Vervolg, deel 1 - Singulariteit? Welvaart? Doodsangst ?.
In onze tijd van arbeidsdeling en atomisering begrijpen maar weinig mensen wat er werkelijk gebeurt op het gebied van wetenschappelijke en technologische vooruitgang, automatisering en de arbeidsmarkt. Nog minder mensen stellen zich voor wat er morgen, over een jaar, in deze gebieden zal gebeuren. Ondertussen zijn er revolutionaire veranderingen aan het ontstaan. Het hoofdthema van het World Economic Forum in Davos dit jaar was "de vierde industriële revolutie".
Volgens de oprichter van het World Economic Forum, Klaus Schwab, worden revolutionaire veranderingen geassocieerd met vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie, robotica, autonome voertuigen, 3D-printen, nanotechnologie en andere gebieden van het snijvlak van de wetenschap.
De ontwikkeling van kunstmatige-intelligentietechnologieën is een van de belangrijkste richtingen waarop grote technologiebedrijven werken, waaronder Facebook, Google, IBM, Samsung, Apple, Microsoft.
Volgens officiële cijfers heeft Samsung Venture Investment geïnvesteerd in zeven startups die werken aan AI-technologieën. Ze omvatten ook Mind Meld, Reactor Labs, Automated Insights en Maluuba. Rekening houdend met onbekende investeringen, heeft het Zuid-Koreaanse bedrijf de afgelopen vijf jaar meer dan 10 AI-startups overgenomen.
Op TED in Vancouver op 17 februari 2016 spraken Xprize-oprichter Peter Diamandis en hoofd van IBM Watson David Kenney over de $ 5 miljoen IBM Watson AI XPRIZE-wedstrijd voor AI om een boeiende TED-talk te houden in 2020. De organisatoren van de wedstrijd hopen ontwikkelaars te inspireren om technologieën te creëren die mensen kunnen helpen bij het oplossen van 's werelds belangrijkste problemen.
Volgens onderzoek van CB Insights is het volume van investeringen in de ontwikkeling van AI-technologieën verzevenvoudigd van $ 45 miljoen in 2010 tot $ 310 miljoen in 2015. 2016 belooft hot te worden, want het aantal groeit met een orde van grootte. In de eerste maanden van februari leerden we over miljarden dollars aan investeringen in de Verenigde Staten, en nadat AlphaGo het oude Go-spel had gewonnen, kwam Zuid-Korea in het spel en besteedde op staatsniveau $ 830 miljoen aan de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie. Waarom hebben de Koreanen dit gedaan, zegt u? Per slot van rekening begon niemand te investeren in AI na de overwinning van een machine op een mens bij het schaken? Het antwoord is simpel: het is onmogelijk om alle variaties van de zetten in "Go" te berekenen, de enige manier om te winnen is door intuïtie en creatief denken te gebruiken. Dat zijn precies die eigenschappen van de menselijke geest die door veel sceptici als 'ontoegankelijk voor de machine' werden beschouwd.
Kapitalisten investeren geen miljarden dollars in projecten met een terugverdientijd van meer dan 10 jaar. Kunstmatige intelligentie is er al en we moeten erachter komen hoe we ermee kunnen leven.
Promotie video:
Laten we samen kijken hoe vergelijkbare systemen nu worden gebruikt en hoe ze kunnen worden toegepast. Dan kunnen we gemakkelijker een voorspelling maken van de processen die de komende 5-10 jaar in de samenleving zullen plaatsvinden.
De echte revolutie op het gebied van AI werd gemaakt door convolutionele neurale netwerken. De doodlopende benadering van kunstmatige intelligentie, die heerste van de jaren zeventig tot het begin van de jaren 2000, toen onderzoekers probeerden een coherente AI te creëren, behoort geleidelijk tot het verleden te behoren. Nu zijn de ontwikkelaars gefocust op de implementatie van individuele intelligentiefuncties. Convolutionele neurale netwerken leren alles afzonderlijk. Ze kunnen tegenwoordig in de praktijk worden gebruikt.
