А летючі машини? Може, вони допоможуть подолати проблеми із заторами й громадським транспортом? А от і ні! Те, що машини зможуть літати, не означатиме, що про затори й забруднення довкілля можна забути. Додай до летючих машин дрони, які доставлятимуть товари, а також літаки й гелікоптери — і в забрудненому небі не буде де подітися.
Транспорт споживає багато енергії, що впливає на довкілля. Мільйони людей, які мешкають в якомусь місті, неминуче впливають на нього, адже вони готують їжу, вмикають світло, опалюють або охолоджують свої оселі, заряджають телефони, користуються комп’ютерами й телевізорами і їздять містом. Усе це потребує енергії, а її споживання негативно позначається на довкіллі.
Чиновники в багатьох містах уже думають над тим, як зменшити вплив на довкілля, зокрема як скоротити рівень забруднення, який шкодить мешканцям. Треба поміркувати, як споживати менше енергії і знайти екологічні рішення у сфері енергетики, які задовольнятимуть наші потреби Дедалі більше електрики виробляють із відновлювальних джерел чи з палива, яке містить мало вуглецю. Але для вироблення енергії у майбутньому найкраще підійдуть по-справжньому інноваційні рішення: на зміну автівкам, які їздять на бензині чи на дизелі, можуть прийти автомобілі на водневому паливі, які випускатимуть у повітря пару, а не двоокис вуглецю. Можна розробити технологію, що перетворюватиме на електрику енергію людини, коли та йде чи їде на велосипеді. Або таку, що перетворить наші оселі, офіси та школи на електрогенератори й дасть змогу кожній особі виробляти електрику для своїх потреб Може, саме ти винайдеш колись таку технологію або допоможеш планувати й будувати міста майбутнього.
Щоб скористатися всіма перевагами технологій, ми повинні чітко уявляти, якими ці міста мають бути. Уже маєш ідеї? Я почала уявляти своє місто майбутнього, надихнувшись мультиком про Джетсонів. А яке місто уявиш ти?
Сподіваюся, там буде мало летючих автомобілів і багато-пребагато роботів-помічників!
Бет
Штучний інтелект
Що таке інтелект? У повсякденному житті це слово вживають, коли розповідають про дітей, які мають високі бали з математики, мови ми з інших предметів. Але є більш загальне визначення. По суті, інтелект — це вміння досягати цілей за різних обставин. Інколи твоя ціль — розв’язати математичну задачу, а часом — виконати щось набагато простіше, те, що ми зазвичай сприймаємо як належне: описати, яка погода, побавитися у гру на комп’ютері чи взяти до рук виделку й ножа і з’їсти вечерю. Нам здається, що це дуже прості завдання, але насправді вони потребують великої обчислювальної потужності, тому просто дивовижно, що людський мозок уміє стільки всього — та ще й настільки добре. Інтелект відрізняє людей від інших тварин спостерігаючи за світом довкола і за тим, як його влаштовано, ми винайшли інструменти, збудували суспільства й цивілізації, щоб досягати певних цілей. Усього за кілька десятків тисячоліть — а це коротка мить порівняно з довгою історією життя на Землі! — люди завдяки своєму інтелекту досягнули неймовірного поступу: навчилися користуватися електрикою, будувати хмародери, лікувати хвороби, літати в небі й навіть посилати людей на Місяць та запускати космічні апарати за межі Сонячної системи. Інтелект, який стоїть за всіма цими досягненнями, унікальний не тільки для нашої планети, а й, мабуть, для цілого Всесвіту.
Уяви собі, якби ми мали наділені інтелектом машини, які б допомогли нам винаходити щось нове і шукати відповіді на ще більше питань! Саме це і є метою штучного інтелекту, або ж англійською — АІ (artificial intelligence).
Комп’ютери давно вміють чудово виконувати певні завдання, наприклад, ті, що пов’язані з математикою чи з логікою. Але вони далеко не такі гнучкі, як людський мозок. Дії, які нам здаються дуже простими — визначити, де яка тварина, чи порозмовляти з кимось, — неймовірно складно автоматизувати. Але комп’ютери стали дуже швидкі, а люди знайшли нові способи, як запрограмувати їх так, щоб вони уміли навіть таке. Сьогодні найталановитіші науковці у світі розробляють нові програми (або алгоритми), що дадуть змогу комп’ютерам, наче людям, задіюватити інтелект і досягати цілей за різних обставин. Це і є АI.
Найцікавіша розробка в цій галузі має назву машинне навчання. Це новий підхід до звичайного програмування: замість давати комп’ютеру точні покрокові вказівки, фахівці з машинного навчання пишуть навчальні алгоритми, які дають змогу комп’ютерам «спостерігати» за довколишнім світом і самотужки знаходити відповіді. Наприклад, замість писати програму, яка «скаже» комп’ютеру, що кіт має два ока, чотири лапи й вуса, експерт із машинного навчання напише навчальний алгоритм, а тоді покаже комп’ютеру сотню фотографій котів. З часом комп’ютер навчиться на основі цих прикладів визначати, де кіт Цей процес дуже схожий на те, як люди вчать дітей Ми просто кажемо: «Дивись, це котик» або «Це песик» — і даємо дитині можливість самій визначити, у чому різниця між котом і псом.
Одна з найдивовижніжих і найкорисніших особливостей машинного навчання полягає втому, що це набагато гнучкіший процес, аніж звичайне програмування. Наприклад, можна взяти той самий алгоритм, на основі якого ми вчили комп’ютер визначати котів, і навчити його розпізнавати інші види тварин. Або обличчя, автівки, будівлі, дерева і ще купу всього. Це заощадить дуже багато зусиль, адже нам не доведеться писати окрему програму для кожного завдання! Алгоритми універсальні, тобто їх можна використовувати у найрізноманітніших ситуаціях.
А ще навчальні алгоритми, на відміну від простих комп’ютерних програм, уміють виявляти нові факти й відкривати нові стратегії, про які ми й не здогадувалися, коли їх писали. Наприклад, зовсім недавно програма на основі штучного інтелекту AlphaGo перемогла найкращого у світі гравця в го — древньої китайської настільної гри. Го схожа на шахи, тільки набагато складніша. Можливих позицій на дошці у ній більше, ніж атомів у цілому Всесвіті! Через це гра дуже складна, а найталановитіші гравці все життя удосконалюють свої навички й випробовують нові тактики. AlphaGo написана за принципами машинного навчання і — як живі гравці — навчилася грати в цю гру, експериментуючи з різними варіантами ходів га аналізуючи, які з них найкращі. Вона відкрила такі нові стратегії, про які не знав жоден гравець, і тому не просто перемогла, а й навчила гравців у всьому світі нових прийомів. Цього ніколи б не сталося, якби алгоритм запрограмували у звичний спосіб, тобто як набір послідовних вказівок. AtphaGo стала важливим досягненням у сфері штучного інтелекту, бо показала, як навчальні алгоритми здатні на власні відкриття у дуже складних галузях.
Створити такий гнучкий і здібний інтелект, як людський мозок, нам ще, ясна річ, не вдалося, бо є ще дуже багато завдань, які не під силу AI, тоді як люди виконують їх не замислюючись Однак за останні кілька років машинне навчання пішло вперед семимильними кроками, Програми вміють не тільки грати в го й розпізнавати людей і тварин, а й перекладати, дбати про ефективне споживання енергії та здійснювати новітні медичні розробки.
Утім, це лише верхівка айсберга. Вчені сподіваються з часом розробити загальний штучний інтелект (artificial genera! intelligence, AGI) — алгоритм А), який зможе виконувати все те, що під силу людському мозку. Це допоможе науковцям проводити важливі дослідження й відкривати нові факти, AGI покладе початок новішій епосі неймовірних наукових відкриттів. За останні декілька тисяч років людство пройшло грандіозний шлях, розв’язуючи різні проблеми за допомогою власного інтелекту. Уяви собі, чого ми досягнемо, поєднавши свій інтелект із потужностями АІ Можливо, нам вдасться вилікувати більшість недуг, подолати складні проблеми, як-от зміна клімату, і винайти новітні матеріали, які допоможуть розробити надсучасні космічні апарати для польотів у космос та автомобілі, які самі собою керують.