Panorama global de la IA: tres áreas principales donde la inteligencia artificial está a punto de cambiar

Autor | Gong Xueyuan

La aplicación de la tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a los científicos del planeta azul a deshacerse del dolor de los experimentos interminables, acelerar el descubrimiento de importantes teorías científicas y traer los seres humanos a la vanguardia.

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Todo el mundo ha sido testigo del potencial de la tecnología de inteligencia artificial, pero ¿para qué se puede utilizar la inteligencia artificial en el futuro y qué impacto traerá a la sociedad humana? También está poniendo a prueba nuestra imaginación.

Aunque la tecnología de inteligencia artificial aún está en su infancia, sus capacidades actuales son suficientes para cambiar muchos campos, especialmente aquellos donde hay una gran cantidad de datos que no se pueden utilizar de manera efectiva. 1 La inteligencia artificial promueve avances teóricos en la ciencia básica

De hecho, el proceso de investigación en campos de la ciencia básica como los materiales, la química y la física está lleno de "grandes datos", desde el diseño, la experimentación y las pruebas hasta la prueba. , científicos Todos somos inseparables de la recopilación, selección y análisis de datos.

Debido a la existencia de leyes físicas, químicas o mecánicas, los datos en estos campos suelen estar estructurados, de alta calidad y anotados.

La tecnología de inteligencia artificial (algoritmo de aprendizaje automático) es buena para encontrar relaciones causales "ocultas" en datos masivos y puede procesar rápidamente datos estructurados en la investigación científica, por lo que ha recibido una amplia atención por parte de los investigadores científicos.

La inteligencia artificial ha demostrado grandes ventajas en la investigación de materiales, química, física y otros campos, y está liderando la "posmodernización" de la investigación científica básica.

Tomemos el campo de la física como ejemplo. La aplicación de la inteligencia artificial ha brindado oportunidades sin precedentes a la física de partículas, la física espacial y otras investigaciones. Para buscar el bosón de Higgs (partícula de Dios) y comprender mejor la composición microscópica de la materia, el CERN lideró el desarrollo del Gran Colisionador de Hadrones (LHC).

El LHC es actualmente el acelerador de partículas más grande del mundo. Puede generar un millón de gigabytes (GB) de datos por segundo. La cantidad de datos acumulados en una hora equivale a la cantidad de datos recopilados por. Facebook en un año.

Algunos investigadores han pensado en utilizar hardware y software dedicados para utilizar tecnología de aprendizaje automático para decidir en tiempo real qué datos deben guardarse y qué datos pueden descartarse.

Se ha demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático pueden tomar al menos el 70% de las decisiones, lo que puede reducir en gran medida la carga de trabajo de los científicos humanos.

Aunque es más probable que el desarrollo comercial de la inteligencia artificial atraiga la atención, la aplicación de la inteligencia artificial en la investigación científica básica es aún más apasionante.

Porque la transformación de la productividad social reside en última instancia en nuevos avances en la investigación científica básica.

Quizás nunca volvamos a la era de los "gigantes" científicos como Newton, Maxwell y Einstein.

En esa época, los "gigantes" podían confiar en su sabiduría más allá de su época para escribir teoremas concisos y hermosos en papel, o diseñar experimentos que conmocionaron al mundo.

Puede que no haya muchas oportunidades para hacer un gran trabajo como este. En esta era, lo que más se necesita es trabajar para obtener la verdad a través de una gran cantidad de datos experimentales.

Tan grandes como la exploración del origen del universo, tan pequeños como el plegamiento de las moléculas de proteínas, todos ellos son inseparables de la exploración continua y persistente de grupos de científicos.

La aplicación de tecnología de inteligencia artificial puede ayudar a los científicos del planeta azul a escapar del dolor de experimentos interminables, acelerar el descubrimiento de importantes teorías científicas y elevar la civilización humana a un nuevo nivel. 2 La inteligencia artificial promueve la rápida mejora de la eficiencia de la producción social

La inteligencia artificial es sin duda el objetivo más elevado y la visión última de las aplicaciones informáticas:

Libera completamente a los humanos del trabajo mecánico repetitivo y les permite participar en un Trabajo que esté verdaderamente en consonancia con la inteligencia humana y lleno de creatividad.

En los 60 años de historia del desarrollo de la inteligencia artificial, han nacido aplicaciones de gran alcance como la traducción automática, el reconocimiento de imágenes, los asistentes de voz y las recomendaciones personalizadas, y la vida de las personas, sin saberlo, ha experimentado enormes cambios. .

En el futuro, a medida que los escenarios de aplicación de la inteligencia artificial se amplíen aún más, ¿podrá mejorar en gran medida la eficiencia de la producción social y llevar a la humanidad a una nueva era?

Para explorar este tema, Andrew Ng, ex ejecutivo de Google y Baidu, fundó Landing.ai en 2017, una empresa basada en resolver problemas de transformación de la IA.

Ng Enda anunció la creación de la empresa a través de un artículo y un vídeo en su red social personal, y expresó la esperanza de que la inteligencia artificial pueda cambiar todos los aspectos de la vida humana, incluidos los alimentos, la ropa, la vivienda y transporte y liberar a las personas del espíritu de trabajo repetitivo. Liberación del trabajo duro.

El significado chino de Landing es "aterrizaje". El objetivo de la empresa es ayudar a las empresas tradicionales a utilizar algoritmos para reducir costos, mejorar los niveles de gestión de calidad, eliminar cuellos de botella en la cadena de suministro y más.

Hasta ahora, Landing.ai ha elegido dos áreas de implementación: manufactura y agricultura.

Landing.ai cooperó por primera vez con el gigante manufacturero Foxconda.

Landing.ai intenta utilizar tecnologías como la inspección visual automática, el aprendizaje supervisado y la predicción para ayudar a Foxconn a avanzar hacia la fabricación inteligente, la inteligencia artificial y los big data, y mejorar el nivel de las aplicaciones de IA en el proceso de fabricación.

Ng Enda cree que el impacto de la inteligencia artificial en la industria manufacturera será tan poderoso como la invención de la electricidad. La tecnología de inteligencia artificial es muy adecuada para resolver algunos de los desafíos que enfrenta actualmente la industria manufacturera, como. como calidad y producción inestables, y líneas de producción, flexibilidad de diseño insuficiente, incapacidad para mantenerse al día con la gestión de la capacidad de producción y costos de producción crecientes.

En la actualidad, conceptos como Internet Industrial, fabricación inteligente e Industria 4.0 están profundamente arraigados en el corazón de las personas. Sin embargo, las empresas tradicionales se están transformando hacia la inteligencia y los datos. de los datos obtenidos durante el proceso de producción se ha convertido en un nuevo problema. La cooperación entre Landing.ai y Foxconn puede aportar nuevos conocimientos a los profesionales de la fabricación tradicional.

Por supuesto, la competitividad central de la industria manufacturera todavía reside en la propia industria manufacturera, como la precisión de los tornos, las capacidades de control de temperatura de los hornos de tratamiento térmico, etc. La competitividad central de la agricultura también reside en la propia agricultura, como la tecnología de mejoramiento genético y la tecnología genéticamente modificada, etc.

El principal valor de la tecnología de inteligencia artificial radica en mejorar la capacidad de toma de decisiones, mejorar aún más la eficiencia de la producción y reducir el trabajo repetitivo. Es por eso que la inteligencia artificial puede "potenciar" varias industrias. 3 La inteligencia artificial mejorará eficazmente el espacio vital humano

Desde la primera revolución industrial, las actividades humanas han tenido un impacto cada vez mayor en el mundo natural y la creciente demanda de recursos ha provocado enormes cambios en el uso de la tierra. Cada vez son más graves, la biodiversidad ha disminuido drásticamente y el espacio vital humano se ha vuelto cada vez más malo.

Después de entrar en la era de la inteligencia artificial, cómo utilizar mejor tecnologías de vanguardia como big data y aprendizaje automático para potenciar la protección ambiental y las industrias verdes se ha convertido en el foco de atención de los gobiernos, los científicos y el público. y empresas.

En términos de utilización de energía, DeepMind, propiedad de Google, está sin duda a la cabeza.

Desde 2016, DeepMind ha introducido herramientas de inteligencia artificial en los centros de datos de Google para ayudar al gigante tecnológico a ahorrar en las facturas de energía.

DeepMind utiliza el sistema de patrones de reconocimiento de redes neuronales para predecir cambios en la energía y utiliza tecnología de inteligencia artificial para controlar servidores informáticos y sistemas de refrigeración relacionados, lo que ayuda con éxito a Google a ahorrar un 40 % de energía y mejora la eficiencia energética general de Google. 15%.

Después de 2018, DeepMind ha extendido sus “tentáculos” al campo de las energías limpias. Todos sabemos que la energía eólica es difícil de integrar en la red eléctrica y no puede utilizarse de forma eficaz debido a su alta volatilidad e imprevisibilidad.

DeepMind utiliza pronósticos meteorológicos, observaciones meteorológicas y otros datos para entrenar modelos de redes neuronales, que pueden proporcionar pronósticos de viento 36 horas después, haciendo que la generación de energía eólica en las granjas sea predecible.

Una vez que se pueda predecir la energía eólica, las plantas de energía tendrán tiempo suficiente para iniciar métodos de generación que tardan más en ponerse en funcionamiento para complementar la energía eólica. De esta forma, se puede solucionar fácilmente el problema de la dificultad para conectar la energía eólica a la red.

Comparación de la generación de energía eólica predicha por DeepMind y la generación de energía real

En términos de protección del medio ambiente natural, la "Inteligencia Artificial de la Tierra" de Microsoft ha contribuido a todos los ejemplos.

Este programa se lanzó en julio de 2017. Su objetivo es proteger y sostener la tierra y sus recursos naturales con la ayuda de la computación en la nube, el Internet de las cosas y las tecnologías de inteligencia artificial, y proporcionar recursos hídricos a través de financiación, capacitación y cooperación en profundidad. Proporcionar apoyo a personas y organizaciones en los campos de recursos, agricultura, biodiversidad y cambio climático.

Por ejemplo, el proyecto “SilviaTerra” utiliza Microsoft Azure, imágenes satelitales de alta resolución y datos de campo del Servicio Forestal de EE. UU. para entrenar modelos de aprendizaje automático para monitorear los bosques; el proyecto “WildMe” utiliza visión por computadora y; algoritmos de aprendizaje profundo para identificar animales en peligro de extinción; el proyecto FarmBeats mejora la recopilación de datos a través de sensores, drones y otros dispositivos en entornos al aire libre para hacer que la agricultura sea más sostenible.

En las tres primeras revoluciones industriales, si bien el progreso científico y tecnológico trajo grandes comodidades a la vida de las personas, también trajo consigo espinosos problemas ambientales naturales como el cambio climático, la degradación de la biodiversidad y la contaminación atmosférica y oceánica. El entorno de vida humano está empeorando gradualmente.

A primera vista, parece que el entorno natural de las economías desarrolladas ha mejorado, pero esta mejora se produce a costa de transferir contaminación y destruir el entorno natural de los países en desarrollo. El optimismo sigue siendo inaceptable.

La gente siempre ha esperado que el progreso científico y tecnológico futuro pueda resolver los problemas ambientales naturales actuales, y la aparición de la tecnología de inteligencia artificial ha encendido esta esperanza.

Una vez que la tecnología de inteligencia artificial pueda acelerar los avances en las teorías científicas básicas, lograr un aumento sustancial en la eficiencia de la producción y mejorar efectivamente el espacio vital humano, todos los problemas en el desarrollo y el medio ambiente natural se resolverán fácilmente. 4 Resumen

Al observar la inteligencia artificial en 2019, no puedes evitar sentir un poco de frío. No hay avances obvios en los algoritmos de inteligencia artificial. Problemas como la escasa robustez y las cajas negras de los algoritmos siguen siendo prominentes. Algunas implementaciones de comercialización también son inferiores a las esperadas. Algunos expertos y académicos están empezando a preocuparse de que la inteligencia artificial marque el comienzo de un nuevo "frío". invierno."

Pero si miramos hacia la inteligencia artificial desde el futuro, todas las preocupaciones actuales serán solo episodios.

Incluso ahora, el potencial de la tecnología de inteligencia artificial está lejos de terminar.

Los cambios que traerá la inteligencia artificial aún superarán la imaginación de la mayoría de las personas.

En los últimos años, muchas industrias han sentido realmente la disrupción provocada por la inteligencia artificial, incluidas las finanzas, la manufactura, la educación, la atención médica, el transporte, etc.

Sin embargo, hay muchas otras dimensiones valiosas de la inteligencia artificial: acelerar la investigación científica básica, mejorar la eficiencia de la producción social y mejorar el espacio vital humano son solo algunas de ellas.

¡Esperemos y veamos qué cambios traerá la inteligencia artificial a la humanidad!