Уничтожение вредителей и сортировка огурцов: как искусственный интеллект меняет наш привычный образ жизни

13 августа 2019, 10:31

Искусственный интеллект – это очень распространенный сегодня термин, но что мы знаем об этой перспективной технологии и преимуществах и опасностях, которые она влечет за собой? Издательство CNA решило поглубже разобраться в этом вопросе, и в июле в рамках пресс-тура, организованного Google, отправило журналистов на одну интересную ферму в Сингапуре.Уничтожение вредителей и сортировка огурцов: как искусственный интеллект меняет наш привычный образ жизни

Первое, что бросилось в глаза при съезде на гравийную дорогу, это огуречная ферма господина Макото Коикэ. После трехчасовой поездки из Токио до сонного городка Сирасука в префектуре Сидзуока этот вид стал усладой для уставших глаз. Как и другие тепличные фермы, она выглядела довольно непримечательно – с прозрачным брезентовым покрытием над ценной продукцией 38-летнего фермера, а именно, японскими огурцами. 

Но внутри фермы происходило нечто необычное. Дальновидный фермер использует технологии для изменения способа ведения хозяйства, которому семья следовала десятилетиями.

В это время года ферма ежедневно производит около 100 кг или 1200 огурцов, а в пик сезона цифра может подняться и до 500 кг. Г-н Макото рассказал корреспонденту CNA, что после уборки эти огурцы нужно рассортировать в соответствии с девятью различными классами качества, опираясь на такие признаки огурца, как размер, форма, плотность и цвет. Обесцвеченный или бесформенный огурец считается продуктом более низкого качества, чем прямой и темно-зеленый. 

Этот процесс сортировки очень важен для семейного бизнеса, поскольку высококачественные японские огурцы пользуются большим спросом, особенно в суши-ресторанах по всей стране. Он рассказал, что во время зимнего сезона максимального товарооборота эти огурцы продавались по цене от 1000 до 2000 йен ($12.54-25.10) за 5 кг, а потом добавил, что в течение летнего сезона затишья стоимость такого же количества овощей снижается до 800 йен ($10).

Г-н Макото отметил, что раньше сортировкой занималась только его 64-летняя мама Масако, которой требовалось около 2-3 часов для сортировки 50 кг овощей. Он рассказал, что в разгар сезона она могла провести 8 часов в семейном, пахнущем мускусом, захламленном сарае, определяя различные категории огурцов и раскидывая их по разным коробкам.

Чтобы облегчить ей нагрузку, Макото, ранее работавший инженером в автомобильной промышленности, обратился за помощью к искусственному интеллекту (ИИ).  В 2016 году Макото использовал свои знания о языках программирования, а также приобретенный ИИ, в частности, инструмент машинного обучения TensorFlow от Google, чтобы выяснить способы автоматизации очень утомительного ручного процесса сортировки огурцов. 

В первом цикле работы его машина с элементами ИИ для сортировки огурцов достигла точности в 60% в сравнении с действиями его мамы. Второй цикл был еще более точным – 80%, но как он сказал, для этого необходимо несколько камер (три), а также во время процесса, прежде чем отправить огурец на ленту для упаковки в коробку определенной категории, нужно по очереди поместить каждый овощ в контейнер для оценки.  

Этот контейнер – его последнее хитроумное приспособление – может отсортировать до 10 огурцов за раз, используя лишь одну камеру. Правда, от этого страдает точность – в настоящий момент она равна 70%, рассказал фермер нового поколения. Сборка самодельного механизма обошлась ему в $200.

Так почему же он тратит так много времени и сил на создание подобного сортирующего оборудования?  

«Нам нужна была слаженность.  До этого лишь моя моя мама занималась сортировкой... но сейчас ей может помочь кто угодно», – объяснил Макото.  

«Моя мама не особо интересуется этим (ИИ), но она была поражена его точностью», – добавил он с улыбкой.  

В результате, урожайность фермы повысилась до 140%. Макото сказал, что время, сэкономленное на сортировке, теперь используется для других дел на ферме, например, исследований, посвященных автоматизации других процессов, таких как контроль за температурой и полив. 

