Menu

Aplikovaná umelá inteligencia, časť 5: 7 príkladov využitia umelej inteligencie v politike, vláde a verejnej správe

Autor článku

Autor článku

Martin Spano je slovenský počítačový vedec, spisovateľ, futurista a popularizátor informatiky, programovania a umelej inteligencie. Prednáša na technologických konferenciách a zapája sa aktívne do verejnej diskusie o umelej inteligencii. V sérii svojich blogových článkov nás uvedie do sveta umelej inteligencie a jej potenciálu vo svete podnikania a účtovníctva.

Predstavte si, že existuje politik, ktorý rozpráva presne to, čo chcete počuť. Zdieľa vaše náhľady na rôzne témy, ba dokonca sa vyjadruje spôsobom, ktorý vám je sympatický. Takýto politik ale u vášho suseda žiadne body nezíska, pretože jeho náhľady na svet sú od tých vašich diametrálne odlišné. Politik si teda s cieľom získať hlasy musí vybrať medzi vami a vašim susedom, pretože oboch vás získať jednoducho nemôže. Respektíve nemohol. V súčasnosti to už vďaka umelej inteligencii možné je. Vitajte v ďalšom videu, tentokrát na tému politika, vláda a verejná správa.

Predvolebná kampaň

Prieskum v oblasti sociálnych sietí došiel k prekvapivým výsledkom. Na základe pár desiatok “páči sa” vás sociálna sieť pozná lepšie ako vaši priatelia, v prípade pár stoviek “páči sa” vás už sociálna sieť pozná lepšie ako vaša partnerka. Na sociálnych sieťach je zároveň možné podľa profilu používateľa ponúknuť každému potenciálnemu voličovi text alebo video, ktoré je vyrobené jemu na mieru. Volič, ktorý by rád videl nižšie dane, dostane spot práve s touto témou. Iný volič, ktorému zasa záleží na sociálnych istotách, dostane spot o predvolebných sľuboch v tejto oblasti. Na sociálnej sieti je skutočne možné každému voličovi ukázať presne to, čo chce vidieť. Toto všetko je však závislé na použití umelej inteligencie. Voličov je totižto veľké množstvo, zároveň aj voličské preferencie sú také rôznorodé, že by na to v prípade ľudí bola potrebná doslova armáda. Umelá inteligencia však personifikáciu zvláda, ako sa povie, ľavou zadnou. Zoberme si príklad streamovacích služieb ako Netflix v prípade videa, či Spotify v prípade hudby. Tieto služby získavajú vaše preferencie a na základe nich vám dokážu odporučiť video alebo audio obsah, ktorý sa vám môže páčiť. Alebo si zoberme príklad odporúčacích systémov pri online nakupovaní. Podobne v týchto prípadoch vám na základe vašich predošlých nákupov dokážu odporúčacie systémy ponúknuť tovar a služby, o ktoré by ste mohli mať záujem. No a toto je presne systém, ktorý je vo vyspelejších krajinách už v súčasnosti nasadzovaný v politike, konkrétne v našom prípade v predvolebnom boji.

 

Boj proti klimatickým zmenám

Jedným z veľmi dôležitých spôsobov použitia umelej inteligencie vo verejnej správe je boj proti klimatickým zmenám. Hneď na úvod si preto predstavíme pár príkladov použitia práve v tejto oblasti.

Dokonalejšia recyklácia odpadu

Väčšina z vás pravdepodobne pozná film Wall-E. Ide o robota poslaného na Zem, aby pomohol ľuďom vyčistiť planétu od odpadov. Hoci ide o sci-fi, myšlienka z filmu silno rezonuje v súčasnosti. Každý deň vyprodukujeme viac ako miliardu ton odpadu. Spaľovanie tohto odpadu na skládkach produkuje dvakrát toľko CO2 ako celé odvetvie letectva. Preto je potrebné zamyslieť sa nad najlepšími stratégiami, ako čo najefektívnejšie nakladať s takým obrovským množstvom odpadu. Riešenie spočíva v recyklácii, ktorá má mnoho pozitívnych účinkov na podnebie. Šetrí energiu, pretože nemusíte extrahovať nové materiály a výroba z recyklovaných materiálov spotrebuje menej energie. Napríklad pri výrobe recyklovaného papiera potrebujete iba pätinu vody a pätinu energie potrebnej na výrobu nového papiera. Recyklácia tiež znižuje odlesňovanie; za tonu vyrobeného papiera ušetrí okolo 20 stromov. Väčšina odpadu na svete sa však nerecykluje. Napríklad Spojené štáty recyklujú jednu tretinu odpadu, Slovensko ešte menej. Najlepšia situácia je v Nemecku a Rakúsku, kde sa recyklujú takmer dve tretiny odpadu. Tušíte to správne: Wall-E nás prichádza zachrániť, alebo aspoň jeho verzia. Skládky začali triediť odpad pomocou robotov. Pracujú takto. Roboty sú trénované tak, aby rozpoznávali všetky možné kategórie odpadov a všetky možné úrovne kontaminácie odpadu pomocou počítačového videnia a strojového učenia. Odpad sa pohybuje na dopravných pásoch, zatiaľ čo robotické ramená ho zdvíhajú a triedia do kategórií pomocou kamier. Výskumníci sa teraz snažia zlepšiť tieto systémy, aby sa nemuseli spoliehať len na počítačové videnie, ale mohli cítiť druhy materiálov pomocou dotykových senzorov v prstoch, čo ďalej zlepšuje účinnosť triedenia. Robotické triedičky majú oproti svojim ľudským kolegom mnoho výhod. Sú rýchlejšie, v súčasnosti dvakrát rýchlejšie ako ľudia, a to sa ešte určite zlepší. Sú neúnavné a môžu pracovať 24 hodín denne, 7 dní v týždni. Znižujú zdravotné riziká na skládkach. Postupne nám pomôžu dosiahnuť cieľ ekonomiky s nulovým množstvom odpadu.

