10 dakikada kanser genetik genlerini nasıl bulur?
Okuma Notları · Yapay Zeka
Bu makalenin kalitesi: Tat: İç Moğolistan sığır eti
Noteman şunları söyledi:
İhtişam yaşamış ve dibe vurmuş yapay zeka, nihayet başka bir çılgınlığa yol açtı.
İnsanların algısını defalarca tazeleyen AI nedir? Hangi alanlarda uygulandı? Şaşırtıcı derecede güçlü ne yapay zeka geliştirecek?
Ardından, gerçek bir AI uygulama dünyası size sunulacak.
Aşağıdakiler keyfini çıkarın ~
AlphaGo profesyonel Go oyuncularını mağlup ettiğinden beri herkesin kalbi biraz panik içinde. Profesyonel satranç oyuncu dünyası gelecekte ne yapacak?
Siz de yapay zeka ile değiştirilecek misiniz?
Sprinterler arabaları yenemez, ancak insanların takdirini kaybetmezler. Aynı şey, değerini hemen kaybetmeyecek olan profesyonel satranç oyuncuları için de geçerli.
O yüzden korkmayın. Şimdiki zamanımız ve geleceğimiz, yapay zekaya karşı insan olmak zorunda değil. İnsanlarla yan yana çalışabilen "işbirlikçi robotlar" üreten birçok robot şirketi zaten var.
Bir umut ışığı görüyoruz: bu yıl bu yapay zeka sizin tarafınızda olabilir.
Kewpie, yabancı maddelerin mayonez veya salata sosu gibi yiyeceklere karıştırılıp karıştırılmadığını belirlemek için AI kullanıyor.
Belirlenmesi zor durumlarla karşılaşırsanız, insan müfettişlerine güvenin. Bu, algılama hızını artırabilir ve personelin üzerindeki yükü azaltabilir çünkü AI günde 24 saat çalışabilir.
Tarımda ailesiyle birlikte Japonya'da salatalık yetiştiren Makoto Koike, salatalıkların derecesini belirleyip otomatik olarak sıralayabilen bir sistem geliştiriyor.
Sistemin yaklaşık 9.000 salatalık görüntü verisi öğrenmesine izin verin.
Sistemdeki kamera, sıralama tablosuna yerleştirilmiş salatalıkların resimlerini çekecek ve TensorFlow'un yapay zeka sistemini kullanarak görüntüden "uzunluk", "bükülme koşulu" ve "kalınlık" gibi özellikleri çıkaracak ve bunları otomatik olarak 6 kategoriye ayıracak.
Bununla birlikte, görüntü veri kalitesi eşit değilse, doğruluğu etkileyecektir. Gündüz ve gece ışığının değişmesi görüntünün parlaklığını değiştirecektir.Anahtar, kararlı kalitede görüntü verilerinin nasıl toplanacağıdır.
AI, doktorlara ve araştırmacılara yardımcı olabilir. ABD IBM, soruları yanıtlayabilen bir bulut hizmeti olan Watson Genomic Analytics'i (WGA) sağlar.
WGA, 20 milyondan fazla kağıt özeti ve 15 milyondan fazla tıbbi bağlantılı patent verisi ile eğitilmiştir.
Tokyo Üniversitesi Tıp Bilimleri Enstitüsü'nden Profesör Satoru Miyano, WGA'nın performansını doğrulamak için kolorektal kanserden elde edilen deneysel verileri kullandı. Kanserin nedeni olabilecek genetik geni bulmak yalnızca 10 dakika sürdü.
Kontrol etmek için insan gücüne güvenirseniz, bu iki ay sürecektir.
Yapay zeka, bir yeteneğin ne tür bir iş için uygun olduğuna ve personel verilerine dayalı olarak hangi rolde iyi olduğuna karar verebilir.
WorksApplications'ın ERP'si (Integrated Basic Business System) "HUE" böyle bir işleve sahiptir.
