"Dirbtinis intelektas vieną dieną gali būti panaudotas tikrai į žmones panašiems kiborgams ar kitoms derlingos žmonijos vaizduotės vaisiams maitinti. Šiuo metu Ingo Storkas naudoja technologiją, kad padėtų restoranų tinklams švaistyti mažiau maisto ir nuveikti daugiau su mažiau darbuotojų.
Dr. Storkas yra „PreciTaste“ – startuolio, kuris naudoja dirbtinio intelekto jutiklius ir algoritmus, vienas iš įkūrėjų, kad atliktų vieną gana konkrečią užduotį: numatyti, kiek maisto žmonės užsisakys bet kuriuo momentu, ir užtikrinti, kad jis būtų paruoštas laiku. .
Idėja – sumažinti atliekų kiekį – iš dalies kilo po to, kai prieš kelerius metus vieną popietę daktaras Storkas lankėsi greitojo aptarnavimo virtuvėje, kur jis stebėjo, kaip virėjas iškepa 30 mėsainių pyragėlių, o paskui juos visus išmeta, nes niekas nepasirodė jų valgyti. Kodėl, jis svarstė, šis virėjas turi laikytis tos dienos grafiko, surašyto, laukiant įprastos dienos restorane, o ne lėtos, kokia ji pasirodė?
„Kiekvienas iš šių mėsainių nuvažiuoja 50 mylių automobiliu, kalbant apie CO2 emisiją“, – sako jis, turėdamas omenyje energijos, reikalingos karvėms auginti ir galiausiai jas paversti mėsainiais. „Pagalvokite apie visą logistiką, kad jie ten patektų, kad viskas nueitų perniek ir būtų išmesta.
DI įrankių naudojimas siekiant sumažinti atliekų kiekį ir padidinti produktyvumą greito maisto užkandinėse vargu ar yra mokslinės fantastikos dalykas. Jis nėra toks prašmatnus kaip kai kurie dirbtiniai intelektai, kurie pastaruoju metu sulaukia didesnio dėmesio, pavyzdžiui, DALL-E, galintis sukurti protingus vaizdus pagal teksto pasiūlymus, arba GPT-3, teksto generavimo programinė įranga, pakankamai gera rašyti mokslinių tyrimų straipsnius apie save. Ir mažai tikėtina, kad jis pateks į antraštes, kaip „Google“ LaMDA pokalbių robotas, galintis sukelti tokį žmogišką pokalbį, kad vienas iš bendrovės inžinierių paskelbė, kad šis robotas turi sąmonę – įmonė kategoriškai atmetė šią mintį.
Tačiau, išskyrus keletą išimčių, šios antraštės sugriebimo sistemos dar neturi esminės įtakos niekam.
DI sistemos, kurios šiuo metu yra svarbiausios įmonėms, paprastai yra daug kuklesnės. Jei jie būtų žmonės, jie tikriausiai būtų užsidėję darbininkų šalmus ir kurtų epizodus realybės šou „Purvini darbai“.
Kai verslininkas Phuc Vinh Truong atsidūrė savo namuose Masačusetso valstijoje dėl „Covid-19“ užblokavimo, jis sugalvojo paprastą idėją. Ką daryti, jei skysčio sraute pamatytumėte teršalus ir išsiurbtumėte juos po vieną?
Tai paskatino Phuc Labs – startuolią, kuris ieško naujų būdų, kaip panaudoti dirbtinį intelektą, kad elektroninių atliekų perdirbimas būtų efektyvesnis.
Sistema pradeda veikti nuo susmulkintų šiukšlių, likusių po to, kai akumuliatorių ir kitų elektroninių atliekų perdirbėjai sutraiško seną elektroniką. Paprastai šios atliekos apdorojamos įvairiais būdais, įskaitant cheminį atskyrimą. Vietoj to, „Phuc Labs“ suspenduoja daleles vandenyje, o susidariusią suspensiją nukreipia per mažus vamzdelius, kur kamera užfiksuoja jos praėjimą 100 kadrų per sekundę greičiu.
Kiekvieną kadrą analizuoja kompiuteris, kuriame veikia mašininio matymo algoritmas, kuris buvo išmokytas atskirti metalo daleles, vertingas perdirbėjams, nuo viso kito. Kai dalelė nukeliauja iki vamzdžio galo, į srovę paleidžiama mažytė galinga oro srovė, nukreipdama vandens „gabalėlį“, kuriame yra dalelė, į rezervuarą. Vanduo pakartotinai cirkuliuojamas per sistemą, kol bus atskirti beveik visi vertingi metalo gabalėliai.
„Phuc Labs“ „regėjimo vožtuvo“ technologija vis dar yra ankstyvoje stadijoje, tačiau bendrovė rengia bandomąją programą su IRI, viena didžiausių elektroninių atliekų perdirbėjų Filipinuose, sako IRI prezidentas Lee Echiverri.
Šio naujo tipo filtravimas būtų neįmanomas be DI, tačiau tai nėra išgalvotas DI. Mašininio matymo sistemos yra turbūt geriausiai ištirtas DI skonis ir buvo tobulinamas dešimtmečius. Jie naudojami visame kame – nuo veidą atpažįstančios kameros telefone iki autonominio vairavimo sistemų ir raketų, naikinančių Rusijos tankus Ukrainoje.
