Skynet itu nyata, tetapi itu tidak akan menghancurkan kita (semoga)

Sangat aneh bahwa sutradara James Cameron memperkenalkan dunia pada Skynet - super AI fiksi yang berupaya memberantas kemanusiaan - pada tahun 1984.

Menurut pengetahuan Terminator , Skynet diciptakan pada 1990-an masa depan untuk menghilangkan elemen manusia dari pertahanan nuklir AS. Tapi kemudian Skynet menjadi sadar diri, memprakarsai pembantaian nuklir global, dan menciptakan pasukan bot pembunuh untuk menghabisi para penyintas, yadda yadda yadda.

Tentu saja, distopia masa depan ini dikandung jauh sebelum sesuatu seperti robot yang mampu atau kecerdasan buatan bahkan ada. Maju cepat ke 2017 dan teknologi pilihan manusia tidak hanya di dunia nyata, tetapi para insinyur berusaha keras untuk menemukan cara untuk memberi mereka lebih banyak tanggung jawab. Di seluruh dunia, mini-Skynets otonom menjadi realitas (semoga baik hati?).

Walaupun kita mungkin tidak akan menyerahkan sesuatu yang berbahaya seperti peluncuran kode nuklir ke suatu algoritma dalam waktu dekat, masyarakat semakin bergantung pada teknologi untuk menjalankan tugas-tugas penting lainnya. Faktanya, dunia itu telah menjadi begitu rumit sehingga praktis menjadi kebutuhan. Infrasturcutre kami tidak hanya online, tetapi juga mendapatkan kemampuan untuk mengantisipasi dan bereaksi. Kami telah menugaskan algoritme kami dengan menemukan pelanggaran keamanan dalam sistem yang kompleks, memperdagangkan sebagian besar saham dunia, dan bahkan memperkirakan kapan hal-hal seperti bagian-bagian mesin pesawat mungkin pecah sebelum itu terjadi.

Untuk itu, para insinyur semakin memanfaatkan hal-hal seperti "kembar digital" untuk membantu membuat prediksi dan keputusan. Kembar digital adalah representasi virtual dari objek nyata (biasanya infrastruktur vital seperti turbin di pembangkit listrik). Si kembar ini menggunakan data real-time untuk memprediksi kapan sesuatu mungkin gagal (dengan demikian memungkinkan pemeliharaan - yang semakin otomatis) untuk memperbaiki masalah sebelum terjadi. Tetapi jika AI adalah jenis kecerdasan, apakah akan akurat untuk menggambarkan kembar digital sebagai bentuk imajinasi ?

"Ya, benar. Tapi ini adalah imajinasi yang berpusat di sekitar apa yang sebenarnya diketahui dan sejarah masa lalunya, serta tentang lingkungan dan bagaimana Anda menggunakannya, " jelas Dr. Colin Parris, Wakil Presiden Riset Perangkat Lunak di General Electric dan pengembang terkemuka teknologi kembar digital yang menjadi tamu baru-baru ini di seri wawancara PCMag, The Convo . "Imajinasi itu mengatakan 'berdasarkan data ini, saya mungkin perlu dipertahankan saat ini.'"

Tetapi kembar digital tidak terdegradasi ke input dari satu sumber - mereka dapat memanfaatkan pengalaman seluruh armada. Jika algoritme, misalnya, mengamati bahwa bagian pesawat tertentu mulai mengalami keausan setelah 2.000 pendaratan dalam kondisi hujan, maka ia dapat melakukan ping ke kru pemeliharaan pada saat berikutnya pesawat masuk untuk diservis. Tetapi memberi sistem kecerdasan sejati lebih dari sekadar lampu "waktu untuk pemeriksaan" di dasbor mobil Anda; ini tentang meningkatkan kemampuannya dari waktu ke waktu.

Bidang AI yang disebut "pembelajaran mesin" memungkinkan komputer menguasai tugas-tugas yang tidak tergantung pada petunjuk manusia. Menyatukan pengalaman-pengalaman yang dikumpulkan ini memfasilitasi pikiran-sarang yang membuat kurangnya akal sehat. Tanpa zeitgeist digital ini, teknologi kompleks seperti mobil self-driving tidak akan mungkin terjadi.

Seorang programmer manusia tunggal - atau bahkan sepasukan programmer - tidak akan pernah bisa membuat perangkat lunak untuk mengantisipasi setiap skenario jalan dunia nyata, tetapi mobil yang bisa menyetir sendiri bisa belajar dengan pengamatan. Misalnya, mobil yang bisa mengemudi sendiri mungkin tidak mengenali seseorang di kursi roda, tetapi dengan mengamati bagaimana manusia bereaksi terhadap bentuk novel ini yang berbagi fitur dengan seseorang dan mobil, perangkat lunak dapat mengetahui bahwa ini adalah jenis pejalan kaki yang harus diperlakukan seperti itu.

Perangkat lunak ini tidak hanya membaik dengan mengamati perilaku pengemudi manusia, tetapi juga mencatat apa yang berhasil ketika mobil self-driving lainnya ada di jalan (dan mungkin yang lebih penting, yang tidak). Pembelajaran bersama ini memungkinkan mesin untuk menavigasi dunia yang kompleks dengan banyak variabel yang tidak terduga.

Ketika Anda menggabungkan pemodelan virtual dan teknologi prediksi dengan kemajuan dalam robotika, Anda dapat melihat bagaimana infrastruktur akan menjadi lebih mandiri bergerak maju. Otomatisasi ini bermasalah dari sudut pandang pengangguran, tetapi tidak harus berarti kehilangan total kemanusiaan.

"Ada beberapa pekerjaan yang membosankan, kotor, dan berbahaya. Saya ingin memastikan kita tidak memiliki manusia terlalu sering dalam pekerjaan itu, " Parris menjelaskan. "Aku akan memberimu contoh. Kami memiliki rig minyak di tengah lautan yang memiliki tumpukan raksasa yang mereka gunakan untuk membakar bahan bakar. Seseorang harus naik ke tumpukan itu dan melihat apakah ada karat di atasnya - itu adalah 200 kaki di udara, mereka tergantung pada seutas tali, ada angin kencang di sana.. Kemungkinan kesalahannya sangat besar, tapi sekarang kita punya drone, drone terbang ke sana dan terbang dalam lingkaran dan mengambil gambar. Perangkat lunak menganalisis di mana karat dan kerusakan berada. Jadi sekarang kita tidak perlu menempatkan manusia di tempat yang berbahaya."

Ketika robot menjadi lebih kecil, lebih pintar, dan lebih mampu, Anda dapat melihat bagaimana sistem yang bergantung pada peradaban dapat belajar untuk memelihara (dan mungkin bahkan memperbaiki dan membangun) sendiri. Hampir seolah-olah mereka berevolusi menjadi sistem seperti kehidupan, yang dapat belajar, membayangkan, dan mengantisipasi. Semoga mereka tidak akan memutuskan untuk menghancurkan kita suatu hari nanti.