Sebilangan percaya percambahan kecerdasan buatan dan robotik membahayakan privasi, pekerjaan kita, dan bahkan keselamatan kita. Semakin banyak tugas pergi ke otak berasaskan silikon. Tetapi pengkritik yang paling lantang tidak dapat gagal untuk mengetahui faedah jelas yang disediakan oleh sistem AI dan automatik untuk manusia. Sebagai sebahagian daripada projek Grand Challenges, BBC mengumpulkan para ahli yang menetapkan visi mereka untuk masa depan dengan adanya mesin dan kecerdasan buatan.
"Kita tidak boleh melihat AI sebagai sesuatu yang bersaing dengan kita, tetapi sebagai sesuatu yang dapat meningkatkan kemampuan kita sendiri," kata Takeo Kanade, profesor robotik di Carnegie Mellon University. Kerana AI mempunyai toleransi terhadap kebosanan, dan juga dapat mengenal pasti corak jauh lebih baik dan lebih cepat daripada manusia. Automasi sudah mulai mengurai simpulan paling rumit di dunia, dari penyakit hingga kekejaman.
Dan ini dapat menjadikan kehidupan kita lebih selamat pada abad ke-21.
Memerangi penyakit berjangkit
Bagi berbilion orang di seluruh dunia, nyamuk yang berdengung di dekat telinga mereka dapat berarti lebih banyak daripada gigitan yang menjengkelkan - ia boleh menjadi pertanda penyakit dan bahkan kematian. Satu spesies, Aedes aegypti, terutama menyebar dari Afrika ke hampir semua wilayah tropis dan subtropika, membawa demam Denggi, demam kuning, Zika dan chikungunya (virus yang menyebabkan sakit sendi yang melumpuhkan). Denggi sahaja menjangkiti 390 juta orang di 128 negara setiap tahun.
"Nyamuk ini adalah iblis kecil," kata Rainier Mallol, jurutera komputer di Republik Dominika, tempat panas bagi Zika. Bersama dengan Desi Raja, seorang pakar perubatan dari Malaysia (negara lain yang berisiko dijangkiti virus), pasangan tersebut telah mengembangkan algoritma AI yang meramalkan di mana kemungkinan wabak.
Video promosi:
Prakiraan Projek Microsoft Menggunakan Drone untuk Mencari Patogen di Zika Hot Spots
Kecerdasan Buatan mereka dalam Epidemiologi Perubatan (Aime) adalah sistem yang menggabungkan masa dan lokasi setiap kes Denggi baru yang dilaporkan oleh hospital tempatan dengan 274 pemboleh ubah lain seperti arah angin, kelembapan, suhu, kepadatan penduduk, jenis perumahan. "Ini semua faktor yang menentukan penyebaran nyamuk," jelas Mallall.
Ujian di Malaysia dan Brazil menunjukkan bahawa mereka dapat meramalkan wabak dengan ketepatan sekitar 88% dalam tiga bulan. Sistem ini juga membantu mencari pusat wabak hingga dalam jarak 400 meter, yang memungkinkan petugas perubatan tempatan untuk campur tangan dalam masa dengan racun serangga dan perlindungan gigitan bagi penduduk tempatan.
Aime juga berkembang untuk meramalkan wabak Zika dan Chikungunya. Syarikat teknologi besar mengambil idea ini dengan cara mereka sendiri: Project Premonition Microsoft, misalnya, menggunakan drone autonomi untuk mengesan poket nyamuk, dan menggunakan karbon dioksida dan perangkap cahaya untuk menangkap nyamuk. DNA nyamuk dan haiwan yang mereka gigit kemudian dianalisis dengan algoritma mesin yang mengungkap corak dalam jumlah data yang besar dan lebih baik setiap kali - dan mencari patogen.
Pertempuran Senjata
Sepanjang tahun lalu, 15,000 orang telah mati di Amerika Syarikat akibat tembakan. Negara ini mempunyai kadar keganasan yang berkaitan dengan senjata tertinggi di seluruh negara maju. Untuk mengatasi masalah penembakan tanpa pandang bulu dan jenayah yang berkaitan dengan senapang, beberapa bandar di seluruh negara beralih kepada teknologi untuk mendapatkan bantuan.