Çalışanların yaşını, cinsiyetini, iş deneyimini, maaşını ve diğer verilerini analiz edebilir, geçmişte çeşitli pozisyonlarda olağanüstü başarılar elde etmiş şirket çalışanlarının eğilimleri hakkında veri çıkarabilir ve yeteneklerin uyarlanabilirliğini değerlendirebilir.
Yamato Transport Co., Ltd., LINE üzerinde yeni hizmetler geliştirmek için otomatik yanıt sistemi kurabilen "LINE Business Connection" hizmetini kullanır. Bu sayede mallar ile ilgili teslimat zamanını ve ilgili sorularınızı chat üzerinden bildirebilirsiniz.
AIRDO Airlines, sohbet robotlarının iki yönlü etkileşimi sayesinde müşterilerle olan mesafeyi kısaltıyor ve etkin pazarlama faaliyetleri yürütüyor.
Mart 2017'de, LINE'ın diyalog hizmeti aracılığıyla özel bir bilet satışı etkinliği başlatıldı. Olay başladıktan sonra, tıklama oranı fırlayarak bir dakikalık sunucu arızasına neden oldu.
Sohbet robotu "AIRDO ONLINE Service", bilet rezervasyonu, onay ve biniş prosedürlerini tamamlayabilir.
Bunlar, yapay zekanın yapabileceği şeylerden sadece birkaçı. Yapay zeka son yıllarda hızla gelişti ve siz düşünebildiğiniz sürece teknoloji bunu yapabilir gibi görünüyor. Ancak "teknik olarak uygulanabilir" i tatmin etmek yeterli mi?
Bazen teknolojinin kendisinden ayrı olarak, dikkate almamız gereken başka hususlar da vardır: Otonom sürüş teknolojisi tipik bir örnektir.
Şu anda, otonom sürüş teknolojisi çok hızlı gelişiyor. Piyasada halihazırda sürücü destek sistemleri mevcut ve dünya çapındaki otomobil üreticileri bunları geliştirmek için büyük çaba sarf ediyor.
Durum o kadar iyi ki, kimse yardım edemez ama kendini süren arabaların yakında sıradan yollarda görüleceğini hissediyor.
Peki otonom sürüş nerede bu kadar kolay olabilir?
Yapay zeka kullanan kendi kendine sürüş teknolojisinin araştırılması ve geliştirilmesi, 21. yüzyılın ilk on yılının orta ve son aşamalarına kadar izlenebilir. Google, daha sonra yaygın olarak tanınan, o zamanki CEO'su Lawrence Edward Page fikrine dayanan bir sürücüsüz araba araştırma ve geliştirme projesi başlattı.
Otonom sürüş teknolojisinin pratik uygulamaya geçiş yolu çok uzun.
1920'lerde, ROS (Robot İşletim Sistemi) popüler oldu ve robotik yazılım teknolojisi yaygın olarak biliniyordu.
ROS patlaması ve robot patlamasının arkasında, Google ve otomobil üreticileri sessizce otonom araçlar geliştiriyorlar.
Toyota, Ekim 2015'te bir otonom araç testi başlattı. O zamandan beri, Toyota otonom araçların geliştirilmesini halka açtı ve ayrıca ilgili teknoloji şirketlerini satın aldı veya onlarla işbirliği yaptı.
Ocak 2016'da, yapay zekayı araştırmak için Silikon Vadisi'nde Toyota Araştırma Enstitüsü (TRI, Toyota Araştırma Enstitüsü) kuruldu.
Honda ve Google, tamamen otonom araçlar geliştirmek için işbirliği yapıyor.
Nissan Başkanı Carlos Gern, Ocak 2017'de Nissan'ın tamamen otonom araçlar üzerinde deneyler yaptığını açıkladı. Daimler, Ford, BMW ve diğerleri de otonom araçlar geliştirdiklerini belirttiler.
