Томас Циммерман, IBM, — о том, как остановить конец света, спасая планктон

Виртуальная реальность и Personal Area Network (PAN)

Было бы круто, если бы я играл и слышал музыку в виртуальном мире. Это была моя мечта в 80-е годы прошлого века. Тогда я фантазировал на тему игры на виртуальной гитаре, которая могла бы подарить ощущение, что ты играешь на самом деле. Так как я инженер, то для создания образца мне надо было измерить силу удара пальцев. И я сделал прототип сенсоров, которые измеряют эту силу.

Тогда я понял, что можно и по-другому применять это устройство, например, виртуально дирижировать оркестром, лепить из глины или рисовать пальцами. Я осознал, что рука используется в разных интерфейсах в реальном мире. Я снова стал размышлять, что было бы круто использовать руку в 3D-мире. Я начал делать продукт для игры на гитаре, а потом это выросло в компьютерный интерфейс.

Компьютеры имеют два измерения на экране, а реальный мир трехмерен. Если ты смотришь на тв-монитор и поворачиваешь голову, картинки уже нет. Виртуальная реальность дает тебе 3D-измерение, а также полное представление того, например, что ты плаваешь под водой. Когда смотришь в 3D-дисплей, ты внутри картинки — это естественнее для человека.

Я работаю сейчас над изучением планктона через 3D-микроскоп. Изучать планктон важно: когда он плавает в океане, он производит кислород для всей земли. Раньше я ничего не знал про планктон. Увлекался дайвингом и думал, что было бы круто уменьшить себя, плавать и видеть планктон вокруг себя, когда находишься на суше. Виртуальная реальность отлично подходит для этого, вы можете находится в исследовательском центре и изучать то, как ведет себя планктон благодаря радиоволнам и интернету. Так я изобрел 3D-микроскоп.

Это может помочь студентам и ученым, которые занимаются изучением океана без ныряния в сам океан. Это важно для науки и защиты окружающей среды. В вашем доме есть дымоуловители, которые помогают защитить вас от пожара. Если океан загрязняется, планктон становится грязным, зеленым, рыбы умирают. Наша цель — создать микроскоп с искусственным интеллектом, который бы предсказывал, когда баланс нарушается, и мог бы поднять тревогу до того, как случилась экологическая катастрофа.

Сейчас наши веб-камеры расположены в Калифорнии, мы их тестируем. Цель — расположить их по всему миру. Проблема загрязнения — одна из самых серьезных на планете. Рыба питается планктоном, и мы можем всю рыбу потерять, если не предотвращать загрязнение вод. Обычно чтобы изучать планктон, люди набирают планктон и везут его в лабораторию, смотрят его вручную. Мы перенесли искусственный интеллект под воду и изучаем планктон под водой.

Очень трудно передавать все видеоданные из океана в лабораторию. Поэтому мы вынуждены располагать искусственный интеллект внутри микроскопа в чипах в воде. Если сенсор микроскопа фиксирует, что с планктоном все нормально, то передает один сигнал, если нарушен баланс, то другой. Анализ загрязнения проходит под водой, и чип с искусственным интеллектом шлет текстовое сообщение через GPS или спутниковую связь. Но он не содержит видео, это слишком дорого.

Виртуальная реальность активно используется в видеоиграх. Я предлагаю людям использовать развивать VR в искусстве, обучении, в социализации. Это было бы гораздо лучше, чем просто для видеоигр. Виртуальная реальность позволяет играть музыку, рисовать вместе, социализироваться. Если у вас есть страхи и фобии, один из способов избавиться от них — это испытать этот стресс снова. Например, это можно сделать в виртуальной реальности. Если ты боишься пауков, то можешь увидеть его в виртуальной реальности, победить его и стать храбрее.

Персональная сеть — передача данных через организм человека. Человеческий организм — это фактически влажный провод (вот почему нельзя совать палец в сеть). Но человек может передавать совсем небольшой заряд. Поэтому персональная сеть работает на небольшом расстоянии — всего 1 метр, используется для короткого диапазона коммуникаций. Персональная сеть помогает людям на близком расстоянии обмениваться контактной информацией. Моим первым применением PAN был обмен электронными визитными карточками через рукопожатие.

Человек может использовать PAN в медицинских браслетах. Персональная сеть используется в любом сенсоре, который измеряет состояние здоровья и отправляет данные на твой смартфон. Это безопасно. Персональная сеть помогает людям, которые имеют проблемы с сердцем и вынуждены делать измерения ЭКГ. Технологию легко реализовать.

