absurda de diners a partir del 5G i l’AI.

Alguns dels sectors que més beneficien de la IA són l’assistència sanitària, l’automoció, els serveis financers, el comerç al detall, la tecnologia, les comunicacions i l’entreteniment, la fabricació, l’energia i el transport i la logística.

Robots que contenen signes d’interrogació

Tot i això, també és important veure les limitacions de la IA ja que existeix actualment. Les xarxes neuronals de l’AI fins ara només tenen uns quants milions de “neurones”. La qual cosa encara és molt escassa en comparació amb els 100 mil milions de neurones que hi ha a cada cervell humà i els seus bilions de sinapsis. A més d’això, les xarxes neuronals d’AI estan “modelades” en cervells humans; tanmateix, els cervells humans són molt increïbles, encara estem lluny de comprendre’ls. Dit d’una altra manera, les xarxes neuronals de l’AI són una imitació incompleta d’una cosa tan complexa que encara no hem descobert;.

Per donar un exemple senzill de les limitacions de l’IA actualment existents: “un sistema d’aprenentatge profund” que funciona amb 16.000 processadors es va ensenyar a identificar gats (amb un 75 per cent de precisió) després d’analitzar 10 milions d’imatges. ” Un nen de tres anys pot identificar correctament els gats després de veure dos o tres durant una passejada al parc. Aquesta forma d’AI s’anomena “estreta” perquè, al final del dia, la IA només és tan bona com les dades que s’està alimentant. Els éssers humans encara controlen l’entrada de dades i tenen el repte de crear xarxes i equacions complexes per tal de que la IA funcioni. A més, aquests algorismes d’aprenentatge profund no són, a diferència dels humans, capaços de considerar idees o conceptes que mai no s’han trobat abans.

En definitiva, hi ha molt potencial per a aquestes tecnologies; però encara estem lluny d’assolir aquest potencial.

Mites comuns sobre la IA

Com que el terme IA s’utilitza molt a les pel·lícules i altres mitjans de comunicació, la gent ha desenvolupat algunes concepcions errònies habituals sobre l’IA. A la taula següent es tracten diversos mites coneguts que existeixen sobre la IA i quina és la veritat en realitat.

Mite
Veritat
La superintel·ligència es troba a pocs anysLes properes etapes d’una IA estreta es troben probablement a dècades. L’AGI mai no pot existir.
És inevitable la creació d’un AGI totpoderósPot passar. Potser no. Els experts de l’AI no estan d’acord i simplement no ho sabem.
Només les persones que ja tenen por de les noves tecnologies es preocupen de la IAMolts investigadors destacats de l’AI, així com altres científics, han expressat la seva preocupació per la IA i la seva direcció.
L’AI podria convertir-se en conscient o malamentL’escenari més probable és que l’AI no entengui els objectius humans. Dir-li a l’AI que “et porti a l’hospital el més ràpidament possible” podria provocar que un cotxe en cotxe autònom superi el límit de velocitat i causés molts accidents perquè el seu únic objectiu és arribar-hi el més ràpid possible sense tenir en compte el context. Aquesta és una comunicació errònia entre humans i IA que condueix a objectius equivocats. Això és diferent de la IA: convertir el mal.
Els robots són la principal preocupació quan es tracta dels perills de la IALa preocupació principal pel que fa a AI és, en realitat, la “intel·ligència desajustada” com s’ha dit anteriorment. Aquí és quan els objectius de l’AI no coincideixen amb els nostres objectius.
Les màquines no poden tenir objectiusLes màquines poden tenir objectius. Per exemple, un míssil que busca calor té un objectiu, a saber: aconseguir el seu objectiu. El problema que sorgeix és quan aquests objectius es desalinitzen amb els objectius de l’ésser humà per determinar aquests objectius.