Predvídanie prírodných katastrof

Jedným z najhorších dôsledkov zmeny klímy je množstvo prírodných katastrof. Nemusíme však sedieť so založenými rukami a čakať, až sa katastrofa dostaví. Čím skôr vieme o prichádzajúcej katastrofe, tým viac životov a majetku môžeme zachrániť. V starovekom Grécku, keď niekto chcel vidieť budúcnosť, vydal sa na nebezpečnú púť na miesto zvané Delfi, kde sa spýtal kňažiek zvaných Orákulá, ktoré boli držané nadrogované. Pútnik zvyčajne dostal záhadnú odpoveď, ktorá, ako sa dá predpokladať, nebola príliš užitočná. Časy sa zmenili. Ak existuje jedna oblasť, v ktorej je AI dobrá, potom je to predpoveď. Niektorí vedci preto nazývajú AI predikčnými strojmi. AI môže predpovedať ceny akcií, čo je veľmi zložitá úloha, pretože existuje veľa premenných, ktoré je potrebné do predpovede zahrnúť. Prečo ich nepoužiť na predpovedanie prírodných katastrof? Tieto systémy sú školené na údajoch z minulých extrémnych poveternostných udalostí. Analyzujú údaje pochádzajúce z rôznych senzorov prítomných v prostredí a vidia v nich vzory, ktoré zodpovedajú tým, ktoré už videli v trénovaných údajoch. Čím skoršie a presnejšie sa varovanie dostane k orgánom a samotným ľuďom, tým viac životov a majetku sa môže zachrániť.

Prevencia odlesňovania

Som si istý, že každý z vás pozná príslovie. Ak v lese spadne strom a nie je nikto na blízku, aby ho počul, vydá zvuk? Ak chceme zachrániť planétu, mal by. Svetové lesy sú v nebezpečenstve. Každý rok strácame okolo sto tisíc štvorcových kilometrov lesov, približne o veľkosti Južnej Kórey, čím sa odlesňovanie stáva jedným z najvýznamnejších prispievateľov k zmene klímy. Väčšina tejto činnosti nie je podľa OSN povolená. Prevencia tejto činnosti je veľmi zdĺhavá úloha, ktorá sa odohráva v teréne a vyžaduje veľa ľudských zdrojov. Našťastie, opäť, AI môže pomôcť. Prvý prístup predstavuje distribúciu systému snímačov zvuku v zraniteľných oblastiach. Tieto senzory sú skryté, napájané solárnou energiou a sú schopné vydržať extrémne podmienky. Zvuk sa nahráva do cloudu, kde algoritmy AI zisťujú akékoľvek známky motorovej píly a upozorňujú miestne orgány. Iný prístup kombinuje použitie satelitných snímok a počítačového videnia. AI analyzuje satelitné snímky a hľadá známy model, ktorý ukazuje na možnú prípravu na odlesňovanie, ako je napríklad výstavba nových lesných ciest. Týmto spôsobom môžu miestne orgány nielen vidieť odlesňovanie, keď k nemu dôjde, ale ešte predtým, ako sa začne.

To bolo pár príkladov použitia umelej inteligencie v boji proti klimatickým zmenám. Pozrime sa ešte na príklady použitia umelej inteligencie vo verejnej správe.

Monitorovanie infraštruktúry

Infraštruktúra krajiny jej kriticky dôležitá pre jej fungovanie. Preto je mimoriadne dôležité, aby fungovala nepretržite. Umelá inteligencia dokáže analyzovať informácie zo senzorov, umiestnených pozdĺž infraštruktúry a nielen zistiť jej poruchu, ale ju dokonca aj predvídať. Takáto predikcia môže zabrániť potenciálne veľmi veľkým škodám.

Bezpečnosť

Vo filme Minority Report sú odhaľované zločiny ešte skôr, než sú spáchané. Môže sa to javiť ako čisté science-fiction, pravda je taká, že niečo také, i keď možno nie až tak dokonalé, už v súčasnosti funguje. Volá sa Predpol a je nasadzovaný v Los Angeles. Systém analyzuje výskyt zločinu z minulosti a na základe neho a ďalších kritérií sa snaží identifikovať kde a aký typ zločinu by mohol nastať.


Súvisiace témy k článku:
            
Komentáre k článku:
KROS
6 Shares
Copy link