Проблемы с назойливыми насекомыми

Сортирующая машина г-на Макото – это лишь один из многих проектов на основе ИИ, созданных для решения мировых сельскохозяйственных проблем.

В Индии ведется борьба с хлопковой совкой, чьи невинно-выглядящие личинки, несмотря на свой размер, могут нанести серьезный ущерб хлопковым полям страны.  

Wadhwani AI institute (Институт ИИ Вадхвани), созданный в прошлом году двумя братьями, Ромешем и Сунилом Вадхвани, выбрал хлопководство в качестве проблемной отрасли для своей деятельности.  А вице-президент по продукции и товарам Рагху Дхармараджу объяснил этот выбор, приведя в пример 2013 год, когда около 50% урожая страны было потеряно после заражения розовым коробочным червем, несмотря на то, что 55% всех используемых в Индии пестицидов приходится на хлопководческие фермы. 

Согласно данным сайта Министерства сельского хозяйства США, розовый коробочный червь – это паразитирующее насекомое, личинки которого разрушают хлопковые волокна и снижают урожайность и качество растения. 

Тем не менее, многие фермеры этой отрасли, ведущие борьбу с надоедливыми коробочными червями, делают это со связанными руками, поскольку у них просто нет доступа к необходимой для уничтожения личинок информации. Г-н Рагху сказал, что они зависят от агроспециалистов, привлеченных централизованным сельскохозяйственным агентством, также перегруженных работой и испытывающих нехватку ресурсов. 

Каждому полевому работнику необходимо иметь смартфон и посещать выделенные фермы для проверки ловушек для вредителей. Затем он должен вручную пересчитать вредителей и отправить результаты, по которым назначенный эксперт даст рекомендации по следующим действиям, объяснил г-н Рагху во время интервью.

Чтобы облегчить ручной процесс и справиться с неспособностью работников распознать все виды вредителей, Wadhwani AI institute работает с инструментами машинного обучения, способными распознавать 3 из 6 наиболее распространенных видов вредителей, от которых страдают посевы хлопчатника, а именно, розового коробочного червя, хлопковую совку и цикадку. 

Он рассказал, что после интеграции этой модели ИИ в приложение, которое уже используется полевыми работниками, они смогут отправлять необходимую информацию более оперативно и эффективно.

«(Это означает), что определение (вредителей) и подсчеты будут более точными», –  сказал он. 

В борьбе с этими паразитами каждая секунда на счету, учитывая, что личинки коробочного червя вылупляются из яиц в течение 3-7 дней. 

«Вы же хотите поймать их как можно скорее, не так ли? Для этого нам нужно узнать об этом сразу», – заверил г-н Рагху.

Данные также помогут более успешно контролировать использование пестицидов фермерами, избавляя их от ошибок, вызванных осторожностью, и чрезмерного распыления... «Чрезмерное количество пестицидов портит почву», – сказал вице-президент организации.

Г-н Рагху сказал, что недавно его команда уменьшила размер модели до подходящего для большинства телефонов, что позволить использовать ее и в автономном режиме. Также он добавил, что для предстоящего вегетационного периода организация собирается вооружить инструментами ИИ от 50 до 100 полевых работников, являющихся также работниками службы распространения знаний.

Недооцененный ИИ?

Хотя ИИ и может предложить решения многих сегодняшних проблем, его широкое применение все еще сдерживается одним опасением: роботы и технологии отбирают работу у людей, и им нельзя доверять. Частые заголовки, педалирующие возможность потери работы людьми из-за автоматов, усугубляют тревогу. 

Эксперты, выступающие в поддержку технологий, говорят, что людям следует начать лучше разбираться в ИИ и способах его применения, а не поддаваться широко распространенным заблуждениям. 

Эксперт по ИИ Луис Гонсалес признает, что опасения по поводу мрачного будущего, в котором роботы выйдут из-под контроля, можно считать неоправданными, но для некоторых людей эта проблема очень реальна. Чтобы искоренить такое отношение, управляющий директор Азиатско-тихоокеанского отделения компании Elements AI предлагает воспринимать ИИ как ребенка, которого учат варить яйцо.