Большой коммерческий проект IBM, который был реализован с коллегами из MIT, — это использование PAN в технологиях подушки безопасности автомобилях Honda. Система работает путем распространения очень низкого электрического заряда. Когда человек входит в электрическое поле (садится в кресло) возникает изменение: система определяет, включить или выключить подушку безопасности. Если впереди сидит ребенок, подушка безопасности отключается, чтобы предотвратить серьезные или даже смертельные травмы пассажира от их раскрытия.

Искусственный интеллект

Возможно, медицина самым большим образом повлияет на спасение человечества. Современная медицина и фармакология — это все о развитии технологий. Поэтому искусственный интеллект особенно важен для медицины. Если мы говорим про рентген, томографию, данные этих исследований сейчас анализируются людьми, и это дорого стоит. Если мы обучим искусственный интеллект расшифровывать анализы, мы можем научить компьютеры диагностировать рак. Компьютер должен сделать тысячи и тысячи анализов томографий, чтобы научиться правильно диагностировать. И здесь главный вызов в обучении — это научить правильно помечать данные.

Главный вызов в создании искусственного интеллекта — это то, что вам нужно хорошо обучать компьютер, чтобы это работало. Если вы хотите обучить ИИ отличать яблоки от апельсинов, то нужно показать ему тысячи картинок яблок и апельсинов всевозможных форм и цветов. Даже если вы покажете компьютеру 99 примеров яблока всех форм и размеров и только один пример ровного круглого апельсина, когда вы начнете это тестировать и появится картинка более вытянутого апельсина или апельсина с более красным оттенком, чем был на той единственной картинке, ИИ не опознает апельсин.

Очень важно следить за тем, чтобы было аккуратное и правильное обучение ИИ, следить за тем, чтобы данные не были вредными или вводящими в заблуждение. Есть известный пример с тем, как злоумышленники обманывают роботов при анализе изображений. Кто-то разместил на знак STOP ограничение скорости в 60 км/час. Автомобиль с автопилотом может решить, что у знака STOP нужно ехать дальше, а не останавливаться. Это называется malicious data — данные, которые вводят в заблуждение, когда плохие люди специально путают данные, которые могут привести к проблемам.

Другая проблема в том, что люди имеют стереотипы, которые мы программируем в ИИ тоже. Представьте, вы обучаете компьютер определить, кто может взять в кредит деньги в банке, а кто нет. Вместо олдскульного метода, когда банкир смотрит в анкету и принимает решение, нужен ли вам кредит, банк использует ИИ, так как у него тысячи клиентов, которые хотят получить кредит. Опасность в том, что в этом случае нет решения человека о том, что вы тот, которому можно доверять. Если вы доверяете машине принимать решение, то она могут решить, что раз вы молодая персона, то по каким-то причинам вы имеете высокий риск получить отказ. B цикле принятия решений не будет человека, который сможет решить проблему. Мы должны быть уверены, что ИИ будет запрограммирован верно, будет этичен и не будет иметь расистских и других ограничений.

Все говорят о том, как замечателен ИИ. Но есть и проблемы. Еще одна проблема в ИИ — вопрос ускорения работы, возникающий в процессе оценки данных. Привлекать ученых для обработки и анализа данных дорого. Мы стараемся использовать специальные инструменты, которые могут анализировать сотни картинок не друг за другом, а группами, чтобы было быстрее. Но проблема всё еще актуальна.

Есть проблема под названием drug discovery. Если ты хочешь открыть новое лекарство от рака, тебе нужно подбирать тысячи и тысячи комбинаций разных химикатов, это очень дорого, включая тестирования на животных. Интеллектуальная система может изучать все комбинации и предсказывать, какая комбинация имеет больше вероятности быть эффективной. ИИ может делать тесты.

Роботы всегда должны быть на службе у людей. Если человеку нужно попасть в сложнодоступные места под землей, то лучше пусть это сделает робот. Робот не боится темных мест, пауков, им не нужна еда или кислород. Роботы очень хороши для мест, которые опасны для людей.

Роботы могут помогать пожилым людям. Когда ты становишься старше, тебе труднее делать многие вещи. Роботы могут быть помощниками по дому. Моей маме уже 92, но она хочет быть независимой и не очень принимает помощь. Для стареющих людей роботы могут быть хорошим способом поддерживать активность как можно больше.

Чем больше роботов будет производиться на потоке, тем меньше они будут стоить — массовое производство и стандартизация не за горами. На атомных станциях, работа на которых радиоактивна и вредна для людей, могут работать роботы, для этого нужно только электричество.

Супергерои — это все мы. Быть героем — персональная цель каждого — помогать друг другу, использовать интеллект на благо человечества.