Skynet ist real, aber es wird uns nicht zerstören (hoffentlich)

Es war seltsamerweise angebracht, dass Regisseur James Cameron die Welt 1984 mit Skynet bekannt machte - der fiktiven Super-KI, die die Menschheit ausrotten wollte.

Laut Terminator- Überlieferung wurde Skynet in den damaligen 1990er Jahren gegründet, um das menschliche Element aus den US-amerikanischen Nuklearabwehrsystemen zu entfernen. Doch dann wurde Skynet sich seiner selbst bewusst, initiierte einen globalen nuklearen Holocaust und schuf eine Armee von Killerbots, um die Überlebenden auszuschalten, yadda yadda yadda.

Natürlich wurde diese zukünftige Dystopie konzipiert, lange bevor es überhaupt irgendetwas wie fähige Roboter oder künstliche Intelligenz gab. Schneller Vorlauf auf 2017 und Technologie, die vom Menschen optional ist, gibt es nicht nur in der realen Welt, sondern die Ingenieure arbeiten daran, Wege zu finden, um ihnen noch mehr Verantwortung zu übertragen. Überall auf der Welt werden autonome Mini-Skynets zu einer (hoffentlich wohlwollenden?) Realität.

Während wir wahrscheinlich nicht in absehbarer Zeit etwas so Unsicheres wie die Nuklear-Startcodes an einen Algorithmus übergeben werden, verlässt sich die Gesellschaft zunehmend auf Technologie, um andere wichtige Aufgaben ausführen zu können. In der Tat ist diese Welt so komplex geworden, dass es praktisch eine Notwendigkeit ist. Unsere Infrastruktur geht nicht nur online, sondern kann auch antizipieren und reagieren. Wir haben unsere Algorithmen damit beauftragt, Sicherheitslücken in komplexen Systemen zu erkennen, die meisten Aktien der Welt zu handeln und sogar vorherzusagen, wann Dinge wie Flugzeugtriebwerksteile brechen könnten, bevor dies geschieht.

Zu diesem Zweck nutzen Ingenieure zunehmend Dinge wie "digitale Zwillinge", um Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu treffen. Digitale Zwillinge sind virtuelle Darstellungen von realen Objekten (in der Regel wichtige Infrastruktur wie Turbinen in einem Kraftwerk). Diese Zwillinge verwenden Echtzeitdaten, um vorherzusagen, wann etwas ausfallen könnte (wodurch die Instandhalter - die selbst zunehmend automatisiert sind - Probleme beheben können, bevor sie auftreten). Aber wenn KI eine Art Intellekt ist, wäre es richtig, digitale Zwillinge als eine Form der Vorstellungskraft zu beschreiben?

"Ja, das ist es. Aber es ist eine Fantasie, die sich auf das konzentriert, was es tatsächlich weiß und was in der Vergangenheit passiert ist, sowie auf die Umgebung und wie Sie sie verwenden", erklärt Dr. Colin Parris, VP of Software Research bei General Electric und Ein führender Entwickler von Digital Twin Tech, der kürzlich in der PCMag-Interviewreihe The Convo zu Gast war . "Diese Vorstellung sagt es, 'gut basierend auf diesen Daten, muss ich vielleicht zu diesem Zeitpunkt gepflegt werden.'"

Aber digitale Zwillinge müssen nicht nur aus einer Hand arbeiten - sie können die Erfahrungen einer ganzen Flotte nutzen. Wenn der Algorithmus zum Beispiel feststellt, dass ein bestimmtes Flugzeugteil nach 2.000 Landungen bei Regen Verschleißerscheinungen aufweist, kann er die Wartungsmannschaften bei der nächsten Wartung des Flugzeugs benachrichtigen. Ein System mit echter Intelligenz auszustatten, ist jedoch mehr als die "Zeit für eine Überprüfung" des Armaturenbretts Ihres Autos. Es geht darum, seine Leistungsfähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

Ein Bereich der KI, der als "maschinelles Lernen" bezeichnet wird, ermöglicht es Computern, Aufgaben unabhängig von menschlichen Vorstellungen zu meistern. Dieses Zusammenfügen gesammelter Erfahrungen erleichtert einen Bienenstock, der einen Mangel an gesundem Menschenverstand ausgleicht. Ohne diesen digitalen Zeitgeist wären komplexe Technologien wie selbstfahrende Autos niemals möglich.

Ein einzelner menschlicher Programmierer - oder sogar eine Armee von Programmierern - könnte niemals Software entwickeln, um jedes reale Straßenszenario vorwegzunehmen, aber selbstfahrende Autos können durch Beobachtung lernen. Beispielsweise erkennt ein selbstfahrendes Auto möglicherweise keine Person im Rollstuhl. Wenn Sie jedoch beobachten, wie Menschen auf diese neuartige Form reagieren, die Merkmale mit einer Person und einem Auto teilt, kann die Software erkennen, dass dies eine Art Fußgänger ist, der dies tun sollte als solche behandelt werden.

Die Software verbessert sich nicht nur durch Beobachten des Verhaltens menschlicher Fahrer, sondern zeichnet auch auf, was funktioniert hat, als andere selbstfahrende Autos unterwegs waren (und was vielleicht noch wichtiger ist, was nicht). Durch dieses gemeinsame Lernen können Maschinen in einer komplexen Welt mit vielen unvorhergesehenen Variablen navigieren.

Wenn Sie virtuelle Modellierung und Prognosetechnologien mit Fortschritten in der Robotik kombinieren, können Sie sehen, wie die Infrastruktur in Zukunft noch autonomer wird. Diese Automatisierung ist aus Sicht der Arbeitslosigkeit problematisch, aber nicht unbedingt ein vollständiger Verlust für die Menschheit.

"Es gibt einige Jobs, die langweilig, schmutzig und gefährlich sind. Ich möchte sicherstellen, dass wir nicht zu oft Menschen in diesen Jobs haben", erklärt Parris. »Ich gebe Ihnen ein Beispiel. Wir haben mitten im Ozean Ölplattformen mit riesigen Stapeln, mit denen sie Treibstoff verbrennen. Jemand muss diese Stapel hinaufsteigen und nachsehen, ob Rost darauf ist - das sind 200 Füße in der Luft, sie hängen an einem Seil, es gibt Sturmwinde dort oben. Die Wahrscheinlichkeit eines Fehlers ist groß. Aber jetzt haben wir Drohnen. Die Drohnen fliegen dort oben und fliegen in einem Kreis und machen Fotos. Die Software analysiert, wo sich Rost und Beschädigungen befinden. Jetzt müssen wir die Menschen nicht mehr an einen gefährlichen Ort bringen."

Wenn Roboter kleiner, intelligenter und leistungsfähiger werden, können Sie sehen, wie die Systeme, von denen die Zivilisation abhängt, lernen, sich selbst zu warten (und möglicherweise sogar zu reparieren und zu bauen). Es ist fast so, als würden sie sich zu lebensechten Systemen entwickeln, die lernen, sich vorstellen und antizipieren können. Hoffentlich beschließen sie nicht, uns eines Tages zu zerstören.