Според някои, разпространението на изкуствения интелект и роботиката представлява заплаха за личната ни неприкосновеност, работните ни места и дори безопасността ни.

Но дори най-изявените критици подчертават потенциалната полза от изкуствения интелект и автоматизираните системи за човечеството.

В рамките на рубриката „Големи предизвикателства“ на BBC Future панел от експерти разказа неотдавна как, според тях, се променя нашият свят с поумняването на машините, които използваме.

Сега в поредицата „Големи идеи“ BBC Future разказва за проекти, в които изкуственият интелект и автоматизацията вече започват да се справят с някои от най-опасните проблеми в света – от заболявания до насилие.

„Трябва да гледаме на изкуствения интелект не като на нещо, което се конкурира с нас, а което може да разшири собствените ни възможности“, казва Такео Канаде, преподавател по роботика в Carnegie Mellon University.

Причината е, че изкуственият интелект може да забелязва тенденции – способност, която далеч надхвърля възможностите на хората.

Борба със заразните болести

За милиарди хора по света жуженето на комар покрай ухото може да означава много повече от дразнещ звук – то може да е предвестник на заболяване и дори смърт.

Един вид по-конкретно - Aedes aegypti, се е разпространил от Африка в почти всички тропически и субтропически области, пренасяйки денга, жълта треска, зика и чикунгуня (вирус, който причинява парализиращи болки в ставите). Само денга заразява 390 милиона души всяка година в 128 страни.

“Този комар е малък демон“, казва Райнер Малол, компютърен инженер от Доминиканската република, където е едно от огнищата на зика. Заедно с Дхеси Раджа, лекар от Малайзия (друга страна, застрашена от вируса), той е създал алгоритми, които прогнозират къде е най-вероятно да възникнат епидемии.

Техният Изкуствен интелект в медицинската епидемиология е система, която комбинира времето и мястото на всеки нов случай на денга въз основа на информация от местните болници с 274 променящи се фактора, като посока на вятъра, влажност, температура, гъстота на населението, тип на жилището.

„Това са все фактори, които определят как ще се разпространи комарът“, обяснява Малол.

Технологиите, които ще спасят света Днес сме свидетели на революции в много направления

Експерименти в Малайзия и Бразилия показаха, че системата може да прогназира епидемии с точност от около 88% до три месеца предварително. Системата може да помогне и за определяне на епицентъра на епидемията с точност до 400 метра, което би позволило на здравните власти да се намесят рано с пестициди и да осигурят защита на местните хора.

Системата е развита така, че и да предвещава епидемии на зика и чикунгуня. И големи технологични компании създават собствена версия на тази голяма идея.

Например, Project Premonition на Microsoft използва автономни дронове, за да открива огнища на комарите и използва роботизиран въглероден диоксид и светлинни капани, за да събира някои от насекомите.

След това ДНК от комарите и животните, които са ухапали, може да бъде анализирано с използването на алгоритми за машинно научаване – софтуер, който се учи да разпознава тенденции от голямо количество данни в търсене на патогени.

Борба с въоръженото насилие

Миналата година в САЩ са били регистрирани 15 000 смъртни случая заради огнестрелно оръжие и страната има един от най-високите проценти на въоръжено насилие в развития свят. За да се справят с безмилостното увеличаване на престрелките и въоръжените престъпления, много градове се обръщат към технологиите, за да намерят решение.

Автоматизирана система, която слуша звуците от оръжейна стрелба с множество сензори, може да бъде използвана за откриване на посоката, от която идват изстрелите, и да предупредят властите до 45 секунди преди дръпването на спусъка.

Системата ShotSpotter използва 15 до 20 акустични сензора на квадратен километър, за да открива специфичния звук от изстрел, като използва времето, необходимо за достигане до всеки сензор, и алгоритми, които разкриват местоположението до 25 метра.

Технологията за машинно научаване се използва, за да потвърди, че звукът е изстрел и да преброи броя им, разкривайки дали полицията трябва да се справят с един стрелец или с няколко извършители и дали те използват автомати.

В момента 90 града, много от които в САЩ, но също и в Южна Африка и Южна Америка, използват ShotSpotter, а други обсъждат въвеждането на системата. По-малки системи са внедрени в девет колежански кампуса в САЩ в отговор на неотдавнашни престрелки в кампуси, а Сикрет сървис е инсталирала подобна система в Белия дом.

Но Ралф Кларк, генерален директор на ShotSpotter, смята, че в бъдеще системата може да бъде използвана за нещо повече от реакция на инциденти.

„Искаме да видим как данните ни могат да доведат до повече възможности за предупреждаване на полицията. Машинното научаване може да комбинира данни за времето, трафика, престъпления против недвижими имоти, за да помогне за по-прецизното разполагане на полицейски патрули“, казва Кларк.

Спиране на глада

Около 800 милиона души в света разчитат на корени от маниока като основен източник на въглехидрати. Растението, което прилича на сладък картоф, често се консумира повече като картофи, но също така може да се смила на брашно за приготвянето на хляб и торти.