«Машинное обучение – это то же самое, что процесс обучения 6-7-летнего ребенка способам приготовления яйца», – сказал он. 

«С помощью модели машинного обучения ребенок сможет посмотреть, как вы это делаете, и повторить действия за вами. Но для этого вам необходимо показать, как готовить это яйцо».

Также г-н Гонсалес рассказал о другом методе, основанном на использовании нейронной сети, который широко известен как глубокое обучение. Этот метод используется с 2012 года, он стал популярным после AlphaGo, программы, разработанной отделом Google DeepMind и победившей лучшего игрока в го Ли Се Дола в 2016 году.

Возвращаясь к примеру про готовку яиц, он сказал: «Последняя итерация искусственного интеллекта заключается не в том, чтобы показать семилетнему ребенку, как готовить яйцо. Мы просто называем ему задачу, говоря: «Приготовь яйцо». А потом ребенок идет и смотрит видео, в которых люди занимаются готовкой, изучает данные о том, какие яйца нужно готовить, какую утварь использовать и затем придумывает свою собственную процедуру. Почему глубокое обучение такое мощное? Если у вас достаточно вычислительной мощности и данных, то ребенок превзойдет вас в приготовлении этого яйца. Он приготовит яйцо намного лучше и быстрее и сможет повторить этот процесс тысячу раз за 5 минут. Ни один человек в одиночку не способен на такое».

Он также отметил, в каких случаях ИИ должен заменить людей: в принятии решений, которые требуют 2 секунд и меньше. 

«Эти решения, будь то, как готовить яйцо, какими приборами пользоваться для приготовления еды или на какой поезд сесть и какое такси остановить – все это больше не должно решаться людьми. Потому что машины способы принять более удачные решения», – сказал г-н Гонсалес. 

В качестве примера он привел обыденную задачу покупки продуктов. Если в месяц на продукты у вас есть только $50, и вы хотите растягивать эту сумму как можно дольше, вы можете просто попросить холодильник решить эту проблему.  Он объяснил, что затем вы сможете покупать продукты где угодно, но всегда в рамках выделенного бюджета. 

Когда ИИ вдруг стал считаться плохим

Как и любая другая технология, ИИ не воспринимался как нечто хорошее или плохое, пока его не начали использовать. Возьмем, к примеру, личные данные о здоровье. Г-н Гонсалес подробно рассказал, что, если в машину загрузить для анализа поток данных, включающий в себя ваше состояние здоровья, образ жизни и рацион питания, она сможет выдавать рекомендации по количеству и типу упражнений для облегчения болей в области тазобедренного сустава или по типу употребляемой пищи для избавления от кислотного рефлюкса.

Опасность заключается в том, что потребители, которые предоставляют свои личные данные, не знают, каким образом компании разрабатывают эти алгоритмы и придумывают рекомендации, и была ли прибыль их основной целью. 

«Представьте, что я нахожусь в мире, где данные о моей повседневной утренней рутине поясняют мне, что я должен съесть в этот день или как я должен заниматься», – сказал г-н Гонсалес. 

«Поскольку компания Big Pharma спонсирует эту платформу, я больше всего боюсь, что в приоритете будет приписывание пользователям конкретного заболевания для увеличения продаж лекарств (этой фармацевтической компании) и дохода..., без оглядки на их здоровье».

Он предупредил: «Здесь этика и объяснимость действительно имеют большое значение». 

Эксперт по ИИ не одинок в своей обеспокоенности. Этичность и объяснимость ИИ являются главными задачами многих отраслевых групп и регламентирующих структур по всему миру, учитывая его беззащитность перед недобросовестными методами ведения работы, вроде упомянутых ранее, и авторитарными правительствами.  