Sistem automatik yang mendengar suara tembakan melalui serangkaian sensor dapat digunakan untuk mencari tempat tembakan ditembak dan memberi amaran kepada pasukan keselamatan dalam waktu 45 saat setelah pencetus ditarik. ShotSpotter menggunakan 15-20 sensor akustik per kilometer persegi untuk mengesan ciri "pop" pukulan, mencari tempat kelahirannya dengan ketepatan 25 meter.
Teknologi pembelajaran mesin digunakan untuk mengesahkan bahawa suara itu adalah tembakan dan menghitung jumlah tembakan yang dilancarkan untuk menunjukkan sama ada polis akan menangani seorang lelaki bersenjata tunggal atau beberapa penjenayah, dan sama ada mereka menggunakan senapang mesin atau tidak.
Sudah 90 bandar - kebanyakannya di AS, tetapi juga di Afrika Selatan dan Amerika Selatan - menggunakan ShotSpotter. Sistem kecil juga telah dikerahkan di sembilan kampus A. S. sebagai tindak balas terhadap tembakan kampus baru-baru ini.
Ralph Clarke, Ketua Pegawai Eksekutif ShotSpotter, percaya bahawa pada masa akan datang, sistem ini dapat digunakan untuk lebih daripada sekadar tindak balas kejadian.
"Kami ingin memahami bagaimana data kami dapat digunakan untuk kemampuan ramalan pegawai polis," katanya. "Pembelajaran mesin dapat digabungkan dengan cuaca, lalu lintas dan banyak lagi untuk memberitahu rondaan polis dengan lebih tepat."
Melawan rasa lapar
Kira-kira 800 juta orang di seluruh dunia bergantung pada akar ubi kayu (ubi kayu) sebagai sumber karbohidrat utama mereka. Sayur seperti keladi berkanji ini dimakan seperti kentang; ia juga dapat digiling menjadi tepung untuk membuat roti dan barang bakar. Ia dapat tumbuh di mana tanaman lain tidak dapat, menjadikan ubi kayu sebagai tanaman makanan keenam terbesar di dunia. Namun, semak berkayu ini juga rentan terhadap penyakit dan perosak, yang dapat menghancurkan seluruh ladang sayur.
Penyelidik di Universiti Makerere di Kampala, Uganda telah bekerjasama dengan pakar penyakit tanaman untuk mengembangkan sistem otomatis yang bertujuan untuk memerangi penyakit ubi kayu. Projek Mcrops membolehkan para petani tempatan memotret tanaman mereka dengan telefon pintar yang murah dan menggunakan penglihatan komputer untuk mengesan tanda-tanda empat penyakit utama yang merosakkan tanaman ubi kayu.
"Sebilangan penyakit ini sangat sukar dikenali dan memerlukan tindakan yang berbeza," jelas Ernest Mwebase, seorang saintis komputer yang memimpin projek ini. "Kami memberi petani ahli saku sehingga mereka tahu sama ada untuk melakukan pendebungaan tanaman mereka atau memusnahkan dan menanam sesuatu yang lain."
Sistem ini mendiagnosis penyakit ubi kayu dengan ketepatan 88 peratus. Biasanya, petani perlu memanggil pakar kerajaan untuk mengunjungi ladang untuk mengenal pasti penyakit, yang memerlukan beberapa hari dan minggu sehingga penyakit itu merebak.
Mcrops juga membolehkan anda memuat naik gambar ke pangkalan data, yang kemudian digunakan untuk mendiagnosis wabak. Mwebaze berharap teknologi ini juga dapat secara automatik mengesan masalah dengan spesies tumbuhan lain, seperti pisang.
Melawan barah dan kehilangan penglihatan
Kanser menyebabkan lebih daripada 8.8 juta kematian di seluruh dunia, dan 14 juta orang didiagnosis dengan beberapa jenis barah setiap tahun. Pengesanan awal kanser secara signifikan dapat meningkatkan peluang seseorang untuk bertahan hidup dan mengurangkan risiko berulang. Pemeriksaan adalah salah satu cara utama untuk mengesan barah lebih awal, tetapi sangat sukar dan memakan masa untuk memahami imbasan dan hasil ujian lain.
DeepMind Google Boleh Membantu Doktor Dengan Rawatan Kanser Dengan Pembelajaran Mesin Untuk Membantu Mengenalpasti Kawasan Yang Sihat pada Tisu Pesakit
DeepMind dan IBM menggunakan teknologi AI mereka untuk masalah ini. DeepMind telah bekerjasama dengan doktor NHS UK di University Colleges di London untuk melatih program berasaskan AI untuk merawat barah dengan memisahkan kawasan tisu yang sihat dari tumor pada imbasan kepala dan leher. Dia juga bekerja dengan Moorfields Eye Hospital di London, mengesan tanda-tanda awal kehilangan penglihatan pada imbasan mata.
"Algoritma kami mampu menafsirkan maklumat visual dari imbasan," kata Dominic King, Ketua Klinikal di DeepMind Health. “Sistem belajar mengenal pasti masalah yang mungkin berlaku dan mengesyorkan tindakan yang betul kepada doktor. Masih terlalu awal untuk mengomentari hasilnya, tetapi sudah sangat menggembirakan."
King mengatakan teknik AI dapat membantu doktor membuat diagnosis lebih cepat dengan menyaring imbasan dan mengutamakan kaedah yang disyorkan untuk dipertimbangkan segera.
IBM juga baru-baru ini mengumumkan bahawa AI Watson dapat menganalisis gambar dan menilai rekod pesakit, menunjukkan tumor 96% sepanjang masa. Sistem ini kini menjalani ujian perubatan di 55 hospital di seluruh dunia, membantu mendiagnosis kanser payudara, paru-paru, kolorektal, serviks, ovari, perut dan prostat.
Tanpa mematikan lampu
Di tengah perdebatan yang hangat mengenai apakah perubahan iklim dapat mencetuskan dua bencana badai pada skala bersejarah di Amerika Syarikat, bagaimana kecerdasan buatan dapat dimaksimumkan untuk meneliti penggunaan bersih, tenaga yang dapat diperbaharui untuk mencegah kerosakan selanjutnya yang menyebabkan masalah iklim?
Orang di seluruh dunia semakin bergantung pada sumber tenaga yang boleh diperbaharui untuk memerangi perubahan iklim dan pencemaran yang disebabkan oleh bahan bakar fosil, dan tugas menyeimbangkan grid tenaga dengan sumber yang berselang-seli menjadi semakin sukar. Perkembangan meter pintar - monitor tenaga digital yang merekodkan penggunaan secara automatik - juga akan memberikan banyak data mengenai bagaimana dan kapan pengguna menggunakan tenaga. Kesatuan Eropah sendiri merancang untuk memasang 500 juta meter pintar di rumah pada tahun 2020.
"Menguruskan semua aset ini tidak mungkin dilakukan oleh manusia, kerana masa tindak balas sering dilakukan dalam beberapa saat," kata Valentin Robu, penolong profesor sistem pintar di Universiti Heriot Watt di Edinburgh. Dia bekerjasama dengan syarikat Inggeris Upside Energy untuk mengembangkan cara baru untuk menguruskan grid kuasa.
Mereka membuat algoritma pembelajaran mesin untuk memantau pengeluaran dan permintaan tenaga dalam masa nyata. Apakah maksudnya? Tenaga itu akan disimpan pada waktu tenang dan kemudian dibebaskan pada waktu sibuk, misalnya pada waktu pagi, ketika semua orang ingin membuat kopi sendiri. Oleh kerana kenderaan elektrik dan bateri rumah menjadi semakin lazim, teknologi dapat digunakan untuk menyimpan tenaga dan menyalurkan aliran yang boleh diperbaharui secara merata.
Robu juga mengatakan AI boleh digunakan pada tahap yang lebih asas lagi, membantu mengurangkan permintaan kita untuk peranti yang disambungkan. Contohnya, peti sejuk dapat dikendalikan secara langsung oleh AI sehingga mereka hanya dapat menyala apabila permintaan elektrik berada pada tahap terendah di grid.
Ilya Khel