Convolutionele neurale netwerken kunnen markttrends en -tendensen op grafieken onthullen op een niveau dat ontoegankelijk is voor mensen, en dat zal ongetwijfeld in trek zijn bij kapitalisten.
Volgens bestaande stereotypen zijn een auto en emoties onverenigbare dingen. Maar is dit het geval voor moderne AI? Dankzij de synthese van technologieën van deep learning, machine vision en cognitieve neurowetenschappen heeft het Amerikaanse bedrijf Emotient softwaretraining ontwikkeld die de micro-expressies van gezichtsspieren scant (bijvoorbeeld vreugde, woede, genot), de mate van emotionele respons, oplettendheid en betrokkenheid van de respondent beoordeelt. De nieuwe technologie zal uiteindelijk de traditionele marktonderzoeksmethoden vervangen: vandaag hebben sommige reclamebureaus het toegepast om de reacties van de doelgroep op een nieuwe inhoud of product te beoordelen. "Emoties vormen de kern van de verkoop, maar we hebben nooit precies kunnen achterhalen hoe mensen zich echt voelen", zegt Ken Denham, CEO van Emotient.“Miljarden dollars worden jaarlijks uitgegeven om nieuwe klanten te werven. Bedrijven en merken doen onderzoek, proberen hun doelgroep te begrijpen, leren over hun motieven en consumentenervaring. De realiteit is echter dat we eerder gissen dan we zeker weten. " Dat wil zeggen, AI wordt al actief gebruikt om menselijke emoties te analyseren.
De sterkste doorbraak werd gemaakt door AI, zelfs bij creatieve taken. Zo kan het computerprogramma Neural Doodle je selfie omtoveren tot een meesterwerk van Renoir of Pablo Picasso. Begin 2016 kwalificeerde het boek, geschreven met behulp van kunstmatige intelligentie, zich voor de finale van de Japanse literaire competitie. Het verhaal, getiteld "De dag dat de computer een roman schreef", werd geselecteerd voor de finale van de wedstrijd. Hoshi Xingichi. Zo zien we dat automatisering van fabrieken naar kantoren en naar "creatieve taken" gaat. Dit proces wordt nog steeds slecht begrepen, weinig mensen praten erover. Allemaal vanwege het bestaande stereotype dat AI geschikt is voor het oplossen van standaard logische problemen, en creativiteit is alleen inherent aan mensen. Hoogstwaarschijnlijk zullen we zeer binnenkort zien dat dit gewoon weer een aanmatigende waanvoorstelling is.
Voorheen was het herkennen van visuele informatie erg moeilijk voor machines; mensen waren in die zin significant superieur aan AI. Convolutionele neurale netwerken kunnen nu al bepalen wat er op de afbeelding wordt weergegeven, een 3D-model met video maken en gezichten met 99% nauwkeurigheid bepalen bij het nemen van bemonstering van meer dan een miljoen foto's van verschillende mensen. Dat wil zeggen dat ze in zekere zin visuele informatie zien als een persoon en zelfs beter dan hij, wat voorheen problematisch was.
Technisch al klaar en zal binnenkort op de markt komen, misschien wel een van de meest interessante functies van kunstmatige intelligentie op basis van convolutionele neurale netwerken. Het is een begrip van natuurlijke taal en het vermogen om te communiceren is niet te onderscheiden van een persoon. Dit opent de vooruitzichten voor het automatiseren van een enorm leger van kantoormedewerkers, callcenter-operators, accountants en advocaten.
Dit hele leger van werknemers zal binnenkort op de instortende arbeidsmarkt worden gegooid. En eerder in de geschiedenis van de wetenschappelijke en technologische revolutie, werden enorme massa's mensen op de markt geworpen, maar er werden onmiddellijk nieuwe banen geopend in verband met nieuwe arbeidsverhoudingen. Maar nu is het niet het geval. We naderen de drempel wanneer het mogelijk wordt om alle processen te automatiseren. En arbeid, en management, en creativiteit.
Hoe reageert de kapitalistische wereld op deze uitdagingen? Wat is het antwoord op de linkerbeweging? Laten we dit samen bespreken en oplossingen voorstellen in het volgende artikel.