Les preocupacions sobre el 5G

Atès que el 5G i l’AI tenen un enorme potencial per canviar el món, és natural que hi hagi tones de preocupacions. Els pitjors temors se centren al voltant de l’AI, però 5G també té molts crítics vocals que temen que la nova infraestructura de telecomunicacions produeixi efectes negatius sobre la salut.

5G utilitza una freqüència més alta d’ones de ràdio que 3G o 4G. Aquesta freqüència més alta permet que més dispositius tinguin accés a Internet alhora. Això és el que permetrà a Internet de les coses. Tot i així, hi ha qui es preocupa que aquesta freqüència més elevada, en combinació amb molts més dispositius que es comuniquen constantment entre ells, tingui un efecte negatiu sobre la nostra salut i la dels altres animals..

Aquesta és una preocupació raonable. Si hi ha un gran augment d’ones de ràdio i radiació electromagnètica a totes les grans ciutats, tindria sentit com a mínim qüestionar-se si això no pot tenir efectes secundaris. Però és important recordar que, fins ara, no hi ha hagut efectes negatius per a la salut a la radiació dels dispositius de telecomunicacions, és a dir, torres de ràdio o telèfons mòbils. El 2014, l’organització mundial de la Salut va publicar aquesta afirmació: “no s’han establert efectes adversos causats per l’ús del telèfon mòbil”. Això no significa que sigui impossible que els efectes negatius puguin causar efectes negatius sobre la salut per 5G. Però, fins al moment, no s’ha trobat cap prova.

Els riscos de la Internet de les coses

L’Internet de les coses connectarà més dispositius junts que mai s’havia fet abans. Això pot produir cooperació i eficiència en diverses indústries, però també comporta diversos riscos.

  • Com més gran és la xarxa de dispositius, més dispositius són vulnerables si un hacker aconsegueix incomplir la seguretat de la xarxa
  • La quantitat de dispositius que s’uneixen entre si pot ser que la humanitat pugui gestionar de forma realista. Arribarà un moment en què serà impossible mantenir la supervisió
  • Si hi ha un error a la xarxa, és possible que tots els dispositius de la xarxa seran afectats negativament
  • Encara no hi ha un estàndard global per a la compatibilitat de tots els dispositius que haurien de formar part de la Internet de les coses. Això pot causar problemes de comunicació entre els dispositius

Els riscos de desenvolupar IA

L’AI té especialment molta gent afectada. La creació d’una AGI podria sortir de la mà i provocar desastres per a la humanitat, igual que a Terminator. Afortunadament, aquest és el problema menys probable que pugui sorgir de l’AI. No obstant això, hi ha diverses altres preocupacions greus sobre el desenvolupament de l’AI.

Persona
Es preocupa
Elon MuskLa competència global sobre el domini de l’AI podria conduir les nacions més avançades tecnològicament (EUA, Xina, Rússia, Alemanya, etc.) a causar accidentalment la III Guerra Mundial.
Stephen HawkingL’AI comporta moltes interrupcions que podrien provocar el desastre més gran de la història humana. Penseu en armes autònomes poderoses, noves maneres d’oprimir el poble o trastorns econòmics massius
Desenvolupadors d’AIEl biaix algorítmic (com ara la discriminació cap a les dones o les minories) podria ser accidentalment recollit per l’AI i conduir a més discriminacions quant a oportunitats laborals, drets, beques i moltes altres àrees.
La Unió EuropeaSense un marc regulatori per protegir les llibertats i privadesa individuals, l’AI podria utilitzar-se com a eina de vigilància massiva i arma contra les llibertats personals

Pensaments finals

El 5G i l’AI encara no estan a la volta. Passaran almenys uns quants anys més fins a veure els efectes amplis de la tecnologia 5G desplegats a gran escala. L’AI és molt probable encara a dècades lluny d’assolir el nivell d’intel·ligència que molta gent especula. 5G proporciona una imatge molt més clara del que podem esperar en termes de pros i contres. Una cosa és certa, podrem sentir encara més sobre 5G i AI els propers dos anys.

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