Зукърбърг подчерта, че AI скоро ще може да пише код, изпълнявайки задачи, за които в момента се разчита на хора.

„Вероятно през 2025 г. ние от Meta, както и другите компании, които основно работят върху това, ще имаме AI, който може ефективно да пише код на ниво като това на Mid-Level софтуерните инженери, който имате във вашата компания.”

споделя Зукърбърг.

Освен това той предвижда бъдеще, в което AI инженерите ще играят доминираща роля в изграждането и генерирането на код за приложения, включително и за самите AI системи.

Какво означава това? Всички тези изявления сочат, че технологичната индустрия е на прага на значителна трансформация, чрез която изкуственият интелект може да измести хората от работните им места в сферата на разработката на софтуер. Въпреки че това може да изглежда като плашеща перспектива, не може все пак да се отчере, че подобна възможност  подчертава потенциала на изкуствения интелект  да стимулира иновациите и да повиши ефективността в индустрията.

Освен Meta, редица други компании също проучват използването на AI в разработката на софтуер. Например:

• Microsoft разработва платформа, базирана на AI – IntelliCode, която има за цел да  помогне на разработчиците да пишат код по-ефективно и точно.
• Google също представи базирана на AI платформа, наречена AutoML, която позволява на разработчиците да създават модели за машинно обучение без да имат обширни познания по програмиране.
• Amazon разработва CodeGuru, който може да преглежда кода и да дава препоръки за подобрение.
• Copilot на GitHub  помага на разработчиците да пишат код, като предлага редове код и изпълнява задачи.

Тези примери показват, че тенденцията за използване на AI в разработката на софтуер не се ограничава само до Meta.

На фона на засиленото развитие на изкуствения интелект и неговото приложение в софтуерната индустрия ще е все по-интересно да се прогнозира в каква посока AI ще повлия е на този сегмент. Едно е сигурно – влиянието ще е значително.

Източници:

• Mark Zuckerberg’s conversation with Joe Rogan on YouTube
• Microsoft IntelliCode
• Google AutoML
• Amazon CodeGuru
• GitHub Copilot

Снимка: Скрийншот от видео в YouTube – Joe Rogan Experience #1863 Mark Zuckerberg

Какво ще рече това? Вграждането на интелигентна и попивателна система в автомобила определено е интересно решение, поради факта, че превозното средство ще изчислява и взима решения самостоятелно, но те няма да са случайни. 

Системата SCC-ML (Smart Cruise Control – Machine Learning) ще бъде част от Advance Driver Assistance System (ADAS), която има за цел да превърне шофирането в нещо автономно. Системата ще следи начинът, по който даден човек управлява автомобила в някои детайли. Например, каква дистанция спазва от предходната кола, как натиска спирачката и газта и др. Запомняйки тези детайли, колата вече ще е готова да се управлява сама, като цялата идея на технологията е, че ще може да персонализира своите настройки спрямо стила на шофиране на водача. 

В колата ще има вградени сензори и камери, които през цялото време събират информация, която бива изпратена до централния компютър. Той обработва информацията и чрез Machine Learning създава персонализиран алгоритъм с модела на шофиране. Но освен дистанцията и ускорението, компютърът обработва и информацията относно реакциите на пътя на един шофьор. 

Бъдещите потребители на тази система няма нужда да се тревожат за безопасността си. Ако човек кара опасно, колата ще запомни грешките, което може да доведе до лоша ситуация на пътя. Но тъй като системата е AI и Machine Learning, то единственото, което трябва да се направи е – поправяне на грешката, така че системата да получи този update по шофирането.

Използването на устройства, свързани с интернет на нещата, може да доведе до подобряване на осведомеността за ситуацията и в резултат на повишаване на ефективността и подобряване на безопасността на служителите. Потенциалните употреби на интернет на нещата включват координирани сигнали за трафик по време на аварийни реакции и автоматично уведомяване за разполагане на оръжия от сензор, монтиран на кобур или пистолет.

На мястото на инцидента, сензорите и фотоапаратите на IoT могат да предоставят разузнавателна информация, която помага на полицията да разследва и разбере случилото се. IoT също така поддържа устройства за събиране на разузнавателни данни, като газови сензори, които могат да спасят човешки живот, като предупреждават правоприлагащите органи веднага, когато има опасен газ.

Изкуствен интелект
Тълкуването на събраните данни традиционно е било в обхвата на анализатор на престъпността и често включва значително ниво на ръчно преглеждане на данните за съответната информация. Анализът обикновено е резултат от привличане –  за разглеждане на данни, мотивирани от възприеман проблем или тенденция, а не от бутане или проактивни нотификации в резултат на достигане на крайни критерии. Това ограничава ефективното и навременно използване на данните и като цяло го прави по-предразположен към човешка грешка.

Изкуственият интелект може да служи като постоянен наблюдаващ, който работи във фонов режим по време на ежедневните операции и осигурява своевременно уведомяване за статистически или аномалии на събития. Например, предстоящият надзорник на патрула може да получи електронно писмо, генерирано от AI, което да ги информира, че жилищните кражби в определена област са се увеличили. Тя може също така да включва по-подробна информация, като конкретни места и времена на престъпленията.

AI драматично увеличава ефективността на видеото, като предоставя анализи, които търсят предварително определени аномалии, като например предмети, оставени без надзор в защитена зона, или превозно средство, което се движи по грешен път по еднопосочна улица. Той правилно се справя с едно от най-големите предизвикателства на новата технология: информационното претоварване. Наблюдението на голям брой екрани на пълно работно време вече не е необходимо, когато видео анализът, управляван от AI, е част от системата. Изкуственият интелект може да синтезира огромни количества данни, като действа на прагове, конфигурирани от потребителя, като по този начин предоставя най-необходимата информация на тези, които трябва да знаят.

Samsung, electronics, Virginia, Maryland

Web-Based Computer Aided Dispatch (CAD) и Records Management Systems (RMS)
В продължение на десетилетия CAD и RMS са информационните колела, които поддържат повечето полицейски управления. Традиционните системи са сложни и отнемащи много време, за да се доставят и поддържат – новите внедрявания на CAD системи често са многогодишни, многомилионни проекти. Иновативни софтуерни компании за обществена сигурност предлагат уеб-базирани продукти, които използват подход, известен като софтуер услугата SaaS, която позволява на агенциите да се абонират за услугите, от които се нуждаят, и да прехвърлят отговорностите за поддръжка на доставчика.

С уеб базираната CAD и RMS, основната информация за мисията, която е интензивна за данни, като видео, снимки и подробни диаграми на сградите, може да се съхранява в облака и след това да бъде лесно достъпна за персонала на място. Web-базираните CAD и RMS също са склонни да бъдат мобилни, което позволява на служителите със смартфони да имат пълен достъп до критични данни, независимо от тяхното предназначение или близост до превозното средство.

5G
Най-новите широколентови технологии ще имат първоначално внедряване през 2019 г., за да подкрепят важни тестове и обучения. Големите превозвачи също така изграждат приоритет и превенция в своите мрежи за подпомагане на дейностите по обществена безопасност. Това означава, че отговорниците за първа реакция ще имат достатъчна гаранция за честотна лента, за да поддържат важни операции, дори когато има голямо търсене в мрежата. Скоростта, която стана възможна благодарение на 5G, в крайна сметка ще позволи на обществената безопасност да използва технология като видео стрийминг на живо и достъп до големи файлове в облак. Тя също така ще подкрепи разширеното използване на интернет на нещата, тъй като мрежата ще даде възможност за висока гъстота на сензорите и мрежовите устройства.

Смарт аксесоари
Смарт аксесоарите не са само за фитнес или проверка на съобщения. За агенциите за обществена безопасност те предоставят на служителите удобен начин да се свържат с CAD и да се интегрират с други важни за мисията приложения. Тъй като устройствата са гео-активирани, ситуационната осведоменост се подобрява по време на екипните отговори и командният персонал може по-добре да управлява полевите ресурси.

Всички горепосочени технологии ще играят ключова роля в оформянето на бъдещето на обществената безопасност чрез предоставяне на важна информация на служителите, когато и където те се нуждаят от нея, като ефективно им се дава възможност да правят повече. Резултатите ще бъдат подобряване на ефективността на служителите и повишаване на осведомеността за ситуацията – ключови компоненти на безопасността на служителите.

Източник:Samsung