Способността му да расте там, където други посеви не могат, го превръща в шестото най-произвеждано растение в света. Но о е много уязвимо на заболявания, които могат да опустошат цели полета с него.

Изследователи от университета Макерере в Кампала, Уганда, обединили усилия с експерти по заболяванията, за да създадат автоматизирана система, целяща да се бори с болести по маниоката.

Проектът Mcrops позволява на местните ферми да правят снимки на растенията си, използвайки евтини смартфони, и използва компютърна версия, която е създадена да забелязва признаци на четири основни заболявания, които са отговорни за съсипването на реколтата с маниока.

„Някои от тези заболявания са наистина трудни за откриване и изискват различни действия. Ние даваме на фермерите експерт в джоба им, така че те знаят дали трябва да пръскат растенията или да ги изкоренят и да засадят нещо ново“, казва Мвебазе, специалист по компютърни технологии и ръководител на проекта.

Сега системата може да диагностицира заболявания по маниоката с точност от 88%. Обикновено фермерите трябва да се обаждат на държавни експерти, за да посетят фермите им и да открият заболявания, а това може да отнеме дни и дори седмици - достатъчно, за да се разпространят заболяванията и заразите.

Mcrops използва също качените снимки, за да открива тенденции в епидемиите, което може да позволи на властите да спират разпространението им. Мвебазе и колегите му се надяват да използват технологията, за да откриват и заболявания по бананите и за автоматизирано засичане на други болести по растенията.

Борба с рака и загубата на зрение

Ракът причинява смъртта на над 8.8 милиона души в цял свят, а 14 млн. души се разболяват от някаква форма на рак всяка година. Но откриването на заболяването възможно най-рано може значително да подобри шансовете на пациентите за оцеляване и да намали риска от връщане на болестта.

Скрийнингът е един от ключовите начини за ранно откриване на рак, но това може да се окаже мъчително изживяване.

DeepMind, притежаван от компанията-майка на Google - Alphabet, и IBM, използва собствен изкуствен интелект, за да се справя с проблема. DeepMind работи с лекари от британската Национална здравна служба в University College London Hospitals, за да обучава своя изкуствен интелект да планира лечение на рак, като открива области на здрави клетки при скрийнинг на главата и врата.

Системата работи също с Moorfields Eye Hospital в Лондон за откриване на ранни признаци на загуба на зрение при скрийнинг на очите.

„Нашите алгоритми могат да интерпретират визуална информация при скрийнинга“, казва Доминик Кинг, ръководител на DeepMind Health.

“Системата научава как да открива потенциални проблеми и как да препоръчва правилните действия на лекар. За нас все още е твърде рано да коментираме резултатите, но първите знаци са окуражителни“, казва Кинг.

Според него, изкуственият интелект може да помогне на лекарите да откриват заболявания по-бързо, като анализира снимки от скрийнинга и приоретизира тези, които лекарите трябва да разгледат най-спешно.

IBM също съобщи неотдавна за системата си Watson AI, която може да анализира снимки, за да открива точно тумори в 96% от случаите. Тази система се тества от лекари в 55 болници в цял свят, за да помогне за диагностицирането на рак на гърдата, белия дроб, дебелото черво, шията, яйчниците, стомаха и простатата.

Поддържане на осветлението

На фона на дебатите дали климатичните промени са станали причина за два бедствени урагана с исторически размери в САЩ, как изкуственият интелект може да максимизира използването на чиста, възобновяема енергия, за да предотврати допълнителни щети?

Хората от цял свят разчитат все повече на възобновяеми източници, за да се борят с климатичните промени и замърсяването, причинени от фосилните горива. А задачата за балансиране на енергийните доставки с толкова несигурни източници става все по-трудна.

Разпространението на умни измерватели – дигитални монитори на енергията, които автоматично записват използването й, осигурява също повече данни отвсякога за това как и кога потребителите използват енергия. Само ЕС планира да въведе 500 милиона умни измерватели до 2020 г.

“Управлението на всички тези активи е невъзможно от контрольор от плът и кръв, особено когато времето за реакция често е от порядъка на няколко секунди“, казва Валентин Робу, дицент по умни системи в Heriot Watt University в Единбург.

Той работи с базираната във Великобритания стартъп компания Upside Energy, за да разработят нови начини за управление на електрически мрежи.

Те създават алгоритми за машинно научаване, за да наблюдават производството на енергия и търсенето в реално време. Какво означава това? Че енергията може да се съхранява в спокойни времена и след това да се използва в по-натоварени моменти, например сутрин, когато всички правят сутрешното си кафе.

Тъй като електрическите автомобили и батериите в домовете на хората стават все по-често явление, технологията може да се използва за съхраняване на енергия и за преодоляване на нарушенията в доставките на възобновяема енергия.

Робу казва, че изкуственият интелект може да се използва и на по-базово равнище, като помага за намаляването на търсенето, с което устройствата ни натоварват мрежата.

Например, хладилниците могат да бъдат контролирани от разстояние от изкуствен интелект, за да навлизат в цикли на замразяване, само когато търсенето в мрежата е ниско.