Amerika Birleşik Devletleri otoyollarda otonom sürüş testlerine izin verdi.
50.000 şişe bira yüklü sürücüsüz bir kamyonun saatte 120 mil (yaklaşık 190 km) hızla gittiği haberi hâlâ hafızamda taze.
Japonya ayrıca ilk yol testini Kasım 2016'da gerçekleştirdi, ancak test sırasında yol kontrolü yollara konuldu.
Yalnızca teknik açıdan bakıldığında, otonom araçların ortalama kaza oranı, insan sürüşünden daha düşüktür.
Ancak teknik sorunların çözülmesi ticarileşmenin önündeki tüm engelleri ortadan kaldırmaz, otonom araçların kaza oranı ne kadar düşük olursa olsun, yine de kaza olasılığı vardır.Otonom araçlar acil durumlarla nasıl başa çıkmalı? İlgili etik ve yasal sorunlar nasıl çözülür? Bu şekilde, otonom sürüşün gelişimi, ilgili yasal sistemlerin sağlamlığından ayrılamaz.
Sonuçta, makine öğrenimi, bilgisayarların daha önce eski verileri öğrenmesine izin verir ve mekanizması, makinenin geçmişte ne olduğunu öğrenmesine izin vermektir.
AI, şimdiye kadar hiç gerçekleşmemiş durumlarla başa çıkamaz, bu nedenle bu acil durumlarda yasalara ve düzenlemelere uygun olarak sorunları nasıl doğru bir şekilde ele alacağını öğrenmesi gerekir.
Örneğin: Siz ve aileniz sürücüsüz bir arabada oturuyorsunuz.Yolun sağ tarafında okuldan sonra çocuk ve solda çiçeklerin tadını çıkaran yaşlı adam var. Bu sırada öndeki büyük kamyon aniden fren yapıyor ve ona çarpmak üzeresiniz.
Çarpışmadan sonra siz ve aileniz öleceksiniz. Arabaya çarpmazsanız, arabayı durduramazsınız. Ya sağ taraftaki çocukların güvenliğini tehdit eder ya da soldaki yaşlıların güvenliğini tehdit eder. Kendi kendine giden otomobil böyle bir acil durumla karşı karşıya kaldığında ne olur? Nasıl başa çıkılır bununla?
Şu anda "daha az insanla tarafa dönmeyi seçmeli", "çocuğun parlak bir geleceği var, sola dönmeli" ve "doğrudan vurmalı" gibi birkaç seçenek var.
Kendi kendine giden otomobil hangi yaklaşımı seçerse seçsin, doğru ya da yanlış yaptığı söylenemez.
Doğru seçimin nasıl yapılacağı, farklı ülkelerin mahkemelerinin belirli davaları tartışmış olması ve sosyal bir fikir birliğine varmamış olmasıdır.
Sosyal bir fikir birliğine ulaşamama, insanların sayısal olarak ölçülemeyeceği ve sayısal olarak ölçülemedikleri sürece insanların prosedürleri önceden ayarlayamayacakları anlamına gelir.
Elbette, farklı seçeneklerin öncelik sırası, makine öğrenimi için değerlendirme kriterlerini oluşturur. Değerlendirme standardı yoksa, AI birçok kez hesaplasa bile sonuç alınmayacaktır.
Başka bir deyişle, insanları ölçmek için sayısal değerler kullanmak kaçınılmaz bir bükülme.
Makine öğrenimi yaparken daha fazla sorun var. Farklı ülkelerin kültür, ahlak ve etik kavramları farklıdır.Trafik kanunu genel olarak çerçeve içinde tutarlı olsa da, yukarıda bahsedilen acil durumlarda davranışın uygunluğunun nasıl değerlendirileceği ülkeden ülkeye farklılık göstermektedir.
Bazı ilaçlar Amerika Birleşik Devletleri'ndeki eczanelerde satılmaktadır, ancak Japonya'da yasaklanmıştır. Yapay zeka ile de benzer bir durum ortaya çıkabilir.
Etik konular söz konusu olduğunda, standartları dünya çapında birleştirmek gerekir ve ülkelerin bunları çözmek için yasalarını değiştirmeleri mümkün değildir.
Ülkeler arasında koordinasyon sağlanması gerekiyor ve bu oldukça zor.
Efsane 1: Yapay zeka bir gün kendiliğinden insanları yok etme fikrini üretebilir.
Cevap 1: Mevcut AI teknolojisi ile, hala "kendi fikirlerine sahip olmaktan" çok uzak.
İnsanlar tarafından diyalog veri girişi olmadan mevcut AI, diyalog oluşturmak imkansızdır, bu da mevcut diyalog AI'nın papağan aşamasından ayrılmadığı anlamına gelir.
Geçmişte yapay zeka robotları, TV programlarında "insanları ortadan kaldırmak için" demiş ve gündemde olan bir konu haline gelmişti. Bunun sebebi, soruyu soran kişinin "İnsanları yok etmek istiyor musunuz?"
Genel yapay zekanın ortaya çıkışı gerçekten de toplum üzerinde büyük bir etkiye sahip olacak, ancak oluşturduğu tehdidin yapay zekanın gelişimini kısıtlayacak kadar büyük olup olmadığını veya mevcut teknolojinin bu kadar gelişip gelişmediğini sorarsanız, cevap Sadece Hayır olabilir.
Üçüncü AI patlamasında bile, istihbarat merkezi olarak adlandırılabilecek dil işlevinin gelişimi hala nispeten yavaş.
Yanlış anlama 2: Yapay zeka bir kara kutu mu? Karar verme şeffaflığı olmadığı için uygulanamaz.
Cevap 2: Yapay zekayı tam bir kara kutu haline getirmeye yönelik geliştirme çalışmaları ilerlemektedir.
Normal program, kodu izleyerek algoritmayı doğrulayabilir, ancak derin öğrenmede, insanların anlayabileceği teorik bir kod yoktur, yalnızca her bir sinir ağı bağlantısının gücünü gösteren parametreler vardır.
Hiç şüphe yok ki, derin öğrenmenin sıradan programlara kıyasla daha güçlü bir kara kutu doğası vardır.
Ancak şimdi, insanlar derin öğrenmenin öncülüğünde yapay zeka teknolojilerinin şeffaflığını geliştirmeye devam ediyor ve artık "yapay zekanın bir kara kutu olduğunu" genellemek mümkün değil.
TRI CEO'su (CEO) Gil Brad "açıklanabilir otonom sürüş yapay zekası" araştırıyor.
Otonom sürüş yazılımı, optik sensörler ve radar bilgileri aracılığıyla nesnelerin varlığını tanıyan bir "bilişsel katman" ve sürücünün bu tanımaya dayalı olarak eylemlerini belirleyen bir "eylem katmanına" bölünmüştür.
İkincisi, genel bir program formundan oluşur ve analiz edilebilir.
Nvidia tarafından geliştirilen derin öğrenmeye dayalı otonom bir sürüş yazılımı olan PilotNet, hem bilişsel katman hem de eylem katmanının sinir ağları tarafından üstlenildiği sözde uçtan uca ilke yöntemini benimser.
Şirket ayrıca, derinlemesine öğrenilen sinir ağının ilerideki görüntüye bakarak yönlendirildiğinin görülebileceği bir teknoloji geliştiriyor.
Sinir ağı eylemlerinin görselleştirilmesini geliştirerek, kara kutu artık bir kara kutu olmaktan çıktı.
Yapay zeka şeffaflığı açısından, derin öğrenmenin kara kutu doğasından daha önemli konular var:
Şunu hayal edin: kişisel bir asistan programı müşterilere "Acıktıysanız, A alışverişi yapmanızı tavsiye edin" tavsiyesinde bulunur. Bunun nedeni Shop A'nın asistanlık hizmeti veren şirketlere reklam ücreti ödemesi ve karşılığında kişisel asistan programı bu öneriyi yapmışsa, bu önerinin bir tür gizli pazarlama olduğu söylenebilir.Kişisel asistan diyaloğunun kullanıcı arayüzünde, reklamlar ve reklam olmayanlar arasında ayrım yapmak istiyorsanız, diyalog doğal görünmeyecektir. Yapay zekanın şunu demesine asla izin vermeyin: "Size A ve B alışverişi yapmanızı tavsiye et. İlki bir reklam, ikincisi bir reklam değil."
Sadece kişisel asistanlar değil, YZ insanların karar vermesine veya tavsiyelerde bulunmasına yardımcı olduğu sürece, şu soru ortaya çıkabilir: "Kimin yapay zekası var?"
AI arka planındaki tüm menfaatleri ifşa etmek için bir kural yapmak gerekli midir?
Yanlış anlama 3: Otonom sürüş gibi yapay zekaların insan yaşamı hakkında kararlar almasına izin vermek insanlık onuru için bir suç mu?
Cevap 3: Aslında, yapay zekanın yaşam hakkında kararlar aldığı birkaç durum vardır.
Etik alanında iyi bilinen bir "tramvay arabası sorunu" var: "Kendi kendine giden bir araba, çok sayıda çocuğu olan bir otomobille çarpışmak üzereyse, otonom AI, direksiyonu uçuruma çevirerek ve arabadaki sürücüyü feda ederek çocukların hayatlarının çoğunu kurtaracaktır. Bu tür bir yargılamaya etik olarak izin verilebilir mi? "
Aslında, birçok AI geliştiricisi tramvay problemini gerçekte bir engel olarak görmedi.
TRI CEO'su Bay Gil Brad, basın toplantısında şu cevabı verdi: "İnsanları tramvay sorunu gibi bir krize sokmuyorsa, otonom sürüş yapay zekasının oynaması gereken rol bu."
Otonom sürüş yapay zekası, 360 derece gözlem yapabilen lazer sensörleri ve çeşitli görüntü sensörleri aracılığıyla insan sürücülerin göremediği kör noktaları gözlemleyebilir. Bu nedenle bilinmeyen krizlerden kaçınmak insana göre daha kolaydır.
Bir tramvay krizine eşdeğer bir kriz durumuna düşerseniz, otonom sürüş AI direksiyonu döndürmemeli, aksine yavaşlamak için tercihen frenlere basmalıdır.
Bu, arkadaki otomobille arkadan çarpışma riskini artırabilir, ancak arkadan çarpma genellikle arkadaki arabadan sorumlu tutulacaktır.Kazaları önlemek için ani frenleme yasal ve etiktir.
Etikçilerin bile çözemediği, ancak yapay zekaya etik sorumluluk yüklemenin kendi başına normal olmadığı söylenebilir.
Ani tehlikelerle karşılaşıldığında, AI insanlardan daha güçlü karşı önlemler alabildiği sürece, bu bir geçiş olarak kabul edilmelidir.Böyle bir değerlendirme yöntemi benimsemeli miyiz?
Aslında, otonom sürüş yapay zekası, insan sürücülerden daha yüksek kaza önleme oranına sahiptir. Birleşik Devletler'deki Tesla Motors'un yarı otonom sürüş fonksiyonu olan Otopilot'un kaza oranı, insan sürüşüne göre daha düşük.
Bu, AI ile ilgili yeni bir etik soru yaratacaktır: "Sürüşü insanlara zorlamak etik olarak doğru mu?"
Örneğin, insan sürücüler yorgunluk ve uykusuzluk nedeniyle yılan gibi araba kullanabilir ve bu da kaza riskini artırır.
Bu durumda, otonom sürüş yapay zekası sürücünün iradesini ihlal ederse, aracın kontrolünü ele geçirir, onu kendi adına kullanır veya güvenli bir konuma park ederse, kazaları azaltabilir.
AI, kullanıcının sürüş kontrolünü ele geçirme niyetine karşı çıkıyor. Bu, insan onurunu ihlal eden kabul edilemez bir davranış mı? Yoksa daha düşük bir kaza oranıyla yapay zekaya güvenmek daha mı etik?
AI tehdit teorisi biraz abartılı olsa da, birçok AI teknolojisi gerçekten de etik sorunlarla karşı karşıya kaldı. Eleştirilen "AI geliştirme yönergeleri", insanların tartışmasını tetiklemede önemli bir rol oynadı.
AI etik ve geliştirme yönergeleri
İnsanların güvenliğini korumak ve yapay zekanın "kötü yola çıkmasını" önlemek için, YZ'nin geliştirilmesinde hangi ilkelere uyulmalıdır? Dünyadaki her ülkenin kendi düşüncesi vardır.
Japonya İçişleri ve İletişim Bakanlığı tarafından önerilen geliştirme ilkeleri şeffaflık, kontrol edilebilirlik, güvenliği sağlama, güvenlik koruması, mahremiyet koruması, etik, kullanıcıları destekleme ve sorumluluğu açıklama 8 ilkesidir.
"Şeffaflık" ile ilgili olarak, "şeffaflık yok" AI kullanılmaması gerektiği anlamına gelmez. Yalnızca yapay zeka değil, bazen teknolojiyi kara kutuda kullanmak imkansızdır.
İnsanların tam olarak açıklayamadığı, ancak yaygın olarak kullanılan bazı teknolojiler var: Uçak temsili bir örnektir.
Havada uçan uçağın yapısında da belirsiz kısımlar var ama kullanıldığında önce kazaların nasıl azaltılacağı ve kazalarla nasıl başa çıkılacağı konusunda fikir birliğine varacak.
Sonuç olarak, uçak kazalarının neden olduğu ölümlerin sayısı, otomobil kazalarına kıyasla büyük ölçüde azaldı ve uçaklar, en güvenli ulaşım aracı haline geliyor. AI kullanımı da aynı perspektiften düşünülebilir.
"Kontrol edilebilirlik" ile ilgili olarak, sonunda "bir ölüm anahtarı kurup kurmamak" hakkında bir tartışmaya dönüşecektir. Bazı tartışmalar, ölüm anahtarının, otonom bir araç kontrolden çıktığında veya bir robot isyan ettiğinde ayarlanması gerektiğini içerir.
Ancak birçok AI bağlantılı AI ağında, yalnızca bir AI durdurulabilir, ancak tümü kontrol edilemez, bu da durumu daha da kötüleştirebilir.
Örneğin, sürücüsüz araba filosunda, sürücülerden birinin frene basmasına izin verilmez.Avrupalı otomobil üreticileri arasında, "Otonom sürüş için AI'nın geliştirilmesiyle, durumu yargılama yeteneği AI kadar iyi olmayan insanların sürüşe müdahale etmelerinin yasaklanması gerektiği" tartışıldı.
Bu etki göz önüne alındığında, AI ölüm anahtarının ayarlanmaması gerektiği görüşü de mantıklıdır.
Bunun gibi pek çok tartışma ve tartışma var.
Ancak her durumda, AI geliştiricileri için artık benzersiz bir dönem. Geliştiriciler çok eksiksiz kullanabilirler, yaratıcı oldukları sürece elde etmek mümkündür.
Yapay zekanın gelecekte çok geniş bir geliştirme alanına sahip olacağına inanıyoruz ve bekleyip göreceğiz.
* Makale, konuşmacının bağımsız bakış açısıdır ve Noteman'ın bakış açısını temsil etmez.
