Sztuczna inteligencja zostanie zatrudniona w roli projektanta. Najpierw nakarmiono ją prawami fizyki

Sztuczna inteligencja zostanie zatrudniona w roli projektanta. Najpierw nakarmiono ją prawami fizyki

Sztuczna inteligencja zostanie zatrudniona w roli projektanta. Najpierw nakarmiono ją prawami fizyki

Amerykańskiej Agencji Zaawansowanych Projektów Badawczych w Obszarze Obronności nie trzeba chyba nikomu przedstawiać. Mając na swoim koncie kilka iście rewolucyjnych projektów, specjaliści z DARPA mają nowy pomysł. Chodzi o sztuczną inteligencję w roli projektanta-inżyniera.

Cały plan sprowadza się tak naprawdę do jednego, prostego założenia: poszczególne mechanizmy wykorzystywane w dzisiejszych urządzeniach są tak skomplikowane, że zamiast szukać nowych rozwiązań, ludzcy inżynierowie skupiają swoją uwagę na ulepszaniu tych istniejących. To błąd, który pośrednio hamuje rozwój naszej cywilizacji. Dlaczego więc nie nauczyć projektowania sztucznej inteligencji?

Sztuczna inteligencja w roli inżyniera.

Takie podejście ma kilka ogromnych plusów. Po pierwsze: algorytmy maszynowego uczenia się postrzegają czas zupełnie inaczej, niż ludzie. Raz, że pracują o wiele szybciej, a dwa – to algorytmy – nie domagają się urlopu, przerwy na kawę i wolnego popołudnia, żeby spędzić czas z rodziną. Do tego dochodzi też kwestia nieszablonowego myślenia. I na to specjaliści z DARPA liczą najbardziej.

Projekt, w którym algorytmy maszynowego uczenia się zgłębiają tajniki inżynierii został realizowany jest pod nazwą D-FOCUS. Osobą prowadzącą całe przedsięwzięcie jest Jan Vandenbrande, który jak na razie nie ma powodów do obaw. W ramach D-FOCUS powstało już kilka nowych pomysłów, wygenerowanych przez komputer.

Algorytm testowany przez DARPA został nakarmiony wszystkimi prawami fizyki i podstawowymi wskazówkami dotyczącymi projektowania najróżniejszych mechanizmów. Po przyswojeniu takiej podstawy, pierwszym zadaniem SI w ramach D-FOCUS było zaprojektowanie rozwiązania, które umożliwiłoby transport wody pod górę.

Algorytm zaproponował bardzo mało praktyczne zastosowanie Efektu Leidenfrosta. Polega ono na tym, że kropla cieczy, upadając na rozgrzane podłoże, nie wyparowuje od razu. Zamiast tego zachowuje przez pewien czas kulisty kształt i wykonuje gwałtowne ruchy. Z praktycznego punktu widzenia pomysł ten jest zupełnie bez sensu, ale to przecież dopiero początek badań.

DARPA D-FOCUS: Algorytmy nie myślą utartymi schematami.

A przynajmniej nie myślą tymi samymi schematami, co ludzcy inżynierowie. Specjaliści z DARPA liczą, że algorytmy testowane w ramach programu D-FOCUS już wkrótce zaprezentują zupełnie świeże podejście do projektowania rozwiązań, których prototypy powstały kilkadziesiąt lat temu.

Co to będzie? Nie wiadomo. Jak na razie kierunek badań jest ekscytujący sam w sobie. Patrząc na możliwości algorytmów maszynowego uczenia się w medycynie, mogę sobie tylko wyobrażać, że w przeciągu kilku następnych lat, laboratorium DARPA zaprezentuje coś, co ponownie zmieni świat.

Dołącz do dyskusji

Advertisement