Например, в апреле этого года Европейская комиссия заявила, что компании, работающие с ИИ, должны установить механизмы подотчетности в соответствии с новыми этическими принципами предотвращения злоупотребления технологиями ИИ. Согласно этим принципам, проекты с ИИ должны быть открытыми, находиться под надзором людей, обладать надежными и безопасными алгоритмами и подчиняться правилам конфиденциальности и защиты данных.

«Этическая сторона ИИ не является роскошью или дополнительным элементом. Только полностью доверяя, наше общество сможет в полной мере воспользоваться преимуществами технологий», – сказал глава ЕК по цифровым технологиям, Андрус Ансип.  

Сингапур также внимательно следит за этим вопросом. 

Министр связи и информации С.Исваран на Всемирном Экономическом Форуме в этом году представил свою Модель управления искусственным интеллектом. Руководство поможет обеспечить рамки для компаний, занимающихся разработкой этических решений на основе ИИ, поскольку оно рекомендует сделать эти решения открытыми, объяснимыми и честными по отношению к потребителям.

Этические соображения относительно ИИ можно подкрепить информацией о другой технологии, CRISPR, которая при неправильном использовании приводит к масштабным последствиям.

В ноябре прошлого года китайский ученый Хэ Цзянькуй рассказал, что он использовал технологию редактирования геномов CRISPR для изменения эмбриональных генов девочек-близнецов, чтобы защитить их от заражения ВИЧ, вирусом, приводящим к СПИДу. Это откровение вызвало ажиотаж в научном сообществе, что привело к осуждению сотней ученых этого поступка как «сумасшедшего» на следующий день после того, как исследователь разместил новость на YouTube. Критики сказали, что теперь близнецы могут столкнуться с повышенными рисками заражения другими вирусами, и, в дальнейшем, возможно, передать вредные побочные эффекты потомству. С тех пор было проведено несколько расследований по делу Хэ, а председателю КНР Си Цзиньпину в начале этого года пришлось инициировать новые правила редактирования геномов. 

Огромный потенциал для помощи людям

Ясно, что этические соображения и правила, регулирующие развитие и использование искусственного интеллекта, не должны игнорироваться. Кроме того, необходимо предоставить свободу действий инновационным, исполненным благими намерениями компаниям, чтобы они смогли придумать новые решения извечных проблем. 

Например, изменение климата и, в частности, глобальное потепление. Большинство людей знает, что это явление действительно происходит и меняет привычный ход событий на Земле. Одной из основных причин этого является стремительное сокращение зеленого покрова планеты, отчасти вызванное обезлесением. 

А базирующаяся в Сан-Франциско неправительственная организация (НПО) надеется сыграть свою роль в борьбе с незаконной вырубкой леса с помощью ИИ. Rainforest Connection, основанная в 2012 году инженером Тофером Уайтом, чтобы предупреждать местное сообщество и правоохранительные органы о проведении подобных вырубок, создала из старых наушников систему мониторинга в режиме реального времени, основанную на собранных звуках. 

Г-н Уайт объединяет подержанные наушники с солнечными батареями для создания всегда работающего маяка под названием «Стражи», который помещается в подвешенные на деревьях тенты для сбора звуков в лесу. Когда платформа обнаруживает звуки вроде пилы или грузовиков на спектрограмме, соответствующим органам или местным сообществам отправляется оповещение с информацией, что помогает быстро отреагировать на ситуацию. 

В перуанском районе тропических лесов, например, для тестирования звуковой системы предупреждения компания сотрудничает с такими группами, как Международное общество сохранения природы, и местными правительственными рейнджерами.

Недавно, выступая перед CNA, г-н Уайт рассказал, что он не ожидал, что ему придется работать с адвокатами, учитывая то, что судебная система в этой области «очень медленно возбуждает дела» и обычно расследования длятся годами, если вообще начинаются. 

Однако, как оказалось, существует группа юристов под названием «Перуанское сообщество экологического права» (SPDA), заслужившая доверие местного сообщества. Как только SPDA получает уведомление о, скажем, обнаружении звуков бензопилы, юристы сразу же заводят дело и вызывают полицию. Он рассказал, что, поскольку дело уже возбуждено, полиции приходится что-то делать. 

