Come l'IA potrebbe aiutare a risolvere alcuni dei problemi più difficili della società

Foto di Fei Fang che parla all'EmTech 2018 Jake Belcher

Fei Fang ha salvato delle vite. Ma non è un bagnino, un medico o un supereroe. È assistente professore alla Carnegie Mellon University, specializzata in intelligenza artificiale per le sfide della società.

A Revisione della tecnologia del MIT 'S Nella conferenza EmTech di mercoledì, Fang ha delineato il recente lavoro nel mondo accademico che applica l'IA per proteggere le infrastrutture nazionali critiche, ridurre i senzatetto e persino prevenire i suicidi.

Fang ha spiegato come un sistema che ha sviluppato nel 2013, mentre faceva il dottorato all'Università della California del Sud, viene utilizzato ogni giorno per proteggere 60.000 passeggeri sullo Staten Island Ferry a New York City.

Ci sono più traghetti che viaggiano tra Staten Island e Manhattan rispetto alle motovedette della Guardia Costiera degli Stati Uniti nello stesso territorio. In precedenza, una motovedetta seguiva un traghetto per l'intero viaggio, lasciando gli altri traghetti non protetti. Fang e il suo team hanno creato un algoritmo che rende le rotte di pattuglia casuali e imprevedibili, con cambi di velocità regolari e inversioni a U, nella speranza di scoraggiare azioni nefaste contro i traghetti.

Il feedback è stato fantastico. Stiamo proteggendo da potenziali attacchi nelle zone ad alto rischio aumentando la casualità, rendendo più difficile pianificare un attacco, ha detto al pubblico di EmTech.

Ciò può ridurre della metà la probabilità di un attacco riuscito. I marinai professionisti ci hanno detto che ora hanno una protezione migliore, ma con lo stesso numero di barche, ha aggiunto.

Il lavoro di AI di Fang non è solo proteggere le persone. Ha applicato un approccio simile per aiutare a prevenire il bracconaggio degli animali in Uganda, Malesia e Cina. Il sistema PAWS (assistente di protezione per la sicurezza della fauna selvatica) da lei sviluppato prevede quali aree presentano un'elevata minaccia di bracconaggio, consentendo alle pattuglie di indirizzare meglio le proprie risorse limitate.

Sebbene i problemi siano diversi, la soluzione comune sta nel fondere apprendimento automatico e teoria dei giochi, ha affermato.

Ogni sfida è concettualizzata come una partita a somma zero per due giocatori contro due avversari, in cui è molto importante randomizzare i modelli, quindi è più difficile per gli attaccanti trovare i punti più deboli.

Ha sottolineato come i colleghi sul campo stiano adottando approcci simili per rilevare i siti minerari illegali, reprimere i prestiti predatori di giorno di paga e prevedere i raccolti per aiutare a prevenire la fame.

C'è un enorme potenziale per sviluppare l'IA senza un vantaggio commerciale immediato, ma per il bene di tutta la società, ha affermato Fang.

Credo che con i nostri continui sforzi, possiamo sfruttare gli aspetti positivi dell'IA e costruire un mondo migliore, ha aggiunto.

nascondere