J. Truongo komandai pavyko sukurti vieną iš pirmųjų jų sistemos versijų, naudojant jau paruoštą kompiuterinio matymo sistemą, vadinamą Roboflow. Jie ją išmokė, rankiniu būdu parodydami kelis šimtus dalelių vaizdų – aplink daleles nubrėždami dėžutes ir atitinkamai jas paženklindami – o visa kita padarė Roboflow programinė įranga.
Nors dirbtinis intelektas yra unikalus „Phuc Labs“ filtravimo sistemos veiksnys, jis veikia, nes sistema labai mažai klausia iš DI – tik „ar tai metalo gabalas ar ne? Iš esmės jo inžinieriai kuria paprastą žaidimą, kad jų dirbtinis intelektas galėtų išmokti, o tokie žaidimai kaip šachmatai ir „Go“ yra dalykai, kuriuose dirbtinis intelektas jau įrodė, kad yra puikus, sako J. Truongas.
Daugelyje kitų realaus pasaulio DI taikomųjų programų inžinieriai nustatė, kad bandymas padaryti mažiau su DI yra tai, kas galiausiai lemia sėkmę.
Puikus to pavyzdys yra autonominės vairavimo sistemos, kurios ilgai nevykdė ankstesnių pažadų dėl visiškos autonomijos, tačiau sėkmingai valdo kai kurias transporto priemones ribotose ir atlaidesnėse aplinkose, tokiose, kaip traukiniai, vandenyno laivai ir tolimųjų reisų sunkvežimiai.
Kiekvienas greito maisto restoranų tinklas, su kuriuo dirba Dr. Storko Niujorke įsikūrusi įmonė PreciTaste, savo inžinieriams ir jų kuriamoms, DI varomoms, restoranų valdymo sistemoms kelia naujus iššūkius.
„Kiekviena maisto grandinė turi savo meniu, operacijas, įrangą ir reikalų tvarkymo būdą“, – sako jis. Pavyzdžiui, prie sienos montuojamų kamerų, turinčių mašininio matymo funkciją, kuri gali sekti užsakymą nuo to momento, kai jo žaliavos iškeliauja iš šaldytuvo, kol jos bus paruoštos perduoti klientui, masyvas gali būti išdėstytas kitaip. O pasiruošimo žingsnių skaičius priklausomai nuo restorano gali labai skirtis.
„PreciTaste“ teigia negalinti atskleisti, kurios restoranų grandinės svarsto apie jos technologiją. Tačiau ji bendradarbiauja su komercinės virtuvės gamybos milžine „Franke“, siekdama išbandyti savo technologijas keliuose nacionaliniuose greito maisto restoranuose, sako Gregas Richardsas, bendrovės verslo plėtros viceprezidentas. (Franke'as nuo 1970-ųjų buvo „McDonald's“ tiekėjas.)
Kad sistema veiktų, gylio jutimo kameros turi būti išmokytos atpažinti, kiek sudedamųjų dalių, tarkime, ryžių, lieka paruošimo dėkle. Žinojimas, kada jį papildyti, priklauso nuo paklausos, o tai savo ruožtu priklauso nuo veiksnių, įskaitant orą ir vietines šventes, kas gali nulemti, ar žmonės eis valgyti ir ką užsisakys. Visa tai ir dar daugiau yra įtraukta į tokius pat numatymo algoritmus, kurie padeda mažmenininkams, tokiems, kaip „Amazon“, valdyti savo logistikos tinklus.
Šiandieninėms DI sistemoms trūksta sveiko proto, jos gali elgtis netvarkingai, susidūrusios su netikėtais įvykiais ir turi minimalų gebėjimą perkelti iš vienos užduoties „išmoktas“ žinias į analogiškas situacijas. Tokiu būdu galima sakyti, kad šiandieninis dirbtinis intelektas neturi jokio intelekto – tai, kaip pasakė vienas DI pradininkas, yra tik „sudėtingas informacijos apdorojimas“.
Dėl to inžinieriai ir duomenų mokslininkai turi daug dirbti dėl savo trapios DI, įskaitant planavimą, techninės įrangos inžineriją ir programinės įrangos rašymą. Visa tai daroma, norint sukurti pastolius, kuriuose dirbtinis intelektas gali būti išmokytas atlikti užduočių, kurios buvo apibrėžtos kuo siauriau, rinkinį.
Kol laukiame, kol šiandieniniai dirbtinio intelekto modeliai galės rasti daugiau pritaikymų už laboratorijų ribų, tokie susijusių sistemų tyrimai, kurie mus veda į priekį, yra naudingi.
Kada nors dideli, įmantrūs modeliai, kurie sulaukia dėmesio, gali būti pritaikyti kasdieniniam įmonių darbui, bet dar ne dabar. Norint ten patekti, gali prireikti didelių šuolių, pvz., suteikti DI sveiką protą, įskaitant žinias apie realų pasaulį, kad jis galėtų išgauti prasmę iš visų gaunamų duomenų." [1]
1. EXCHANGE --- Keywords: AI for Dummies --- Before artificial intelligence gives us super-smart robot companions, it will probably help create streamlined fast-food kitchens
Mims, Christopher.
Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 23 July 2022: B.2.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą