Стало відомо, як саме штучний інтелект вчиться заглядати в майбутнє на секунди, дні і роки
Корейські вчені навчають мережу заглядати в майбутнє на частки секунди. Але іноді ці миті життєво важливі. Дослідники розробили датчик, який читає дорожнє покриття і реєструє вибоїни. Датчик кріпиться на лобове скло. Камера знімає дорожнє полотно. Надточна мережа розпізнає вибоїни. Це все важка справа, оскільки треба діяти дуже швидко і бажано без помилок: якщо спізнитися, колесо в’їде у вибоїну, якщо часто помилятися (наприклад, прийняти за вибоїну латочку на асфальті) – рух буде постійно гальмуватися. Як стверджують дослідники, датчик працює, йде тестування на реальних дорогах південнокорейських міст. На українських дорогах такий датчик теж не завадив би.
Група дослідників розробляє нейромережу, яка допоможе передбачати майбутнє на кілька секунд. Мета – передбачати траєкторію руху робота в хаотичному натовпі. Для цього був створений стенд, на якому випадково рухаються 100 невеликих роботів. На цьому стенді навчається графова нейромережа. Роботи рухаються то, як газ – з великою дистанцією вільного пробігу, то як – рідина, коли вільний пробіг мінімальний, але рух триває, то роботи збиваються в «тверді» кластери (встають в пробці). Характер руху змінюється, а завдання робота завжди одне і та ж: прокласти оптимальний маршрут в цьому натовпі. Заздалегідь його побудувати не можна, тому доводиться орієнтуватися по ситуації. Завдання важливе, і воно стане ще важливіше, у міру того, як на вулицях міст буде з’являтися все більше роботів-доставщиків.
Своє завдання розробники бачать в першу чергу саме в моделюванні середовища. Будувати стенди з натовпами роботів дорого і важко, а ось запустити таку цифрову модель і дивитися як робот рухається і вчиться розбиратися в складних ситуаціях – куди простіше.
Пентагон розробляє ШІ, який, як стверджують американські військові, зможе заглядати в майбутнє на кілька днів. Система називається гордо: Global Information Dominance Experiments (GIDE) – Експерименти по глобальному інформаційному домінуванню. Як стверджують генерали, їм вдалося змоделювати і успішно запобігти «захопленню» Панамського каналу. Розробники ШІ виходять з того, що будь-яка військова операція довго готується. Для того, щоб захопити Панамський канал, треба підтягнути і розгорнути досить великі сили. Агрегатор збирає найрізноманітнішу інформацію про майбутні дії противника з різних джерел (в основному за супутниковими знімками): про підводні човни, які готуються вийти з порту, про ракети, які готуються до запуску, про пересування військових кораблів, про кількість припаркованих автомобілів і т д.
Дії відбуваються в різних частинах світу і зовні не пов’язані одна з одною. Але якщо все вміло зібрати і правильно інтерпретувати дані, можна побудувати реалістичний прогноз на кілька днів вперед. Один з авторів моделі генерал ВПС США Ван Херк каже, що в будь-якому випадку рішення про застосування зброї буде приймати людина, а тестований ШІ в майбутньому буде приводити до розрядки ситуацій, а не навпаки. З ним можна погодитися: якщо противники володіють аналогічним ШІ, то, дійсно, домогтися ефекту несподіванки буде практично неможливо.
Українські військові про подібні розробки поки не повідомляли.
Вчені з Кембриджського університету розробили алгоритм машинного навчання, який може моделювати майбутнє на кілька років вперед. Правда, тільки в одному випадку: ШІ навчається діагностувати деменцію, яка ще ніяк не проявляється і ще немає явних симптомів. Для цього ШІ навчається на знімках мозку і, розглядаючи їх динаміку, може передбачити, як мозок буде змінюватися. Це дуже важливо, оскільки в деяких випадках нейродегенеративним захворюванням можна, якщо не запобігти, то принаймні відтермінувати, якщо їх заздалегідь діагностувати.