Он добавил, что также SPDA вызывает местных защитников, чтобы остановить этих незаконных лесорубов и задержать их до прибытия полиции. В этом случае человеческий фактор играет решающую роль в том, что можно рассматривать как высокотехнологичное решение реальной мировой проблемы.

Обычно партнеры Rainforest Connection не торопятся использовать систему оповещения. Г-н Уайт рассказал, что хотя сначала они искренне хотят этого, в дальнейшем, после ее установки, решение меняется: «Они могут быть очень искренними, но это действительно опасная и страшная работа, особенно если они не (работают) с военными».

Как он позже понял, главное, чтобы местные защитники знали, что делать после предотвращения незаконной вырубки деревьев.

«Мы поняли, что, когда люди (местные защитники) знают, что им нужно продержать этих лесорубов только 2-3 часа или около того, они чувствуют себя более уверенно», – рассказал г-н Уайт.

«Мне никогда не приходило в голову, что одним из сдерживающих факторов может быть неуверенность: «Что мы будем делать дальше?» Поэтому понимание социального давления и человеческих элементов и их пересечений очень важно для нас».

Люди тоже должны развиваться

Для профессора Массачусетского технологического института Тонио Буонассиси удаление человеческого элемента из процесса использования ИИ похоже на историю, которую он бы рассказал, если бы ему дали возможность снять эпизод «Черного зеркала», научно-фантастического сериала с антиутопическим мнением о таких высокотехнологичных инновациях, как ИИ. 

Используя другой научно-фантастический сериал «Звездные врата» в качестве источника вдохновения, адъюнкт-профессор Буонассиси сказал, что его история будет включать в себя цивилизацию, которая перестала думать самостоятельно и полностью положилась на технологии как форму коллективной памяти и принятия решений.  Он рассказал в интервью по электронной почте, что, хотя эта система и имеет свои краткосрочные преимущества, отсутствие разнообразия в образе мышления станет проблемой. 

«Я верю, что человеческий дух должен развиваться вместе с технологиями, мы должны продолжать вкладываться в собственное развитие, чтобы иметь возможность направлять развитие технологий таким образом, чтобы они были социально-полезными», – сказал профессор, который также является главным исследователем Союза исследований и технологий Сингапур-MIT (SMART). 

Он рассказал, что бывший президент MIT долго обдумывал биоинженерное направление школы, поскольку боялся возможного злоупотребления знаниями. В конце концов, он решил пойти вперед, поскольку посчитал, что 99% людей не имеют злых намерений и используют технологии в том же ключе. Как адъюнкт-профессор Буонассиси сказал, тогда им пришлось обратить особое внимание на этих людей, чтобы они могли защитить технологии от тех, кто может неправильно использовать их.

«То же самое сейчас нужно сделать и в случае с ИИ. Мы должны продолжать инвестировать в образование, чтобы каждый мог получить доступ к средствам изучения ИИ, его способностей и потенциала, – сказал он. – Сейчас мы используем находчивость людей для решения социальных проблем намного больше, чем раньше, все люди разделяют общие знания о том, как изменить что-то».

Возможно, день, когда госпожа Масако сможет закинуть свои ноги вверх и позволить машине сортировать тысячу огурцов ежедневно, настанет гораздо раньше, чем мы думали. 

 

Источник: channelnewsasia.com

Также в разделе:

Посевные площади подсолнечника в России в 2019 году: рейтинг регионов...

Китай обещал упростить условия для экспорта российской пшеницы...

Эксперты заявили, что новый урожай обрушил цены на пшеницу на Урале и в Сибири....

Какие российские продукты Китай разрешит к экспорту в ближайшее время?...

Экспортные цены на пшеницу РФ снизились за мировыми на прошлой неделе...

Комментарии (0):

Эту новость еще никто не прокомментировал. Ваш комментарий может стать первым.

Войдите на сайт или зарегистрируйтесь, чтобы комментировать новости.



Авторизуйтесь,
чтобы получить доступ к личному профилю.

Недавние ответы: